BI-Tech 10: Business Intelligence de Análise de Empregos em TI no Brasil

Autores/as

  • Lucas Costa Instituto Federal de Alagoas

Palabras clave:

Tecnologia da Informação, Mercado de Trabalho, Business Intelligence, Brasil, Tendências de Emprego

Resumen

Este artigo realiza um estudo sobre o mercado de trabalho em Tecnologia da Informação (TI) no Brasil, de 2015 a 2024, com base em dados do Ministério do Trabalho e Emprego (MTE). A metodologia adotou um processo de Business Intelligence. O painel em Power BI possibilitou uma análise ampla do setor, incluindo o perfil dos profissionais por gênero e idade, a distribuição das vagas por região, estado e município, bem como a oferta de cargos e salários em TI. Os resultados contribuem para compreender os desafios e oportunidades do setor no Brasil, oferecendo insights relevantes para profissionais, policymakers e organizações.

Citas

BRASIL. Ministério do Trabalho e Emprego. Secretaria Executiva. Subsecretaria de Estatísticas e Estudos do Trabalho. Nota técnica: Relação Anual de Informações Sociais, ano-base 2022. Brasília, mar. 2024.

BRASIL. Ministério do Trabalho e Emprego. O que é a CBO2002. Disponível em: https://www.gov.br/trabalho-e-emprego/pt-br/assuntos/cbo Acesso em: 18 maio 2025.

https://datawarehousedataminning2010.blogspot.com/2010/05/data-wherehouse.html‬

https://www.qconcursos.com/questoes-de-concursos/questoes/08b023ce-76

DETONI, W. BUSINESS INTELLIGENCE: UMA REVISÃO DE LITERATURA. Revista Científica Semana Acadêmica. Fortaleza, ano MMXVIII, No. 000132, 19/09/2018.

ROUHANI, S.; ASHRAFI, A.; ZARE RAVASAN, A.; AFSHARI, S. The impact model of business intelligence on decision support and organizational benefits. Journal of Enterprise Information Management, v. 29, n. 1, p. 19–50, 2016. Emerald Group Publishing Limited.

WANG, Y. What are the biggest obstacles to growth of SMEs in developing countries? - An empirical evidence from an enterprise survey. 3. ed. Borsa: ScienceDirect, 2016. 167-176 p. v. 16.

NGUYEN, H; DURMAS, M; HOFSTEDE, A. H. M. T; LA ROSA, M.; MAGGI, F. M . Business Process Performance Mining with Staged Process Flows. 28. ed. Switzerland: Cham: Springer, 2016. 167-185 p. v. 9694.

AUDZEYEVA, A.; HUDSON, R. How to get the most from a business intelligence application during the post implementation phase? Deep structure transformation at a U.K. retail bank. European journal of information systems: an official journal of the Operational Research Society, v. 25, n. 1, p. 29–46, 2016.

REGINATO, Luciane; NASCIMENTO, Auster Moreira. Um estudo de caso envolvendo Business Intelligence como instrumento de apoio à controladoria. Revista de Contabilidade, Universidade do Vale do Rio dos Sinos – UNISINOS, p. 69.

PONTES, Matheus Dantas Madeira; PONTES, Thayanne Lima Duarte; ANDRADE, Roberta Dutra de. A adoção de sistemas de Business Intelligence & Analytics na contabilidade de gestão por entidades da Administração Pública. Revista Facultad de Ciencias Económicas, vol. 29, n. 1, p. 95–114, 2021,https://doi.org/10.18359/rfce.5273

MACHADO, F. N. R. Projeto de Data Warehouse: Uma visão multidimensional. São Paulo: Érica, 2000.

KIMBALL, R.; ROSS, M. The data warehouse toolkit: the definitive guide to dimensional modeling. 3. ed. Indianapolis: Wiley, 2013.

https://pandas.pydata.org/docs/reference/api/pandas.melt.html

INMON, W. H. Building the Data Warehouse. Nova Iorque: John wiley & sons, 2005.

Publicado

2026-08-03

Número

Sección

Research Papers (Artigos Completos WANDA 2025)