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17ª edição, 2019 P á g i n a | 1
Reverte – Revista de Estudos e Reflexões
Tecnológicas da Fatec Indaiatuba
17ª edição – dez. 2019
ISSN 2236-1294 – Publicação Anual
Rua Dom Pedro I, 65 – Cep 13334-100
Indaiatuba – São Paulo – Brasil
17ª edição, 2019 P á g i n a | 2
EDITORES
Profa. Dra. Maria das Graças J. M. Tomazela – Prof. Dr. Aldo Pontes
EDITORA DE TEXTO
Profa. Mariana do Campo Souza Vieira e prof. Dr. Aldo Pontes
ILUSTRAÇÃO DE CAPA
Profa. Mariana do Campo Souza Vieira
CONSELHO EDITORIAL
Profa. Dra. Maria das Graças J. M. Tomazela, Faculdade de Tecnologia de Sorocaba e Indaiatuba
Prof. Dr. Aldo Pontes, Faculdade de Tecnologia de Indaiatuba e Sumaré
Prof. Dr. Claudio Roberto Leandro, Faculdade de Tecnologia de Indaiatuba
Prof. Dr. Dilermando Piva Junior, CETEPS–SP
Profa. Dra. Elisiane Sartori, Faculdade de Tecnologia de Indaiatuba
Profa. Dra. Magali Barcante Alvarenga, Faculdade de Tecnologia de Indaiatuba
Prof. Dr. Wilds Carlos Giusti, Faculdade de Tecnologia de Indaiatuba
Prof. Dr. Valter Castelhano de Oliveira, Faculdade de Tecnologia de Indaiatuba
CONSELHO EDITORIAL EXTERNO
Prof. Dr. Altem Nascimento Pontes, UEPa
Prof. Dr. Cleber Carvalho Pereira Faculdade de Tecnologia de Campinas e Sumaré
Profa. Dra. Luciana Aparecida Martinez Zaina, UFSCar–Sorocaba
Profa. Dra. Yeda Regina Venturini, UFSCar-Sorocaba
Profa. Dra. Tiemi C. Sakata, UFSCar-Sorocaba
Profa. Dra. Ivanete Bellucci P. de Almeida, FATEC Tatuapé
Todos os direitos reservados e protegidos pela Lei 9610 de 19/02/1998. Todos os textos e figuras contidas nesta
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reproduzida ou transmitida por qualquer meio, sem prévia autorização por escrito, desde que citadas as fontes e
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citadas apenas para fins acadêmicos, não havendo qualquer vínculo dessas com a revista. Caso seja
necessário , a revista disponibilizará errata em sua página.
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EDITORIAL
Caros leitores,
Caros leitores,
É com muita satisfação que a Reverte – Revista de Estudos e Reflexões Tecnológicas da Fatec de
Indaiatuba lança o seu 17ª número.
Nesta edição, nosso periódico prestigia as produções daqueles que representam a razão do trabalho
docente, nossos alunos. Para isso, traz um registro das práticas de Iniciação Científica que vêm sendo
desenvolvidas nos diversos cursos da Faculdade de Tecnologia de Indaiatuba – Fatec. Assim, figuram
neste número investigações que contemplam estudos sobre competências transversais; logística e
modais inovadores; formação superior e empregabilidade; aplicações de Big Data no contexto
educacional; e aplicações voltadas para a rentabilidade.
Atentos à relevância de cada um dos trabalhos aqui apresentados, sobretudo em função de resultarem
da salutar atividade de Iniciação Científica, convidamos a todos que naveguem no sumário da Reverte,
acessem os artigos e divulguem a publicação em seus canais de network.
Desejamos a todos uma boa leitura!
Um abraço cordial,
Editores
Profa. Dra. Maria das Graças J. M. Tomazela – Prof. Dr. Aldo Pontes
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SUMÁRIO
1. As competências transversais no mercado de trabalho e nas
instituições de ensino superior sob a ótica dos alunos
05
2. Modais inovadores e novas cadeias de suprimentos
15
3. A empregabilidade dos alunos da Faculdade de Tecnologia de
Indaiatuba e seus percursos até o ensino superior tecnológico: uma
discussão sobre a graduação tecnológica e o mercado de trabalho
29
4. Análise de Big Data no cenário educacional: utilização de modelos
preditivos para identificação dos fatores de impacto para a
conclusão de curso nas Fatecs
38
5. Análise de Big Data no setor educacional: aplicação de medidas de
associação para análise dos possíveis fatores de impacto na retenção
de discentes na Fatec Indaiatuba
52
6. Visões consolidadas das ofertas de rentabilidade em renda fixa 61
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AS COMPETÊNCIAS TRANSVERSAIS NO MERCADO DE TRABALHO E NAS
INSTITUIÇÕES DE ENSINO SUPERIOR SOB A ÓTICA DOS ALUNOS
TRANSVERSAL SKILLS IN THE JOB MARKET AND IN HIGHER EDUCATION
INSTITUTIONS UNDER THE STUDENT'S VIEWPOINT
Elisiane Sartori1, Carlos Henrique Garcia2
Resumo:
Diante do atual cenário globalizado, em que ocorreram profundas transformações em um curto espaço
de tempo, no qual envolveu mudanças estruturais, culturais e nos próprios valores do país, observa-se
que a permanência e sucesso no mundo de trabalho estão muito além das competências ligadas a
determinada área de atuação. Hoje a complexidade do mercado exige uma nova visão no que diz
respeito às competências, em que há a necessidade de profissionais que saibam aplicá-las em
diferentes contextos, essas são denominadas como competências transversais. O objetivo principal
deste artigo é mapear a autopercepção de competências transversais de trabalho sob a ótica dos alunos
do curso de gestão empresarial da Fatec Indaiatuba. Partindo deste pressuposto, a pesquisa buscou o
estreitamento da relação que envolve o ambiente institucional e profissional na formação profissional
dos alunos, ressaltando a relevância do desenvolvimento de competências no decorrer da graduação
tecnológica, possibilitando assim a verificação de possíveis gaps entre a oferta e demanda de novos
profissionais.
Palavras-Chave: Competências Transversais; Ensino Superior; Mercado de Trabalho.
Abstract:
Considering the actual globalized scene, with deep transformations in a short time involving structural
changes, cultural and in the country’s values, it’s observed that the permanency and success in the
business world are way beyond from the competences linked to determined acting area. Nowadays the
market complexity urges for new vision when it comes to competences, and professionals able to
apply them into very diversified contexts. These are denominated transversal competences. The main
objective of this article is mapping the transversal competences over Fatec Indaiatuba – Gestão
Empresarial students. Starting from this point, the research has looked forward to fill the gaps of the
relation between the institutional and professional ambient on the student’s professional formation,
ressalting the relevance of competences development throughout the technological graduation,
allowing to verify possible gaps between demand and offer of professional.
Key Words: Soft Skills; Higher Education; Labour Market.
1. Introdução
O conceito de competências tem sido alvo de intensivas discussões nos últimos anos,
principalmente no que compete à educação e à formação profissional, uma vez que na sociedade atual
ambos os fatores estãoe seleção, para tal processo há um comitê de docentes que organiza e
disciplina o processo, havendo pareceristas de cada projeto e o processo de avaliação é por pares, em
procedimento sigiloso quanto à identidade tanto dos autores quanto dos revisores e os resultados
(FATEC, 2018).
4. Apresentação de resultados parciais
A) O caso da SPACEX.
A Spacex foi fundada em 2002 por Elon Musk, é uma empresa estadunidense privada que em
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menos de vinte anos a tornou possível não só o lançamento de satélites mediante pagamento de frete
como também o reaproveitamento dos motores dos foguetes que retornam para as bases utilizando a
propulsão própria. Este tipo de empresa inaugura uma nova era da exploração espacial por meio de
empresas privadas (SPACEX, 2019). Isso abre o precedente da exploração espacial privada, até então
feita por estatais.
B) A empresa Tesla.
A Tesla é uma empresa automotiva com tecnologias centradas em armazenamento de energia,
fundada em 2003 nos Estados Unidos por Elon Musk. A empresa afirma que carros elétricos, energias
renováveis e baterias já existem, mas a forma de combinar estas tecnologias é o que fará a diferença.
(ABOUT, 2019). A Tesla utiliza as mais avançadas baterias de lítico com cargas rápidas de duas horas
ou completa de cerca de oito horas e consegue com níveis de eficiência rivalizar a autonomia de seus
veículos aos tradicionais motores de explosão com combustível líquido.
C) Hitech Electric
A empresa Hitech Electric foi em 2016 fundada por Rodrigo Contin, é uma empresa brasileira e
oferece veículos elétricos homologados por menos de R$ 70 mil em valores de 2019. Diferente de
outros veículos elétricos cujo design ainda é preso aos conceitos de motores movidos à explosão (com
cofre do motor), a Hitech Electric projeta carros com design a partir das novas tecnologias. A empresa
é baseada em quatro vértices: elétrica, conectada, compartilhada e autônoma. (HITECH, 2019). Seus
veículos podem utilizar baterias de lítio ou convencionais. Suas cargas giram em torno de oito horas.
Possui tanto modelos de passeio como os de carga, com interessante autonomia em cerca de 100 Km, o
que na área urbana traz muitas vantagens em custos e redução sensível da poluição atmosférica e
sonora (não tem escape ou barulho do motor).
D) Patinetes elétricos
Os patinetes elétricos ficaram famosos no Brasil pela necessidade da prefeitura de São Paulo ter
de estabelecer regras para o seu uso (MIOTTO, 2019). É um veículo de transporte individual urbano.
No Brasil a empresa fundada por jovens empreendedores a Emove é a representante oficial da Imotion
que fornece patinetes elétricos cujos valores giram em torno de R$ 10 mil em 2019 (EMOVE, 2019).
Utilizam baterias de lítio de alto desempenho. As cargas duram entre 7 e oito horas. Possuem
interessante praticidade em deslocamento entre quarteirões das áreas urbanas e residenciais planas.
E) Scooters elétricas
As Scooters elétricas são outra opção de transporte individual, são maiores que as patinetes e se
comportam como motocicletas, possuem farol e demais itens de segurança. A empresa Gooeletrics
fornece scoorters, patinetes e minibicicletas (mini bike), todas elétricas, alguns de seus modelos de
Scooters possuem capacidades de carga maiores, algumas podendo transportar até 200Kg, ou seja,
duas pessoas e autonomia de 50-100 Km e velocidades em torno de 50 Km por hora.
(GOOELETRICOS, 2019). Também possuem baterias elétricas com cargas entre 7 e oito horas. O
interessante destes veículos é que se pode trocar as baterias com facilidade, o que permite um ritmo de
trabalho mais continuo ao manter bateriais em carregamento e outras em operação e algumas
sobressalentes, ampliando em muito o uso destas em entregas urbanas a medida que a curva de
experiência e a introdução de novos fornecedores for aumentando.
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F) VANT
O uso de VANT já é um assunto de longa data, entretanto seu emprego civil torna estes
equipamentos muito interessantes. A TopDrone fornece um modelo, Matrice 600 PRO, com 5 Km de
alcance e capacidade de até 6Kg de carga, tornando este drone muito útil para monitoramento,
filmagens e demais aplicações aéreas (TOPDRONE, 2019). A empresa alemã Volocopter desenvolveu
um drone com capacidade de carga de 200 Kg e autonomia de até 40 Km, é o Volodrone. Utilizam
baterias de lítio de alto desempenho. Suas cargas giram em torno de oito horas (VOLOCOPTER,
2019). Em termos de transporte autônomo estes VANTs são a vanguarda atual criando um novo
mercado.
G) SOBRE AS BATERIAS
Não se pretende adensar uma discussão sobre as baterias e suas tecnologias, as mais antigas, as
de chumbo-ácido tornaram-se muito utilizadas em baixa tensão veicular pelo seu custo (DENTON,
2018), entretanto possuem elevado peso e não são tão potentes como as de polímero de lítio (BOSCH,
2005) ou as baterias de lítio-íon que são mais leves e com maior capacidade de carga. Atualmente as
baterias de lítio-íon são as mais utilizadas em diversos equipamentos eletrônicos, incluindo também
aparelhos individuas como por exemplo telefones celulares e computadores portáteis
(RONTECK,2020). O lítio é o metal mais leve dentre os metais utilizados em baterias, possui grande
densidade de energia, ou seja, é possível se armazenar grandes quantidades de energia pois o lítio é
altamente reativo. As baterias de lítio não possuem o efeito memoria, ou seja, não viciam e em
decorrência disso não é preciso esperar a bateria descarregar por completo para que se possa recarregá-
la. É importante ressaltar que é preciso utilizar as baterias de lítio da maneira correta não expondo a
bateria a temperaturas alta pois fará com que ela perca parte da capacidade total e ela não pode
descarregar completamente pois isso tornará a bateria inutilizável (CLEMENTE,2020). Estas baterias
de lítio são a melhor opção para veículos elétricos em função da sua capacidade de fornecimento e
peso (DENTON, 2018) e também são aplicadas nos VANTs, patinetes e motocicletas elétricas.
Considerações finais
Por meio do que foi exposto e da apresentação de algumas empresas e de alguns produtos
tecnológicos, salientando que o assunto ainda não foi esgotado, verifica-se que há uma tendência para
a mudança do paradigma energético.
Os veículos elétricos tendem a usar baterias de lítio-íon ou de polímero de lítio, entretanto
ainda sofrem uma grande limitação em autonomia da carga e o tempo de recarga, considerando uma
carga completa, salvo as tecnologias de ponta, isso se dá tanto pelo domínio tecnológico e a curva de
experiência dos usuários. Ainda sim alguns veículos menores já têm resolvido bem este problema com
baterias que podem ser trocadas com facilidade.
Mas do mesmo modo que os primeiros motores à explosão ainda não eram tão confiáveis como
as máquinas à vapor e assim sucessivamente, quando comparavam as primeiras máquinas à vapor com
cavalos, pode-se conceber que as dificuldades tecnológicas aos poucos vão sendo superadas e estes
modais e as novas formas de propulsão vão se popularizando, desenvolvendo e incentivando novos
fornecedores e soluções. Com o tempo os custos de desenvolvimento destas tecnologias vão se
amortizando, os custos de produção se reduzem e assim estes ativos vão se tornando mais competitivos.
Enquanto alguns autores mencionados no referencial teórico apontam para meios coletivos de
transporte, não se pode deixar de considerar que ao menos alguns novos meios como patinetes,
scooters e bicicletas elétricas sãomuito mais individualistas, comparando-se estes com um carro de
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passeio de cinco lugares que na maior parte do tempo transporta apenas uma pessoa, há uma certa
racionalização.
Entretanto ainda é cedo para se julgar quais os caminhos estes modais e as novas propulsões
irão tomar, ao se observar o 14 Bis de Alberto Santos Dumont ou o primeiro veículo à explosão de Karl
Benz fica fácil de se entender que fragilidades há muito foram superadas pela ampliação das
possibilidades tecnológicas e pelo processo racional da pesquisa e aplicação. Futuros trabalhos poderão
focar somente tópicos específicos aprofundando as análises iniciadas aqui.
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A EMPREGABILIDADE DOS ALUNOS DA FACULDADE DE TECNOLOGIA DE
INDAIATUBA E SEUS PERCURSOS ATÉ O ENSINO SUPERIOR TECNOLÓGICO: UMA
DISCUSSÃO SOBRE A GRADUAÇÃO TECNOLÓGICA E O MERCADO DE TRABALHO
THE STUDENT'S EMPLOYABILITY OF INDAIATUBA FACULTY OF TECHNOLOGY AND
THEIR PATH UP TO THE TECHONOLOGICAL HIGHER EDUCATION: A DISCUSSION ON
TECHNOLOGICAL GRADUATION AND THE JOB MARKET
Juliana Antonelli5, Luccas Vincent Troysi de Campos Andriani6, Elisiane Sartori Menezes Garcia7
Resumo: As transformações no mundo do trabalho têm cada vez mais força com a reorganização do
sistema produtivo. Nesse contexto, o termo empregabilidade diz respeito à habilidade do ser humano
de se inserir no mercado de trabalho e permanecer nele. Aliado à empregabilidade, o ensino superior
no Brasil tem se consolidado como instrumento para a inserção do jovem no mercado de trabalho e
tem deixado o sucesso ou insucesso profissional para o próprio indivíduo, isentando assim as políticas
públicas de inclusão. O objetivo do trabalho é identificar o perfil socioeconômico e o grau de
empregabilidade dos alunos egressos e discentes da Faculdade de Tecnologia (Fatec) de Indaiatuba
nos cursos de Análise e Desenvolvimento de Sistemas (ADS), Comércio Exterior (Comex) e Gestão
Empresarial (GE), assim como identificar as expectativas e percepções no processo de formação
superior tecnológica dos mesmos, bem como seus desafios para a inserção no mercado de trabalho da
região. Fizeram parte dos procedimentos metodológicos uma revisão bibliográfica do termo
empregabilidade, análise do cenário macroeconômico do mercado de trabalho no Brasil e temas
relacionados à trajetória social dos jovens até esse mercado; em segundo, foi realizada a coleta de
dados por questionários fechados e abertos com alunos egressos e discentes, acrescidos de uma
entrevista qualitativa com um pequeno grupo de representantes dos conjuntos analisados. Os
resultados, de uma forma geral, mostram que os alunos acima citados, na sua maioria são brancos, de
classe média, provenientes do ensino técnico e possuem um grau de empregabilidade três vezes maior
do que a média nacional dos jovens entre 18 e 24 anos, ou seja, foi identificado que estudar na Fatec
Indaiatuba aumenta as chances de inserção e permanência no mercado, pois esses mesmos jovens
possuem taxa de desemprego de apenas 8,3% ante 27,3% da média nacional. Também foi notado que
a maioria dos entrevistados teve suas expectativas de graduação atendidas, porém com alto percentual
de parcialmente atendidos, sugerindo possíveis melhorias. Por fim, esses alunos expuseram suas
dificuldades para a inserção e manutenção no mercado de trabalho, entre elas: alta concorrência,
inclusive de Fatecanos, falta de fluência em outro idioma e a falta experiência profissional.
Palavras-Chave: Egressos; Discentes; Emprego; Satisfação.
Abstract: The transformations on the world of work are gaining more and more force with the
reorganization of the productive system. The new production standard based on Microelectronics and
Information Technology (IT) brought with it several demands on the worker regarding the
development of knowledge and skills inherent to their organizational environment. From this scenario
arises the term employability, which refers to the ability of human beings to enter and remain in the
labor market. Then, emerges this new professional who lacks strategies that enable him to seek the
knowledge required by organizations. Given this perspective, the objective of this research is to
5 Estudante de Comércio Exterior da Faculdade de Tecnologia de Indaiatuba, e-mail: julianaantonelli7@gmail.com
6 Estudante de Comércio Exterior da Faculdade de Tecnologia de Indaiatuba, e-mail: luccasandriani@gmail.com
7 Professora doutora da Faculdade de Tecnologia de Indaiatuba, e-mail: elisiane4@hotmail.com
17ª edição, 2019 P á g i n a | 30
analyze the degree of employability of students graduating and graduates from the Foreign Trade,
Business Management, and System Analysis and Development courses of the Indaiatuba School of
Technology, as well as the conditions and social pathways of the undergraduates of the respective
courses, seeking to associate the current conditions of the job market with the academic formation. As
for the methodological procedures, was part of the research a bibliographical survey on its main
themes: labor market, employability, academic and professional training. Secondly, a mapping of the
employability index of students from Fatec Indaiatuba’s Foreign Trade, Business Management, and
System and Analysis Development courses and their relationship with the region’s labor market, from
a qualitative point of view, was carried out. Our expectation of results is to adapt the students to the
expectations of the labor market, besides allowing the academic community itself (students and
teachers), to know the degree of employability of the graduates and graduating students, taking into
consideration the academic formation acquired in the Institution of Technological Higher Education in
analysis.
Key Words: Graduates; Students; Job; Satisfaction.
1. Introdução
As evoluções dinâmicas do mundo do trabalho vêm ganhando cada vez mais força com a
reorganização do sistema produtivo. Onovo padrão de produção baseado na Microeletrônica e na
Tecnologia da Informação (TI) trouxe consigo diversas demandas ao trabalhador no que tange ao
desenvolvimento de conhecimentos e habilidades inerentes ao seu ambiente organizacional. Desse
cenário, surge o termo empregabilidade, que diz respeito à habilidade do ser humano de se inserir no
mercado de trabalho conseguir permanecer. Emerge, então, esse novo profissional que carece de
estratégias que lhe possibilitem buscar o conhecimento exigido pelas organizações. Diante dessa
perspectiva, o objetivo dessa pesquisa é analisar o grau de empregabilidade dos alunos formandos e
egressos dos cursos de Comércio Exterior, Gestão Empresarial e de Análise e Desenvolvimento de
Sistemas da Faculdade de Tecnologia de Indaiatuba, bem como as condições e os percursos sociais dos
graduandos dos respectivos cursos, buscando associar as condições atuais do mercado de trabalho à
formação acadêmica.
A pesquisa tem por objetivo identificar o perfil socioeconômico dos alunos formandos e
egressos dos cursos de Comércio Exterior, Gestão Empresarial e Análise e Desenvolvimento de
Sistemas da Fatec, bem como o grau de empregabilidade dos mesmos, assim como as condições e os
percursos sociais dos graduandos dos respectivos cursos, buscando associar as condições atuais do
mercado de trabalho com as identidades dos alunos e suas formações acadêmicas. Como objetivos
específicos, fazem parte a realização de uma pesquisa bibliográfica sobre as condicionantes e
características do mercado de trabalho no Brasil com a intenção de conectar os índices de
empregabilidade dos jovens pertencentes à faixa etária entre 18 e 24 anos de idade; analisar o índice de
empregabilidade dos alunos formandos e egressos dos cursos de Comex, GE e ADS dos conjuntos
analisados; comparar os índices de empregabilidade entre os cursos dos conjuntos analisados; analisar
os índices de empregabilidade de acordo com os indicadores socioeconômicos dos conjuntos
analisados; verificar as percepções dos alunos formandos e egressos sobre seus respectivos cursos;
socializar o conhecimento sobre a análise dos índices de empregabilidade com os docentes e discentes
da Instituição de Ensino Superior Tecnológico (IES), de modo a conscientizá-los sobre o cenário atual
do mercado de trabalho da região de Indaiatuba; fortalecer o debate sobre a formação profissional dos
alunos em análise e a trajetória de seus percursos sociais, bem como suas percepções e identidades
societárias; divulgar os resultados da pesquisa na Semana da Logística, Comércio Exterior e Meio
Ambiente (SCELMA) e na Semana de Tecnologia, realizadas na Faculdade de Tecnologia de
17ª edição, 2019 P á g i n a | 31
Indaiatuba, dentre outros eventos realizados pela IES.
2. Referencial Teórico
O mercado de trabalho é composto pelo número de vagas que estão disponíveis nas
organizações que devem ser ocupadas por trabalhadores que de fato atendam a vaga de emprego
mostrando sua força de trabalho. O mercado de trabalho consiste em ofertas de trabalho ou de emprego
oferecidas pelas empresas em uma determinada época e lugar, de um lado e a procura ou demanda por
emprego, de outro. Na literatura, há alguns fatores que são relacionados ao mercado de trabalho, quais
sejam:
• Concorrência: principal característica do mercado de trabalho, o número de oferta é mais
reduzido que a demanda, provocando concorrência entre os indivíduos que pleiteiam a vaga;
• Competências: capacidade que um indivíduo tem para cumprir os deveres que são exigidos
pelas organizações e pelo mercado de trabalho.
• Qualificação profissional: auxilia os indivíduos na formação de competências através de
conhecimentos e técnicas (BARBOSA, 2017).
A competência é destacada no meio educacional e empresarial, como um conjunto de
habilidades, conhecimentos e atitudes que fornece um bom desemprenho profissional. A qualificação é
ligada à execução de tarefas e avaliação do colaborador, sendo definido a hierarquia e os salários pagos,
mas não é suficiente ser qualificado, tem que ter um papel mais ativo, dinâmico e entre outros.
Existem três modelos de competências no mercado de trabalho: I) Competências técnico profissionais,
sendo a ocupação o principal requisito para a elaboração de uma atividade; II) Competências de base,
algumas competências que são fundamentais para elaboração de várias atividades tais como leitura,
escrita e aritmética básica; III) Competências transversais, que refere-se ao conjunto de conhecimentos,
procedimentos, capacidades, atitudes para elaborar diversas atividades com um mínimo de qualidade,
eficácia e de forma flexível (ROSANDISK, 2017).
O mercado de trabalho exige cada vez mais o desenvolvimento de competências transversais,
multitarefas e que tenham como foco a capacidade de gestão e de relacionamento interpessoal,
ressaltando àquelas que abrangem as competências que compõe as atitudes frente à atividade laboral,
como a flexibilidade, a inteligência, o emocional, adaptação, entre outras.
Dentro desse contexto, surge o conceito de empregabilidade na primeira década do século XX, nos
Estados Unidos. As pessoas pobres que estavam desempregadas eram classificadas em dois grupos: os
que tinham condições físicas e mentais, eram direcionados para obras públicas e as pessoas que não
tinham condições, eram alvos dos programas de assistência social. O segundo grupo recebia muitas
críticas, uma delas dizia a respeito sobre a inexistência de um meio termo entre as condições de
empregável ou não.
Nesse sentido, o conceito de empregabilidade tem sua origem reconhecida no início do século
XIX pelos ingleses, para diferenciar os “empregáveis” dos “não empregáveis”. Inicia-se, assim, a
disseminação desse conceito pelo mundo, por meio das organizações internacionais, em variados
conceitos, respeitando sempre as especificidades de cada nacionalidade.
Ainda hoje o tema empregabilidade é amplamente discutido, pois se trata da situação
empregatícia do indivíduo na sociedade e a capacidade destes em manter-se empregado. Em um
mundo globalizado em constante mudança, devida sobretudo às Tecnologias da Informação e
Comunicação (TICs), para serem competitivas, as pessoas precisam ser flexíveis, resilientes, proativas,
versáteis e promoverem mudanças, inovarem-se, diferenciarem-se. Os profissionais com essas
características têm elevado o valor do seu trabalho e da sua empregabilidade. São os chamados
“talentos”, nem generalistas nem especialistas, são multiespecialistas. Nesse sentido, empregabilidade
é mais do que a capacidade do indivíduo conseguir novas oportunidades de emprego, manter-se
17ª edição, 2019 P á g i n a | 32
empregado ou conseguir novas chances profissionais, conforme RUEDA, MARTINS e CAMPOS
(2004). Esses autores definem empregabilidade como o conjunto de as ações empreendidas pelas
pessoas para desenvolver habilidades e buscar conhecimentos favoráveis, com vistas a conseguir uma
colocação no mercado de trabalho, seja ele formal ou informal.
Embora esse conceito tenha como origem os profissionais de maior nível de qualificação,
passou a ser largamente utilizado ao fazer referência às parcelas da população com menor nível de
escolarização e com menor poder de disputa por uma vaga no mercado de trabalho. Isso porque, indo
contra a lógica neoliberal de comprometimento do Estado com a oferta de serviços sociais básicos, a
educação é atribuída a responsabilidade de garantir a formação de trabalhadores mais capazes de se
adequarem ao novo modelo de produçãode mercadorias, de aumento da eficiência e produtividade. A
empregabilidade surge, então, como um argumento e uma justificativa que retira do capital e do
Estado a responsabilidade pela garantia mínima de condições de sobrevivência para a população. Ao
responsabilizar os indivíduos pelo estabelecimento de estratégias capazes de inseri-los no mercado,
justifica-se o desemprego pela falta de preparação dos mesmos para acompanharem as mudanças
existentes no mundo do trabalho. Sob a ótica da empregabilidade, a necessidade dos indivíduos de
disporem de habilidades e conhecimentos adequados aos interesses da produção passa a ser o primeiro
elemento considerado nas discussões a respeito das possibilidades de superação do desemprego
existente.
Especificamente, tratando-se da sociedade brasileira, há uma diminuição da possibilidade de
intervenção política, bem como um esvaziamento das posições contrárias à hegemonia do capital por
parte dos setores vinculados aos trabalhadores. Por outro lado, é evidente a maior presença das
organizações empresariais interferindo nas políticas governamentais, assegurando no plano político e
econômico a legitimação dos seus interesses, obscurecendo outras concepções de desenvolvimento
contrárias àquelas gestadas pelas classes e frações de classe economicamente dominantes.
Na década de 1990, surge a exigência empresarial na procura por trabalhadores com
características polivalentes, expressando, na visão empresarial, a possibilidade de os indivíduos
ajustarem-se ao conjunto de modificações ocorridas no setor produtivo e no setor de serviços.
Seguindo essa mesma tendência, não por acaso, o Plano Nacional de Formação Profissional, cuja meta
era garantir a qualificação dos trabalhadores em risco social. Em paralelo, o empresariado industrial
brasileiro expressou um maior interesse pela educação, alertando que a busca da formação de novas
competências por parte das instituições tradicionais de qualificação profissional, por meio de seus
cursos, teria uma repercussão direta no aumento das possibilidades dos trabalhadores inserirem-se no
mercado de trabalho. Nesse período, pela primeira vez, o empresariado industrial brasileiro fez
referência ao conceito de empregabilidade (OLIVEIRA, 2005)
O conceito de empregabilidade encaixa-se perfeitamente no movimento capitalista, uma vez
que o capital tende a buscar novas formas de produção, com o intuito de aumentar seus lucros e suas
taxas de acumulação. Com isso, exige-se uma qualificação maior do trabalhador, o que não pressupõe
que este fato o fará ter mais envolvimento com o processo de produção (POCHMANN, 2009). A
estrutura capitalista, e mais especificamente o capital, dispõe de maiores condições para explorar os
trabalhadores, exigindo um maior número de responsabilidades, sem que isso seja acompanhado do
aumento real de salários. Desta forma, os empresários estabelecem níveis cada vez maiores de
seletividade em seus processos de contratação. Logo, o discurso corrente de acúmulo de competências
visando ao aumento da empregabilidade mostra-se esvaziado de coerência e de sustentação empírica,
caracterizando-se como uma falsa explicação que procura direcionar para os próprios indivíduos a
responsabilidade pela sua condição de desempregado.
Dessa maneira, presenciamos a incapacidade de criação de mecanismos eficazes para a
diminuição do desemprego em massa e vemos justificativas que tentam desviar a atenção do campo
das relações de conflito entre capital e trabalho, o motivo pelo qual milhões de pessoas ficam
destituídas das condições mínimas de garantia de sobrevivência. Com um novo formato e explicações
17ª edição, 2019 P á g i n a | 33
que desarticulam a existência da pobreza, da marginalidade e da desigualdade social ao que está
estabelecido no plano das relações econômicas capitalistas, esses fenômenos são tidos como
consequências de um movimento produzido pelas próprias pessoas visando à satisfação de seus
interesses. O conceito de empregabilidade esvazia a ideia de um movimento integrador e de
responsabilidade coletiva.
Portanto, conhecer as novas condições do mercado de trabalho contemporâneo, seu
funcionamento e limitações por meio de métodos de investigação e de verificação da realidade social
se fazem de suma importância. Contudo, pressupõe fazê-lo de forma consciente e crítica, pensando nos
fenômenos a partir da sua totalidade, estabelecendo as relações sociais existentes de forma verdadeira,
não cedendo aos interesses que colocam em xeque o conhecimento da realidade, esse é o principal foco
da presente pesquisa.
3. Procedimentos Metodológicos
Foi realizada uma pesquisa bibliográfica para a compreensão das condições do mercado de
trabalho brasileiro e para a caracterização do jovem e sua trajetória até aquele. Entretanto, a proposta
deste relatório é analisar e comparar índices de empregabilidade dos alunos egressos e discente dos
cursos de Comex, GE e ADS da Fatec Indaiatuba na região, e assim criar relações com os dados
socioeconômicos obtidos. Para isso, foram utilizados como coleta de dados questionários fechados e
abertos paras dois conjuntos de indivíduos: egressos entre os anos de 2014 e 2018 com 61 (sessenta e
um) indivíduos e discentes dos 5° (quinto) e 6° (sexto) semestres do ano corrente com 111 (cento onze)
indivíduos; tais dados foram coletados entre os meses de março e maio de 2019. Essencialmente, a
pesquisa se caracterizou pelo uso dos dados quantitativos nas comparações e formações de gráficos e
tabelas, já os dados qualitativos foram utilizados para citar as percepções convergentes com maiores
representatividades nas respostas abertas. Também foi realizada uma entrevista coletiva gravada em
áudio com um pequeno grupo de discentes em que foi possível, nessa abordagem, verificar as
percepções dos alunos e o papel da Fatec Indaiatuba em seus cotidianos.
Abaixo a distribuição percentual dos cursos entre os alunos egressos e discentes dos conjuntos
analisados:
• Egressos: de um total de 61 (sessenta e uma) respostas, 54,1% foi de alunos de Gestão
Empresarial, 26,2% foi de alunos de Análise e Desenvolvimento de Sistemas e 19,7% foi de alunos de
Comércio Exterior.
• Discentes: de um total de 111(cento e onze) respostas, 44,1% foi de alunos de Gestão
Empresarial, 32,4% foi de alunos de Comércio Exterior e 23,4% foi de alunos de Análise e
Desenvolvimento de Sistemas.
4. Análise de dados ou Resultados
Ao analisar os índices dos discentes, chegou-se ao número de 87,4% de empregados, sendo
3,6% de trabalhadores informais e 12,6% desempregados ou estudantes, conforme demonstrado na
tabela 1.
17ª edição, 2019 P á g i n a | 34
Tabela 1: Empregabilidade atual discentes – todas faixas etárias - Geral
Empregabilidade atual discentes N° Total % Total
Trabalha e estuda 73 65,8%
Estagia e estuda 20 18,0%
Trabalha informalmente 4 3,6%
Apenas estuda 8 7,2%
Está desempregado (a) 6 5,4%
Total Geral 111 100,0%
GERAL
Fonte: Elaboração Própria
Já os índices dos egressos apresentam um número ligeiramente maior, em que 88,5% estavam
empregados, sendo 8,2% de trabalhadores informais e com 11,5% de desempregados, conforme
demonstrado na tabela abaixo.
Tabela 2: Empregabilidade atual egressos – todas faixas etárias - Geral
Empregabilidade atual egressos N° Total % Total
Apenas trabalha 30 49,2%
Trabalha e estuda 18 29,5%
Estagia e estuda 1 1,6%
Trabalha informalmente (“bicos”) 5 8,2%
Está desempregado (a) 7 11,5%
Total Geral 61 100,0%
GERAL
Fonte: ElaboraçãoPrópria
Se compararmos com o índice de desemprego oficial do Brasil no primeiro trimestre de 2019,
com 12,7% de desempregados, segundo o Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE),
podemos dizer que os índices de empregabilidade dos conjuntos analisados seguem a média da
população brasileira. Porém, se restringirmos a análise aos alunos com idade entre 18 e 24 anos desses
mesmos conjuntos, chega-se a um total de 101 (cento e um) indivíduos e em um índice de
empregabilidade de 86,1%, sendo 5,9% de trabalhadores informais, e com 13,9% de desempregados ou
estudantes, enquanto o índice total de desempregados dos jovens brasileiros nessa faixa etária é de
27,3%, ou seja, praticamente o dobro dos indivíduos analisados, descartando as demais variáveis na
média nacional do IBGE, como por exemplo, escolaridade, região e renda. A seguir os dados da
pesquisa comparados com os divulgados pelo IBGE.
Tabela 3: Empregabilidade atual discentes e egressos – 18 a 24 anos - Geral
Empregabilidade atual discentes e egressos 18 a 24 anos N° Total % Total
Apenas trabalha 16 15,8%
apenas estuda 6 5,9%
Está desempregado (a) 8 7,9%
Estagia e estuda 19 18,8%
Trabalha e estuda 46 45,5%
Trabalha informalmente (“bicos”) 6 5,9%
Total Geral 101 100%
GERAL
Fonte: Elaboração Própria
Durante a entrevista foi constatado que a maioria dos alunos egressos, 57,4% do conjunto
analisado, não acredita que o Programa Interdisciplinar de Curso (PIC) tenha os auxiliados em sua
inserção no mercado de trabalho, apesar de ter manifestado a opinião de que o programa proporciona
uma integração das matérias do curso, o trabalho em equipe, a capacidade de se organizar em grupos e
17ª edição, 2019 P á g i n a | 35
delegar tarefas para o atingimento de um objetivo em comum, e ter assim uma ideia macro de todos os
setores de uma organização. Foi questionado aos conjuntos analisados qual a contribuição da
graduação na vida profissional e quais os fatores determinantes para conseguir um emprego na área da
graduação, e a grande maioria acredita que estudar na Fatec Indaiatuba ou ter concluído o curso
superior na mesma foi essencial para sua inserção e manutenção no mercado de trabalho; entre os
fatores determinantes estão o renome da instituição na região, o próprio título de tecnólogo,
conhecimentos técnicos e teóricos adquiridos, bem como o conhecimento de línguas estrangeiras e
experiência.
Também foi perguntado aos alunos pertencentes aos conjuntos analisados quais as principais
dificuldades para se inserir no mercado de trabalho e, ambos, discentes e egressos, apontaram a falta de
experiência exigida na contratação, a falta do domínio de um idioma estrangeiro e a alta concorrência,
inclusive entre Fatecanos, são os principais empecilhos para a empregabilidade dos mesmos. Outra
questão foi se os alunos dos conjuntos sofreram algum tipo de preconceito (etnia, gênero, condição
social, etc.) para ingressar no mercado de trabalho, e se sim, que comentassem sobre o caso e, no
conjunto de indivíduos egressos, foi obtido o resultado de que, em um total de 61 indivíduos, 21,3% ou
13 (treze) indivíduos, sofreram algum tipo de preconceito, em que se destacavam três tipos: em relação
ao gênero feminino (5 indivíduos) que, além do preconceito, relataram situações de assédio; depois foi
apontado o preconceito étnico sofrido pelos negros (3 indivíduos); e por último, o preconceito sofrido
por ter um título de tecnólogo, em que no conjunto dos discentes, 13 (treze) indivíduos alegaram ter
sofrido algum tipo de preconceito, porém num total de 111 (cento e onze) entrevistados,
correspondendo assim a 11,7% deles.
Os principais motivos no conjunto dos discentes foram o preconceito étnico sofrido pelos
negros - 4 (quatro) indivíduos, e em relação ao gênero feminino 3 (três) indivíduos que também, além
do preconceito, relataram situações de assédio, e por fim, 3 (três) indivíduos alegaram ser vítimas de
preconceito devido à classe social. Foi solicitado aos alunos do conjunto de discentes que apontassem
pontos positivos, negativos e sugestões de melhoria nos cursos de graduação deles. Dos 26 (vinte e seis)
alunos de Análise e Desenvolvimento de Sistemas, nenhum opinou sobre os temas. Os estudantes de
Comércio Exterior - 36 (trinta e seis) - em sua maioria, 32 (trinta e dois), opinaram e apontaram
positivamente os professores experientes, o ensino prático e a aprendizagem de língua estrangeira, e
como principais pontos negativos, a falta de aulas práticas em simuladores de softwares relacionados
ao comércio exterior e aprofundamento teórico em algumas matérias.
Com relação aos estudantes de Gestão Empresarial entrevistados, de 49 (quarenta e nove)
indivíduos, apenas 1 (um) opinou sobre a falta de simulação em softwares e que as matérias finais do
curso deveriam ser mais aprofundadas. Por fim, foi realizada uma entrevista com um pequeno grupo de
alunos dos três cursos, em que, sobretudo, foi destacado o papel transformador da Fatec Indaiatuba na
vida dos mesmos, tanto no âmbito pessoal quanto profissional e, de forma geral, as opiniões
convergiram que a faculdade poderia estimular e aprofundar mais as relações culturais entre os
estudantes dos diversos cursos oferecidos pela instituição.
Considerações finais
Os resultados obtidos contrapõem parcialmente as hipóteses levantadas, em que de fato a
empregabilidade é transferida como responsabilidade do indivíduo, porém não se pode afirmar que a
graduação é fator determinante, mas sim diferencial que também influencia na conquista e manutenção
dessa empregabilidade. Conclui-se que os alunos da Fatec Indaiatuba, tendo como amostra os
conjuntos analisados, são na sua maioria brancos, de classe média, provenientes do ensino técnico e
possuem um grau de empregabilidade quase três vezes maior do que a média nacional dos jovens.
Foi identificado que estudar na Fatec Indaiatuba aumenta a inserção e a permanência no mercado, visto
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que os alunos de 18 a 24 anos dos conjuntos analisados possuem taxa de desemprego de 8,3% ante
27,3% da média nacional. Também foi concluído que, a partir da análise dos dados das questões
abertas dos conjuntos analisados, a maioria dos entrevistados teve suas expectativas de graduação
atendidas, porém com alto percentual de parcialmente atendidos, sugerindo possíveis melhorias e por
fim, esses mesmos alunos expuseram suas dificuldades para inserção no mercado de trabalho e
manutenção da empregabilidade, entre elas: alta concorrência, inclusive de Fatecanos, falta de fluência
em outro idioma e a falta de experiência profissional.
É sugerido que sejam realizadas pesquisas no aprofundamento das possíveis melhorias apontadas pelos
alunos entrevistados, e, sobretudo, como transpor a barreira da falta de experiência profissional para o
ingresso no mercado de trabalho e papel da Faculdade nesse processo, bem como estudos para
aumentar a participação da Faculdade na integração sociocultural do aluno no percurso de sua
formação. Trabalhar com os egressos que não foram atendidos pela sua inserção, na Faculdade de
Tecnologia de Indaiatuba, é o grande desafio atual nesta região.
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17ª edição, 2019 P á g i n a | 38
ANÁLISE DE BIG DATA NO CENÁRIO EDUCACIONAL: UTILIZAÇÃO DE MODELOS
PREDITIVOS PARA IDENTIFICAÇÃO DOS FATORES DE IMPACTO PARA A
CONCLUSÃO DE CURSO NAS FATECS
BIG DATA ANALYSIS IN THE EDUCATIONAL SCENARIO: USING PREDICTIVE MODELS
FOR IDENTIFYING IMPACT FACTORS FOR COURSE COMPLETION IN FATECS
Francisco Ariel Campos Florencio 8, Bruno Amadio de Araujo 9, Maria das Graças J. M. Tomazela 10,
Michel Moron Munhoz 11
Resumo:
As instituições de ensino, enfrentam desafios diariamente, sejam eles políticos, econômicos ou sociais. Em
geral existe uma enorme quantidade de dados gerados por essas instituições, mas em geral, os gestores não têm
informações necessárias no tempo ou formato adequados para a tomada de decisão eficazes para os diversos
problemas nessa área, como o alto índice de evasão e de reprova nas disciplinas. As tecnologias de Big Data
estão sendo aplicadas em diferentes áreas com resultados promissores, assim este trabalho teve por objetivo
realizar um processo de Big Data com dados do curso de Análise e Desenvolvimento de Sistemas da Faculdade
de Tecnologia de Indaiatuba, visando a identificar as disciplinas que têm mais impacto na retenção dos alunos.
Para isso foi realizada uma revisão bibliográfica na área de Big Data e pesquisa e avaliação de ferramentas para
sua análise, seguido do uso de regressão linear e correlação utilizando os dados da FATEC. Obteve-se como
resultado um modelo de regressão linearcom precisão de aproximadamente 90% e a identificação das
disciplinas que mais influenciam na retenção do aluno a partir da análise de seus coeficientes.
Palavras-Chave: Análise de Big Data, Dados de instituições de ensino, análise preditiva.
Abstract:
Educational institutions face daily challenges, whether political, economic or social. In general there is a huge
amount of data generated by these institutions, but in most cases, managers do not have the necessary
information in the time or format to make effective decisions for the various problems in this area, such as the
high rate of evasion and failure in the subjects. Big Data technologies are being applied in different areas with
promising results, so this work had as objective to carry out a Big Data process with data from the Analysis and
Systems Development course at Indaiatuba Technology College, aiming to identify the subjects that have more
impact on student retention. For this, a bibliographic review was performed in the area of Big Data and research
and evaluation of tools for this analysis, followed by the use of linear regression and correlation using data from
FATEC. The result was a linear regression model with an accuracy of approximately 90% and the identification
of the subjects that have more impact on student retention from the analysis of their coefficients.
Key Words: Analysis of Big Data, Data from educational institutions, predictive analysis.
1. Introdução
Big Data é um campo emergente de pesquisa que usa análise de dados para apoiar as decisões.
Muitas organizações usam dados para tomar melhores decisões estratégicas e operacionais. A
8 Estudante de Análise e Desenvolvimento de Sistemas da Faculdade de Tecnologia de Indaiatuba, e-mail:
frankcmps76@gmail.com
9 Estudante de Análise e Desenvolvimento de Sistemas da Faculdade de Tecnologia de Indaiatuba, e-mail:
brunooyeah.gmail.com
10 Professora doutora da Faculdade de Tecnologia de Indaiatuba e Sorocaba, e-mail: gtomazela@fatecindaiatuba.edu.br
11 Professor mestre da Faculdade de Tecnologia de Indaiatuba, e-mail: michel@fatecindaiatuba.edu.br
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utilização de dados para tomar decisões não é algo novo; as organizações armazenam e analisam
grandes volumes de dados desde o advento dos sistemas de data warehouse no início dos anos 90.
Entretanto, a natureza dos dados disponíveis está mudando, e as mudanças trazem consigo a
complexidade na gestão dos volumes na análise desses dados (DANIEL, 2015).
Segundo Daniel (2015), atualmente a análise de Big Data está sendo explorada principalmente
em negócios, governo e cuidados de saúde devido à grande quantidade de dados coletados e
armazenados nesses ambientes. Já em relação ao ensino superior há poucas pesquisas sobre o tema,
apesar do interesse crescente na exploração dos dados disponíveis nessa área.
É importante ressaltar que a pesquisa sobre Big Data se destina principalmente a examinar
como agregar eficientemente e correlacionar volumes maciços de dados para identificar padrões
comportamentais recorrentes e tendências significativas ao invés de catalogar o status quo. Dessa
maneira a utilização de tecnologias de análise de Big Data pode subsidiar a gestão das instituições de
ensino superior de forma que essas possam responder efetivamente às mudanças que acontecem dentro
e fora da instituição, bem como permanecer adequadas às necessidades da sociedade que elas servem
Ressalta-se que as instituições de ensino superior trabalham em um ambiente cada vez mais
complexo e competitivo. Existe uma necessidade crescente para responder a mudanças econômicas,
políticas e sociais. Os desafios são, entre outros, manter as demandas para o vestibular, reduzir a
evasão e os níveis de reprovação, bem como garantir a qualidade da aprendizagem (DANIEL, 2015).
As Faculdades de tecnologia do Centro Paula Souza também têm que lidar com todos esses
desafios, pois, como escola pública, precisa prestar conta à sociedade a respeito de seus resultados.
Assim, as ações e as atividades de planejamento, tanto de Centro Paula Souza, como das unidades de
ensino superior, as FATECs, devem ser subsidiadas por informações precisas para atingir suas metas
acadêmicas.
Existe uma vasta quantidade de dados educacionais gerados, mas que, em geral, não estão
disponíveis aos gestores, no tempo e formato adequados. Neste contexto, a utilização de Big Data e
suas ferramentas de análise tem o potencial de transformar as atividades de planejamento e tomada de
decisão.
Dessa maneira, a pergunta de pesquisa que se coloca é:
Como as tecnologias de análise de Big Data podem auxiliar a gestão dos cursos superiores das
Faculdades de Tecnologia do Estado de São Paulo (FATECs)?
Para responder a esse questionamento o objetivo desta pesquisa é utilizar as tecnologias de Big
Data com os dados da FATEC Indaiatuba visando a dar conhecimento a respeito do cenário
educacional e auxiliar na tomada de decisões de gerenciamento desta unidade.
2. Referencial Teórico
2.1 Conceitos de Big Data
Desde o princípio da computação moderna, mais e mais dispositivos foram sendo criados, esses
dispositivos foram se conectando à internet e hoje geram uma quantidade de dados de tamanho
imensurável. Segundo Gandomi e Haider(2015), tamanho é a primeira característica que vem à mente
considerando a questão “o que é big data?”. Trata-se de grandes volumes de dados provenientes de
várias fontes, tais como redes sociais, sensores, dispositivos, terceiros, aplicativos da Web e mídias
sociais, e em uma variedade de formatos, como texto, vídeo, áudio, diagramas, imagens e combinações
de dois ou mais formatos. Big Data é um campo emergente de pesquisa que usa análise de dados para
apoiar as decisões. (SIN e MUTHU (2015).
Geralmente, Big Data é identificado por um conjunto de características fundamentais (DANIEL,
2015; GANDOMI e HAIDER, 2015; RUSSOM,2011):
➢ Volume - grande quantidade de informações, muitas vezes desafiadora para armazenar,
17ª edição, 2019 P á g i n a | 40
processar e transferir, analisar e apresentar;
➢ Velocidade - relativa à taxa crescente em que a informação flui dentro de uma organização;
➢ Veracidade - refere-se aos preconceitos, ao ruído e à anormalidade nos dados. Também diz
respeito a como os dados são armazenados e extraídos de forma significativa para o problema
que está sendo analisado. Abrange ainda questões de confiança e incerteza;
➢ Variedade - referindo-se a dados em diversos formatos estruturados e desestruturados;
➢ Verificação - refere-se à verificação e segurança de dados;
➢ Valor – a característica mais importante, pois diz respeito aos resultados do processo de Big
Data, ou seja, os dados foram utilizados para gerar valor nos processos de negócios dentro de
uma organização?
2.2 Conceitos de Big Data Analytics
É importante notar que há duas entidades técnicas. Primeiro, há o Big Data para quantidades
maciças de informações detalhadas. Em segundo lugar, há análises avançadas, realizadas por uma
coleção de diferentes tipos de ferramentas, incluindo aquelas baseadas em análises preditivas,
mineração de dados, estatísticas, inteligência artificial, processamento de linguagem natural, e assim
por diante. De acordo com Russom (2011), o Big Data em conjunto com as ferramentas de análise (Big
Data Analytics) representa as novas práticas de BI (Business Inteligence) da atualidade.
Assim, Big Data Analytics refere-se aos métodos usados para examinar e obter inteligência a
partir de grandes conjuntosde dados. Big Data Analytics pode ser considerado como um subprocesso
no processo de extração de insights de Big Data.
Segundo Gandomi e Haider (2015), o valor potencial do Big Data existe apenas quando
utilizado para impulsionar a tomada de decisões. Para permitir essa tomada de decisão com base em
evidências, as organizações precisam de processos eficientes para transformar grandes volumes de
dados dinâmicos e em movimento rápido em insights significativos.
2.3 Big Data na Educação
Analisar grandes volumes de dados da área educacional pode apontar evidências, padrões e
tendências que podem aprimorar e inovar estratégias de ensino e aprendizagem, bem como de gestão
educacional.
Segundo Scaico et al (2014), dispor de mais conhecimentos sobre o processo de ensinar e
aprender é importante para possibilitar que as instituições de ensino melhorem seus modelos de gestão
de aprendizagem, de avaliação, construam novas práticas de ensino e discutam mais as políticas
educacionais existentes. A utilização de big data na educação por meio do incentivo de governos,
universidades e empresas pode estabelecer novas tecnologias, ferramentas e recursos que são capazes
de apoiar uma cultura orientada ao conhecimento, à eficiência, à aprendizagem adaptativa e
personalizada e que promove novas experiências de aprendizagem capazes de melhorar a maneira
como os professores ensinam, os estudantes aprendem e a escola funciona.
O uso de big data pode ser a base para o desenvolvimento de algoritmos e aplicações que sejam
capazes de criar inferências sobre o conhecimento que os estudantes possuem, suas intenções,
interesses, assim como, a construção de modelos capazes de prever comportamentos e interesses
futuros (MANYIKA et al, 2011).
Sin e Muthu (2015) listam as maneiras que as técnicas de Big Data podem ser utilizadas para
dar suporte às atividades de planejamento nas instituições de ensino superior na previsão de
desempenho, na detecção de risco de evasão, na visualização de dados educacionais, na recomendação
de curso, entre outras atividades.
17ª edição, 2019 P á g i n a | 41
2.4 Trabalhos Relacionados
Para a realização deste projeto, alguns trabalhos relacionados foram analisados por meio de
pesquisas disponibilizadas nas bases de dados Science Direct, IEEE e Web of Science filtradas dos
últimos 4 anos. Os resultados foram obtidos em uma visita técnica realizada na UNICAMP a fim de
selecionar artigos que fossem relacionados ao tema abordado neste trabalho, isto é, análise dos
conceitos relacionados a Big Data e suas ferramentas na área educacional. Esses trabalhos são
apresentados a seguir:
Jin et al (2015) desenvolveram um trabalho para definir conceitos relacionados a Big Data, bem
como suas características e valores. Os autores apresentaram uma breve revisão sobre as oportunidades
e a importância do Big Data, assim como alguns desafios que o Big Data traz. Para a realização desse
trabalho uma pesquisa experimental foi realizada. O trabalho teve como foco a aplicação na indústria,
e como resultado constatou-se que uma abordagem de engenharia integrada deve ser empregada no
gerenciamento de um projeto de Big Data para assim, tornar os processos melhores.
O trabalho de Gandomi e Haider (2015) teve como objetivo exibir, de uma forma descritiva e
conceitual, como as ferramentas atualmente disponíveis tratam os dados não estruturados, para que
assim gerem informações que possam ser utilizadas e analisadas. Uma característica deste artigo é o
foco em análises relacionadas a dados não estruturados, que constituem 95% dos Big Datas. Os autores
destacam a necessidade de desenvolver métodos analíticos eficientes e adequados para alavancar
enormes volumes de dados heterogêneos em formatos de texto, áudio e vídeo não estruturados.
Bussaban e Waraporn (2015), realizaram um estudo com o objetivo de mostrar a importância de
implementar o estudo de Data Science nos cursos de Ciência da computação e Matemática. Os autores
afirmam que o cursos de Matemática podem ser pensados como tendo cinco componentes:
visualização de dados (por exemplo, gráficos de dados, elementos de percepção visual), manipulação
de dados (por exemplo, SQL, fusão, agregação e iteração), estatísticas computacionais (por exemplo,
intervalos de confiança através do bootstrap , simulação, regressão, seleção de variáveis), mineração
de dados / aprendizagem em máquina (por exemplo, classificação, validação cruzada) e tópicos
adicionais (por exemplo, mineração de texto, mapeamento, expressões regulares, ciência da rede). Os
autores afirmam ainda que em cursos de Ciência da computação as tecnologias de dados têm como
objetivo conscientizar os alunos sobre a gama de tarefas que um computador é capaz de realizar (além
de fornecer ferramentas concretas para executar tarefas específicas). Temas específicos incluem: como
escrever código de computador; publicação de dados na World Wide Web (HTML); descrição de dados
e marcação semântica (XML); armazenamento de dados (formatos de arquivo, planilhas, bancos de
dados); gerenciamento de dados e resumo (consultas de banco de dados, SQL); processamento de
dados (R).
Siddiqa et al. (2016), desenvolveram uma revisão que se centrou principalmente em aspectos de
Big Data no contexto de gerenciamento de dados. Os autores descreveram as técnicas de
gerenciamento de Big Data, explicitando as técnicas existentes para armazenamento, pré-
processamento, processamento e também segurança de dados. Aspectos críticos dessas técnicas foram
analisados por meio da elaboração de uma taxonomia para identificar os problemas e as propostas
feitas para amenizar esses problemas. Esta pesquisa também pretendeu ser um guia para desafios e
soluções no gerenciamento de Big Data e também um ponto de referência para trabalhos futuros. Os
autores concluíram que é crucial o desenvolvimento e utilização técnicas e tecnologias de
gerenciamento eficazes para lidar com os desafios de Big Data.
Os objetivos do trabalho de Chang e Larso (2016) foram: 1) revisar o alinhamento entre
princípios ágeis e entrega de BI, analisar a ciência de dados. 2) analisar metodologias ágeis e como
elas foram aplicadas com BI e estão surgindo em Big Data. 3) revisar os componentes e as melhores
práticas da distribuição do Agile em BI, considerando o impacto do Big Data. 4) propor uma estrutura
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ágil para entrega de BI, análise rápida e ciência de dados. Os autores concluem que os princípios ágeis
para entrega de BI, como o Agile, mudaram a forma que os dados são tratados, análises rápidas e
ciência de dados foram incluídas e as ideias ágeis foram encaixadas no mundo de BI.
O trabalho de Sivarajah et al. (2017), objetivou apresentar e sintetizar uma análise estruturada
de ponta da literatura normativa sobre Big Data e Big Data Analytics para apoiar a sinalização de
futuras direções de pesquisa. Para a realização deste trabalho, foi realizada uma revisão sistemática da
literatura. De acordo com os autores, os resultados dessa revisão ajudarão os acadêmicos e
profissionais de Big Data e de Big Data Analytics a desenvolver novas soluções com base nos desafios
associados a Big Data, que foram agrupados em três categorias principais, com base no ciclo de vida
dos dados: desafios de dados, processos e gerenciamento.
Birjali, Beni-Hssane e Erritali (2017), realizaram uma análise emocional com base em dados
coletados em redes sociais utilizando processamento, análise e visualização de dados. Para isso, os
dados dos tweets foram analisadosdiretamente interligados, em que a educação produz o conhecimento e as
1 Professora de Ensino Superior da Faculdade de Tecnologia de Indaiatuba. Mestrado em Economia Social e do Trabalho
(UNICAMP). Doutorado em Ciências Sociais (UNICAMP), elisiane4@hotmail.com
2 Professor do Instituto Federal de São Paulo. Bacharel em Ciências Sociais (UFRJ). Especialista em Economia do Trabalho
e Doutor em Economia Aplicada pela UNICAMP. carlos.henrique@ifsp.edu.br
mailto:elisiane4@hotmail.com
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empresas são agentes econômicos que necessitam da mão de obra moldada pela universidade.
O mercado de trabalho em toda a sua trajetória sempre foi palco de importantes e profundas
transições, pois as relações no interior e no entorno do ambiente corporativo se modificaram e ficaram
cada vez mais complexas, bem como a educação, que sofreu uma série de transformações ao longo da
história. Sendo alvo de grandes reflexões, ambos têm um papel fundamental no desenvolvimento de
um país e impacta diretamente nas questões econômicas, sociais e políticas de uma nação.
À medida que a sociedade se torna mais complexa e mais integrada pelo avanço de novas
tecnologias, o mercado de trabalho se torna também cada vez mais diferenciado e mais sujeito a
mudanças, e, consequentemente, mais se diversificam as expectativas sobre o perfil dos profissionais
que demandam. Já não bastam os conhecimentos adquiridos na educação básica, é necessário contar
com habilidades e competências que permitam a ambientação em diferentes situações.
Do ponto de vista puramente econômico, as competências são importantes na medida em que
contribuem para melhorar a produtividade e a competividade no mercado, e são capazes de gerar um
ambiente propício à inovação e diferenciação em um mundo dominado pela competitividade global
(SACRISTÁN, 2011).
Portanto, parte-se do pressuposto de que se o mercado de trabalho está em constante mudança e
tornando-se mais exigente e complexo, é necessário que os trabalhadores se moldem ao novo formato,
em que desta vez o profissional está apto para trabalhar em colaboração (e demonstrar suas qualidades)
com a empresa, e não mais trabalhar para ela.
Em meio a tantas transformações de um cenário competitivo e globalizado, as organizações
desejam atingir o ápice do sucesso como empresa e, por isso, carecem de uma nova percepção e
postura dos trabalhadores. Se antes a exigência era a produção maciça decorrente de um processo
simples e “irracional”, hoje, diante deste novo mercado, o desenvolvimento de habilidades e
competências se torna um processo perene, pois são esperadas dos trabalhadores outras qualidades
além dos saberes técnicos e específicos associados a uma área profissional. A rigor, o mundo do
trabalho atual requer a demonstração de competências e a expertise da aplicação de seus
conhecimentos em situações da vida real, sabendo ajustar-se em diferentes contextos, esses são
denominados “trabalhadores do conhecimento”.
Por sua vez, as Instituições de Ensino Superior são peças-chave nessa nova relação e encaram
progressivamente preocupações como o tipo de habilidades e competências adquiridas por seus alunos,
visto que são detentoras do conhecimento e capacitadoras do desenvolvimento humano. E, por
extensão, devem acompanhar as transformações que ocorrem no mundo do trabalho, passando de um
ensino centrado na exposição de conteúdo a um ensino que desenvolve competências, sendo a ponte
facilitadora para inserção do aluno no mercado de trabalho e ascensão profissional, garantindo que os
profissionais sejam preparados para resolver situações-problemas rapidamente.
Pinto; Carvalho; Rabay (2017) defendem que, no ensino superior, a noção de competências visa
a formação de profissionais dinâmicos e adaptáveis, aptos a acompanhar as rápidas mudanças do
mundo do trabalho. Muito mais do que simples receitas de como fazer, é preciso que o ensino
desenvolva habilidades de reflexão e produção de conhecimentos, sejam eles teóricos ou práticos. É
preciso que o jovem profissional consiga processar os conteúdos aprendidos de forma a ser capaz de
agir diante das diversas realidades do mundo do trabalho (VEREGUINE, 2008, p.98).
Nesta nova lógica do mercado, as empresas estão mais sensíveis relativamente à avaliação das
competências da força de trabalho que pretendem recrutar tendendo, simultaneamente, a valorizar
competências que estão muito além dos saberes técnicos e específicos associados a uma determinada
área profissional. Neste sentido, as Instituições de Ensino Superior encaram a missão de relacionar as
necessidades do mercado com os tipos de competências e habilidades adquiridas por seus alunos
capazes de diferenciá-los em relação ao mercado de trabalho.
Um dos primeiros aspectos relativos ao conceito de competências transversais é o fato de não
haver uma designação consensual e, sim, uma grande diversidade em termos de definições teóricas.
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Apesar disso, Vaz (2009) traz duas grandes abordagens no que diz respeito ao termo: a primeira,
designada de abordagem ampla, mais típica do contexto americano, considera um conjunto mais
holístico de competências, pois inclui necessariamente os atributos pessoais, a ética e o juízo de valor,
além das competências de aprendizagem ao longo da vida e a empregabilidade. A segunda refere-se a
uma abordagem mais restrita, tipicamente utilizada no Reino Unido e Austrália, cujo objetivo é
enfatizar as competências no ambiente de trabalho, compreendendo-as assim numa perspectiva mais
instrumental.
Desta forma, podemos concluir que as IES representam um contexto facilitador do
desenvolvimento pessoal dos jovens, promovendo a integração e o ajustamento acadêmico, pessoal,
social e afetivo do aluno, constituindo um suporte do desenvolvimento presente e de projeção futura e,
com isso, favorecer a transição do ensino médio para o ensino superior e para o mundo
socioprofissional (SANTOS & ALMEIDA, 2002). Os anos de frequência do ensino superior
estabelecem um período de progressão e desenvolvimento que envolve a prática de tarefas específicas
num contexto particularmente estimulante e desafiador.
2. Referencial Teórico
A noção de competência e a reflexão sobre o seu significado têm ganhado relevância em
diferentes contextos sociais, em especial no que concerne à educação e trabalho. Para Le Boterf (2003),
competência pode ser entendida como um saber em ação, uma junção de conhecimentos (saber o que
fazer), habilidades (saber como fazer e ter capacidade) e atitudes (estar motivado para fazer a fim de
atingir o objetivo), fatores estes que contribuem para a atuação eficaz dos profissionais no mercado de
trabalho.
Em definições mais recentes, o conceito de competência é composto por fatores intrínsecos e
extrínsecos, que influenciam o nível de desempenho profissional. Existem diversos modelos de
competências de trabalho ou profissionais segundo SERRERI (2005), tais como: competências
técnico-profissionais: são particulares de uma ocupação e necessárias para o desenvolvimento de uma
atividade de trabalho específica; competências de base: são determinadas competências mínimas
necessárias para o desenvolvimento de diversas atividades, tais como leitura, escrita e aritmética básica;
competências transversais: estas são entendidas como atitudes, capacidades e habilidades do indivíduo
desenvolvidas ao longo da vida, que são ativadas pelo sujeito a fim de atuar de modo eficaz em
diversas situações de trabalho, sendo transferíveis de uma partir do Flume (serviço distribuído, confiável e disponível para
coletar, agregar e mover de modo eficiente grandes quantidades de dados de eventos de fluxo),
processados usando o script Jaql, armazenados e analisados no HDFS. Para a realização da análise, as
palavras negativas e positivas passaram pelos métodos do MapReduce em seguida, os resultados foram
exibidos como gráficos usando a ferramenta BigSheets BigInsights da IBM. Os autores concluíram que
essa arquitetura não é apenas aplicável para streaming, processamento, análise e visualização dos
dados do twitter, mas também para melhorar a aplicação de outros tipos de Big Data de várias fontes.
O trabalho de Gulwani (2017) relatou sobre a utilização de algoritmos computacionais para
prever quais alunos de uma universidade, analisando um curso específico, precisavam de apoio
diferenciado para que não abandonassem o curso. A técnica utilizada foi o CART, que implementa
árvores de decisão binárias. Nesse trabalho, os autores montam uma estrutura estatística capaz de
detectar alunos com problemas ou deficiências em matérias chave. Como resultado, os autores
destacam que uma vez que a universidade for equipada com uma boa base de programação e/ou
qualquer base de TI, naturalmente os alunos desenvolverão mais interesse em seu campo de estudo.
O trabalho de Kumar et al (2017) objetivam explanar sobre o uso geral da Mineração e Ciência
de Dados no campo da Educação, citando todos os possíveis usos e localizando o desenvolvimento
científico alcançado até o momento. Como resultado os autores esperam que esse projeto sirva como
um primeiro passo na construção das bases do TGDS (Theory-guided Data Science) e encoraje outros
trabalhos de acompanhamento para desenvolver em profundidade as formalizações teóricas desse
paradigma.
Flath e Stein 2018, desenvolveram um toolbox de Data Science para melhorar a utilização de
tarefas de previsão na área de fabricação de produtos, para preencher a lacuna entre a pesquisa de
aprendizagem de máquina e as necessidades práticas. Apresentam também diretrizes e práticas
recomendadas para modelagem, engenharia de recursos e interpretação, alavancando ferramentas de
sistemas de informações empresariais, bem como aprendizado de máquina. Os autores concluem que
simplesmente mergulhar uma enorme quantidade de dados em algoritmos inteligentes não é a solução
que muitos pesquisadores e profissionais esperam que seja. Em vez disso, eles mostram que a melhoria
constante, a engenharia de recursos e a consolidação complementam o poder preditivo de um sistema
analítico de negócios.
Uma pesquisa que apresentou uma introdução das características de metodologias de Map
Reduce foi o trabalho de Fernández, Fernández, Garcia et al (2018). O artigo traz uma projeção de
novos algoritmos neste campo de pesquisa e um estudo experimental que permitirá contrastar os
problemas de escalabilidade para cada tipo de fusão de processo no Map Reduce para Big Data
Analytics. Como resultado, os autores trazem conceitos de aplicação utilizando o processo Map Reduce,
decorrentes de um estudo prático, além disso, listam diversas formas de utilização do Map Reduce e
suas ferramentas.
17ª edição, 2019 P á g i n a | 43
3. Procedimentos Metodológicos
Para atingir os objetivos desta pesquisa, optou-se pelo campo das pesquisas de natureza
explicativa, que têm como preocupação central identificar os fatores que determinam ou que
contribuam para a ocorrência dos fenômenos.
Neste campo, a referência é a abordagem experimental, que consiste em determinar um objeto
de estudo, selecionar as variáveis que seriam capazes de influenciá-lo, definir as formas de controle e
de observação dos efeitos que a variável produz no objeto (GIL, 2002).
As etapas de execução desta pesquisa foram: 1) Revisão Bibliográfica: verificação de artigos
na área de Big Data; 2) Pesquisa e avaliação de ferramentas para análise de Big Data; 3) Início do
processo de Modelagem, coleta, limpeza e estruturação dos dados; 4) Realização das análises de
correlação e de regressão, para identificar a potencialidade e as possibilidades das ferramentas de
análise de Big Data a partir de dados educacionais das FATECs. A correlação linear foi utilizada, tanto
para apoio às atividades de regressão como para análises paralelas.
3.1 Ferramentas
Para realizar a análise de grandes massas de dados é comumente utilizado o sistema Spark, pois
este oferece um ambiente clusterizado em que o processamento pode ser dividido entre várias
máquinas e realizado de forma mais eficiente, neste caso foi utilizado o Pyspark, módulo e API do
Spark para Python. Os códigos utilizados para essa análise foram executados numa máquina local, mas
possuem suporte para serem clusterizados se necessário.
Foram utilizados para a realização dessa análise os módulos de python Pyspark, Pandas,
MatPlotLib e SciPy.
Pyspark é módulo e API da arquitetura Spark, arquitetura de clusterização de servidores para
processamento paralelo de análise de dados, e oferece uma ampla gama de ferramentas para análise
como ferramentas de criação e manipulação de tabelas virtuais com a linguagem sql e rotinas de
machine learning e inteligência artificial.
O Pandas é um módulo utilizado para importação e exportação de bases de dados de vários
tipos de arquivo com alto poder de manipulação e análise a partir de tabelas virtuais chamada de data
frame.
SciPy é um módulo de análise estatística que contém vários métodos de análise de correlação,
criação de gráficos e outros cálculos.
MatPlotLib é uma biblioteca de Python para plotagem de gráficos de diversos tipos.
4. Resultados
4.1 Descrição dos Dados
Os dados para a realização deste projeto foram concedidos pela Fatec Indaiatuba em forma de
planilha eletrônica (formato xlsx), as planilhas foram enviadas pelos desenvolvedores do SIGA
(Sistema Integrado de Gestão Acadêmica) com a autorização do diretor da Fatec Indaiatuba.
Para esta análise foram utilizados os dados referentes ao desempenho dos alunos da Fatec
Indaiatuba. A base de dados possui uma linha com dados do aluno para cada disciplina cursada e o
status de matrícula do aluno: se ele foi aprovado, transferido ou teve a matrícula cancelada.
Os atributos escolhidos, visando a dar suporte às análises foram: DISCIPLINA, NOTA,
FREQUENCIA, STATUS_ALUNO, SEMESTRE_ANO e CONCEITO, para verificar o desempenho
do aluno em cada disciplina. Além disso, a planilha também conta com atributos como o campo
17ª edição, 2019 P á g i n a | 44
TURNO, para definir em qual turno o aluno estuda, RA, que exibe o número de registro do aluno,
NOME, que identifica o nome do aluno, ESCOLA_PUBLICA, que define se o aluno ingressante na
FATEC é proveniente de uma escola pública ou particular, RAÇA, que pode ser negra, parda, branca
amarela ou não declarada conforme preenchida pelo aluno, NOTA_VESTIBULAR, que exibe o
desempenho do aluno no vestibular e o campo DATA_NASCIMENTO do aluno.
4.2 Preparação dos Dados
Primeiramente foi definida a realização de um modelo de regressão que pudesse prever qual
seria a situação de um aluno com base nos dados disponibilizados e quais desses dados seriam mais
relevantes nessa previsão, a partir dos coeficientes da regressão.
Para realização da regressão os dados foram agrupados por nome de aluno usando o Power
Query para que cada aluno apareça apenas uma vez na tabela, para as colunas “FREQUÊNCIA” e
“NOTA” foi calculada a média dos dados agrupados que representa respectivamente a frequência
média do alunono curso e a média de notas do aluno, ou, o seu rendimento.
As colunas necessárias para a regressão foram transformadas em colunas numéricas atribuindo
um valor para cada item da coluna.
Foram realizadas as seguintes atribuições: “ESCOLA_PUBLICA” com valor 1 caso o aluno
seja de escola pública e 0 um caso não seja, “RAÇA” com valor entre -1 e 1 para as raças Amarela,
Branca, Indígena, Parda e Negra; “FREQUÊNCIA” de 0 a 100 que representa a porcentagem da
frequência do aluno nas aulas, “MÉDIA DE NOTAS” de 0 a 100 que representa a média de todas as
notas do aluno e “NOTA_VESTIBULAR” de 0 a 100 que representa a nota que o aluno obteve no
vestibular da FATEC.
A tabela foi exportada para um arquivo do tipo CSV que pode ser lido pelos métodos do módulo
pyspark e armazenada em um data frame.
4.3 Realização da Regressão Linear
Na aplicação da regressão foi utilizado o objeto “LinearRegression” da subpackage Mllib do
pyspark. Mllib, é uma biblioteca de machine learning integrada ao sistema Spark que permite a criação
de rotinas, modelos e pipelines de aprendizado de máquina com a possibilidade de clusterização
utilizando os recursos do Spark. Esse objeto recebe como argumento dois arrays, uma com os dados a
serem previstos e a outra com uma lista de todos os dados de entrada para essa previsão, para deixar os
dados nesse formato é usado o objeto “VectorAssembler”.
Criou-se então um objeto “VectorAssembler” que recebe um array com o nome das colunas
numéricas que serão usadas na regressão e o nome de uma coluna de saída que concatena todas as
entradas.
Os dados preparados pelo “VectorAssembler” foram então separados em 75% para treinamento
do modelo e 25% para teste.
Após o treinamento do modelo de regressão e seus testes foi possível extrair informações como,
o erro médio quadrado, o erro médio absoluto, os coeficientes da regressão, as previsões dadas pelo
modelo para cada uma das linhas de teste e os seus resíduos (diferença entre o valor real e a previsão).
Na Figura 1 se encontram o erro médio absoluto e o erro médio quadrado.
Figura 1: Cálculo de erro médio absoluto e erro médio quadrado
Fonte: do autor
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Os coeficientes da regressão podem ser observados na Figura 2, esses estão respectivamente
relacionados com as colunas “ESCOLA_PUBLICA”, “RAÇA”, “NOTA_VESTIBULAR”,
“MEDIANOTAS”, “FREQUÊNCIA”, ou seja, as colunas usadas para criar o objeto
“LinearRegression” na ordem que foram dadas:
Figura 2: Coeficientes de regressão
Fonte: do autor
A fim de compreender a extensão dos erros da regressão foi elaborado um histograma com os
resíduos do modelo como mostra a Figura 3.
Figura 3: Histograma de resíduos
Fonte: do autor
Ao analisar este histograma foi possível ver que a grande maioria dos testes tiveram uma
divergência com o valor real entre -0,75 e 0,5, ou seja, levando em consideração que os valores reais
são sempre um ou zero, essa diferença apresenta grande impacto. O ideal seria que a maioria dos dados
se encontrasse no meio, próximo de zero, representando o menor resíduo possível.
Com esse modelo de regressão linear atingiu-se uma previsão da situação do aluno de
aproximadamente 49% de precisão, observa-se então que as entradas não descrevem com exatidão o
status do aluno, ou elas por si só não são suficientes para prevê-lo. Então para entender melhor a
influência das variáveis de entrada sem a interferência da precisão de uma regressão linear foi
realizado como segundo passo uma análise de correlações.
17ª edição, 2019 P á g i n a | 46
O Quadro 1 apresenta as principais linhas de código utilizadas para a realização dessa análise:
Quadro 1: Fragmentos de código da regressão linear
Importa
ção dos
dados
data = spark.read.csv('Indaiatuba_BigData_Prep.csv', inferSchema=True, header=True)
Criação
do
Vector
Assembl
er
featureAssembler=VectorAssembler(inputCols=['ESCOLA_PUBLICA','RAÇA','NOTA_V
ESTIBULAR','MediaNotas','Frequencia'],outputCol='Idependent_Features')
Criação
do
“output”
e
“finalize
d_data”
output=featureAssembler.transform(data)
finalized_data = output.select('Idependent_Features','STATUS_ALUNO')
Criação
de dados
de treino
e teste
train_data,test_data = finalized_data.randomSplit([.75,.25])
Criação
do
Linear
Regressi
on
regressor = LinearRegression(featuresCol='Idependent_Features',
labelCol='STATUS_ALUNO')
Treinam
ento do
módulo
regressor=regressor.fit(train_data)
Teste do
módulo
pred_results=regressor.evaluate(test_data)
Fonte: do autor
4.3.1 Análise de Correlação
Para essa análise foi feito tanto o cálculo de correlação com o alvo final, a situação do aluno,
quanto com o seu rendimento, ou seja, sua média de notas no curso. Essa análise foi realizada com a
utilização do módulo Scipy, que possui métodos para o cálculo de diversos coeficientes de correlação.
Fez-se um estudo das características dos dados e a partir dele se escolheu o cálculo de
coeficiente de Spearman. O coeficiente de Spearman avalia com que intensidade a relação entre duas
variáveis pode ser descrita pelo uso de uma função monótona (função entre dois conjuntos que
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preserva a relação de ordem entre estes). Logo o quão mais próximo esse coeficiente for de 1 ou -1
mais forte é essa relação.
Com o método “spearmanr” foi calculado o coeficiente de Spearman de cada uma das colunas
previamente usadas na regressão linear primeiramente com o rendimento do aluno, Figura 4, e
posteriormente com sua situação final, Figura 5.
Figura 4: Gráfico de correlações com o rendimento do aluno
Fonte: do autor
Figura 5: Gráfico de correlações com o status do aluno
Fonte: do autor
Com a análise dos gráficos ficou claro que há uma grande correlação entre a frequência de um
aluno e o seu rendimento escolar, bem como entre a frequência e suas notas para com sua situação final.
Mas essa conclusão é um tanto óbvia e não necessita de uma análise de dados complexa para ser
evidenciada, porém o que os gráficos também demonstram é que não há correlação entre os demais
dados e o rendimento ou situação final do aluno o que tem grande valor, ao contrário do que se
esperava pelo senso comum é possível dizer que a procedência de escola pública ou particular não tem
impacto no aproveitamento escolar do aluno. O mesmo pode ser dito para raça e nota no vestibular.
17ª edição, 2019 P á g i n a | 48
4.3.2 Realização da Segunda Regressão Linear
Posteriormente foi realizada uma segunda regressão linear, desta vez levando em consideração
os dados de cada disciplina separadamente, para essa análise foi utilizado apenas o curso de Análise e
Desenvolvimento de Sistemas para reduzir os valores nulos em matérias de alunos em cursos
diferentes. Foi utilizado para cada disciplina a nota máxima atingida pelo aluno, a nota mínima e o
número de vezes que o aluno a cursou.
Desta vez o agrupamento de dados por nome do aluno foi realizado com Pyspark assim como o
pivot que transpõe cada matéria da coluna “DISCIPLINA” para três novas colunas com os cálculos
max, min e count citados anteriormente.
Antes de realizar o procedimento já descritopara realização da regressão linear foi utilizado o
método “fillna” para substituir os valores nulos do data frame por zeros, já que o processo da regressão
linear não aceita valores vazios.
Após o treinamento e os testes do modelo foi calculado a precisão dele que atingiu um
percentual de aproximadamente 90%. Assim como na regressão anterior foi plotado um gráfico com os
resíduos do modelo, Figura 6, e nele pode-se observar que os dados estão muito mais concentrados no
centro do eixo X próximo a zero e são muito poucos os testes que se distanciam disso.
Figura 6: Histograma de resíduos 2
Fonte: do autor
Com este modelo foi analisado os coeficientes para tentar encontrar as principais causas de
reprova dos estudantes.
Para isso, foi necessário relacionar cada um dos coeficientes com seu respectivo nome de
coluna, então foi criado um data frame com os valores dos coeficientes e para cada um deles em uma
nova coluna o seu nome. Após isso o data frame foi colocado em ordem crescente baseado no valor
dos coeficientes assim pode-se observar quais dados são mais relevantes para o resultado final,
conforme a Figura 7.
17ª edição, 2019 P á g i n a | 49
Figura 7: Coeficientes em Ordem Crescente
Fonte: do autor
Porém encontrou-se um problema, para cada vez que o modelo era treinado e se ordenava os
coeficientes, a ordem era diferente. A precisão do modelo se mantinha consistente, porém não a forma
que ele encontrava seu resultado, ou seja, o modelo era bom para fazer previsões, mas não para se
analisar os coeficientes.
Para tentar encontrar algum padrão, o treinamento do modelo foi executado várias vezes, e seus
coeficientes gravados em um arquivo CSV para análise. A partir deste arquivo foi feito uma tabela com
a média dos coeficientes, como mostra a Tabela 1.
Tabela 1: Média de coeficientes
Fonte: do autor
Na Tabela 1 pode-se observar o índice utilizado para encontrar o nome da coluna. Os
coeficientes estão ordenados do maior para o menor, ou seja, as colunas com maiores médias são
aquelas com os maiores coeficientes ou os fatores que mais influenciam na retenção de um aluno.
Por meio da análise dessa tabela os gestores podem tomar medidas para tentar diminuir o índice
de reprovação em sua instituição de ensino.
Também foi criado um data frame com a posição dos coeficientes de cada um dos modelos
treinados para análise como mostra a Tabela 2.
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Tabela 2: Data Frame de Coeficientes
Fonte: do autor
Esse data frame possui índices para se relacionar com o nome de coluna de cada coeficiente e
as colunas com nome “order” para cada uma das vezes que o modelo foi treinado. Ao analisar o data
frame pode se ter melhor ideia de qual é o comportamento de cada uma das colunas durante os teste e
saber se existe consistência nas posições. Por exemplo a linha de index 1 na Tabela 2 possui posição
mínima de 61, máxima de 92, média de 83,5 e moda de 83 e 87 o que mostra grande consistência para
esta coluna e dá maior credibilidade para a análise.
Enfim, com as tabelas criadas a partir dessa análise pode-se obter informações valiosas para a
tomada de decisão. Há ainda espaço para muita análise e muita coisa ainda pode ser feita, essa é apenas
uma amostra do quanto pode-se encontrar ao analisar uma base de dados simples e o quanto isso pode
ser útil para as organizações educacionais.
Considerações finais
Ao final da pesquisa , foi possível atingir os seguintes principais resultados: 1) A correlação dos
atributos do aluno; 2) Identificação da matérias que mais influenciam na retenção do aluno de ADS; 3)
Identificação da influência no fator de sucesso e correlação dentre as matérias do curso de ADS ; 4)
Reconhecimento de fatores que podem ser abordados para redução do índice de reprova da Fatec
Indaiatuba, à partir da regressão e correlação de dados.
Considera-se que, com esse conjunto de procedimentos e resultados, foram alcançados os objetivos
desse projeto, uma vez que foi desenvolvida uma estratégia de aplicação de ferramentas de análise de
Big Data em dados da área educacional, por meio de um projeto piloto na FATEC Indaiatuba, que pode
prover amplo conhecimento a respeito do cenário educacional das FATECs e, desta forma, auxiliar na
proposta de ações assertivas na gestão das diversas unidades.
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17ª edição, 2019P á g i n a | 52
ANÁLISE DE BIG DATA NO SETOR EDUCACIONAL:
APLICAÇÃO DE MEDIDAS DE ASSOCIAÇÃO PARA ANÁLISE DOS POSSÍVEIS
FATORES DE IMPACTO NA RETENÇÃO DE DISCENTES NA FATEC INDAIATUBA
BIG DATA ANALYSIS IN THE EDUCATIONAL SECTOR:
APPLICATION OF ASSOCIATION MEASURES FOR ANALYSIS OF POSSIBLE IMPACT
FACTORS IN THE RETENTION OF STUDENT BODY AT FATEC INDAIATUBA
Bruno Gino de Alencar José12, Maria das Graças J. M. Tomazela13, Michel Moron Munhoz14
Resumo:
Com o crescente desenvolvimento tecnológico e acúmulo de dados, várias empresas e organizações
vêm usando estratégias da área de Ciência de Dados para organização de métricas para embasar a
tomada de decisão. Partindo da mesma demanda, esse trabalho tem como objetivo aplicar ferramentas
de análise de dados na área educacional visando a compreender os possíveis fatores que influenciam
na reprova e evasão dos alunos das FATECs. Para o embasamento teórico, foi realizado um estudo
geral sobre os conceitos, trabalhos relacionados e uma avaliação de ferramentas utilizadas atualmente
no mercado voltadas à análise de Big Data. Em sequência, foram resgatados dados históricos da
plataforma SIGA (Sistema Integrado de Gestão Acadêmica) da unidade FATEC Indaiatuba e
carregados no ambiente de desenvolvimento. Foram realizadas atividades para o tratamento dos dados
e finalmente o processamento do conjunto de dados por meio de funções estatísticas providas pelas
bibliotecas de análise para a linguagem de programação Python. Apesar da correlação permitir apenas
a visualização de associações e não ser uma indicação de causa-efeito foi possível obter associações
relevantes entre as variáveis do estudo, que além de possibilitar a visualização do estado da amostra
podem servir futuramete como um complemento para uma análise de evasão mais profunda.
Palavras-chave: Dados educacionais; Análise; Tecnologia.
Abstract:
With the increasing technological development and the accumulation of data, several companies and
organizations are starting to use Data Science strategies to organize measures to support decision
making. Based on the same demand, this work aims to apply data analytics tools in the educational
area to understand the possible factors that influence failure and dropout of students from FATEC
units. As a background, a general study on concepts, related works and an evaluation of the tools that
are most used for Big Data was made. Following, the historical data from FATEC Indaiatuba’s
Integrated Academic Management System (SIGA) platform has been retrieved and loaded into the
development environment. Then, data processing activities were carried out and finally the set was
processed using analytics libraries for Python programming language. Although correlation allows
only to view associations and doesn’t works out as an indication of cause-effect, it was possible to
obtain relevant associations between the variables of this study, which in addition can allow
visualizations from the state of the sample to be used in the future as a complement for a deeper
12 Estudante do curso deAnálise e Desenvolvimento de Sistemas da Faculdade de Tecnologia de Indaiatuba (Fatec), e-mail:
bruno.jose@fatec.sp.gov.br.
13Doutora em Engenharia de Produção pela UNIMEP - Universidade Metodista de Piracicaba/SP. Professora das Fatecs
Sorocaba e Indaiatuba, e-mail: graca.tomazela@fatec.sp.gov.br.
14 Mestre em Engenharia da Computação pelo IPT - Instituto de Pesquisa Tecnológica/SP. Professor da Fatec Indaiatuba, e-
mail: michel.munhoz@fatec.sp.gov.br.
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evasion analysis.
Key Words: Educational data; Analysis; Technology
1. Introdução
Big Data é um campo emergente de pesquisa que usa análise de dados para apoiar decisões.
Trata-se de grandes volumes de dados provenientes de várias fontes, tais como redes sociais, sensores,
dispositivos, aplicativos da Web e mídias sociais, e em uma variedade de formatos, como texto, vídeo,
áudio, diagramas, imagens e combinações de dois ou mais formatos (SIN e MUTHU, 2015).
Geralmente, Big Data é identificado por um conjunto de características fundamentais (DANIEL,
2015), mais conhecido como os “6 Vs” , sendo eles: 1)Volume - grande quantidade de informações; 2)
Velocidade - relativa à taxa crescente em que a informação flui dentro de uma organização;
3)Veracidade - refere-se aos preconceitos, ao ruído, à anormalidade e autenticidade nos dados;
4)Variedade - referindo-se a dados estruturados e desestruturados; 5)Verificação - refere-se à
verificação e segurança dos dados; 6)Valor – diz respeito aos resultados do processo de Big Data, ou
seja, se os dados foram utilizados para gerar valor nos processos.
A utilização de dados para tomar decisões não é algo novo, as organizações armazenam e
analisam grandes volumes de dados desde o advento dos sistemas de data warehouse no início dos
anos 90 para melhoria contínua de processos. Entretanto, a natureza dos dados disponíveis está
mudando, e as mudanças acabam agregando complexidade na gestão desses dados, afinal é mais facil
de se desorientar quando não há controle das informações (DANIEL, 2015). Ainda, segundo Daniel
(2015), atualmente as metodologias de Ciência de Dados estão sendo exploradas principalmente no
ramo de negócios, governo e cuidados de saúde devido à grande quantidade de dados coletados e
armazenados nesses ambientes e possibilidades de análise. Já em relação ao ensino superior há poucas
pesquisas sobre o tema, apesar do interesse crescente na exploração dos dados disponíveis nessa área.
Destaca-se também que as instituições de ensino superior trabalham em um ambiente cada vez mais
complexo e competitivo. Existe uma necessidade crescente para responder a mudanças políticas e
socioeconomicas. Os desafios são, entre outros, manter as demandas para o vestibular, reduzir a evasão
e os níveis de reprovação e melhorar a qualidade do ensino. As Faculdades de tecnologia do Centro
Paula Souza também tem que lidar com todos esses desafios, pois, como escola pública, precisa prestar
conta à sociedade a respeito de seus resultados e, como uma instituição preparatória de profissionais,
deve fornecer conteúdo que estejam de acordo com o mercado de trabalho. Com base nessas situações,
este projeto tem como objetivo encontrar medidas de associação entre as variáveis da amostra e
apresentar métricas aplicáveis no planejamento estratégico que possam reduzir a evasão.
2. Referencial Teórico
Daniel (2014) buscou computar os desafios contemporâneos passados pelas instituições de
ensino superior mundialmente e listar implementações de soluções de Big Data aplicáveis para
contornar estes desafios, devido ao baixo número de pesquisas relacionadas ao tema na época. Dentre
as dificuldades, a principal destacada pelo autor é responder as mudanças socioeconômicas, tanto
globais como nacionais, e garantir que a qualidade do ensino esteja de acordo com as novas
necessidades. Para um entendimento mais dinâmico, o autor elaborou um diagrama de Ishikawa com
todos os obstáculos pontuados, de para cada área das instituições de ensino:
➢ Econômica: Modelos de financiamento, Globalização, Parceria corporativa, Órgãos
regulamentadores inflados;
17ª edição, 2019 P á g i n a | 54
➢ Tecnológica: Novas fontes de dados, Ferramentas e Plataformas Emergentes;
➢ Social: Diversidade dos estudantes;
➢ Educacional: Medidores de performance, Mudanças na pedagogia, Mudanças de foco de
conteúdo.
Perante a esses desafios,Daniel (2014) analisou possíveis técnicas para soluções seguindo diversas
metodologias da Ciência de Dados, como:
➢ Classificação: Pode ser explorada a partir da classificação de dados com base em categorias
predefinidas. Este tipo de abordagem normalmente é implementado com algoritmos de
inteligência artificial que separa os itens para cada grupo de classificação baseado nas
diferenças de atributos, sendo isso feito com um grande volume de dados;
➢ Associação (ou correlação): Conforme explicado anteriormente, se trata de uma análise do
nível de relação entre as variáveis do conjunto de dados;
➢ Regressão: Muito utilizada para construção de modelos preditivos. Para construção desse
modelo, é muito comum utilizar algoritmos de inteligência artificial devido à quantidade de
cálculos de são feitas durante a predição do cenário.
A partir dessas técnicas, Daniel (2014) propôs 3 utilizações automatizadas (para um ambiente que
propõe tanto cursos presenciais como à distância) para guiar o processo de tomada de decisão dentro
das instituições de ensino. O primeiro seria a criação de um modelo de análise descritiva de dados
históricos escolares para identificar padrões e identificar tendências, acerca das matrículas dos alunos e
sobre o índice de sucesso de graduação. Também, o autor frisa que com o modelo de análise descritiva
implementado no sistema de aulas online será possível investigar os dados partindo pela investigação
da frequência de logins do aluno, quantidade de visualizações por página e a identificação da
quantidade de reprova nos cursos e atividades. O segundo modelo, utilizando a análise preditiva,
consiste na identificação de padrões e identificação de associações relacionadas a evasão e reprovação
de alunos. Com esta implementação, seria possível identificar relações entre os dados que podem não
ser aparentes na análise descritiva, como a identificação de comportamentos de risco por estudantes
que podem levar à reprova, e a relação entre o índice de sucesso dos alunos baseado no conteúdo do
curso e metodologia de ensino. O terceiro, e último modelo, seria uma análise prescritiva (combinando
os modelos de descrição e previsão) para identificar novas abordagens de ensino e de gestão.
Scaico, Queiroz e Scaico (2014) realizaram um compilado a respeito do conceito de Big Data, das
suas aplicabilidades e dos desafios de implementação no contexto da educação. Dentro desse contexto,
é possível garantir auxílio para responder questões complexas, a respeito do nível de conhecimento do
estudante, sobre as melhores metodologias de ensino para um perfil de alunos e quais seriam as
sequências de assunto de cada matéria na qual tem um índice de sucesso maior entre os alunos.
Quando se trata de questões de individualização das estratégias de ensino em função das necessidades
específicas de cada aluno, ou entregar estímulos adequados, ou decidir que problemas devem ser
resolvidos por cada estudante, é importante dispor de conhecimentos que atestem o que um estudante é
capaz de fazer e o que ele aprendeu, salientam os autores. A interpretação de grandes volumes de dados
também pode conduzir mais eficientemente o planejamento de cursos, apontando como uma disciplina
pode ser mais bem dividida, como esses assuntos devem ser sequenciados para o melhor desempenho
dos estudantes, etc. Os autores destacam também os tipos de informações que tem sido objeto de
interesse na coleta e análise das aplicações que processam grandes volumes de dados educacionais:
➢ Dados relacionados à identidade dos alunos;
➢ Dados relacionados à interação do usuário com o ambiente de aprendizagem;
➢ Dados inferidos sobre os conteúdos;
17ª edição, 2019 P á g i n a | 55
➢ Dados relacionados aos sistemas de informação disponíveis nas instituições de ensino;
➢ Dados de inferência sobre os estudantes.
É nomeado pelos autores algumas plataformas de ensino que já aplicam essas técnicas de maneira
mais madura, como a Khan Academy, que é capaz de identificar por quanto tempo os seus vídeos
foram assistidos, quantas tentativas foram necessárias para resolução de um exercício e quanto tempo
os alunos ficaram conectados. A plataforma também vem trabalhando em um modelo de previsão de
comportamento para avaliar os ganhos de aprendizagem em sequências específicas para cada estudante.
Dentre os desafios de implementação, os autores destacam os custos de ferramentas que sejam
realmente capazes de lidar com o processamento dos dados em altas dimensões, e, além disso, a
compreensão de conceitos relacionados à Computação, Psicologia e Estatística que devem ser retidas
para compreender de fato as atividades de Big Data no momento da implementação.
Sin e Muthu (2015) realizaram uma revisão de literatura das recentes aplicabilidades de Big Data
na educação que buscam dados através de interações de estudantes com sistemas online de ensino, e
em adição, citando sistemas já consolidados que podem ser utilizados para realização das atividades.
Segundo os autores, muitos dados são gerados pelos alunos no contato com esses sistemas, que no caso
são aproveitados para realização de análises que suportem o desenvolvimento do ambiente de ensino,
ajudando os estudantes durante o processo de aprendizagem e melhorando a experiência de uso. Porém,
devido às limitações das análises convencionais, várias instituições abordam as tecnologias de Big
Data para processar esses dados. Para desenvolvimento, os autores citam ferramentas Open-Source (de
acesso gratuito e suportadas pela comunidade) como MongoDB (banco de dados NoSQL), Hadoop
(plataforma de processamento distribuído), MapReduce (Modelo de programação utilizado pelo
Hadoop para processamento paralelo), Orange (ferramenta escrita na linguagem de programação
Python utilizada para processamento e mineração de dados, seguindo a metodologia drag & drop) e
Weka (plataforma Java para processamento de vasta quantidades de dados). E ferramentas proprietárias,
como o SAP HANA, um sistema de gerenciamento de banco de dados relacionais capaz de processar
uma enorme quantidade de dados em processamento paralelo. Dentre 103 artigos analisados, 3 técnicas
em comum foram citadas para gestão de desempenho de alunos em cursos online utilizando Big Data e
Data Mining:
➢ Estimativa de habilidade: refere-se à estimação das habilidades dos estudantes, calculadas a
partir da interação com as plataformas de ensino, para ajustar o plano de aulas com base no
aprendizado do aluno;
➢ Detecção de comportamento: captação de dados comportamentais do aluno durante as aulas,
para identificação de padões para adaptação da metodologia de ensino;
➢ Predição de riscos de atrito: elaboração de modelos de predição para prevenir evasão e
reprova de alunos;
➢ Visualização de dados: elaboração de relatórios utilizando técnicas de visualização que
permitam a identificação de padrões e relações entre dados;
➢ Feedback inteligente: sistemas de ensino à distância já provém feedback aos estudantes em
resposta à sua interação, para que seja sugerido melhorias ao usuário com intuito de
melhorar a sua performance;
➢ Recomendação de cursos: novos cursos podem ser recomendados aos estudantes baseadas
nos níveis de interesse calculados usando Big Data. Este processo automatizado poderá
garantir que os estudantes não estejam fazendo escolha de áreas que não tem interesse.
2. Procedimentos Metodológicos
Para atingir os objetivos desta pesquisa, optou-se pelo campo das pesquisas de natureza
17ª edição, 2019 P á g i n a | 56explicativa, que aprofunda o conhecimento da realidade e busca explicar a razão do acontecimento de
fenômenos (GIL, 2002). Baseado na abordagem deste trabalho, coleta de dados e descrição de fatores,
este caracteriza-se mais próximo do estudo observacional.
As etapas de execução deste trabalho foram: 1) Revisão Bibliográfica: verificação do “estado
da arte” na área de Big Data; 2) Pesquisa e avaliação de ferramentas para análise de Big Data; 3)
Modelagem, coleta, limpeza e estruturação dos dados; 4) Análise exploratória dos dados, para
identificar a possíveis associações a partir de dados educacionais da FATEC Indaiatuba. A execução
dos testes foi separada entre dois cenários, no primeira busca-se os coeficientes de correlação entre os
metadados da fonte e o segundo, a busca dos níveis de correlação entre as disciplinas do curso de
Análise e Desenvolvimento de Sistemas. Ressalta-se que este trabalho faz parte de um projeto de
iniciação científica que envolve diversos estudantes que pesquisam diversas possibilidades de
aplicação de análise de Big Data nas diferentes FATECs.
A correlação, que é o método utilizado nesse estudo, é uma ferramenta de análise exploratória
de dados, que serve parapara identificar o grau de associação (ou dependência) de duas variáveis.
Existem várias medidas e associação que podem ser aplicadas dependendo do formato da amostra, por
exemplo os modelos de Pearson, Spearman, Kendall, Kappa, Qui quadrado de independência etc.
Para este trabalho será utilizado os coeficientes de correlação linear de Spearman, no primeiro cenário,
e de Pearson, no segundo cenário.
O coeficiente de Spearman mede a relação entre duas variáveis (do tipo quantitativa ou
qualitativa ordinal) seja ela linear ou não, e deve ser usado quando não se deseja utilizar nenhuma
suposição de normalidade ou da presença de qualquer outra distribuição para as variáveis ou para a
estatística do teste de correlação. Este coeficiente se baseia nos postos das observações dentro de cada
variável, ou seja, os dados neste caso são ordenados de acordo com uma coluna de ranking (ARTUSI
et al., 2002). Os valores deste coeficiente podemvariar no intervalo de -1 a 1. Valores próximo de 1
indicam correlação positive (quando ambas as variáveis tendem a se alterar na mesma medida), e
próximo de -1 indicam para correlação negativa (quando as variáveis tendem a se altera rem medidas
opostas, se uma incrementa a outra decrementa, por exemplo), e valores próximos de 0 indicam que as
variáveis não são relacionadas linearmente (TRIOLA, 2011).
Já o coeficiente de Pearson é empregado quando ambas as variáveis, duas no ato da análise,
são quantitativas e seguem um padrão de distribuição. A escala na qual essa medida pode variar é a
mesma do coeficiente de correlação de Spearman
Os dados para a realização deste projeto foram concedidos pela FATEC Indaiatuba em forma de
planilha eletrônica (formato .xlsx) e transformados em valores separados por vírgula (CSV) para o
carregamento no ambiente de desenvolvimento de códigos de análise utilizando a linguagem de
programação Python 3, Jupyter. As planilhas foram enviadas pelos desenvolvedores do SIGA (Sistema
Integrado de Gestão Acadêmica) com a autorização do diretor da FATEC Indaiatuba. Em seu formato
original, a amostra possuía 189.351 registros e 15 colunas, sendo estas colunans os metadados:
“Curso”, “Turno”,”RA” (número de registro do aluno), “Nome”, “Status_Aluno”(indicação do status
da matricula do aluno), “Escola_Publica” (indicando se o aluno é de escola pública ou não),
“Raça”(categorizada entre as etnias dos alunos ingressados), “Nota_vestibular”, “Data_nascimento”,
“Ano_Semestre” (representação do ano e do semestre do ano no qual o registro foi capturado), “Sigla”
(representada pela sigla da disciplina na qual o aluno está matriculado), “Disciplina” (título da
disciplina), “Nota” (corresponde à média final da disciplina), “Frequência” (a frequência total do aluno
na disciplina) e “Conceito” (indica se o aluno foi aprovado ou reprovado por nota ou por frequência).
Os atributos considerados como relevantes para dar suporte às análises, sendo que os outros
desconsiderados nas análises, foram: “Disciplina”, “Sigla”, “Nota”, “Frequência”, “Status_aluno”,”
Semestre_ano” e “Conceito”. Como bibliotecas de suporte, foram escolhidas a biblioteca Pandas (que
auxiliaram na geração de gráficos e manipulação do formato da amostra) e Apache Spark (utilizada na
filtragem e tratamento).
17ª edição, 2019 P á g i n a | 57
4. Análise de dados ou Resultados
A análise seguiu um fluxo de tratamento, transformação e análise detalhados na figura 1.
Inicialmente, foi realizado um tratamento básico de posição de linhas utilizando a ferramenta Libre
Office Calc, sistema de processamento de planilhas eletrônicas para sistemas operacionais Linux. Feito
este tratamento, os dados foram carregados para a plataforma Jupyter, na qual foi utilizada durante a
análise para processamento dos dados utilizando a linguagem de programação Python 3 e as
bibliotecas Pandas e Apache Spark importadas ao ambiente.
Feito a importação, foi realizado uma verificação dos tipos de dados da amostra para garantir
que estejam todos de acordo para o posterior cálculo da correlação, nesta etapa foi necessário garantir
que todas as colunas de número contenham somente números e as colunas categóricas tenham somente
um tipo de dado.
Utilizando o Spark, foi criado uma view capaz de receber instruções SQL e filtrar dados, que no
caso contribuiu para a filtragem do curso de Análise e Desenvolvimento de Sistemas, utilizado como
exemplo para realização dos cálculos de correlação. Apesar de que este teste considerou apenas o curso
de ADS, seria possível também realizar a mesma análise para todos os cursos da unidade utilizando o
filtro.
Com os dados filtrados, foi utilizado a função pivot que permitiu com a criação de uma coluna
única de média de notas totais para cada aluno para simplificar os cálculos. Em seu estado natural, a
amostra possuía linhas repetidas de alunos para cada disciplina matriculada, podendo gerar dados
redundantes.
Dado que os dados estavam consideravelmente tratados, foi possível então gerar dois resultados
preliminares: um Heatmap (mapa de calor) entre as colunas, detalhado na figura 2 e um Heatmap de
correlação entre as disciplinas do curso, detalhado nas figuras 3 e 4.
Figura 1: Fluxo de implementação
Fonte: do Autor
17ª edição, 2019 P á g i n a | 58
Interpretando o seguinte mapa de calor, mesmo que a correlação não conclui causa-efeito, foi
possível retirar breves conclusões. O índice de correlação no geral é baixo, isso indica que a maioria
dos atributos não tem relação entre si, como quando observamos a correlação entre a nota do vestibular
e a média de notas, são variáveis independentes, ou seja, o nível de desempenho do aluno no vestibular
não está relacionado com o seu desempenho durante o curso. É possível identificar um nível de
correlação considerável somente entre as variáveis da média de notas do aluno (coluna gerada à partir
do pivot) e frequência, que indica que são atributos que são de fato relacionados e que se acompanham
visto o grau de correlação positivo, a média de notas do aluno acompanha tanto o crescimento e a
queda da frequência.
Figura 2: Mapa de calor de correlação entre colunas
Fonte: do Autor
Para as figuras 3 e 4 abaixo, representando o nível de correlação entre disciplinas, foram
separadas entre o primeiro semestre e o último semestredo curso de ADS. No caso, as disciplinas estão
sendo representadas por suas siglas, sendo:
As do primeiro semestre:
➢ AAG001 – Administração Geral;
➢ IAL002 – Algoritmos e lógica de programação;
➢ IAC001 – Arquitetura e Organização de Computadores;
➢ LIN100 – Inglês 1;
➢ IHW100 – Laboratório de Hardware;
➢ MMD001 – Matemática Discreta;
➢ ILM001 – Programação em Microinformática.
As do sexto semestre:
➢ ISA002 – Auditoria de Sistemas;
➢ CEE002 – Empreendedorismo;
➢ AGR101 – Gestão de Equipes;
➢ LIN600 – Inglês VI;
➢ IES301 – Laboratório de Engenharia de Software;
➢ IRC008 – Redes de Computadores;
➢ ITE002 – Tópicos Especiais em Informática;
➢ HSO003 – Ética e Responsabilidade Profissional.
17ª edição, 2019 P á g i n a | 59
No geral, é perceptível um nível considerável de correlação entre as disciplinas. Isto indica que,
o desempenho de cada disciplina está relacionado com as demais. Existem disciplinas que abordam
temas similares, como a de Arquitetura de Computadores e Laboratório de Hardware, entre elas o nível
de correlação é totalmente factível se baseado no tema. Vale destaque apenas para as disciplinas de
língua inglesa, que demonstram um nível de correlação um tanto baixo comparado com as demais.
Além do fator conteúdo, a metodologia de ensino deve ser considerada, visto que nos cursos das Fatecs
em geral existem os Projetos Interdisciplinares que agregam uma nota considerável, dependendo da
ponderação dada pelo professor, na média das disciplinas inclusas no projeto do semestre. Além disso,
existe outros fatores que podem ser considerados para uma análise muito mais completa e concreta,
mas que exigem um nível de complexidade de análise para identificação muito maior, como seria o
caso da influência do sentimento do aluno, dificuldades pessoais, a ordem do conteúdo da disciplina
etc.
AAG001 IAL002 IAC001 LIN100 IHW100 MMD001 ILM001
AAG001 1,00 0,70 0,72 0,55 0,69 0,75 0,67
IAL002 0,70 1,00 0,87 0,58 0,78 0,76 0,75
IAC001 0,72 0,87 1,00 0,57 0,80 0,76 0,77
LIN100 0,55 0,58 0,57 1,00 0,56 0,58 0,53
IHW100 0,69 0,78 0,80 0,56 1,00 0,69 0,75
MMD001 0,75 0,76 0,76 0,58 0,69 1,00 0,68
ILM001 0,67 0,75 0,77 0,53 0,75 0,68 1,00
Figura 3: Mapa de calor de correlação entre disciplinas do curso de ADS (1º semestre)
Fonte: do Autor
ISA002 CEE002 AGR101 LIN600 IES301 IRC008 ITE002 HSO003
ISA002 1,00 0,80 0,67 0,62 0,78 0,71 0,85 0,69
CEE002 0,80 1,00 0,75 0,55 0,74 0,64 0,70 0,76
AGR101 0,67 0,75 1,00 0,63 0,69 0,63 0,66 0,78
LIN600 0,62 0,55 0,63 1,00 0,53 0,61 0,54 0,55
IES301 0,78 0,74 0,69 0,53 1,00 0,65 0,76 0,68
IRC008 0,71 0,64 0,63 0,61 0,65 1,00 0,74 0,63
ITE002 0,85 0,70 0,66 0,54 0,76 0,74 1,00 0,64
HSO003 0,69 0,76 0,78 0,55 0,68 0,63 0,64 1,00
Figura 4: Mapa de calor de correlação entre disciplinas do curso de ADS (6º semestre)
Fonte: do Autor
Considerações finais
Apesar de não ser capaz de caracterizar os atributos que determinam a reprova do aluno, foi
possível identificar o níveis de associação entre as variáveis extraídas da tabela do sistema SIGA que
indicam a independência entre o desempenho no vestibular, a origem de escola pública ou privada e o
fator étnico com o desempenho do aluno que realiza o curso. Já, na visão de disciplinas, foi possível
identificar níveis de correlação atuais determinados por nota e frequência e a ordem semestral na qual
as disciplinas são lecionadas, que conforme observado, são positivamente consideráveis para o
primeiro e sexto semestre, mas podem ajudar a identificar quais combinações permitiriam um nível de
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correlação maior e, partindo disso, um posterior estudo de um plano de aulas com objetivo de obter
maior desempenho dos alunos.
Porém, a correlação entre disciplinas não deve ser tratada de maneira isolada, afinal existe
ainda o histórico de vivência e histórico escolar dos estudantes e outros fatores que indiretamente
impactam o desempenho. Esta análise pode ser utilizada como base para elaboração de um modelo
preditivo que poderá de determinar as relações causa-efeito de maneira mais efetiva utilizando a
correlação de disciplinas e histórico escolar dos estudantes, considerando os fatores indiretos como
uma margem de erro, e calcular a possibilidade de reprova do aluno.
Como melhoria para as próximas implementações, pretende-se resgatar dados mais atuais para
dar continuidade na análise, realizar uma análise descritiva em sequência para verificação do estado da
amostra e utilizar uma plataforma em nuvem para agregar mais poder de processamento e permitir
testes entre curtos períodos de tempo, visto que os códigos foram executados localmente e que, apesar
da simplicidade trazida pela linguagem Python, são algoritmos que consomem os recursos da máquina
em grande quantidade.
REFERÊNCIAS
ARTUSI, R.; VERDERIO, P.; MARUBINI, E. Bravais-Pearson and Spearman correlation
coefficients: meaning, test of hypothesis and confidence interval. Milano, Italia: 2002.
DANIEL, B. Big Data and analytics in higher education: opportunities and challenges. British journal
of educational technology, v. 46, n. 5, p. 904-920, 2014.
GANDOMI, T.; HAIDER, M. Beyond the hype: Big data concepts, methods, and analytics. Jornal
Information Fusion, v. 35, p. 137–144, 2015.
GIL, A. C. Como elaborar projetos de pesquisa. 4. ed. São Paulo: Atlas, 2002.
RUSSOM, P. Big Data Analytics. TDWI best practices report, fourth quarter, v. 19, p. 40, 2011.
SCAICO P. D., QUEIROZ R. J. G. B. DE, SCAICO A. (2014). O conceito de Big Data na Educação.
In: WORKSHOP DE INFORMÁTICA NA ESCOLA. 3º Congresso Brasileiro de Informática na
Educação (CBIE 2014).
SIN, K. MUTHU, L. Application of Big Data in education data mining and learning analytics: a
literature review. ICTACT journal on soft computing, v. 5, n. 4, 2015.
TRIOLA, M. F. Introdução à Estatística. 10.ed. Rio de Janeiro: LTC, 2008.
17ª edição, 2019 P á g i n a | 61
VISÕES CONSOLIDADAS DAS OFERTAS DE RENTABILIDADE EM RENDA FIXA
CONSOLIDATED VIEWS OF FIXED INCOME PROFITABILITY OFFERS
Alex Rebello15, Tatiane Laís Corrêa16, Michel Moron Munhoz17 e Maria das Graças Junqueira
Machado Tomazela18
Resumo:
Os investidores possuem um objetivo claro, guardar recursos para gastar futuramente, e dependendo
do seu momento de vida e perfil, estão dispostos ou não, a assumir mais risco em prol de obter
maiores rentabilidades em menor espaço de tempo. Cerca de 42% dos brasileiros que têm algum tipo
de investimento, focam suas economias em investimentos de poupança e previdência privada. Porém,
desde 2012 quando foram criadas as travas de rentabilidade da poupança, ela tende a ter rendimento
negativo, quando comparado com outros investimentos, evidenciando que esta modalidade não é
interessante apesar de suas facilidades de movimentação. Com isso o investidor passa a precisar de
uma corretora, mas que comumente oferecem apenas alguns títulos negociados. Surge então, um nicho
de exploração dos aplicativos online, que visam consolidar os investimentos disponíveis no mercado.
Esta pesquisa teve como objetivo gerar uma metodologia que consolidou informações dos
rendimentos brutos e líquidos, com possibilidades de filtros, que puderam auxiliar a tomada de
decisão do investidor em renda fixa. O principal resultado consistiu na produção um sistema que
traduz e centralizadados extraídos de diversas corretoras, revelando possibilidades de ganho real
líquido e juros normalizados ao ano, proporcionando análises detalhadas aos usuários desta
modalidade de investimento, que oferece ganhos maiores que a poupança. Quando escolhido
corretamente, um sistema desse, funcional e em sua plena capacidade, pode elevar a competitividade
entre as empresas emissoras de títulos e revolucionar o mercado de acesso a crédito no varejo.
Palavras-Chave: Desenvolvimento de Software; Economia; Raspagem de dados.
Abstract:
Investors have a clear goal of saving money to spend in the future, and depending on their life time
and profile, they are willing or unwilling to take more risk for higher returns in a shorter period of
time. About 42% of Brazilians who have some type of investment focus their savings on savings and
private pension investments. However, since 2012 when the savings profitability locks were created, it
tends to have a negative yield, showing that this modality is not interesting despite its ease of
movement. With this the investor starts to need a broker, but they usually only offer some traded
securities. Then comes an exploration niche of online applications, which aim to consolidate the
investments available in the market. This research aimed to generate a methodology that consolidated
information on gross and net income, with filter possibilities, which could help the decision making of
the fixed income investor. The main result was the production of a system that translates and
15 Graduando em Análise e Desenvolvimento de Sistemas pela Faculdade de Tecnologia de Indaiatuba/SP. Rua Dom Pedro
I, 65 - Cidade Nova I, Indaiatuba/ SP, CEP 13334-100, E-mail: alex.rebello@fatec.sp.gov.br
16 Graduada em Gestão Empresarial e Graduando em Análise e Desenvolvimento de Sistemas, ambos pela Faculdade de
Tecnologia de Indaiatuba/ SP. Dom Pedro I, 65 - Cidade Nova I, Indaiatuba/ SP, CEP 13334-100, E-mail:
tatiane.correa01@fatec.sp.gov.br
17 Mestre em Engenharia da Computação pelo IPT - Instituto de Pesquisa Tecnológica/SP. Rua Dom Pedro I, 65 - Cidade
Nova I, Indaiatuba/ SP, CEP 13334-100, E-mail: michel.munhoz@fatec.sp.gov.br
18 Doutora em Engenharia de Produção pela UNIMEP - Universidade Metodista de Piracicaba/SP. Rua Dom Pedro I, 65 -
Cidade Nova I, Indaiatuba/ SP, CEP 13334-100, E-mail: gtomazela@fatecindaiatuba.edu.br
17ª edição, 2019 P á g i n a | 62
centralizes data extracted from various brokerages, revealing possibilities of net real gain and
normalized interest per year, providing detailed analysis to users of this type of investment, which
offers greater gains than savings. When properly chosen, such a fully functioning system can enhance
competitiveness among bond issuers and revolutionize the retail credit market.
Key Words: Software Development; Economy; Scraping of data.
1. Introdução
Normalmente investidores têm um objetivo comum bem claro: guardar recursos para gastar
futuramente. Nesse meio tempo, dependendo do seu momento de vida e perfil, estão dispostos a
assumir mais riscos para obter maiores retornos em curtos prazos. O resultado dessa equação os leva
para o mercado de ações, de opções ou até mesmo, a abrir um pequeno negócio, onde as margens de
lucratividade são mais altas, assim como a probabilidade de perdas também (ANBIMA, 2019).
Já para aqueles investidores mais calmos, e que querem crescer pouco, mas sempre, tendem a
buscar o mercado de renda fixa, onde atrelam seus investimentos à inflação, e se protegem dela. Com
exceção dos investimentos de renda fixa pré-fixada, que trazem riscos médios quando têm seus
períodos de vencimento estendidos.
Segundo ANBIMA (2018), 42% dos brasileiros que têm algum tipo de investimento focam suas
economias na poupança e previdência privada, respectivamente, levando 89% e 6% dos investidores,
principalmente por estarem atreladas às contas bancárias e suas movimentações serem facilitadas.
De acordo com o BCB – Banco Central Brasileiro (2019) a Selic, que é considerada a taxa
básica de juros e um dos principais termômetros da inflação brasileira, nos últimos 10 anos oscilou de
14,25% a 5,5 %, apresentando uma variação de 8,75%, o que expõem a fragilidade de nossa economia,
uma vez que essa taxa é determinada pelo Banco Central e usada para estimulo a economia, seja para
entrada de capitais externos e internos quando está elevada, ou para aquecimento da economia quando
está reduzida, momento que vivenciamos agora.
Porém, desde 2012 quando foram criadas as travas de rentabilidade da poupança, consistindo
em, sempre que a Selic for inferior a 8,5%, será pago apenas 70% dela ao investidor, o que claramente
traz um rendimento negativo. O último reajuste da taxa aconteceu em setembro de 2019 reduzindo-a
em 0,5% com a taxa de 5,5% ao ano, logo a poupança rende 3,85% ao ano, apresentando um prejuízo
de -1,65% ao ano. Ficando explicitado que esta modalidade não é interessante, apesar de suas
facilidades de movimentação, que continua atraindo leigos (ANBIMA, 2017).
Deste modo, o investidor precisa de uma corretora, e preferencialmente aquelas não atreladas a
grandes instituições financeiras, as quais em sua maioria cobram altas taxas, vinculando seus serviços a
uma porcentagem dos ganhos. Restam então, as corretoras do varejo, que muitas vezes abrem mão até
mesmo dos valores de corretagem, em prol de ter o investidor em seu portfólio de clientes.
Em linhas gerais, todas as corretoras, grandes ou pequenas, tendem a mostrar aos seus clientes
apenas alguns dos títulos negociados no mercado, e nem sempre, aqueles que possuem as melhores
rentabilidades com os menores riscos. Surge então, um nicho de exploração, o dos aplicativos online
que visam consolidar os investimentos disponíveis no mercado.
Um dos aplicativos que realizam este tipo de consolidação é o Aplicativo Renda Fixa (2019),
uma ferramenta que concentra informações de alguns títulos comercializados no mercado financeiro.
Usando como referência uma consulta em 23/08/2019, eles contavam com: 88 distribuidores de títulos,
dentre eles alguns bancos, sendo 288 emissores e 2729 títulos. Apresentava características como valor
mínimo, tipo de liquidez, taxas, rentabilidade líquida, além de indicadores comparando índices de
inflação.
17ª edição, 2019 P á g i n a | 63
Um dos principais fatores de correção desses títulos é a taxa CDI – Certificados de Depósitos
Interbancários, que consiste na porcentagem usada por um banco para emprestar dinheiro ao outro e
normalmente está sutilmente próximo do valor da taxa Selic, como pode ser obervado da Figura 1.
Figura 5: Comparativo entre as taxas CDI e Selic
Fonte: B3 (2019)
Entretanto, esta mesma ferramenta do Aplicativo de Renda Fixa não apresenta um comparativo
de rentabilidade anualizado, e nem permite um comparativo entre títulos públicos e privados. Outro
fator negativo é apresentar os mesmos títulos, com períodos e emissores iguais, mas comercializado
com taxas de rentabilidade diferentes, o que pode induzir o investidor a decisões erradas,
principalmente aqueles que possuem pouco conhecimento no mercado de renda fixa.
Na consulta realizada no dia 23/08/2019 ao Aplicativo Renda Fixa, havia 8 títulos com
rentabilidade negativa, e outros 29 títulos com rentabilidade de 3,86% a 6,37% ao ano, ou seja, com
rentabilidade inferior à inflação que é de 6,5% ao ano (valor da Selic na data da consulta). Outro fator
observado é que apesar de informar a classificação de risco do investimento, também conhecidacomo
classificação Rating, a própria disposição da regra de rating induz ao erro, pois, nenhum dos títulos são
classificados como alto risco e, com risco moderado são 541, baixo risco 655 e muito baixo 659,
porém, sem classificação de rating são 874, uma vez que não possui classificação, estes investimentos
passam a ser de alto risco, o que é totalmente contraditório com as informações apresentadas.
Como se não bastasse, boa parte dos títulos é tributado pelo governo seguindo a seguinte Tabela
de tributação, a qual varia de 22,5% a 15%, incentivando investimentos superiores a 720 dias,
conforme apresentado na Tabela 1:
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Tabela 1: IRPF sobre Renda Fixa
Prazo do Investimento Alíquota de IR
Até 180 dias 22,50%
181 até 360 dias 20,00%
361 até 720 dias 17,50%
Acima de 720 dias 15,00%
Fonte: BM&FBOVESPA (2019)
As informações apresentadas tornam este assunto destinado ao público em geral, de modo a
despertar o desejo de investir e permitir escolhas assertivas e com maior rentabilidade.
A hipótese está fundamentada na problemática da inexistência de repositórios consolidadores
de dados, sem tendências, com extrema imparcialidade na coleta e exibição das melhores ofertas.
Sendo o objetivo desta pesquisa gerar uma metodologia que suportasse a criação de um
protótipo para reunir informações dos rendimentos brutos e calcular-se os rendimentos líquidos, bem
como os juros normalizados ao ano, podendo auxiliar a tomada de decisão do investidor em renda fixa.
A seguir são exibidos referencial teórico, metodologia, os resultados e a conclusão deste estudo
que foi originado da iniciação científica dos autores.
2. Referencial Teórico
O levantamento realizado foi orientado pela busca de pesquisas científicas e tecnológicas que
têm em seus objetivos a implantação de ferramentas e ou tecnologias para raspagem de dados ou como
é conhecida no meio técnico, web scraping. A ferramenta que serviu de referência para isso foi o
Google Acadêmico por meio do qual se buscou as pesquisas dessa natureza nos últimos anos.
Calò (2014) desenvolveu um script de web scraping para obter dados de acórdãos do Supremo
Tribunal Federal, que busca citações cruzadas entre os mesmos a fim de fazer uma análise estatística e
uma possível correlação entre os temas. Para o desenvolvimento do script foi utilizado o Scrapy, este
utiliza Python que através de tags html ou seletores css consegue filtrar os dados baixados pelo script.
Por fim, a massa de dados obtida foi salva em MongoDB.
Pontolio (2014) disserta sobre web scraping na obtenção de dados para empresas, gerando com
isso posicionamentos estratégicos das mesmas, explica conceitos de NoSQL para o contexto de
extração de dados usando o Banco de Dados MongoDB e por fim desenvolveu uma plataforma online
que a partir de dados fornecidos pelo usuário executa alguns script de web scraping.
Neil (2016) disserta sobre web scraping e explica que a motivação do artigo foi a necessidade
de um cliente, após meses programando conseguiu produzir dois scripts dentre muitos dos quais ele
precisava para atender demanda para qual ele foi contratado, neste momento o autor descobre
ferramentas comerciais prontas para uso e apresenta um estudo de caso utilizando o Data Toolbar em
sua versão gratuita que tem como limitação apenas 100 linhas de dados.
Ashiwali (2016) contextualiza o cenário atual de big data, explica conceito sobre estrutura de
17ª edição, 2019 P á g i n a | 65
web sites, explica conceitos de web API Application Programming Interface e seus respectivos
retornos, XML Extensible Markup Language, CSV Comma-separated values e JSON JavaScript Object
Notation, e por fim implementa um script generalista para obtenção de dados brutos imputados pelo
usuário.
Meschenmoser (2016) disserta sobre web scraping aplicado na obtenção de artigos científicos,
explica dentre os principais desafios páginas com conteúdo dinâmico, barreiras de acesso
especialmente desenvolvidas para barrar scripts de scraping e de maneira sintética elabora algumas
estratégias de como contorná-las.
Milev (2017) elabora um framework conceitual para extração de dados com foco em BI e
desenvolvimento de software, explica detalhadamente o fluxo da informação neste modelo por ele
desenvolvido, evidenciando pontos fortes e fracos a serem observados e por fim compara o modelo
com soluções de mercado.
Saurkar, Pathare e Gode (2018) explicam o que é um web scraping, para quais problemas esta
técnica é indicado e como são estruturados comumente, apresentam soluções comerciais para web
scraping tais como Mozenda, Visual Web Ripper, Web Content Extractor, Import.io e por fim o
framework baseado na linguagem Python o Scrapy.
Wundervald e Hultmann (2018) desenvolvem um script web scraping para obtenção de cifras
musicais provenientes do Cifraclub, estes dados são posteriormente utilizados para a pesquisa de
recomendação musical em softwares, foi utilizado a linguagem de programação R e como resultado
deste trabalho foi gerado uma biblioteca para linguagem R chamada Chorrrds.
Semeler, Pinto e Oliveira (2018) dissertam sobre o ResearcherID, e sua importância, descrevem
passo a passo a criação de dois scripts de web scraping em Python para a obtenção dos dados do
ResearcherID e ao final apresentam o código fonte de tais scripts.
Amaral (2018) faz uso de diversos scripts de web scraping para obtenção de dados sobre
vendas imóveis na internet, posteriormente essa massa de dados é analisada com algoritmos de
aprendizado de máquina.
Vieira Sobrinho (2019) disserta sobre o cenário atual das redes sociais, e a partir disso usando a
linguagem JavaScript o autor elabora um script de web scraping não supervisionado ou como é
conhecido no meio técnico um script spyder para obtenção de dados do Instagram, posteriormente
esses dados são normalizados, enriquecidos e finalmente armazenados em um bando de dados
MongoDB.
Conforme Quadro 1 é notável a preferência pela linguagem de programação Python e seus
respectivos frameworks no contesto deste trabalho, também pode ser observado a massiva adoção de
bancos de dados do tipo não relacional, notasse também que a maioria dos trabalhos apresentados
adotam um conceito de script único por seus alvos terem uma estrutura padronizado o tempo todo,
Milev (2017) e Saurkar (2018) focam seus estudos em áreas conceituais do web scraping e
estruturação de sistemas do tipo.
17ª edição, 2019 P á g i n a | 66
Quadro 1: Comparativo de Trabalhos Acadêmicos
Autores
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Pontolio (2014) Ruby Mechanize X
Banco de
Dados
Não
Relacional
Vieira Sobrinho (2019) Instagram JavaScript Node X
Rebello et al. (2019) Investimentos
Python
Scrapy
X X
Calò (2014) Jurídica
Meschenmoser (2016)
Educação
X
Semeler (2018)
BeautifulSoup
X
Arquivo
de Texto
Amaral (2018) Imóveis X
Ashimali (2016)
Neil (2016) E-Commerce
Data
Toolbar
Wundervald (2018) Música R
Milev (2017)
Conceitual
Saurkar (2018)
Fonte: Elaborado pelos autores.
No Quadro 2 é comparado a disponibilidade de funcionalidades entre este projetoe soluções
comerciais, funcionalidades completamente cobertas estão marcadas com um “X e vemos marcado
com um “O” o campo indicador de risco que é coberto parcialmente, para se definir o risco de um
determinado investimento seria necessário a análise de diversos fatores dependentes de informações
que por vezes não é pública, existem órgãos privados especialistas em cálculo de risco em
investimentos tais como Standard and Poor’s e Fitch Ratings.
Interface gráfica também não é recorrente entre ferramentas de scraping visto que a
complexidade por si só do script já é grande, tais ferramentas normalmente salvam diretamente em
17ª edição, 2019 P á g i n a | 67
arquivos de texto ou em bancos de dados, apenas o Aplicativo Renda Fixa tem uma interface gráfica
pronto para se visualizar dados financeiros de diversos repositórios obtidos por scraping.
Para se obter dados normalizados e rendimentos líquidos todas as opções comerciais
demonstradas dependem de cálculo em sistemas externos e ou cálculos manuais, dificultando a
compreensão dos dados. Ressaltando que o único produto realmente na mesma categoria é o Aplicativo
Renda Fixa.
Quadro 2: Comparativo Ferramentas Comerciais
Nome do produto
Interface gráfica Funcionalidades Variedade
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Rebello et al. (2019) X X O X X X
Aplicativo Renda Fixa X X X O X X X
Data Toolbar X X
Mozenda X X
Visual Web Ripper X X
Web Content Extractor X X
Import.io X X
Legenda: X = funcionalidades completamente cobertas
O = funcionalidades parciamente cobertas
Fonte: Elaborado pelos autores.
3. Procedimentos Metodológicos
Esta pesquisa se caracterizou como explicativa e experimental, pois segundo Gil (2007) a
pesquisa explicativa se preocupa em identificar os fatores que determinam ou que contribuem para a
ocorrência de fenômenos, e a experimental, em percorrer algumas etapas importantes, que exige a
construção e entendimento de um problema da pesquisa, considera-se que a mesma inicia-se a partir de
um problema, até chegar a etapa de exibição dos resultados, em que é utilizada a análise estatística e os
resultados que representam os dados coletados a hipótese determinada e ainda considera que a pesquisa
precisa conter as ferramentas de manipulação, distribuição e controle.
A arquitetura adotada para o sistema fez uso dos conceitos dos serão explicados a seguir:
A escolha pelo FireBase foi pensada para se ter a maior disponibilidade possível com o menor
custo de infraestrutura possível, para tal foi adotada uma arquitetura Serverless fazendo uso dos
serviços oferecidos pelo FireBase um conjunto de ferramentas da GCP ou Google Cloud Platform,
17ª edição, 2019 P á g i n a | 68
dentre os principais que possibilitam tal abordagem estão o Cloud Functions for FireBase, o FireStore
Banco não relacional e o serviço FireBase Autentication.
BaaS ou Backend as a Service, é um serviço em que toda a estrutura do backend como a
configuração de servidor, integração com banco de dados e outros serviços, que fazem parte
do backend, estão completamente prontos e provisionados. Tem sua aplicação mais comum em
aplicativos servindo dados a web sites e dispositivos móveis.
Por ser um conceito de aplicação Serverless ou Sem Servidor, pode gerar a falsa impressão
quanto a performance, porém o FireBase escala o número de máquinas provisionadas para a sua
aplicação de acordo com a demanda em tempo real, escalando para múltiplos servidores em diversas
partes do planeta de acordo com a demanda, e em momento de ociosidade desliga tais máquinas.
E com base nisso foi montando um backend completo, porém distribuído entre os vários
serviços ofertados pelo FireBase.
Por sua vez, Backend, Servidor Web ou apenas Servidor, tradicionalmente são grandes
computadores conectados à internet que rodam uma parte do software, no contexto de
desenvolvimento web compete ao backend a parte do software não visível e responsável por
implementar toda a regra de negócio, políticas de segurança, gerenciar dependências, estrutura dos
dados e seus acessos, este estando bem desenvolvido e corretamente estruturado, a aplicação terá todas
as regras centralizadas em um único lugar, facilitando manutenções e possíveis alterações.
A linguagem predominante será o Python 3 por ser suportada sem a necessidade de
provisionamento de máquinas físicas ou virtuais pelo Cloud Functions (Serverless da Google Cloud), e
ser a linguagem adotada na grande maioria dos sistemas de web scraping, por consequência facilitar a
manutenção do sistema como um todo por adotar uma única linguagem para diversos pontos e usos do
sistema.
Na Figura 3 é apresentada a forma visual da arquitetura do sistema de acordo com os conceitos
e fluxos.
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Figura 6: Arquitetura do sistema
Fonte: Elaborado pelos autores.
17ª edição, 2019 P á g i n a | 70
O sistema usa o método ETL (Extract, Transform and Load, ou traduzido como: Extração,
Transformação e Carga), que de acordo com Ross (2013) é uma forma de integração comumente
utilizada para combinar dados de várias fontes de dados, ou seja, fazendo uso de algoritmos
computacionais deve acessar múltiplos websites e extrair de cada um os dados públicos desejados,
realizar a transformação e conformação dos dados extraídos e somente depois o carregamento desses
dados para um repositório centralizado.
Depois de transformados e carregados, os dados são analisados e as devidas regras de negócios
passam a ser aplicadas.
Já com todos os dados estruturados e as tributações aplicadas, é possível extrair em uma
planilha Excel, no formato xlsx, para que sejam realizadas outras consultas, ou até mesmo utilizar em
alguma ferramenta de análise de dados.
Para a montagem do ambiente de desenvolvimento do sistema foi necessário o uso
principalmente das seguintes ferramentas: Python 3.6, Selenium Web Driver e Beautiful Soup. O
Beautiful Soup é uma biblioteca da linguagem Phyton, que facilita a captura de informação dentre as
páginas da internet. Ela roda em cima de um interpretador de HTML ou XML, fornecendo formas
idiomáticas para iterar, pesquisar, analisar e modificar a árvore de um website.
Como paradigma de programação foi adotada a programação orientada a objetos e, visando
uma melhor manutenção foi adotado para o sistema o padrão de projeto conhecido como Clean
Architecture.
Martin (2017) relata que uma das principais vantagens da adoção do padrão de projeto Clean
Architecture é a gestão das dependências, pois, isolamos o código em camadas e com isso, se for
necessário substituir o repositório ou uma biblioteca for descontinuada, alteramos em apenas um ponto
do código sem maiores impactos no restante.
De acordo com esse padrão as principais camadas do sistema são organizadas da mais interna
para a mais externa, ou seja:
• Entidades – Nesta camada estão ascontexto para o outro.
Alguns exemplos de competências transversais são a capacidade do trabalho em equipe,
comunicação e resiliência. Conhecidas também como competências-chaves, competências genéricas e
competências transferíveis, as competências transversais nascem por meio de atitudes do indivíduo que
podem ser utilizadas em diferentes âmbitos de trabalho ao longo de sua vida (MORENO, 2006). Desse
modo, as competências técnicas distinguem-se das competências transversais no que diz respeito ao
foco de sua aplicação, em que uma está relacionada exclusivamente ao desempenho na realização de
tarefas de dada profissão. Por outro lado, estão as competências transversais, que impulsionam os
indivíduos a obter bons resultados no ambiente de trabalho, além de facilitar a própria aplicação das
competências técnicas, considerando que o indivíduo que as possui pode exercê-las em diferentes
contextos da vida real.
Competências transversais têm, por definição: “[...] um conjunto de conhecimentos,
procedimentos, capacidades, aptidões e atitudes necessárias para a realização de diversas atividades
(exercer uma profissão, resolver problemas) com certo nível de qualidade e eficácia e de forma
autônoma e flexível” (FLEURY, 2002, p. 7).
De modo geral, o desenvolvimento de tais competências está relacionado diretamente à
formação dos profissionais, sendo de suma importância o papel das instituições de ensino superior
como detentoras e transmissoras de conhecimento. Estas devem capacitar para além dos saberes
17ª edição, 2019 P á g i n a | 8
técnico-específicos, que já não são mais suficientes para o bom desempenho profissional, que
demandam do aluno do ensino superior o desenvolvimento da percepção de seu papel diante da
sociedade, despertando novos sentimentos, habilidades e capacidades, adequando-se à nova lógica de
mercado, em que as necessidades mercadológicas em questão superam de longe a simples aquisição
das competências técnicas.
Essa nova visão pode ser verificada ao comparar o significado da conquista de um diploma
antigamente com o dos dias de hoje, em que o que era visto como diferenciação e garantia de carreira
bem-sucedida no mercado de trabalho, hoje passou a ser requisito mínimo de uma inserção qualificada
no ambiente corporativo. Tal comportamento é reflexo das profundas transformações do mundo
globalizado e tecnológico das relações de produção. “No que diz respeito ao ensino superior, a noção
de competências visa à formação de profissionais dinâmicos e adaptáveis, aptos a acompanhar as
rápidas mudanças do mundo do trabalho, que ocorrem atualmente com maior velocidade e frequência”
(SEQUEIRA, 2005, p. 153).
No decorrer da formação acadêmica, o estudante passa por diversas situações que faz com que
ele adquira um novo pensamento ao lidar com situações vivenciadas dentro da universidade. O
universitário passa por uma transição em que começa a captar o real sentido de sua formação e da
profissão escolhida, construindo técnicas de análises interpessoais que faz ele se auto avaliar de
maneira eficaz e positivamente, trazendo mudanças significativas para sua vida acadêmica e pessoal.
Alguns estudos sobre os impactos do ensino superior na vida acadêmica indicam que a experiência
universitária promove o desenvolvimento psicossocial, as habilidades cognitivas, o crescimento
intelectual e mudanças de atitudes e valores (PERRENOUD, 2008).
Segundo Perrenoud (2000), uma das características da noção de competência é desafiar o sujeito
a mobilizar recursos no contexto de uma situação-problema para tomar decisões favoráveis ao seu
objetivo ou às suas metas. Deste modo, promover situações relacionadas a um problema dentro da sala
de aula é um dos melhores caminhos no desenvolvimento de competências, uma vez que são por meio
de problemas que o profissional pode desenvolver diferentes percepções e ser estimulado no
desenvolvimento de diferentes soluções, possibilitando uma nova ideia sobre o problema. Dentro das
IES, a identificação de uma situação problema e todo o seu processo de resolução pode ser
reconhecido como um sistema de aprendizagem, pois força o aluno a pensar de diversas maneiras,
propiciando-lhe um pensamento crítico e analítico. O interessante na ideia de situação problema é que
há o desejo de resolver, existe a intenção de alcançar um bom resultado (PERRENOUD, 2008, p. 119).
Dentre as competências adquiridas pelo estudante ao longo do seu curso de graduação,
podemos destacar as seguintes habilidades pessoais e profissionais, de acordo com Moreno (2006):
habilidade para enfrentar e dar resposta a uma situação determinada e para criar as condições
adequadas de utilização de recursos existentes dentro da empresa; capacidade de se mostrar envolvido
no trabalho; habilidade para colaborar de maneira coordenada para a tarefa proposta em equipe;
capacidade para executar uma tarefa de forma independente, executando-a do início até o fim;
habilidade para comunicar-se com outras pessoas de maneira clara e eficaz; capacidade de ajustar-se às
novas circunstâncias e situações; habilidade para expressar ideias eficazmente por meio da palavra
escrita; e a capacidade de realizar operações aritméticas básicas.
Embora os universitários tenham noção de que as competências transversais são importantes
para o desempenho e ascensão profissional, poucos possuem uma percepção clara sobre a natureza das
competências transversais, associando tais competências às características e atributos pessoais, e não à
formação acadêmica (SILVA & TEIXEIRA, 2012).
3. Procedimentos Metodológicos
Contudo, dado esse contexto teórico sobre as competências transversais e o estreitamento das
relações entre educação e trabalho, é importante avaliar como os estudantes do ensino superior
17ª edição, 2019 P á g i n a | 9
percebem tais competências e seu desenvolvimento, bem como sua aplicabilidade em diferentes
contextos, especialmente no que diz respeito àquelas relacionadas ao mundo do trabalho.
Ao considerarmos que a avaliação do aluno pode ter implicações tanto no âmbito pessoal quanto
institucional, podendo assim estimular o próprio desenvolvimento individual e o autoconhecimento e,
mais que isso, permitindo identificar as competências já bem desenvolvidas e outras que ainda
precisam passar por um processo de aprimoramento. Além disso, a avaliação no âmbito pessoal abre
ao aluno a possibilidade de idealizar o perfil profissional ideal que atenda às necessidades do mercado
de acordo com os diferentes contextos, aumentando assim o potencial do profissional frente ao
mercado de trabalho. Já no que diz respeito ao âmbito institucional, a avaliação pode servir como
diagnóstico para as instituições de ensino, na medida em que a percepção dos alunos pode servir como
parâmetro para o desenvolvimento de algumas competências que estão mais diretamente relacionadas
ao ambiente educacional. De modo simplificado, trata-se da aplicação do teórico com o prático dentro
da prática de tais competências.
O desenvolvimento do estudo compreendeu o uso de duas modalidades metodológicas: pesquisa
de levantamento bibliográfico, revisando o contexto histórico e conceitual dos temas competências,
mercado de trabalho e formação profissional, o qual subsidiará a aplicação da pesquisa empírica, a
qual teve por objetivo buscar dados sólidos e relevantes obtidos através da vivência concreta dos
entrevistados. A base de dados da presente pesquisa foi produzida pelos alunos do último ano do Curso
de Gestão Empresarial da Fatec-Indaiatuba nos períodosclasses dos títulos de investimento com suas regras de
criação e exibição;
• Regras de Negócios – Camada onde estão localizados os scripts de cada corretora que o sistema
irá acessar para obtenção de dados;
• Interfaces – Camada responsável por fazer a junção entre o sistema e o repositório,
concentrando as conexões e scripts necessários para salvar os dados.
Uma vez conigurado o ambiente e definidas as regras da automação, passamos para análise do
site alvo. Esta etapa se repete toda vez que adicionamos uma nova corretora ao sistema, porém, uma
vez configurado a regra negócio para este alvo, não é necessário revisitá-lo até o site sofrer alterações
significativas de estrutura. Consiste em acessar o site manualmente, navegar até os dados desejados e
por meio da ferramenta de desenvolvimento do browser estudar a árvore html do site, encontrar
identificadores únicos das informações desejadas, sejam eles classes CSS ou o XPATH da informação.
A Figura 4 demonstra as etapas que um script genérico tem que cumprir, algumas etapas são
comuns a outros scripts e serão externalizado conferindo assim uma característica de reuso de código,
apenas duas etapas na regra de negócio que são realmente únicas entre as corretoras são eles a limpeza
dos dados e a extração dos títulos, que mudam em função da estrutura dos sites, todo o restante serão
externalizadas em métodos auxiliares.
17ª edição, 2019 P á g i n a | 71
Figura 7: Demonstração genérica das etapas do script.
Fonte: Elaborado pelos autores.
Com os identificadores das informações, passamos para montagem da regra de negócio para
aquele alvo que consiste em uma sequência lógica de etapas, sendo:
1. Programar o Selenium para navegar até o endereço on-line do alvo e aguardar até que um item
específico da página esteja visível para o sistema, que identificará o completo carregamento da
página. Baixar o conteúdo completo;
2. Por meio do Beautiful Soup e dos identificadores únicos obtidos na análise prévia, irá iterar
sobre os dados do site e extrair as informações desses;
3. Criar uma entidade correspondente a cada título obtido no site, normalizar os dados e adicionar
a uma lista de entidades;
4. Com as regras de negócios programadas, resta apenas programar uma classe principal que irá
executá-los de maneira paralela e com um intervalo;
5. Chamar o repositório do sistema para salvar está lista de entidades.
17ª edição, 2019 P á g i n a | 72
Uma vez os dados extraídos, foram aplicadas as regras de negócios em cada um dos tipos de
títulos de renda fixa. Essas regras servirão para extrair os impostos e possibilitar uma visualização do
rendimento líquido.
Como representação utilizamos o título CDB – Certificado de Depósito Bancário, tributado
com a tabela regressiva do Imposto de Renda.
Nesta simulação o rendimento bruto do título é de 6,53% ao ano, entretanto, com aplicação da
tributação do rendimento líquido passa a ser de 5,39% ao ano, considerando o enquadramento de
tempo de 361 a 720 dias na tabela regressiva do IR, conforme Tabela 2.
Tabela 2: Título CDB
Fonte: Elaborado pelos autores.
4. Análise de dados ou Resultados
Como resultado do scraping, que permite a coleta dos dados, foi possível a extração dos dados
consolidados em uma planilha de Excel que pode ser utilizada para consultas diretas dos investidores.
Seu fator diferencial consistiu na normalização dos juros, uma vez que cada tipo de título se pré-
dispõem a pagar ao investidor de forma diferenciada seus rendimentos.
Com base nas informações que foram extraídas na planilha Excel, iremos apresentar as visões
das ofertas analisadas.
Na Tabela 3 explicitamos um recorte da massa de dados do dia 12/05/2019 contendo 10 títulos,
classificados como sendo os 7 primeiros com maior rentabilidade, e os 3 últimos com menor
rentabilidade, representando apenas quatro tipos de títulos: LC (Letras de Crédito), CDB (Certificado
de Depósito Bancário), TD (Tesouro Direto) e LCA (Letra de Crédito do Agronegócio), embora
existam múltiplos títulos negociados.
Os resultados apresentam os títulos com os juros normalizados ao ano, apesar de ter seus
rendimentos declarados inicialmente de três formas diferentes: Prefixado, IPCA+ e CDI, os quais
foram convertidos automaticamente para uma base comum e comparável. Permitindo notar-se que a
diferença chegou a 4,25% ao ano, comparando o título 1 ao título 10, ignorando-se o tempo total de
investimento, o valor mínimo e sua liquidez.
17ª edição, 2019 P á g i n a | 73
Tabela 3: Visão dos títulos oferecidos em um único dia, com juros normalizados ao ano
Títulos Classificação Emissor
Data do
Scraping
Tipo do
Título Tipo Juros
Valor Mínimo
Liquidez
Tempo
Total
Juros ao Ano
Normalizado
Título 1 Caruana Financeira LC 1807 dias 1807 dias 9,75%
Título 2 Banco Renner CDB 1802 dias 1802 dias 9,59%
Título 3 Caruana Financeira LC 1446 dias 1446 dias 9,35%
Título 4 Banco Renner CDB 1440 dias 1440 dias 9,31%
Título 5 R$41,69 1 dia 11418 dias 9,26%
Título 6 R$32,92 1 dia 5847 dias 9,24%
Título 7 R$32,45 1 dia 9500 dias 9,24%
Título 8 183 dias 183 dias 5,70%
Título 9 121 dias 121 dias 5,57%
Título 10 92 dias 92 dias 5,50%
TD
LCA
Títulos com
Maior
Rentabilidade
Títulos com
Menor
Rentabilidade
Tesouro Direto
Banco ABC Brasil
12/05/2019
Prefixado
IPCA+
CDI
10.000,00R$
50.000,00R$
Fonte: Elaborado pelos autores.
Na Tabela 3 observou-se dados de apenas 1 dia, na Figura 5 foi exposto uma ampla lista de
títulos importados por meio da ferramenta, por meses, em um gráfico de dispersão com escala
logarítmica, onde cruzamos o tempo total de investimento pelo juro normalizado ao ano, sendo que o
tamanho da bolha varia de acordo com a quantidade de títulos que está sendo considerada, uma vez
que a representação está em agrupamento por tipo de título, considerando as categorias: CDB, LC,
LCA, LCI e TD.
Fica claro que os títulos analisados pagam juros superiores à inflação atual de 4,25% ao ano,
considerando os juros normalizados sem isenção de impostos. Em contrapartida, para obter-se as
melhores rentabilidades anuais, na casa dos 9% ao ano, faz-se necessário esperar um tempo superior a
1000 dias. Mas, por exemplo, também há títulos com prazos similares, que pagam 6% ao ano,
evidenciando a contribuição desta ferramenta.
Outro exemplo claro que uma análise superficial para um investimento com prazo de resgate de
500 dias poderia gerar é a comparação entre as categorias LCA e LC, que são representadas
respectivamente pelas cores amarelo e vermelho, causando a falsa impressão que os títulos LCA
possuem um rendimento menor, entretanto, esta categoria de investimento não incide tributação do tipo
Imposto de Renda, e uma vez considerado este imposto, colocaria os dois investimentos em patamares
de rentabilidade similares, podendo conduzir o investidor a uma tomada de decisão errônea.
17ª edição, 2019 P á g i n a | 74
Figura 8: Visão dos títulos oferecidos com juros normalizados ao ano
Fonte: Elaborado pelos autores.
Em um segundo momento, estes dados receberam as tratativas de regras de negócios
estabelecidos na camada de aplicação, ou seja, são aplicadosos devidos impostos, apresentando assim
os juros líquidos, que poderão ser extraídos em planilhas Excel no formato xlsx, possibilitando uma
análise simplificada para o investidor comparar o rendimento bruto versus o rendimento líquido.
Com base nos dados extraídos na data do dia 12 de maio de 2019, consolidamos as informações
em um gráfico do tipo boxplot com a qual, a escala vertical é logarítmica. Foi escolhida a escala
logarítmica, pois diferente da escala normal e aritmética, que considera a variação normal dos valores,
podendo “distorcer” as informações, a escala logarítmica fornece as variações percentuais, permitindo
que os dados sejam apresentados fielmente. Cada boxplot representa um conjunto de dados que podem
ser lidos da seguinte maneira:
O ponto inferior da reta é um investimento de menor rentabilidade e o ponto superior da reta o
investimento de maior rentabilidade, a base inferior do retângulo de cada gráfico representa o primeiro
quartil e a aresta superior o terceiro quartil. O conjunto de dados foi segmentado de acordo com a
Tabela regressiva do IR, colocando lado a lado o conjunto original com juros brutos e sua respectiva
representação após aplicação das regras de negócios, onde foram obtidos os juros líquidos, conforme
Figura 6.
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Figura 9: Visão do indicador comparativo de rendimento bruto versus rendimento líquido
Fonte: Elaborado pelos autores.
Considerações finais
Esta pesquisa é fruto de um projeto de iniciação científica que visou analisar e estruturar uma
amostragem de dados, o que permitiu a construção de um sistema que faz uso da tecnologia, traduziu e
centralizou dados extraídos de diversas corretoras, evidenciando as possibilidades de ganho real
líquido, e com isso democratizar o acesso a esta modalidade de investimento que oferece ganhos
maiores que a poupança. Se escolhido o investimento corretamente, este sistema em sua plena função e
capacidade, poderia impactar positivamente na vida de milhões de brasileiros, além de pode elevar a
competitividade entre as empresas emissoras de títulos e revolucionar o mercado de acesso a crédito no
varejo, considerando assim, que os objetivos iniciais foram atingidos.
Os resultados dessa pesquisa demonstrou que os repositórios de títulos não possuem qualquer
tipo de segurança que impeçam a cópia dos dados, em partes pelas linguagens web que usam, de modo
que viabilizaram esse estudo experimental, o qual possibilitou demonstrar, que mesmo investidores
inexperientes podem comparar de maneira simples o ganho real líquido em renda fixa, diferente do que
lhes são atualmente apresentados no mercado, além da normalização dos juros ao ano que por vezes
não é explicitada, o que até então era realizado manualmente, impedindo comparações em escala.
Nosso resultado mais expressivo foi no período de 361 a 720 dias, sendo o máximo de
rentabilidade bruta foi de 6,53% ao ano, e líquida de 5,39% ao ano, ou seja, uma diferença de 1,14%
de rentabilidade no investimento, que corresponde a tributação de Imposto de Renda, que deve
influenciar na decisão do investidor.
Para pesquisas futuras, sugere-se a inclusão da segmentação por classificação de risco de cada
um dos títulos de renda fixa, o que não fizemos por não acreditarmos nas agencias atuais de
classificação de riscos, logo, sugerimos a criação de um método realista, sem interferência política,
nem conflitos de interesses nos ratings, permitindo aos investidores a transparência que eles precisam
para suas decisões. Além do desenvolvimento de um front-end, possibilitando a consolidação dos
dados extraídos em gráficos em dashboard com possibilidades de filtros e segmentação de dados.
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investigação mais pormenorizada do entendimento do aluno sobre o tema.
Com o objetivo de possibilitar um melhor entendimento sobre as competências (técnicas e
transversais) e as habilidades de formação profissional tecnológica, a presente pesquisa teve como
objetivo verificar a percepção dos alunos sobre as competências transversais, em que será possível
realizar uma política de adequação do curso de gestão empresarial, verificando o gap entre o que é
percebido e a metodologia adotada pela faculdade em questão no que diz respeito ao desenvolvimento
de competências voltado para as práticas profissionais.
Nesse sentido, o questionário, instrumento privilegiado da pesquisa empírica, foi estruturado em
três blocos. No primeiro, foram solicitadas informações socioeconômicas sobre os sujeitos da pesquisa.
O segundo, composto de 61 questões, foram respondidas com cinco possibilidades de respostas, a
saber: nunca (1); raramente (2); algumas vezes (3), quase sempre (4); sempre (5). Por fim, no terceiro
bloco, as questões envolveram as competências nos âmbitos institucional e profissional.
4. Resultados
Para caracterizar e descrever a amostra da pesquisa, de início aplicou-se questões voltadas às
características socioeconômicas dos alunos, para que então fosse possível traçar o perfil dos
universitários da Fatec-Indaiatuba.
No primeiro momento os alunos foram provocados a se autoavaliar, considerando um conjunto
de competências em que deveriam analisar em qual das alternativas se enquadravam, estimulando seu
senso crítico na verificação de determinadas características de sua personalidade e reconhecendo
emoções e situações que vivenciam no dia a dia dentro da sala de aula e no ambiente de trabalho,
relacionando a aplicabilidade de cada competência dentro da suposta situação.
A fim de identificar as competências mais adequadas para a assertividade da pesquisa, foi
realizada uma análise paralela que sugeriu a escolha de seis competências consideradas as mais
relevantes para o objeto de estudo, sendo portanto capaz de apreender o sentido da relação educação-
aluno-trabalho, a saber o “autoconhecimento” (Possuo consciência da minha personalidade e das
minhas capacidades intelectuais?); a “assertividade” (Sou capaz de expor minhas opiniões
claramente?); “criatividade” (Tenho capacidade de interação e resolução de problemas exercendo
minha criatividade?); a “cooperação” (Tenho características cooperativas?); a “liderança” (Tenho
17ª edição, 2019 P á g i n a | 10
características de um líder?) e a “resiliência” (Sou flexivo e tenho controle emocional?).
Observou-se no decorrer da pesquisa que os alunos demonstram ter noções sobre o termo
competências transversais, e que prevalecem as respostas “quase sempre” e “sempre”, demonstrando
que em algum momento eles sentem possuir e lançam mão de tais competências. Entretanto, um fato
que se percebe ao analisar as respostas é que muitas das vezes os alunos acabam confundindo as
competências transversais com fatores da própria personalidade, envolvidas com os valores e crenças
de cada indivíduo.
Os resultados da pesquisa apontam para algumas divergências quanto às competências que os
formandos admitem possuir com relação àquelas realmente praticadas no ambiente de trabalho. Por
exemplo, quando se trata de liderar pessoas, as habilidades correspondentes a capacidade de resolução
de problemas de maneira criativa e a capacidade de trabalhar em grupo são determinantes para o bom
desempenho nesta função. Os resultados obtidos indicam que os participantes da pesquisa se
consideram líderes, porém possuem características mais individualistas que são incompatíveis com o
desempenho em cargos de liderança, sendo imprescindível desenvolverem, concretamente, as
habilidades relacionadas à liderança, criatividade e cooperação.
Outro ponto importante da análise concentra-se na percepção do autocontrole. Em um ambiente
organizacional competitivo e de desafios constantes, reconhecer suas emoções e aprender a controlá-
las torna-se imperativo para o bom desempenho profissional e a permanência no mercado de trabalho.
Apesar da auto percepção que os graduandos possuem quanto ao autocontrole, eles têm dificuldade de
manter a estabilidade emocional necessária quando confrontados com situações de difícil adaptação,
exigindo o desenvolvimento de habilidades voltadas ao controle emocional. Isso demostra uma certa
fragilidade dos alunos em lidar com as competências transversais (socioemocionais).
No que se refere às competências transversais relacionadas a forma que o aluno enfrenta as
adversidades, frustrações, stress e adaptabilidade, eles afirmaram que o curso de graduação foi
fundamental no desenvolvimento de tais competências. Por sua vez, as competências transversais que
os graduandos mais aplicam no ambiente profissional são a autonomia, capacidade de tomada de
iniciativa e; em contrapartida, as que menos aplicam são aquelas relacionadas à dificuldade em liderar
e o modo como lidam com as situações de adversidades.
Ainda sobre a percepção dos alunos sobre competências transversais, eles foram indagados a
qualificar aquelas que consideravam ser mais importantes no que compete à relação do curso de
Gestão Empresarial com o seu desempenho profissional. O resultado obtido reafirmou aquele já
constatado na primeira parte da pesquisa, qual seja de que os alunos reconhecem a importância das
competências e do quanto elas contribuem para o bom desempenho profissional e acadêmico. Dentre
as competências listadas, os alunos consideram o trabalho em equipe, a comunicação oral, a resolução
de problemas, o planejamento/organização e a capacidade de ouvir como sendo imprescindíveis ao
desempenho profissional.
O trabalho em equipe, capacidade de ouvir, comunicação oral e resolução de problemas na
visão dos alunos são as competências que mais impactam ao olhar para o âmbito educacional e
profissional. Ou seja, são aquelas cuja importância ganha relevo porque são as mais percebidas nas
situações concretas do trabalho. Em meio a um cenário competitivo e de incerteza, essas competências
são um ativo importante para garantir a permanência no emprego por meio da capacidade de lidar com
as situações adversas crescentes que exigirão deles uma perspectiva apurada e diferenciada acerca das
situações variáveis.
O delineamento do terceiro bloco de questões do questionário está relacionado à aplicabilidade
das competências transversais no âmbito profissional e acadêmico sobre a autopercepção dos alunos.
No primeiro momento, os alunos foram indagados a responderem sobre o domínio dessas
competências e em qual ambiente eles a desenvolveriam: no trabalho, faculdade e outros.
Diante disso, os alunos atribuíram de forma uniforme o desenvolvimento das competências
transversais ao ambiente de trabalho, seguido pela faculdade. Isso pode ser explicado pelas diferentes
17ª edição, 2019 P á g i n a | 11
situações que vivenciam nesses dois ambientes. No ambiente de trabalho, muitas vezes é necessário se
adaptar frente às diferentes situações e surpresas que podem ocorrer durante o dia.
Em um único dia, por exemplo, as pessoas estão expostas a diferentes problemas e, na maioria
das vezes, será solucionado de maneira diferente, com perspectivas diferentes. Outro fator que também
influencia o desenvolvimento das competências no ambiente organizacional é o próprio local de
trabalho que, por sua vez, é constituído por diferentes pessoas, composta de idades diferentes(“choque
de gerações”), personalidades diferentes e níveis de conhecimentos também diferenciados, o que acaba
influenciando o desenvolvimento das competências transversais.
Cabe destacar o importante papel das IES no desenvolvimento de tais competências, além
daquelas ressaltadas pelos alunos como o trabalho em equipe, a comunicação oral, escrita e a
criatividade caracterizadas como competências que foram desenvolvidas e aprimoradas no decorrer do
curso e que, muitas vezes, são aplicadas na prática. A IES possui um papel fundamental nesse contexto,
já que a maioria das IES possui como objetivo preparar o aluno para o mercado de trabalho, tanto do
ponto de vista técnico quanto socioemocional, notadamente na tomada de decisões. Caso consiga
realizar esse papel de forma total ou parcial, com certeza, tornar-se-á um fator estratégico e
diferenciado em relação às outras instituições
O fato de as competências transversais serem facilmente confundidas com a personalidade de
cada indivíduo faz uma parcela dos entrevistados considerarem possuir determinadas competências
desde o nascimento adquiridas de forma natural e ao longo da vida.
Tendo em vista a percepção dos alunos sobre o tema, quase que de forma unânime eles
classificam as IES como importantes agentes desenvolvedores de competências transversais. A
universidade representa um contexto facilitador no que diz respeito ao desenvolvimento do jovem, ao
promover a integração e o ajuste em todos os âmbitos da sociedade. Uma vez que o papel das IES é
preparar os alunos para o mercado de trabalho e possuem como missão o desenvolvimento de seus
alunos partindo da fusão entre os conhecimentos técnicos e transversais, pois possuem a função de
intermediar as relações entre aluno e o mercado de trabalho, preparando-o para diversas situações da
vida pessoal e profissional, desenvolvendo neles diferentes percepções acerca da resolução de
problemas.
Considerando o curso e o formato de ensino da faculdade objeto da presente pesquisa, cujo
perfil de ensino é voltado para a formação do Tecnólogo, é fundamental que a faculdade desenvolva
uma visão crítica e analítica de seus alunos, na medida em que o curso precisa acompanhar as
exigências mercadológicas que estão em constantes oscilações, deslocando o eixo de desenvolvimento
de conhecimentos para o desenvolvimento de competências, passando assim do conceito de ensinar
para o de aprender.
Deste modo, as competências transversais e as IES devem caminhar juntas, pois são
complementares, onde na instituição de ensino o estudante é capaz de aplicar e desenvolver seus
primeiros conhecimentos, suas habilidades e atitudes, se configurando como o primeiro contato do
aluno com a realidade profissional.
Um ponto que demonstra ser bastante crítico para os alunos e que pode ser um entrave à
aquisição e desenvolvimento de competências diz respeito à metodologia utilizada pelo corpo docente
da faculdade que, de acordo com a percepção dos entrevistados, não condiz com o conceito de
competências transversais, uma vez que as aulas na maioria das vezes não os estimulam. Uma parcela
significativa diz que os métodos utilizados pelos professores atendem esse critério parcialmente. O
principal ponto levantado é a didática, notadamente a ausência do caráter dinâmico das aulas não são
dinâmicas e o divórcio da relação entre o conhecimento teórico e prático. Por mais que os professores
tenham domínio sobre o conteúdo, precisam se apropriar de metodologias de ensino que levem os
alunos a desenvolver a autonomia intelectual.
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Considerações finais
Como vimos no decorrer da presente pesquisa, as competências transversais são essências no
ambiente profissional, principalmente em meio a um mercado de trabalho cada vez mais competitivo e
seletivo como o nosso, em que são considerados além dos saberes técnicos, mas também o
desenvolvimento das competências socioemocionais, em que para a organização indivíduos
possuidores de tais capacidades são tidos como geradores de valor e vantagem competitiva.
Diante da pesquisa realizada com os alunos do último ano do curso de Gestão Empresarial e o
estreitamento das relações acadêmicas e profissionais, foi identificado o aumento progressivo das
exigências das organizações no que diz respeito ao perfil dos seus possíveis futuros profissionais, em
que se tornaram requisitos básicos possuir capacidades multifuncionais em um mix de diferentes
habilidades, conhecimentos e competências, na qual se plasmam as chamadas competências
transversais.
Sabe-se hoje que para além dos conhecimentos científicos e técnicos de excelência, é
necessário que os profissionais sejam detentores de um portfólio de características e atitudes que
permitam estarem aptos para o exercício de uma determinada atividade que poderá englobar funções
diversificadas em contextos de diferentes naturezas e com interlocutores que variam em características
e níveis de exigência (FALLOWS & STEVEN, 2000).
A preparação dos alunos para o mercado de trabalho é mostrada na relação da faculdade com o
mercado de trabalho, pois dentro da sala de aula são aplicados assuntos que são vivenciados no
cotidiano profissional. Essa relação é explicada por uma das principais características da faculdade
tecnológica, que é o mercado de trabalho no ensino e não o ensino para o mercado de trabalho. A
educação tecnológica compreende a formação de profissionais, prepara pessoas para as constantes
transformações da sociedade. Em suma, está baseada em uma proposta além do convencional, ou seja,
refere-se a um tipo de educação que transforma e inova.
Partindo desse pressuposto, cabe ressaltar a importância da Fatec Indaiatuba no
desenvolvimento e na aquisição de tais competências, como detentora e transmissora de conhecimento,
além do papel de ponte de inserção no mercado de trabalho, ainda mais no ambiente que a instituição
está inserida.
Uma grande característica da faculdade tecnológica é seu foco. Diferente dos cursos de
graduação convencionais, a instituição tem o intuito de formar profissionais de acordo com a demanda
do mercado de cada região. Isso explica o porquê dos alunos se sentirem satisfeitos com a instituição e
preparados para o mercado de trabalho, pois a instituição de ensino em análise reforça a cooperação
com o mundo de trabalho e as necessidades da sociedade.
No que diz respeito ao objetivo central da pesquisa, o qual consistiu em verificar a percepção
dos alunos sobre o conceito de competências transversais, de modo geral pode-se afirmar que os
mesmos têm conhecimento ou noção sobre a importância do tema. Isso mostra que os alunos de gestão
empresarial estão alinhados com as práticas do mercado e cientes das principais dificuldades
relacionadas à preparação da mão-de-obra para as organizações, em que a observação do gap entre a
demanda e a oferta de profissionais no mercado pode servir como fator motivacional para aqueles que
querem fazer diferente dentro das organizações e, desse modo, buscarem o constante desenvolvimento
profissional, haja vista o conhecimento cada mais apurado sobre quais são as reais necessidades das
organizações relacionadas a força de trabalho.
Portanto, no decorrer da análise dos dados é possível notar claramente que os alunos se sentem
satisfeitos com o curso, com a faculdade e com o método de ensino e que a Fatec-Indaiatuba agrega e
gera conhecimento aos estudantes e os preparam para uma inserção bem sucedida no mercado de
trabalho. Nesse sentido, o ambiente acadêmico proporciona aos alunos vivenciar situações similares ao
ambiente organizacional. Apesar dos limites apontados na presente pesquisa, é visível a importância
17ª edição,2019 P á g i n a | 13
das IES na aquisição das competências transversais. Por conta disso, faz-se necessário pensar na
intensificação e no maior desenvolvimento das mesmas nos eixos formativos da grade curricular da
Fatec-Indaiatuba, em que os próprios alunos ressaltam que apesar da satisfação com a faculdade, a
mesma não proporciona de forma efetiva o desenvolvimento e aquisição das competências transversais,
posto que o método de ensino adotado ainda encontra-se preso ao modelo da educação brasileira, o
qual se caracteriza-se por grandes deficiências.
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MODAIS INOVADORES E NOVAS CADEIAS DE SUPRIMENTOS
INNOVATIVE MODALS AND NEW SUPPLY CHAIN
Mayara Cristina Florêncio e Silva 3, Reinaldo Toso Júnior4
Resumo:
Este projeto de iniciação cientifica é um estudo em andamento apresenta as primeiras informações
sobre modais inovadores e novas cadeias de suprimentos, a fim de ajudar no entendimento das
possíveis soluções dos problemas no transporte de produtos e pessoas envolvendo a logística dos
transportes e a mobilidade em centros urbanos. Nesta etapa atual foi realizada uma pesquisa
bibliográfica sobre a mobilidade urbana e a infraestrutura atual das cidades e seus problemas
decorrentes da não organização dos meios de transporte, problemas estes que influenciam diretamente
na movimentação dos modais e no fluxo da cadeia de suprimentos. Ao final se faz uma breve pesquisa
qualitativa sobre alguns modais e seus sistemas de propulsão, no caso o elétrico,apresentando de
maneira resumida algumas empresas representantes destas novas tecnologias. Os resultados parciais
apontam que são tecnologias emergentes já em uso e que ainda estão em processo de aprimoramento
para sua popularização em massa.
Palavras-Chave: Cadeia de Suprimentos, Logística, Modais de Transporte.
Abstract:
This scientific initiation project is an ongoing study that presents the first information on innovative
modes and new supply chains, in order to help understand the possible solutions to problems in the
transport of products and people involving transport logistics and mobility in urban centers. . In this
current stage, a bibliographic research was carried out on urban mobility and the current infrastructure
of cities and their problems arising from the non-organization of means of transport, problems that
directly influence the movement of modes and the flow of the supply chain. At the end, a brief
qualitative research is done on some modals and their propulsion systems, in this case the electric one,
presenting in a summarized way some companies representing these new technologies. The partial
results indicate that they are emerging technologies already in use and that they are still in the process
of improvement for their mass popularization.
Key Words: Supply Chain, Logistics, Transport Modals.
1. Introdução
Este artigo é um estudo introdutório aos modais inovadores e novas cadeias de suprimentos.
Foi realizada uma pesquisa bibliográfica que busca por meio de informações e fundamentações a partir
3 Estudante de Logística Aeroportuária da Faculdade de Tecnologia Indaiatuba (FATEC ID). Indaiatuba- SP. Brasil.
Programa de Monitoria de Iniciação em Desenvolvimento Tecnológico e Inovação - Centro Paula Souza - CPS.
Indexadores: https://orcid.org/0000-0002-7890-1066 e http://lattes.cnpq.br/2263838322819434. E-mail:
MayCris@tutanota.com.
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Estudante de Doutorado em Projetos. Universidad Internacional Iberoamericana (UNINI). Campeche, México. Professor
Associado. Faculdade de Tecnologia Indaiatuba (FATEC ID). Indaiatuba- SP. Brasil.Indexadores: https://orcid.org/0000-
0002-8479-7832 e http://lattes.cnpq.br/7474365492502365. E-mail: reinaldo.junior@fatec.sp.gov.br.
https://orcid.org/0000-0002-7890-1066
http://lattes.cnpq.br/2263838322819434
https://orcid.org/0000-0002-8479-7832
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de livros e artigos científicos explorar a problemática dos modais de transporte e a sua influência direta
no fluxo da cadeia de suprimentos afim de esclarecê-los. Representa, portanto, um estudo ainda em
desenvolvimento que se traz aqui os primeiros resultados.
O mundo atual vive um paradigma, gira em torno de velhas tecnologias baseadas em petróleo e
ao mesmo tempo vislumbram-se tecnologias emergentes, o emprego da tecnologia está inserido em
nosso cotidiano, tal situação pode gerar oportunidades ou vantagens no mercado para as empresas que
possuem um excelente aparato logístico.
Entregar o produto final nas mãos do cliente é uma preocupação constante de uma empresa,
muitas vezes este cliente é o “cliente do cliente’, por isso independente do processo de produção, ela
precisa atender as necessidades econômicas de determinada empresa, grupos de empresas, pessoas
físicas ou grupos heterogênicos dentro de um país ou até mesmo entre vários países, é a capilaridade da
cadeia. É possível dizer que um país competitivo precisa ser um grande produtor de bens e serviços,
porém seu sucesso econômico está estritamente ligado à capacidade de movimentação e armazenagem
do fluxo de produtos e informações contidos em todo seu processo produtivo até o destino final dos
produtos desenvolvidos (GOMES, 2004).
Todo sistema de transporte, todo modal, é constituído por uma via de transporte, esta via possui
relacionamento com outros modais, possui também um elemento transportador que pode ser, por
exemplo, um caminhão, um carro, uma motocicleta, um ônibus espacial; ele também é constituído de
instalações (terminais de carga) que auxiliam esse sistema de transporte a completar o destino da carga
(GOMES, 2004).
Terminais de carga ou pontos de transbordo ou simplesmente estações (PORTOGENTE, 2019),
que fazem a transferências entre os modos de transportes são pontos nevrálgicos na cadeia. Estações de
metrô com local para a guarda de bicicletas até grandes centros de distribuição que atendem grandes
redes varejistas. São todos pontos de transbordo, monomodais ou bimodais. Aeroportos são grandes
nós logísticos, funcionam como mega portais da sociedade do conhecimento e da informação,
integrando empresas, negócios, pessoas e tecnologias.
Sabendo que existem diferentes modais e que estes interagem entre si, são de conhecimento os
seguintes modais de transporte mundiais: rodoviário, ferroviário, aquaviário, aeroviário e dutoviário.
Para que uma operação logística seja realizada atendendo as condições e ao menor custo
possível, é de suma importância que se conheça a situação dos modais do país, portanto neste trabalho
será destacado o transporte e modais brasileiros e em especial os modais inovadores, sejam modos
novos que surgiram, híbridos da tecnologia da comunicação ou novos modos de se usar modais já
conhecidos (COLAVITE, 2015).
A malha de transporte brasileira muito dependente do rodoviário, cerca de 60%, tem lesado a
economia e principalmente a população brasileira pelo alto custo que este modal acarreta longas
distâncias. A poluição nos diferentes modais do Brasil é real, portanto, o alto consumo de combustível
juntamente com o alto risco de acidentes é o retrato do cenário atual da movimentação de transporte no
país. A mobilidade e a acessibilidade e o deslocamento de carga no meio urbano estão ligados ao
crescimento econômico de uma nação, dito isto é importante ressaltar dados sobre a matriz dos
transportes de cargas no Brasil, atrás do rodoviário no Brasil vem o ferroviário com 20,7%, aquaviário
com 13,6%, dutoviário com 4,2% e o aéreo com 0,4% (SOARES, 2018).
Deste modo pode-se destacar 3 modais como os principais utilizados pelo Brasil, o rodoviário
em primeiro lugar, em segundo o ferroviário e em terceiro o aquaviário, estes representam mais de
90% do transporte de cargas no Brasil.
Foi pela falta de opção de outros modais que o rodoviário se tornou o mais utilizado e é
empregado também para transportar cargas em longas distancias, incluindo matéria prima, tornando-se
o maior poluidor logístico absoluto da matriz brasileira de acordo com o fórum econômico mundial
(ALMEIDA, 2013).
A idade avançada da frota de caminhões no Brasil acarreta grandes impactos ambientais,
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gerando problemas sociais e econômicos, pois caminhões com mais de 20 anos estão envolvidos em
grande parte dos congestionamentos e acidentes nas regiões metropolitanas, causando reflexos
negativos na economia, no transito, na qualidade de vida da sociedade de um modo geral, afinal o
transporte faz parte de praticamente todas as atividades dos seres humanos, das mais corriqueiras as
mais importantes (ALMEIDA, 2013).
Em outro ponto a má conservação das rodovias é outro fator, tanto pela dificuldade do Estado e
Municípios em conserva-las ou pela inadequação de uso deste modal em regiões equatoriais, como a
região norte do Brasil, clima quente e úmido com abundância de chuvas que degradam o asfalto ou o
substrato que o sustenta (BACCHIERI, 2011).
Pensando em melhorias e mudanças nocenário do transporte brasileiro, é preciso definir
melhor a relação dos modais existentes no país. Muitos operadores logísticos utilizam somente um
modal em suas operações, isso acontece, pois, no caso do Brasil, a flexibilidade operacional do modal
rodoviário (BARAT, 2007) garante uma acessibilidade as vias urbanas que outros modais não possuem.
Ao mesmo tempo os grandes centros urbanos continuam a crescer, o crescimento vertical das
cidades aumenta a densidade populacional e está por sua vez demanda de mais serviços de transporte,
seja de pessoas ou de cargas. Enquanto a densidade demográfica aumenta as ruas e avenidas são as
mesmas o que torna estas vias congestionadas e lentas (URBAN HUB, 2019).
Para que o país cresça de forma estruturada é preciso desenvolver novos modais, que sejam
alternativos ao rodoviário ou que usem outros meios de energia, integrar outros modais nas operações
logísticas mudará o cenário atual do transporte brasileiro (LOBO, 2019). Essas mudanças e melhorias
necessitam de apoio governamental, pois esse assunto está extremamente ligado ao crescimento e
economia do país. Entretanto não é apenas o investimento público, cabe ao privado buscar ou criar
alternativas, ser inovador neste cenário competitivo pode significar maior acesso ao cliente e melhorar
a vantagem competitiva com relação a concorrência (GAMBLE, 2008).
2.Revisão da Literatura
Os modais de transporte são utilizados no transporte de pessoas, produtos e serviços dentro das
grandes e pequenas cidades, metrópoles, megalópoles, utilizando as vias de acesso (rodovias, ruas,
estradas). Para que o fluxo nos transportes se mantenham normalizados, ou seja, não aja atrasos devido
ao congestionamento ou para que não ocorram avarias significativas nos meios de transporte (carros,
caminhões, motocicletas, ônibus) como por exemplo, o desgaste dos pneus devido à falta de
infraestrutura das vias de acesso e/ou o mal planejamento da mobilidade urbana, é necessário que
exista um planejamento para garantir aos transportes a eficiência em seus serviços.
A mobilidade urbana foi criada com a intenção de locomover as pessoas entre as diferentes
zonas de uma cidade. Dentre as muitas interpretações e utilizações da palavra mobilidade o dicionário
brasileiro a define como a qualidade daquilo que se move, ou do que se consegue movimentar
(BALBIM, 2016). A palavra urbana tem origem do latim “urbanus” que tem por significado “pertencer
à cidade”, sendo assim podemos identificar que a mobilidade urbana está ligada restritamente com a
vida na cidade e com a vida de quem habita nessas zonas. Mobilidade está diretamente ligada ao
desenvolvimento e crescimento de um setor ou país. As antigas estradas de Roma ficaram famosas pois
se estendiam da Grã-Bretanha ao sistema fluvial do rio Tigre-Eufrates, e do rio Danúbio a Espanha e
norte da África, totalizando 80.000 km de rodovia, utilizadas principalmente por razões militares
(SCHIAVONE, 2005) para conquista e fluxo de mercado (transporte de mercadoria, transporte de
escravos). A Via Appia (Via Ápia), originalmente se estendia para o sudeste de Roma, a 261 km de
Tarentum (hoje Taranto) e depois foi estendida a Costa do Adriático em Brundisium (agora Brindisi).
Foi iniciada pelo censor Appius Claudius Caecus em 312 a.C. (DUDUCU, 2015).
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Para que a mobilidade urbana faça sentido, existem algumas motivações que podem ser: razões
sociais, econômicas ou razões afetivas, como por exemplo, uma mãe que está morando longe dos
filhos logo vai querer visitá-los ou ainda uma farmácia que realiza entregas na vizinhança seja a pé ou
de bicicleta. Independente da motivação os meios de transporte utilizados para essa locomoção podem
ser por trens, ônibus, carros (PIRES, 2018), veículos leves sobre trilhos, entre tantos outros.
Uma das dificuldades enfrentadas pela modalidade urbana está diretamente ligado ao
planejamento urbano, o congestionamento é eminente pois o fluxo de movimentação de pessoas,
serviços e cargas é intenso nas grandes cidades. A problemática está na população que não para de
crescer, isso dificulta o planejamento dos meios de transporte públicos, os caminhos, as rotas, as
estradas, pois a todo momento o número de usuários das vias de acesso das cidades aumenta (FIA,
2018).
O planejamento urbano dos países desenvolvidos ocorreu de maneira diferente dos países
subdesenvolvidos. O planejamento foi organizado. Pessoas de baixa renda eram alocadas no centro
das cidades, justamente para evitar grandes deslocamentos até o local do trabalho. A especulação
imobiliária se deu nas áreas mais afastadas da cidade. Quem tinha mais condições (carro/dinheiro)
podia se deslocar melhor pelas cidades. (ARAÚJO, 2011).
O resultado foi o oposto do atual, menos trânsito de pessoas, ônibus e outros meios de
transporte públicos foram mais bem remanejados para satisfazer e atender de maneira eficiente os
usuários, não se demorava 3 horas para chegar até o trabalho (CHAGAS, 2018). Por outro lado, o
planejamento urbano dos países subdesenvolvidos ocorreu de forma acelerada e desordenada. Quem
possuía mais dinheiro se instalou próximo ao trabalho (regiões comerciais, centros de negócios e as
primeiras indústrias), ou seja, nos centros das grandes cidades. As pessoas de baixa renda acabaram se
instalando fora das áreas do centro, criando as áreas suburbanas (periferias) (GAMA, 2009).
O resultado foi a desorganização e o mal planejamento das vias de acesso das grandes cidades,
pois as periferias foram se instalando de maneira desordenada ao redor do centro das cidades. Os
trabalhadores demoravam para chegar até os centros comerciais ou indústrias, isto ainda se reflete nos
dias de hoje (MARICATO, 2000).
Aparentemente o modelo dos países desenvolvidos resolveriam todos os problemas de
locomoção, porém, o carro é um produto símbolo da ideologia do capitalismo pós-guerra fria e o forte
estímulo que se tem hoje em dia para a população comprar um veículo particular é a causa de um dos
problemas da mobilidade urbana. Atualmente no Brasil o preço dos veículos particulares é alto, e seu
transporte se limita a levar de cinco a sete pessoas, sendo que muitas vezes somente uma pessoa
ocupará este veículo de sua casa até o trabalho e vice-versa, os congestionamentos devido ao grande
número de veículos principalmente nas horas iniciais e finais do dia se tornam inevitáveis. Não é de
hoje que se sabe que os transportes coletivos diminuem o fluxo de carros no trânsito desafogando o
trânsito das grandes cidades (CACCIA, 2015).
Infelizmente existe uma contradição neste cenário dos transportes públicos, o monopólio dos
grupos que administram as empresas que operam as companhias de transporte (VASCONCELLOS,
2000) em parceria público-privadas com dificuldade de gerenciar custos e oferecer bons serviços
(VASCONCELLOS, 2001) resultando em preços abusivos das passagens, muitos veículos precários,
sem segurança e seus deslocamentos são mal planejados tornando a utilização deles inviável pois se
cada usuário passar quatro horas por dia dentro de um ônibus em dez anos isso equivalerá a nove mil e
seiscentas horas, o mesmo que quatrocentos dias, ou seja o usuário passará um ano dentro do
transporte público, infelizmente essa é a realidade de muitas pessoas (CORREA, 2010), isso não só
reduz qualidade de vida como também a produtividade.
As periferias resultantes de um processo de urbanização não planejada são constituídas de
populações pobres, com elevadas taxas de subemprego, carentes em serviços urbanos, físicos e sociais,
enquanto nos países desenvolvidos, o processo de sub-urbanização está associado a uma qualidade de
vida muito superior, exatamente nos arredoresdas grandes cidades, com casas unifamiliares, espaços
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verdes amplos, etc., que caracterizam o padrão de vida de famílias de classe média-alta e desloca para
os centros urbanos, já a solução de moradia para classes sociais mais carentes e que usam mais o
serviço urbano de transportes tende a expulsar estes cada vez mais para as periferias, longe das fontes
de trabalho (SANTOS, 2013).
Ao mesmo tempo que estas situações se dão em centros urbanos, seja no Brasil ou em outros
países emergentes, as tecnologias não param e criam oportunidades e soluções. Um destas soluções é o
uso do Veículo Aéreo não Tripulado (VANT), que também é chamado de drone, cuja tradução seria
zangão. As mídias digitais de comunicação e de informação, ou TICs – Tecnologis da Informação e da
Comunicação criaram uma revolução digital no mundo dos negócios e no cotidiano das pessoas
(POMPÉO, 2016) cada vez mais presentes na sociedade, estas não deixariam de influenciar ou mesmo
demandar dos meios de transportes novas aplicações, o VANT é o resultado da união destas
tecnologias.
Sobre o VANT, a ANAC explica: “O termo VANT é usado popularmente para descrever
qualquer aeronave - e até mesmo outros tipos de veículos - com alto grau de automatismo. De uma
forma geral, todo VANT é um aeromodelo ou uma aeronave não tripulada remotamente pilotada”
(ANAC, 2019). Para ser mais específico o Departamento de Controle do Espaço Aéreo (DECEA)
explica que drone foi um tipo de apelido por conta do som que alguns destes equipamentos emitem e
em alguns casos parecido com o zumbido de um zangão, o próprio DECEA aponta que o termo mais
atualizado seria RPAS de Remotely Piloted Aircraft System e na tradução seria SARP, de Sistema de
Aeronave Remotamente Pilotada, mas esta sigla SARP tem uma correspondência em inglês com
Standard and Recommended Procedures, por esta razão o termo VANT é mantido (DECEA, 2019)
para evitar confusão.
As empresas Amazon e DHL já vem realizando pequenas entregas urbanas utilizando o VANT,
mas ainda estão limitadas ao pequeno alcance e pequena capacidade de cargas que estes possuem,
entretanto, a evolução tecnológica e a curva de aprendizado, tanto dos fabricantes como das empresas
de logística poderão utilizar esta alternativa para entregas urbanas de pequenos volumes de
mercadorias ou documentos importantes evitando o congestionamento ou riscos das vias urbanas
(BEATRIZ, 2019).
Os aplicativos de transporte vêm revolucionando o mercado de entregas rápidas, principalmente
de alimentos, por meio das tecnologias da informação e comunicação nos centros urbanos motocicletas
e bicicletas realizam entregas de todos os tipos (DINO, 2019), o que se denomina de aplicativos de
transportes são soluções complexas baseadas em redes de computadores e popularizados nos telefones
celulares com capacidade de processamento digital avançada e que se denominam popularmente de
telefones inteligentes - smartphones.
Entretanto as Tecnologias da Informação e da Comunicação – TICs careciam ainda de novos
meios, visto que bicicletas envolvem o esforço muscular humano e as motocicletas ainda são baseadas
em petróleo e sem catalizadores são mais poluentes do que carros (ALVARES, 2010).
Os modais atuais precisam evoluir juntamente com a tecnologia, utilizando mais o esforço
mecânico e menos esforço manual e ao mesmo tempo reduzirem a poluição atmosférica.
Como isto interfere na cadeia de suprimentos? A cadeia de suprimentos abrange as atividades
que possuem relação com o fluxo e transporte de mercadorias, desde a obtenção da matéria prima do
produto, sua produção, até o usuário final, bem como fluxos de informações (BALLOU, 2009). Para
que todos os setores da cadeia de suprimentos sejam atendidos (clientes, fornecedores, empresas) e
para que todas as etapas sejam concluídas (armazenagem, transporte, embalagem) é necessário que o
transporte ocorra da maneira correta, ou seja, eles precisam estar nos locais de retirada/entrega no
horário pré-estabelecido pelo gestor da cadeia de suprimentos.
Portanto é de suma importância que as vias de acesso e todos os modais que sejam possíveis de
serem utilizados em cada cidade (rodoviário, aéreo, dutoviário, ferroviário, aquaviário) alcancem a
maior taxa de utilização possível, uma das possíveis maneira de se aproveitar mais os modais é
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aplicando o conceito da intermodalidade (DAMIAN, 2018). A intermodalidade ocorre quando em um
serviço porta-a-porta mais de um modal transporta a carga, realizados de forma eficiente,
conceitualmente se afirma intermodal quando cada um dos transportes (modo) é responsável somente
por seu trecho e quando há responsabilidade de apenas um operador pelo serviço por meio de um único
contrato de serviço tem-se o termo multimodalidade (AYRES, 2009).
Um exemplo de multimodalidade seria o piggyback (pegar carona – levar no cangote), é
possível ser realizada as operações com a transferência de um implemento entre o modal rodoviário e o
ferroviário, é possível colocar uma carreta (semirreboque) sobre um vagão plataforma (TOFC – trailer
on flatcar) reduzindo os custos e tempo com transbordo de carga (NAZÁRIO, 2000), assim evitam-se
as operações de carregamento e descarregamento dos volumes menores entre os modais, bastando para
isso utilizar a unitização no próprio semirreboque e só descarregar o mesmo na entrega final ao cliente.
Este exemplo demonstra a importância da utilização de todos os modais disponíveis pois esse
tipo de operação, diminui valores com armazenagem, operações de carga e descarga, valores na
embalagem e diminui a utilização excessiva dos transportes rodoviários. Um exemplo que não foge da
realidade atual da criação de novas modalidades seria a utilização em áreas urbanas de um VANT ou
de um patinete elétrico durante uma operação de transporte em uma cadeia de suprimentos, similar ao
uso da bicicleta, mas com uso de energia elétrica acumulada em baterias de alto desempenho e motores
elétricos e com capacidade autônoma com graus variáveis de independência. Por isso a criação e o
desenvolvimento de novos modais e novas formas de se transportar devem ser estudados.
3. Procedimentos Metodológicos
A metodologia adotada foi a pesquisa qualitativa em livros, artigos e sites sobre os temas
relevantes para o desenvolvimento dos assuntos.
Neste processo deu-se o uso da internet, principalmente na busca de informação sobre as
empresas e seus produtos.
O critério de busca deu-se em função da exposição à mídia de assuntos inerentes à pesquisa,
por isso sua característica qualitativa e que ainda não esgotou o assunto.
Este estudo envolveu uma pesquisa bibliográfica para o entendimento dos conceitos e neste
estágio foram em torno de novos modais e seus sistemas de propulsão, neste aspecto o elétrico.
Esta pesquisa trata dos resultados parciais do Projeto de Iniciação em Desenvolvimento
Tecnológico e Científico realizado na Fatec Indaiatuba “Dr. Archimedes Lammoglia” em Indaiatuba-
SP (FATEC Indaiatuba).
O projeto de iniciação científica da FATEC Indaiatuba é o resultado de um programa de
pesquisa que envolve discente e docente cujo objetivo é desenvolver, incentivar, divulgar e normatizar
a pesquisa no âmbito acadêmico com temas relevantes e emergentes, seja pesquisa fundamental ou
aplicada. Alunos são incentivados em participar por meio de um projeto de pesquisa que é
desenvolvido sob orientação de um docente, o processo é disciplinado por meio de editais com as
regras e critérios de inscriçãoMais conteúdos dessa disciplina
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