Rh x TI 2

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XXII Encontro Nacional de Engenharia de Produção 
Curitiba – PR, 23 a 25 de outubro de 2002 
 
ENEGEP 2002 ABEPRO 1 
QUALIFICAÇÃO DE RECURSOS HUMANOS EM 
TECNOLOGIA DA INFORMAÇÃO: COMO MONITORAR? 
Clevi Elena Rapkiewicz 
Ricardo J. S. Barcelos 
Marcelo Garnier Mota 
Laboratório de Engenharia de Produção, Universidade Estadual do Norte Fluminense (UENF) 
Emails: [clevi, ricardobarcelos, mgarnier]@uenf.br; 
Resumo: 
Muito se tem falado na assim chamada Sociedade da Informação e nas 
transformações que ocorrem no mercado de trabalho, particularmente no que diz 
respeito aos profissionais diretamente relacionados com as categorias profissionais 
voltadas para o fornecimento de produtos e serviços em Tecnologia da Informação 
(TI). Porém, existem poucas fontes de dados sistematizados que permitam 
caracterizar e analisar tal mercado. Visando preencher parte desta lacuna este artigo 
descreve uma ferramenta para diagnóstico das mutações nas demandas de 
qualificação de recursos humanos em TI a partir da sistematização da oferta de 
emprego nesta área através de anúncios de jornal. Apresentamos a modelagem 
conceitual da ferramenta tanto no que diz respeito a representação em si dos dados 
bem como da extensão necessária do modelo para permitir agregação dos dados em 
diferentes classes de forma a facilitar a análise dos dados. 
Palavras-chave: mercado de trabalho, tecnologia da informação, qualificação 
profissional. 
1 Introdução 
As chamadas Tecnologias de Informação (TI) têm proporcionado um impacto 
significativo na economia e na organização do trabalho ao longo das últimas décadas, seja 
pela sua aplicação em diversos setores produtivos, transformando o perfil dos profissionais 
de cada área ao extinguir certos postos de trabalho e criar outros, com exigências distintas, 
ou também pela absorção de mão-de-obra especializada para o seu próprio 
desenvolvimento. Na assim chamada Sociedade da Informação o processo de constante 
transformação pode trazer novas oportunidades para a riqueza de uma nação ou região, 
mas podem também trazer novos riscos, gerando novas formas de exclusão. É portanto 
fundamental analisar a dinâmica das novas inclusões e das novas exclusões propiciadas por 
estas tecnologias. 
Um elemento fundamental desta análise é, ao nosso ver, a análise da configuração 
do mercado de trabalho e emprego dos profissionais diretamente envolvidos na prestação 
de serviços e desenvolvimento de produtos relacionados com TI. Diferentes possibilidades 
podem ser apontadas para tal análise: i) análise de dados históricos de tecnologia e 
conhecimentos; ii) projeção de dados a partir de informações históricas disponíveis; iii) 
avaliação do comportamento de novas tecnologias; iv) estudo do comportamento do 
mercado de trabalho com a substituição de novas tecnologias; v) avaliação do 
comportamento de novas tecnologias em mercados específicos. Note-se, porém, que tais 
possibilidades são limitantes. 
A análise de dados históricos e a projeção apontados em i e ii demandam 
consultas a fontes de dados secundárias, particularmente quantitativas, como por exemplo 
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IBGE e a RAIS, que não fornecem dados referentes aos diferentes tipos de conhecimentos 
demandados e sua transformação ao longo do tempo (Rapkiewicz, 1998). 
As demais possibilidades citadas implicam em revisão da literatura que trate da 
problemática do emprego na área de TI ou levantamentos junto a grupos de empresas. Ora, 
a revisão da literatura tem mostrado que poucos estudos sistemáticos existem relativos a 
profissionais específicos do setor de TI. Alguns estudos tratam de visão histórica do 
desenvolvimento da informática (Breton, 1990) ou das políticas dos países com relação ao 
setor (Tigre, 1984). Outros são mais específicos em relação a constituição das categorias 
profissionais do setor ao longo do tempo (Tierney, 1991) ou da definição e qualificação da 
estrutura de emprego relacionada com TI (Denning, 1991; Freeman e Aspray, 1999). 
No que diz respeito ao Brasil a disponibilidade de estudos é ainda menor. No 
entanto, a necessidade de entendimento sobre o que é de fato o mercado de TI parece ser 
fundamental, dada a ênfase dada a esta temática no Livro Verde do Programa Brasileiro 
para a Sociedade da Informaçãoi e no workshop Formação de Recursos Humanos em 
Tecnologia da Informação no Estado do Rio de Janeiro promovido pela FAPERJ, a RNP e 
o IMPA no Rio de Janeiro em setembro de 2000. Algumas tentativas tem sido feitas nesse 
sentido, como o próprio position paper relativo a mercado de trabalho em TI apresentado 
no citado workshop (Marques, Segre, Rapkiewicz, 2000) e estudos referentes a análise da 
inserção de egressos de cursos universitários de informática no mercado de trabalho 
(Rapkiewicz e Lacerda, 2001). 
No entanto estes estudos estão longe de fornecer subsídios suficientes para a 
compreensão do mercado e emprego em TI. Visando preencher parte dessa lacuna é que 
desenvolvemos uma ferramenta descrita neste artigo, conforme segue. 
2 A modelagem da fonte de dados: classificados de jornais 
A ferramenta utiliza como fonte de dados a oferta de emprego através de 
classificados de jornais. Esta fonte oferece algumas restrições, particularmente por não 
necessariamente ser o jornal o principal veículo de divulgação de ofertas de emprego na 
área de TI, em particular após o surgimento da Internet. Além disso, o jornal nem sempre 
precisa o número de vagas ofertadas. Por outro lado, esta fonte oferece uma grande 
vantagem: a possibilidade de recuperação de dados ao longo de um período determinado, 
dado o armazenamento de edições através de microfilmagem nas sedes dos editores e 
também em bibliotecas. Além disso, esta fonte de dados é utilizada por outros estudos, 
como por exemplo o SENAC – Departamento Nacional que realiza um acompanhamento 
das demandas anunciadas nos classificados dos principais jornais de algumas capitais do 
Brasil (Gonzalez e Castro, 2001). 
O primeiro passo para definir a ferramenta foi o desenvolvimento de um modelo 
conceitual que representasse o conjunto de dados relevantes para a problemática proposta 
(transformações no emprego de T.I. ao longo dos anos) presentes nos anúncios. 
O modelo proposto é apresentado na Figura 1 através de um diagrama de 
entidades e relacionamentos (DER), construído de acordo com a metodologia proposta por 
Chen (1990). O DER consiste num modelo que representa conceitualmente o conteúdo dos 
anúncios. Nele, os dados são visualizados sob a forma de entidades, contidas nos 
retângulos e a forma com que estas se relacionam entre si (representada pelas linhas). Para 
facilitar a compreensão dos relacionamentos, estes são identificados também de forma 
gráfica (losangos) e identificados por um verbo que pretende explicitar a relação entre duas 
ou mais entidades. Os itens relacionados às entidades são os atributos das mesmas (dados 
relacionados a entidade que permitem qualificá-la). Também existem atributos que se 
referem aos relacionamentos e pretendem qualificar a forma como ocorre o relacionamento 
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entre entidades. Os números entre parênteses indicam a cardinalidade mínima e máxima de 
cada categoria naquele relacionamento. 
Anúncio Demanda Categoria
Escolaridade CertificaçãoCaracterísticas
Feita em
Fornece
Instituição
Fabricante
(0,N)(1,N)
(0,N)
(0,1) (1,1)
DesejaElencaPede
(1,N)
(0,N)(0,N)
Número
Data
Seção
Endereço
Tipo de Anunciante
Nome do Anunciante
Idioma
Número
Setor
Local de atuação
Sexo
Faixa Etária
Faixa Salarial
Idioma1
Idioma2
Concluída Grau de
Exigência
Tipo
Produto
Nome
Tipo
(1,N)
(1,N)
Grau de
Exigência
Número
Categoria
(1,N)(1,N)
Conhece
 Conhecimento
(1,N)
(0,N)
Referente a
Área
(1,N)
Correspondente
ao
Nível
(1,N)
Descrição
Grau de
ExigênciaTempo
Conhecimento
 
Figura 1 - A modelagem conceitual da fonte de dados 
As entidades identificadas nos anúncios são:. 
1. Anúncio - anúncio propriamente dito, contendo: a data da publicação; a seção 
dos classificados onde o anúncio foi publicado; nome, endereço e tipo do 
anunciante; idioma do anúncio. A cardinalidade do relacionamento “anúncio 
demanda categoria” é (1,N) indicando que um anúncio, para existir, demanda 
pelo menos uma categoria profissional. Um anúncio pode porém, demandar 
várias categorias profissionais. 
2. Categoria - O profissional solicitado naquele anúncio. A cardinalidade mínima 
do relacionamento da categoria para o anúncio é zero porque podem existir 
categorias, no mercado de trabalho, que não foram demandadas por nenhum 
anúncio de jornal. Esta flexibilidade permite ao modelo conter instâncias que, 
apesar de não serem referenciadas em nenhum anúncio real, mas citadas na 
literatura, estejam presentes na implementação para acompanhamento das 
transformações do mercado. 
Para cada categoria profissional demandada no anúncio pode estar indicado qual o 
setor e local de atuação, o sexo, faixa etária e faixa salarial. Estes atributos qualificam a 
relação entre anúncio e categoria, ou seja, são atributos de relacionamento. O anúncio 
também pode especificar a necessidade de conhecimento de algum idioma. Esta situação 
foi tratada como atributo de relacionamento dado que pela amostragem verificada de 
anúncios nunca ocorreu de um mesmo anúncio, para uma mesma categoria, demandar 
conhecimento de mais do que dois idiomas. 
3. Conhecimento – O tipo de conhecimento demandado para a categoria num 
dado anúncio, como por exemplo Oracle, programação, setor financeiro, entre 
outros. A cardinalidade do relacionamento “anúncio-categoria conhece 
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conhecimento/experiência” é (0,N) já que o anúncio pode solicitar uma 
determinada categoria e não explicitar nenhum conhecimento ou experiência. 
Existem dois atributos de relacionamento: o grau de exigência e o tempo. No 
primeiro caso indica-se se o conhecimento em questão é exigido, desejado ou 
não foi explicitado no anúncio. O tempo explicita que o anúncio exigiu 
determinado tempo de experiência profissional relativa ao conhecimento 
demandado. 
4. Escolaridade – A formação escolar requerida pelo anúncio para uma dada 
categoria. A cardinalidade “categoria pede escolaridade” é (0,N) já que o 
anúncio pode solicitar uma determinada categoria e não solicitar nenhum 
escolaridade. No sentido contrário a cardinalidade mínima é 1 porque 
nenhuma escolaridade é armazenada a não ser que tenha sido referenciada em 
pelo menos um anúncio. 
Na verdade, a identificação precisa de uma escolaridade compreende outras três 
entidades: o nível, a área e a instituição. Por exemplo, uma escolaridade completa seria 
superior (nível) em Economia (área) na UFRJ (instituição). O atributo de relacionamento 
entre o agregado anúncio-categoria e a escolaridade indica se a escolaridade foi ou não 
concluída. 
5. Característica - Itens que não se enquadram nas outras categorias, tais como 
características pessoais (boa aparência, empreendedor), de relacionamento e 
outras habilidades. Note-se que nem todo anúncio elenca características, mas o 
modelo supõe o armazenamento somente de características referenciadas em 
pelo menos um anúncio. 
6. Certificação - Certificações de empresas como Microsoft, Cisco, Novell e 
explicitadas para uma categoria num determinado anúncio. O tipo da 
certificação depende do fabricante (ex. MCSE da Microsoft, CNE da Novell). 
Buscou-se identificar, quando possível, o tipo de produto fornecido pelo 
fabricante ao qual está associada uma certificação. Por exemplo, se trata-se de 
empresa de software ou de hardware. 
Neste modelo, há uma agregação envolvendo Anúncio e Categoria. Isto se deve 
ao fato de que todo anúncio requisita alguma categoria, ou seja, não há registros de 
anúncio sem nenhuma categoria associada. As outras entidades, Conhecimento, 
Escolaridade, Característica e Certificação, denominadas genericamente de Competências, 
são opcionais, e aparecem relacionadas não somente ao anúncio, mas sim à agregação 
citada acima. Desta forma, por exemplo, especificidades como um único anúncio que 
solicite um analista que possua conhecimentos de orientação a objetos e um programador 
com certificação da Oracle são perfeitamente atendidas pelo modelo já que no mesmo 
anúncio podemos cadastrar mais de uma categoria com os respectivos . Conhecimento, 
Escolaridade, Característica e Certificação. 
Após a definição da modelagem conceitual dos dados presentes nos anúncios 
relevantes para o problema tratado, foi necessário construir uma aplicação computacional 
que permitisse o armazenamento de tais dados. Para tanto optou-se pelo desenvolvimento 
de um módulo de cadastramento em Borland Delphi 5.0 com armazenamento dos dados 
em tabelas compatíveis com o formato Paradox. Esta opção é satisfatória quando se 
trabalha com um nível de complexidade relativamente baixo do modelo conceitual 
(conforme descrito) e com um volume não muito grande de dados, como no presente caso. 
Para a implementação do cadastramento foi necessária a elaboração do modelo físico, que 
consiste numa representação mais próxima da organização real das tabelas do banco de 
dados. 
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3 A usabilidade da ferramenta 
O modelo definido permite armazenar os dados dos anúncios espelhando de forma 
razoavelmente próxima da realidade do conteúdo dos classificados. No entanto, a consulta 
das ocorrências das entidades e dos relacionamentos existentes entre atributos de diferentes 
entidades torna-se pouco factível quando a quantidade de instâncias tende a ser grande. 
Assim, a ferramenta deve permitir a criação de agrupamentos de dados de forma que 
tenham significância para o usuário. Por exemplo, no caso dos conhecimentos 
demandados para uma determinada categoria, em alguns momentos torna-se pouco 
pertinente identificar os produtos de Banco de Dados solicitados: Oracle, SQL, DB2 e sim 
identificar que eles são da mesma família (no caso, “banco de dados”). 
Para que a base de dados comportasse tais agrupamentos, foi necessário estender 
o modelo, com a inclusão de três formas de agrupamento para categorias, uma para área de 
escolaridade, uma para conhecimentos/experiência e outra para característica, o que é 
mostrado na Figura 2. 
Anúncio Demanda Categoria
Escolaridade
Certificação Características
Feita emFornece
Instituição
Fabricante
(0,N)(1,N)
(0,N)
(0,1)
(1,1)
Diagrama Entidade Relacionamento
Deseja Elenca
Pede
(1,N)
(0,N)(0,N)
Número
Data
Seção
Endereço
Tipo de Anunciante
Nome do Anunciante
Idioma
Número
Setor
Local de atuação
Sexo
Faixa Etária
Faixa Salarial
Idioma1
Idioma2
Concluída
Grau de
Exigência
Nome
Tipo
(1,N)
(1,N)
Grau de
Exigência
Número
Categoria
(1,N)
(1,N)
Conhece
 Conhecimento
(1,N)
(0,N)
Referente a
Área
(1,N)
Nível
(1,N)
Descrição
Grau de
Exigência
Tempo
Conhecimento
Classe de
Características
Agrupada
em
(1,N)
Fases do
Trabalho Hierarquia
Pertence aAtua em
(1,N)(1,N)
Classe do
Conhecimento
Classificado
em
(1,1)
(1,1)
Trabalha
em
(1,N)
(0,N)
(0,1)
(1,1)
Tipo
Produto
Correspon-
dente a
Pertence a
(1,1)
(1,N)
Grande Área 
Figura 2 – A extensão do modelo para criação de agrupamentos 
 
Os diferentes tipos de conhecimentos podem ser classificados de acordo com 
classes. Por exemplo, todos produtos (Oracle, SQL...) que são do tipo ‘banco de dados’ 
são agrupados nesta classe. Um conhecimento pertence necessariamente a uma 
determinada classe e uma classe é composta por um ou mais conhecimentos. 
Este mesmo tipo de agrupamento é proposto para as características: uma 
característica pertence a uma determinada classe e umaclasse de característica contém 
várias características. 
A entidade “grande área” permite o agrupamento das áreas de escolaridade. Note-
se que os nomes das áreas utilizadas nos anúncios não necessariamente refletem a 
especificação e os termos utilizados pelo MEC na identificação dos cursos. Assim, este 
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agrupamento foi proposto para permitir eventuais comparações com dados de fontes 
secundárias como por exemplo os dados de escolaridade do MEC. Uma área pertence 
necessariamente a uma grande área e uma grande área pode ser composta de uma ou mais 
áreas. 
No que diz respeito ao agrupamento das categorias profissionais em famílias, 
foram propostas três diferentes formas, conforme segue: 
1. Fase do trabalho – cada categoria profissional atua em uma fase do trabalho, 
podendo ser na entrada de dados, operação, desenvolvimento, vendas, 
distribuição, suporte, e assim por diante. Ou seja, pretende-se analisar em qual 
ou quais fases do trabalho em informática são demandadas mais categorias 
profissionais. Em princípio, uma categoria profissional atua em uma única fase 
do trabalho ou então preponderantemente mais em uma fase do eu em outra, 
mas diferentes categorias atuam na mesma fase. 
2. Hierarquia – permite classificar as categorias profissionais de acordo com o 
nível hierárquico associado a ela. Não se pretende aqui identificar hierarquias 
referentes a níveis de escolaridade, níveis de qualificação ou outra nessa linha. 
Ou seja, aqui não se pretende por exemplo hierarquizar entre analista-
programador-operador-digitador. Esta forma de agrupamento foi pensada para 
os casos nos quais a categoria profissional, no anúncio, inclui o nível do cargo 
ao qual ela está associada, como por exemplo “supervisor de programação”. 
Assim, no armazenamento, manteve-se a fidelidade à forma como a categoria 
foi explicitada no anúncio. Nos casos em que o anúncio não menciona o nível 
hierárquico (por exemplo “analista de sistemas”), considera-se a hierarquia 
“básica”. Note-se, portanto, que não se trata de hierarquia entre classes 
profissionais diferentes (seria o caso da hierarquia de analista sobre 
programador), mas sim de hierarquias diferenciadas para categorias 
semelhantes. Uma categoria está associada a um único nível hierárquico mas 
um mesmo nível contém várias categorias profissionais. 
3. Classe de conhecimento – permite agrupar diferentes categorias que atuam em 
uma mesma classe de conhecimento. Por exemplo, “administrador de banco 
de dados” e “suporte de banco de dados” são categorias diferentes que 
trabalham com a mesma classe de conhecimento. 
A implementação dessa extensão do modelo, assim como feito para o modelo 
inicial contendo as entidades e relacionamentos referentes aos dados efetivamente 
presentes no relacionamento, também implicou na criação da DED correspondente: dado 
que a cada relacionamento no DER corresponde uma “tabela de relacionamento” no DED, 
foram criadas seis novas tabelas de relacionamento: i) categoria x fases do trabalho; ii) 
categoria x classe de conhecimento; iii) categoria x hierarquia; iv) escolaridade x área; v) 
características x classe de características; vi) conhecimento x classe de conhecimento. 
4 Validando o modelo: a coleta de dados 
Buscando-se validar o modelo proposto (conceitual e físico), procedeu-se a uma 
coleta de dados extensa que subsidiasse de fato a análise das mutações nas demandas de 
qualificação de recursos humanos no Rio de Janeiro na área de TI. 
O jornal selecionado para coleta de anúncios foi o Globo, por atender as seguintes 
características: i) ser de grande circulação no estado do Rio de Janeiro; ii) forte utilização 
para as pessoas que buscam emprego, iii) forte utilização por empresas e instituições que 
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ofertam emprego; iv) disponibilidade no acervo armazenado na Biblioteca Nacional para 
que sejam consultados; v) existência de acervo em microfilmagem na sede da empresa. 
O período definido para a coleta foi de trinta anos, iniciando-se em 1970ii. Esta 
data está relacionada com os primórdios da utilização da informática no Brasil, conforme 
apontado por Paccitti (2000). 
Após consulta a exemplares de diferentes datas e anos, verificou-se que a maior 
concentração de anúncios ocorria num dia específico do fim de semana, sendo o sábado 
nos anos 70 e o domingo a partir dos anos 80. Assim, definiu-se a coleta de anúncios 
publicados somente nesses dias da semana. 
Finalmente, considerando-se o volume de dados existente, definiu-se corte de três 
em três anos nas décadas de 70 e 80 e de dois anos nos anos 90. A razão para o 
encurtamento do intervalo de coleta nos anos 90 é a intensificação das transformações 
tecnológicas na área de TI. Considerou-se, pois, que o corte de três em três anos poderia 
representar perda de informação quanto as transformações ocorridas no mercado de 
trabalho. 
5 Considerações finais 
A partir do cruzamento e análise dos dados coletados para validação do modelo 
proposto é possível verificar quais são as categorias profissionais demandas no mercado do 
Rio de Janeiro ao longo de trinta anos bem como as qualificações demandadas de tais 
categorias. 
As informações extraídas serão um retrato da demanda por profissionais na área 
de tecnologia de informação no Estado do Rio de Janeiro. A partir das mesmas, pode-se 
definir políticas de formação de recursos humanos com base em dados consistentes, 
definindo assim a importância da existências deste tipo de ferramenta. 
Tais levantamentos dariam subsídios ao estado para definir um conjunto de 
estratégias nas diferentes áreas de atuação, para obter seu desenvolvimento econômico e 
social. Isto é particularmente importante dada a vocação do estado do Rio de Janeiro na 
formação de recursos humanos em tecnologia de informação (concentração de cursos de 
nível superior e de níveis técnicos), e no desenvolvimento de software em centros 
universitários e em empresas, sendo também um centro do programa Softex. 
Finalmente, o desenvolvimento desta ferramenta mostrou a possibilidade de 
continuidade, particularmente no que diz respeito ao tratamento estatístico dos dados e da 
possibilidade de desenvolver-se uma ferramenta mais genérica e flexível para 
acompanhamento do mercado de trabalho de qualquer área a partir de anúncios de jornal. 
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ii A coleta de dados foi feita pelo mestrando Jayme Marinho, da linha de pesquisa Informática e 
Sociedade da UFRJ (COPPE / Programa de Engenharia de Sistemas e Computação) e Viviane Souza.