Uso de Análise de Correspondência Simples para examinar as práticas de gestão de projetos em data science

Autores

DOI:

https://doi.org/10.32888/cge.v12i3.65048

Resumo

Muitos projetos em ciência de dados enfrentam dificuldades, frequentemente devido à falta de atenção nas fases decisórias ou à ausência de uma metodologia estruturada para sua execução. A adoção de metodologias de gestão de projetos pode ser uma solução para os desafios que as organizações encontram na administração de iniciativas nesse setor. Este estudo teve como objetivo aplicar a Análise de Correspondência Simples, utilizando um algoritmo desenvolvido em R, para explorar a relação entre práticas de gestão de projetos em ciência de dados e seus principais benefícios. Como resultado, foram identificadas associações entre benefícios e práticas de gestão, alinhadas com a literatura existente, como: o cumprimento de prazos e a distribuição de tarefas nas equipes associados à metodologia Kanban; a satisfação do cliente relacionada às Metodologias Ágeis e Lean Manufacturing; e o engajamento da equipe e a obtenção de resultados eficazes vinculados ao SCRUM. Os achados deste estudo contribuem para fornecer diretrizes no processo de seleção e implementação de práticas de gestão de projetos pelas empresas, ao evidenciar e relacionar os principais benefícios dessas ferramentas no contexto da ciência de dados.

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Biografia do Autor

  • Gabriel Henrique Pereira Nascimento, Universidade Federal da Paraiba

    Especialista em Data Science 

  • Murilo Henrique Tank Fortunato, Pecege

    Professor orientador nos cursos de gestão de projetos e data science. Doutor em Agricultura.

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Publicado

2024-12-30

Edição

v. 12 n. 3 (2024)

Seção

Artigos Acadêmicos

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