Dashboard de RH de Turnover

Estudo de caso de Recursos Humanos (RH) com foco em conceitos de People Analytics e KPIs, destacando o Turnover

Em um cenário orientado por dados, o Recursos Humanos assume um papel cada vez mais estratégico, e o turnover se destaca como um dos principais indicadores para entender a dinâmica da força de trabalho e os desafios de retenção.

Este business case foi desenvolvido com foco em People Analytics, utilizando um dashboard em Power BI para consolidar informações de admissões, desligamentos e colaboradores ativos. O objetivo foi transformar dados em insights acionáveis, permitindo uma leitura clara da evolução do quadro de funcionários e dos fatores que influenciam a rotatividade.

A análise revela um cenário de crescimento consistente, impulsionado por contratações ao longo dos anos, mas acompanhado por um aumento recente nos desligamentos. Esse movimento se torna mais crítico ao identificar que grande parte das saídas ocorre por iniciativa dos próprios colaboradores, indicando possíveis fragilidades no clima organizacional, nas oportunidades de crescimento ou na liderança.

Ao aprofundar a análise, observa-se que o turnover se concentra em determinados perfis e áreas, especialmente em setores técnicos. Isso reforça a importância de segmentar os dados para identificar padrões e agir de forma mais precisa, em vez de depender apenas de indicadores gerais.

Além do impacto cultural, o turnover também gera custos relevantes, como recrutamento, treinamento e perda de produtividade, tornando sua gestão essencial para a eficiência do negócio.

Com o apoio de um dashboard interativo, torna-se possível acompanhar esses indicadores em tempo real e atuar de forma proativa, antecipando riscos e apoiando decisões mais estratégicas.

Em resumo, a análise de turnover permite ir além dos números, oferecendo uma visão clara sobre comportamentos, riscos e oportunidades, e posicionando o RH como um agente-chave na geração de valor para a organização.

Sobre os Dados

O dashboard é construído sobre um modelo de dados estruturado com 4 tabelas, projetado para garantir escalabilidade e performance analítica. No centro está a tabela fato, fRegistrations, que contém todo o histórico de eventos dos colaboradores, como admissões e desligamentos ao longo do tempo. Essa é a principal fonte para todos os cálculos e insights.

Apoiando essa tabela central, o modelo inclui uma dimensão de data (dCalendar), que permite análises temporais consistentes, uma tabela de medidas (tMeasures) onde são definidas as principais métricas de negócio, e tabelas de parâmetros, que possibilitam interações dinâmicas no dashboard, como alternar KPIs ou segmentar os dados.

Os dados têm origem em arquivos Excel, que são tratados e estruturados antes de serem utilizados no modelo. Essa transformação é realizada no Power Query utilizando a linguagem M, responsável por extrair, limpar e organizar os dados em um formato confiável. Após essa etapa, o DAX (Data Analysis Expressions) é utilizado para criar medidas calculadas, transformando dados brutos em KPIs relevantes como turnover, headcount e bad hires.

Todo o modelo segue o padrão de star schema (modelo estrela), uma abordagem amplamente utilizada em analytics, onde uma tabela fato central se conecta a tabelas auxiliares que fornecem contexto. Essa estrutura melhora a performance, simplifica os relacionamentos e torna o modelo mais intuitivo, permitindo análises eficientes e flexíveis dentro do dashboard.

Processo de Construção do Design

Projetar um dashboard de BI vai muito além de apenas posicionar gráficos — trata-se de criar uma experiência clara, intuitiva e visualmente consistente, que ajude os usuários a entender os dados mais rapidamente e tomar melhores decisões.

Durante o desenvolvimento deste projeto, o foco não foi apenas no modelo de dados e nos KPIs, mas também na construção de uma base sólida de UI (User Interface) e UX (User Experience). Como muitos profissionais de BI, enfrentei desafios comuns ao longo do processo, como definir uma paleta de cores harmônica, escolher tipografias consistentes, criar elementos visuais e estruturar um layout que realmente favorecesse a usabilidade.

Para superar esses desafios, utilizei o Figma como principal ferramenta de design, criando e prototipando a interface antes de levá-la para o Power BI. Isso permitiu testar hierarquia visual, alinhamentos e consistência entre elementos — desde espaçamentos até cores e tipografia — evitando retrabalho e acelerando o desenvolvimento com uma direção clara.

Como fonte de inspiração, explorei plataformas como o Behance, que se tornou uma das minhas principais referências para ideias de design. Ao invés de focar apenas em dashboards, busquei referências em produtos digitais diversos para entender melhor a aplicação de princípios de UI/UX, organização da informação e construção de composições visuais mais atrativas.

Combinando o Figma para prototipação e o Behance como fonte de inspiração, foi possível criar um layout que equilibra estética e funcionalidade — garantindo que o dashboard seja não apenas visualmente atrativo, mas também fácil de navegar, interpretar e interagir.

No fim, o objetivo foi simples: transformar dados em uma experiência clara e intuitiva, reforçando que um bom design é parte essencial de um storytelling de dados eficaz.

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