Etapa 1 — Discovery e Pesquisa
1.1 Definição do Problema
Durante a etapa inicial de discovery, foi identificado um cenário recorrente:
- Profissionais pretos e pardos possuem menor visibilidade no mercado;
- Muitas empresas possuem dificuldade em localizar talentos diversos;
- Não existia uma plataforma simples e acessível baseada em dados;
- Havia necessidade de proteger dados sensíveis dos inscritos.
A partir disso, foi definido o desafio principal:
Como criar um banco de talentos inclusivo, seguro e orientado por dados para aumentar oportunidades profissionais para pessoas negras?
Etapa 2 — Coleta de Dados com Google Forms
A coleta foi realizada através do Google Forms, garantindo facilidade de acesso via celular e computador.
Campos utilizados na pesquisa
Foram coletadas informações como:
- Nome;
- Faixa etária;
- Estado;
- Escolaridade;
- Profissão;
- Área de atuação;
- Situação empregatícia;
- Gênero;
- PCD;
- Experiências de discriminação racial;
- Links profissionais;
- Pequena biografia profissional;
- Cidade aproximada;
- Consentimento LGPD.
- entre outros…
Privacidade e Segurança dos Dados
Uma das decisões mais importantes do projeto foi a implementação de mecanismos de privacidade.
Geolocalização Aproximada
Ao invés de utilizar latitude e longitude exatas:
- Foi utilizada uma localização aproximada;
- Os pontos no mapa representam regiões e não endereços reais;
- Isso impede rastreamento individual;
- Reduz riscos relacionados à exposição de usuários.
Proteção dos Dados Sensíveis
Também foram aplicadas práticas como:
- Remoção de dados pessoais críticos;
- Não utilização de CPF, endereço ou telefone público;
- Limitação de acesso aos dados brutos;
- Uso de visualizações agregadas.
O projeto prioriza inclusão sem comprometer a segurança digital dos participantes.
Etapa 3 — Tratamento e Preparação dos Dados
Após a coleta via Google Forms, os dados passaram por um processo completo de tratamento.
Principais tratamentos realizados
Padronização textual
- Conversão de letras maiúsculas/minúsculas;
- Correção de acentuação;
- Remoção de caracteres especiais;
- Normalização de nomes de estados e cidades.
Tratamento de valores nulos
- Substituição de campos vazios;
- Identificação de inconsistências;
- Criação de categorias “Não informado”.
Tratamento de geolocalização
- Conversão de cidades em coordenadas aproximadas;
- Clusterização regional;
- Ocultação de localização exata.
Validação de dados
- Remoção de duplicidades;
- Validação de idade;
- Verificação de escolaridade;
- Consistência entre profissão e área.
Etapa 4 — Estratégia de Data-Driven Design
Toda a construção visual da plataforma foi guiada por princípios de Data-Driven Design, onde:
- Os dados orientam decisões visuais;
- A interface facilita interpretação rápida;
- O usuário compreende tendências sem esforço cognitivo elevado.
Etapa 5 — Decisão das Cores e Identidade Visual
A identidade visual foi construída estrategicamente para reforçar:
- Inclusão;
- Contraste;
- Legibilidade;
- Representatividade;
- Modernidade.
Paleta principal
Preto
Utilizado para:
- Contraste;
- Elegância;
- Hierarquia visual;
- Destaque de métricas.
Representa:
Força, resistência e identidade cultural.
Cinza
Utilizado em:
- Backgrounds;
- Áreas secundárias;
- Separação visual.
Objetivo:
- Reduzir fadiga visual;
- Melhorar foco nos dados.
Roxo
Aplicado em:
- Links;
- Destaques;
- Elementos interativos.
Objetivo:
- Criar modernidade;
- Reforçar inovação e tecnologia.
Branco
Responsável pela:
- Leitura;
- Respiro visual;
- Acessibilidade.
Etapa 6 — Uso de Geolocalização no Looker Studio
Os mapas foram utilizados para:
- Identificar concentração regional de talentos;
- Entender distribuição geográfica;
- Detectar oportunidades de expansão.
Decisão Técnica
Foi utilizada:
- Geolocalização aproximada por cidade/região
e não: - Coordenadas individuais.
Isso garante:
Segurança Anonimização Conformidade com LGPD Proteção contra rastreamento
Etapa 7 — Métricas Utilizadas
O dashboard foi estruturado com indicadores estratégicos.
Métricas principais
Total de pessoas cadastradas
Permite acompanhar crescimento da plataforma.
Taxa de desemprego
Indicador importante para:
- políticas públicas;
- inclusão;
- empregabilidade.
Distribuição racial
Comparativo entre:
- Pretos(as);
- Pardos(as).
Indicadores de discriminação
Mostra quantos participantes:
- sofreram discriminação racial;
- sofreram discriminação de gênero.
Essa métrica ajuda a evidenciar desigualdades estruturais no mercado.
Indicadores PCD
Permite visualizar inclusão interseccional.
Métricas preditivas
Foi aplicada uma:
- previsão linear baseada em dados históricos.
Objetivo:
- estimar tendências futuras de empregabilidade;
- apoiar tomadas de decisão estratégicas.
Etapa 8 — Desenvolvimento da Interface no Looker Studio
A interface foi projetada visando:
- Simplicidade;
- Navegação intuitiva;
- Alta legibilidade;
- Fácil interpretação dos dados.
Estrutura da Interface
Sidebar de filtros
Permite filtrar:
- profissão;
- idade;
- escolaridade;
- estado;
- nome.
Objetivo:
Facilitar recrutamento e busca inteligente de talentos.
Mapa interativo
Mostra:
- distribuição regional;
- concentração aproximada de profissionais.
Cards de indicadores
Exibem:
- quantidade de inscritos;
- desemprego;
- PCD;
- indicadores raciais.
Área de perfil profissional
Apresenta:
- foto;
- mini biografia;
- profissão;
- links úteis.
Objetivo:
Humanizar os dados e aproximar recrutadores dos talentos.
Gráficos temporais
Utilizados para:
- análise histórica;
- comparação;
- previsão de tendências.
Etapa 9 — Acessibilidade e UX
O projeto também considerou princípios de:
- UX Design;
- Design Inclusivo;
- Acessibilidade digital.
Boas práticas aplicadas
- Alto contraste;
- Tipografia legível;
- Navegação simplificada;
- Redução de poluição visual;
- Organização hierárquica da informação.
Resultados Esperados
O Banco de Talentos Futuro Black busca:
Aumentar visibilidade de profissionais negros Facilitar contratação inclusiva Gerar inteligência de mercado Produzir indicadores sociais relevantes Apoiar diversidade corporativa Utilizar dados de forma ética e segura