Publicação:
Análise da maturidade em gestão de projetos e previsão de desempenho operacional em uma startup de tecnologia

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dc.contributor.advisor1Bueno, Janaína Maria
dc.contributor.advisor1Latteshttp://lattes.cnpq.br/9091229487265299pt_BR
dc.contributor.referee1Lima, Maria Adriana Vidigal de
dc.contributor.referee1Latteshttp://lattes.cnpq.br/0532686872124118pt_BR
dc.contributor.referee2Dorça, Fabiano Azevedo
dc.contributor.referee2Latteshttp://lattes.cnpq.br/3944579737930998pt_BR
dc.creatorSousa, Fabiana Brasil Alves de
dc.date.accessioned2026-09-16T19:06:38Z
dc.date.available2026-09-16T19:06:38Z
dc.date.issued2026-07-31
dc.description.degreenameTrabalho de Conclusão de Curso (Graduação)pt_BR
dc.description.resumoNo contexto da Tecnologia da Informação (TI), a adoção de práticas consolidadas de gerenciamento de projetos tornou-se cada vez mais importante em razão do aumento da complexidade dos projetos e da necessidade de adaptação rápida às constantes mudan ças do mercado. Da mesma forma, o uso de métricas e indicadores operacionais como suporte à tomada de decisão estratégica tem ganhado destaque em organizações orienta das por dados, especialmente em startups de alto crescimento, onde processos ainda em consolidação convivem com operações em larga escala. Nesse contexto, este trabalho tem como objetivo analisar a maturidade em gestão de projetos de uma startup brasileira dos setores de logística e tecnologia, buscando compreender como métricas operacionais e mo delos preditivos podem contribuir para o desempenho organizacional e para a tomada de decisões estratégicas. Para isso, foi adotada uma abordagem qualitativa com apoio quan titativo, utilizando pesquisa documental e observação participante na coleta de dados, além da aplicação dos modelos de maturidade OPM3 e Prado-MMGP para o diagnóstico organizacional. Os dados operacionais foram tratados com o auxílio da linguagem Python e de bibliotecas voltadas à análise de dados e à modelagem preditiva. Como principais resultados, verificou-se que a organização se encontra em transição entre os níveis 2 (Co nhecido) e 3 (Padronizado) do modelo Prado-MMGP. Além disso, foram identificados sete indicadores operacionais já utilizados pela empresa, propostos cinco indicadores comple mentares e desenvolvido um modelo preditivo de churn baseado em regressão logística, com potencial para apoiar ações mais proativas na retenção de clientes.pt_BR
dc.identifier.citationSOUSA, Fabiana Brasil Alves de. Análise da maturidade em gestão de projetos e previsão de desempenho operacional em uma startup de tecnologia. 2026. 36 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Ciência da Computação) – Universidade Federal de Uberlândia, Uberlândia, 2026.pt_BR
dc.identifier.urihttps://repositorio.ufu.br/handle/123456789/50299
dc.language.isopt_BRpt_BR
dc.orcid.putcode226990089
dc.publisherUniversidade Federal de Uberlândiapt_BR
dc.publisher.countryBrasilpt_BR
dc.publisher.courseCiência da Computaçãopt_BR
dc.rightsAcesso Abertopt_BR
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/us/*
dc.sizeorduration36pt_BR
dc.subjectMaturidade organizacionalpt_BR
dc.subjectGestão de projetospt_BR
dc.subjectTecnologia da informaçãopt_BR
dc.subjectAvaliação de desempenhopt_BR
dc.subjectAnálise de dadospt_BR
dc.subject.cnpqCNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAOpt_BR
dc.titleAnálise da maturidade em gestão de projetos e previsão de desempenho operacional em uma startup de tecnologiapt_BR
dc.typeTrabalho de Conclusão de Cursopt_BR
dspace.entity.typePublication

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TCC = Trabalho de Conclusão de Curso
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