Success Factors of the Use of Big Data for Talent Acquisition and Selection

Authors

  • André Luís Zoanon de Carvalho FATEC Zona Leste
  • Bruna de Jesus Chagas FATEC Zona Leste
  • Isabelle de Souza Gouveia FATEC Zona Leste
  • Lucas Bughi Duarte FATEC Zona Leste
  • Matheus Rodrigues Santos FATEC Zona Leste
  • José Carlos Hoelz FATEC Zona Leste

DOI:

https://doi.org/10.5281/zenodo.13323959

Keywords:

Big Data, Capture and Selection, Organization, Technology

Abstract

The digital revolution has shaped organizational management, and the Human Resources sector is also undergoing significant changes, giving rise to HR 4.0, which operates in a more strategic and competitive manner. This article aims to deepen the understanding of the technological advancement of Big Data in the specific context of talent acquisition and selection. To provide a practical and updated analysis, interviews were conducted with Human Resources professionals, employing a semi-structured script, in conjunction with the use of academic research to acquire the necessary data. This approach not only allows for the exploration of the market in a general context and the perceptions and experiences of the interviewees but also helps understand how organizations are adapting to and benefiting from this new technology. In addition to the conceptualization of Big Data based on expert research, the fundamentals of talent acquisition and selection were discussed, encompassing internal, external, and mixed recruitment. The success factors of Big Data utilization were also investigated, and through a practical approach, it was shown how this technology is used for strategic talent capture and selection, emphasizing its role in data analysis and organization, resulting in an improvement in decision-making.

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Published

2024-08-24

How to Cite

Carvalho , A. L. Z. de, Chagas , B. de J., Gouveia , I. de S., Duarte , L. B., Santos , M. R., & Hoelz , J. C. (2024). Success Factors of the Use of Big Data for Talent Acquisition and Selection. Journal of the Management and Technology Meeting, 1(07), e301. https://doi.org/10.5281/zenodo.13323959

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