Automação e engenharia de dados para a análise das disparidades salariais de gênero no mercado de trabalho brasileiro: um estudo de 2012 a 2021

Abstract

Este trabalho teve como objetivo a utilização de softwares para automatizar os processos de extração e análise de dados públicos fornecidos pelo Ministério do Trabalho. O foco principal do projeto é sintetizar informações sobre o mercado de trabalho brasileiro nos últimos 10 anos e observar as discrepâncias salariais por gênero, tipo de ocupação e sua evolução ao longo do tempo. No desenvolvimento deste trabalho, foi empregada a linguagem Python e suas bibliotecas de análise e obtenção de dados, juntamente com o PostgreSQL para o armazenamento das informações obtidas. Além disso, utilizou-se o Power BI para a visualização e análise dos dados. A implementação dessas ferramentas permitiu a criação de um sistema de monitoramento de dados empregatícios com atualização automática, possibilitando a identificação de diferenças salariais entre municípios, estados, sexos e ocupações ao longo dos anos. Dessa forma, as ferramentas utilizadas forneceram uma solução eficiente para a análise de dados públicos do Ministério do Trabalho, permitindo a obtenção de conclusões relevantes sobre as discrepâncias salariais no mercado de trabalho brasileiro.

This work aimed to utilize software to automate the processes of extracting and analyzing open data provided by the Ministry of Labor. The main focus of the project is to synthesize information about the Brazilian labor market over the past 10 years and observe pay gaps related to gender and occupation as well as their evolution over time. This work used Python language and its data analysis and retrieval libraries along with PostgreSQL to store the collected information. Furthermore, Power BI was used for data visualization and analysis. The use of these tools allowed the creation of a data monitoring system for employment database with automatic updates, enabling the identification of wage differences between cities, states, genders, and occupations over the years. Thus, the tools used in this work provided an efficient solution for analyzing open available data provided by the Ministry of Labor, allowing important analysis the related to pay gaps in the Brazilian labor market.