Agendador para profissionais liberais: combate ao desemprego e aumento de renda durante a crise de Covid-19

Abstract

A pandemia de COVID-19 causou problemas além dos sanitários, afetando diretamente a economia e aumentando o número de pessoas que perderam seus empregos e rendas fixas, sejam trabalhadores formais ou informais. Os trabalhadores que mais sofreram com o desemprego repentino foram os profissionais liberais e autônomos, dois tipos de trabalho que possuem menos garantias pela lei brasileira. Este artigo apresenta um modelo de dados criado a partir da análise de requisitos gerais e específicos, que pode ser usado por um software web ou aplicativo, que facilite a comunicação entre empregadores e prestadores de serviço, de forma segura e transparente, garantindo maior segurança nas relações de trabalho e controle centralizado de dados contratuais. Conclui-se com este trabalho que o modelo de dados criado mostrou-se útil para atender a um contexto contratual confiável e seguro, que obedece às regras estabelecidas pela LGPD, atendendo aos requisitos transacionais para uma futura aplicação.The COVID-19 pandemic has caused problems beyond sanitation, affecting directly the economy and increasing the number of people who lost their jobs and fixed incomes, whether formal or informal workers. The workers who suffered most from sudden unemployment were liberal professionals and self-employed, two types of work that have fewer guarantees under Brazilian law. This article presents a data model created from the requirements analysis general and specific, which can be used by web or application software, which facilitate communication between employers and service providers in a secure way and transparent, ensuring greater security in working relationships and control centralized contract data. It is concluded with this work that the model of created data proved to be useful to meet a reliable and secure contractual context, that complies with the rules established by the LGPD, meeting the requirements transactional data for a future application.