Durante la última década, hemos visto a los profesionales de recursos humanos de todo el mundo comenzar a reconocer la importancia de la analítica de personas (People Analytics) como algo fundamental para el futuro de los recursos humanos.
Impulsadas por la adopción generalizada de servicios en la nube dentro de RR.HH., las empresas están comenzando a invertir fuertemente en programas, plataformas y herramientas que aprovechan los datos para todos los aspectos de planificación de la fuerza laboral, gestión del talento y mejora operativa.
¿Qué es el People Analytics?
People Analytics, también conocido como Workforce Analytics, es un enfoque sistemático y científico en el que los datos de personas disponibles (tanto cualitativos como cuantitativos) se procesan para resolver / comprender diversas consultas comerciales relacionadas con los recursos humanos en su conjunto.
Se necesitan técnicas estadísticas astutas y algoritmos de aprendizaje automático para responder las consultas comerciales más difíciles de la manera más eficaz y sin esfuerzo. Este enfoque extraerá varias ideas e historias que se pueden utilizar en la toma de decisiones, formular estrategias y metas futuras para las organizaciones.
El enfoque de People Analytics es más un “Bundle” o “Packaging” de forma elemental, que consta de varios pasos iterativos que implican metodologías bien definidas para generar perspicacia empresarial.
Importancia
Un entorno empresarial volátil y en constante cambio ha creado una necesidad urgente de mejores decisiones de personas en todas partes. Para tener un verdadero éxito, debe poder interrogar sus datos para determinar la causa raíz de los problemas, aplicar las intervenciones adecuadas y anticipar desarrollos futuros basados en evidencia sólida.
Este proceso está en el corazón de las estrategias efectivas de análisis de personas. El poder de la analítica de personas en la toma de decisiones diaria es innegable: según DDI , las organizaciones que se destacan en la analítica de personas tienen 3,1 veces más probabilidades de superar a sus pares.
Muchas métricas comunes de RR.HH. no aportan valor estratégico a la empresa. A menudo no ayudan a RR.HH. a articular lo que se necesita para cumplir con un objetivo o necesidad empresarial. No revelan cómo la falta de personal afectará las metas de ingresos o las puntuaciones netas de los promotores.
Con el análisis de personas, puede captar la atención de su director ejecutivo profundizando en las métricas estratégicas de recursos humanos , como:
- Ingresos por empleado.
- Mejora de la calidad de contratación.
- Rotación de desempeño en trabajos clave.
- Ingresos perdidos debido a días de puestos vacantes .
- Efectividad de RRHH.
- Tasa de fracaso de nuevas contrataciones.
- Contrataciones de diversidad en posiciones de impacto en el cliente
Enfoque
Este es el ecosistema típico del enfoque de People Analytics
1.- Alcance
Comprender el problema / estudio empresarial y su repercusión existente es un paso preliminar. En general, todos los aspectos se definen / discuten / debaten junto con el resultado probabilístico deseado requerido. Por lo general, ocurre a nivel ejecutivo entre las partes interesadas y los expertos en la materia.
2.- Planificación
Más adelante en la línea … los objetivos están muy bien definidos aquí con respecto a la descripción del alcance, la logística requerida a ser utilizada en términos de recursos, metodologías, herramientas, SLA, etc. La intención está claramente definida junto con la entrega estimada líneas de tiempo.
3.- Modelo de arquitectura de datos
Los datos son el esqueleto de este estudio. Comprender el esquema existente es la clave junto con ejemplificar el modelo de arquitectura de datos deseado.
Se están realizando auditorías de datos repetitivas para medir la disponibilidad, calidad, cordura, accesibilidad, precisión y sensibilidad. Y los datos estructurados adicionales necesarios deben recopilarse sobre los resultados de la auditoría de datos antes de continuar para evitar desacuerdos y anomalías.
4.- Diagrama de flujo de proceso (PFD)
Aquí se realiza la conexión de los nodos según el modelo de arquitectura de datos. Esto ilustra la hoja de ruta del estudio y caracteriza todas las posibles críticas a lo largo del camino. Por lo general, un PFD debe discutirse con las partes interesadas para conocer sus aportes antes de continuar con el siguiente paso. Aquí puede volver a cambiar el alcance del proyecto y volver a estimar los plazos si es necesario.
5.- Análisis y procesamiento de datos
Esta es una parte interesante y divertida del estudio donde los datos reales se analizan y procesan según la hoja de ruta definida en PFD. Las técnicas estadísticas y los algoritmos de aprendizaje automático se utilizan de forma iterativa para obtener los resultados deseados que coinciden con el alcance definido del estudio.
6.- Extracción de conocimientos
Esta es la parte intuitiva del proyecto donde se estudian los resultados para extraer conocimientos. Es necesario tener un excelente conocimiento comercial y técnico para exhibir esta parte. El resultado es principalmente en lenguaje técnico y experiencia para convertir el mismo en resultados comerciales en forma de historias.
7.- Análisis de impacto y recomendaciones
Este es el último paso formal en el enfoque en el que se analiza el impacto mediante varios estudios de hipótesis y se hacen recomendaciones con las partes interesadas. Hay que definir los aspectos positivos y negativos del estudio para evitar consecuencias. Las recomendaciones generalmente se hacen sobre la base de las evidencias recopiladas y las ideas impulsadas en forma de informe, visualización.
