Gestión Humana

Data Analytics para Recursos Humanos ¿Cómo implementarlo?

Hacer que tu organización crezca y sea líder en un mercado competitivo implica tomar decisiones decisivas dentro de ella. Descubre el rol del Data Analytics en Recursos Humanos aquí.


Las decisiones mal tomadas en Recursos Humanos pueden llegar incluso a desestabilizar una organización. El rol de la data y su manejo son imprescindibles en la gestión del talento humano y para el futuro de la organización. Por esta razón en este artículo hablaremos de cómo puedes aplicar data analytics.

El HR Analytics en Recursos Humanos

El HR Analytics es un enfoque basado en datos para el análisis y toma de decisiones acerca de la gestión de personas en la organización. A través del People Analytics, las organizaciones buscan ser más data-driven al implementar sus procesos de gestión de personas de forma más analítica.

¿Cuál es el objetivo de implementar People Analytics?

People Analytics es el método de investigación por el cual se busca extraer información para estudiar a los colaboradores que conforman la organización. Un análisis efectivo e inteligente puede mostrar conclusiones objetivas, válidas y fiables.

Una gran función es lograr predecir el escenario de la empresa en el futuro, y poder prevenir con decisiones que ayudarán a ahorrar tiempo y dinero. Algo que debe quedar claro es que no se trata de una herramienta que nos brinda datos valiosos, también necesita de técnicas de investigación significativas.

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¿Qué es Data Analytics?

Lo podemos entender como una serie de procesos que nos permiten tener información a través de la identificación e interpretación de patrones en la base de datos. El resultado se presenta de forma gráfica y dinámica, pero se debe tener en cuenta los siguientes pasos:

1. Definir qué se medirá y/o analizará.
2. Recopilar y extraer datos.
3. Organizar y analizar los datos extraídos.
4. Interpretar los resultados.
5. Saber cómo vamos a utilizar los resultados.

El último paso se caracteriza por ser la pieza clave ya que significa que debemos segmentar los resultados y rescatar el valor en ellos. Dependiendo de la información que tengamos pueden estar relacionados con:

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El rol del big data dentro de Recursos Humanos

People Analytics desarrolla su estrategia en dos conceptos, el Big Data y Business Intelligence. Ambos toman presencia en el análisis y filtración de datos a la hora de trabajar.

Cuando hablamos del Big Data, se refleja en nuestra mente enormes cantidades de data compleja y variada donde tenemos que rescatar un sentido valioso. Es por ello que el Business Intelligence se encarga de filtrar dicha información para que nos sea útil y aporte valor en la toma de decisiones.

¿Qué es el Big Data Analytics?

El Big Data Analytics se desempeña como una nueva tecnología aplicada para analizar datos estructurados y no estructurados que son recogidos, organizados e interpretados por software. Este proceso extrae información útil para la toma de decisiones y para generar ideas sobre tendencias del mercado y comportamiento de los colaboradores.

Ventajas para la organización al implementar HR Analytics

Al implementar HR Analytics en la organización, se generan múltiples beneficios:

  1. Medición del desempeño

    Hacer un seguimiento continuo de las métricas clave pueden ofrecer información valiosa sobre el rendimiento de los procesos de talento relevantes para la organización.
  2. Reducción de tiempos de procesos

    Según Krowdy (2020), la duración promedio de los procesos de reclutamiento y selección está entre 30 a 45 días. A través de la analítica avanzada, estos tiempos pueden reducirse, ya que se automatiza la toma de decisiones usando los modelos de People Analytics.

  3. Mejor experiencia del colaborador

    Cada persona es distinta y encontrar incentivos cada vez más personalizados es una tarea ardua para los líderes de gestión de personas. Es por ello que los modelos de People Analytics pueden ayudar a identificar de forma más eficiente qué es lo que motiva al personal.

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Modelos de People Analytics

En general, existen dos tipos de modelos de machine learning: supervisados y no supervisados. En People Analytics es más común el uso de modelos supervisados, los cuales tienen un target definido (una variable dependiente que se busca predecir a partir de variables independientes). (McKeown, 2018).

A continuación, se muestran algunos ejemplos de modelos predictivos usados en la gestión de personas:

  1. Incremento de retención

    Una métrica clave para la mayoría de las organizaciones es la retención de trabajadores o la reducción de la rotación, y en particular la de personas de muy alto rendimiento. Por ejemplo, a través de un modelo predictivo en el que un gerente pudiera ver los efectos futuros de cambiar el salario o la posición de un colaborador sería muy útil para evaluar el beneficio-costo de realizar esa inversión y así fortalecer la retención.

  2. Contratación de empleados a largo plazo

    Un proceso de selección exitoso finaliza con la elección del mejor candidato posible, con la mayor probabilidad que sea bueno a largo plazo. Por ello, haciendo uso de modelos analíticos que permitan predecir esta probabilidad, se puede tomar mejores decisiones en los procesos de selección de personal y así generar mejores resultados para la organización.

Una nueva técnica en la toma de decisiones

People Analytics fue creado y se desempeña teniendo como foco al colaborador. El principal problema en Recursos Humanos era la forma en que se tomaban las decisiones en un principio, responder ante la intuición.

Las operaciones estadísticas y gráficos toman relevancia cuando la organización desea captar nuevos talentos, establecer un buen ambiente laboral, reducir la tasa de rotación y elevar el desempeño de los colaboradores. Los datos son un sustento para tomar decisiones en base a situaciones y escenarios actuales y futuros.

Mira: #ContinuaTrends | Transformación del área de Recursos Humanos hacia el manejo de datos 👩‍💻📈

¿Cómo implementar People Analytics?

Para poder implementar correctamente los modelos de People Analytics, se debe tener en consideración tres ingredientes principales: datos estructurados, capacidades analíticas y experimentación. (Ledet, McNulty, Morales, & Shandell, 2020).

  1. Datos estructurados (Big Data)
    En los procesos de gestión de personas, suelen usarse muchos datos de los postulantes, como su edad, nivel educacional, años de experiencia, sectores donde ha laborado, etc. Sin embargo, no se suele guardar toda esta información y suele ser descartada una vez el proceso ha finalizado. Es necesario establecer procesos de captura de información de forma recurrente y estructurada que permita generar variables relevantes para que puedan ser usadas en la construcción de los modelos analíticos.
  2. Capacidades analíticas (Data Science)

    Es fundamental contar con un equipo con conocimientos técnicos en ciencia de datos que tengan la capacidad de traducir ese conocimiento en valor para la organización. Debido a que el desarrollo del People Analytics es aún incipiente en el Perú, lo más recomendable es tratar de capacitar al personal para que aprendan nuevas habilidades y se desarrollen de forma continua.
  3. Experimentación (A/B testing)

    Para poder implementar los modelos de People Analytics, la organización debe tener capacidad de generar experimentos A/B testing con el objetivo de medir el valor de los modelos construidos. De esta manera se podrá conocer el incremento diferencial que se está generando y se podrá tomar decisiones de implementación basados en data y no en supuestos.

¿Cuál es el perfil del profesional de People Analytics?

No hay un perfil único, puede ser diverso, desde comunicadores, psicólogos o hasta ingenieros estadísticos. Sin embargo, es necesario que tengan algunas habilidades clave para tener un desarrollo más amplio en el área.

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El futuro de la gestión del talento humano

A través del People Analytics, las organizaciones pueden generar valor al mejorar sus procesos de gestión de personas, haciéndolos cada vez más eficientes y eficaces debido a la automatización en la toma de decisiones. Con ello, se pueden obtener mejores resultados a largo plazo y así generar una ventaja competitiva sostenible que posicione a la empresa como un referente en el mercado.

Si bien en el Perú la aplicación de People Analytics aún no se encuentra establecida, existen programas de especialización donde los profesionales pueden dar el primer paso. En Continua queremos que la actualización se encuentre presente en cada proyecto y decisión tomada en la organización.

Nuestro curso de People Analytics, está centrado principalmente en la gestión del talento humano. Al tomar el curso lograrás tener la capacidad de proponer una gestión de analítica que decantará en la construcción de modelos y podrás anticiparse (oportunidades) a la solución de problemas en Recursos Humanos.

Nueva llamada a la acción

(1) Krowdy. (2020). ¿Qué es Reclutamiento Digital? Obtenido de https://blog.krowdy.com/que-es-reclutamiento-digital
(2) KLedet, E., McNulty, K., Morales, D., & Shandell, M. (2020). How to be great at people analytics. Obtenido de Mckinsey & Company: https://www.mckinsey.com/business-functions/people-and-organizational-performance/our-insights/how-to-be-great-at-people-analytics
(3) McKeown, T. (2018). The Top Five Predictive Models For People Analytics. Obtenido de Forbes Technology Council: https://www.forbes.com/sites/forbestechcouncil/2018/08/27/the-top-five-predictive-models-for-people-analytics/?sh=4f6f03894573 

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