Analítica avanzada en HR data: entiende mejor tu talento

La gestión de talento de nuestros tiempos pasa sí o sí por el análisis de datos, de acuerdo. Pero estamos en un momento en el que las organizaciones y empresas todavía no hemos aprendido a sacarle todo el jugo a los famosos HR data. Es cuestión de tiempo, desde luego, pero aquí el que llega antes, ya sabes…

¿Hasta dónde alcanzan tus people analytics? ¿Qué puedes llegar a saber? ¿Qué estrategias te permitiría adoptar ese conocimiento? En esta entrada te damos algunas ideas de casos de uso de analítica avanzada en recursos humanos y los tipos de datos sobre los que podrían fundamentarse.

¿Tenemos claros los conceptos?

Como muy bien explican desde Gartner, el análisis de datos podría entenderse como la transformación de datos en revelaciones con significado. Esto, que puede parecer casi una obviedad a estas alturas, no debe serlo tanto, porque seguimos encontrando mucha confusión al respecto. A ver si estamos de acuerdo:

  • Las organizaciones generan datos; son unidades de información de lo más variopinto (lo mismo el número de candidatos que responden a una oferta de trabajo que la percepción de gratitud de un empleado), y proceden de numerosas fuentes.
  • Las organizaciones analizan los datos; o sea, les hacen preguntas a los datos. Para eso los limpian, los ordenan, los mueven de acá para allá, les dan vueltas y más vueltas hasta obtener alguna respuesta reveladora a esa pregunta.
  • Las organizaciones toman decisiones; a partir de la analítica de datos, y teniendo presentes tanto el propósito como los objetivos de la organización y sus miembros, se pueden plantear estrategias para llegar a tal o cual meta, que se plasmarán en acciones concretas.

Análisis avanzados con HR data: algunas posibilidades

Si ya estamos de acuerdo en lo esencial, vamos con lo prometido: formas de analizar nuestros HR data de manera creativa para ir un poquito más allá de lo habitual. De forma siempre orientativa (para darte ideas), nunca exhaustiva (cada organización, su analítica).

Análisis de rotación de personal

Objetivo: reducir las tasas de rotación (empleados que abandonan la empresa respecto a los que se quedan en un periodo determinado).

Método: crear modelos para predecir el riesgo de salida de forma personalizada (por empleado, equipo, departamento, etc.) y tomar medidas para impedirlo.

Métricas: datos demográficos, resultados de rendimiento, datos de comportamiento, encuestas de sentimiento y satisfacción.

Análisis de adquisición de talento

Objetivo: encontrar, atraer y contratar el talento adecuado para nuestra organización, reduciendo sesgos.

Método: tras identificar las competencias o perfil que necesitamos y considerar si no podemos cubrir ese vacío internamente, crear la oferta de trabajo adecuada.

Métricas: marco de competencias, matriz de habilidades, evaluaciones de competencias,entrevistas cualitativas con empleados, perfil de talento.

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Análisis predictivo de salud

Objetivo: estimar con antelación posibles problemas de salud física y mental entre los empleados, tanto con impacto colectivo como individual, y plantear medidas preventivas.

Método: confrontar los patrones de conducta de los empleados con los parámetros de vida sana, y analizar el impacto de las condiciones de trabajo en la misma.

Métricas: físicas (horas de sueño, práctica deportiva, niveles de actividad, patrones de alimentación) y psicológicas (niveles de estrés, niveles de felicidad en el trabajo, percepción de adaptación del puesto de trabajo).

Análisis de clasificación para equipos

Objetivo: descubrir los factores significativos en el rendimiento de un equipo o crear equipos de alto rendimiento.

Método: hacer un análisis de clasificación de datos históricos para segregar datos por entidades o categorías y descubrir los hechos diferenciales.

Métricas: todos los HR data referidos a un equipo: tamaño, demografía de los miembros, número y duración de proyectos, clima laboral, encuestas de estilo de liderazgo…

Análisis de formación y desarrollo

Objetivo: crear planes a medida para optimizar la formación y desarrollo de empleados de acuerdo con su talento y preferencia, y con las necesidades de la organización.

Método: establecer un modelo de entrenamiento de acuerdo a los objetivos de carrera y el ritmo de aprendizaje del empleado (y ejecutar con tecnología adaptativa).

Métricas: matriz de habilidades, evaluación de competencias, estimaciones de necesidades futuras de la organización, índice de rendimiento, índice de satisfacción laboral.

Análisis de capacidad productiva

Objetivo: conocer las capacidades máximas de trabajo de empleados y equipos y establecer medidas para alcanzarlas.

Método: descubrir patrones de actividad (picos y valles) y relacionarlo con el rendimiento para programar tareas y calendarios.

Métricas: calendario de trabajo y entrega de proyectos, evaluaciones de rendimiento, tasas de motivación y compromiso.

Crece con tus análisis basados en datos

No te creas que aquí se acaba la cosa; seguro que en tu organización tienes datos que te permiten crecer. ¿Te ayudamos a trabajarlos?

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