Cuando analizamos los datos disponibles en los departamentos de Recursos Humanos, contamos con el hándicap de que su calidad habitualmente no es la mejor.
Los datos referidos a procesos de selección de personas y a evaluaciones del desempeño dependen en gran medida de la herramienta con la que se hayan recogido, del sesgo que tienen estas herramientas, de cómo se realiza la evaluación del desempeño, etc. Los datos condicionan mucho la analítica y es posible que el proceso de recogida no se desarrolle de la manera más óptima.
Datos de los departamentos de RR. HH.
En general, cuando hablamos de analítica en Recursos Humanos, la calidad de los datos suele ser regular, pero lo importante es ser capaces de obtenerlos, almacenarlos, procesarlos, integrarlos, analizarlos e interpretarlos correctamente.
Hay que tener en cuenta que estamos hablando de datos de distinto tipo y fuente: pueden ser muy clásicos, como los datos individuales relacionados con la selección de un candidato, su valoración del desempeño, productividad, datos biográficos, pero también hablamos de datos del equipo.
Por ejemplo, que un equipo tenga éxito o no depende de muchas variables, y no solo de lo brillantes que sean los miembros que lo componen, sino de otras características propias del equipo, como los flujos de comunicación, el estilo de liderazgo, etc. Estos son ejemplos de datos que existen en la empresa y que se pueden recopilar y analizar.
Datos de relaciones con la empresa
Podemos dar un salto más allá y analizar datos de relaciones informales dentro de la organización con el objetivo de poder detectar, por ejemplo, líderes ocultos o personas muy expertas en un tema que, por su posición en el organigrama funcional de la empresa, podríamos suponer que no lo son. Toda esta información la podemos obtener a través de encuestas relacionales o de la huella digital.
Datos de las redes sociales en HR Analytics
Hoy en día debemos prestar atención a datos obtenidos de redes sociales como Twitter, Instagram, Facebook o LinkedIn. En general, los candidatos y los empleados no valoran de manera positiva que la empresa utilice este tipo de datos, sobre todo los referidos a redes más personales, pero la realidad nos dice que hoy en día ya se está haciendo, y por lo tanto debemos ser capaces de analizar los datos de redes sociales correctamente.
Otros datos útiles para HR Analytics
Es relevante tener en cuenta que se pueden utilizar otros tipos de datos externos, como por ejemplo la meteorología a la hora de predecir absentismo, los datos de desempleo, las acciones de la competencia, la política del país, la proximidad de elecciones, el ambiente cultural, etc. Todos esos datos enriquecen el análisis y permiten aplicar analítica predictiva con mucha más fiabilidad.
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Nos lo cuenta Beatríz Lucia, Directora de Gestión del Talento. HR Analytics en el IIC.