El 75% de las organizaciones considera que es importante la aplicación del análisis de datos desde Recursos Humanos, pero únicamente un 8% cree que su empresa es fuerte en este tema.
Entre las tendencias de RRHH, no se ha parado de hablar del desarrollo de proyectos de HR Analytics y cómo tomar mejores decisiones estratégicas basadas en datos. Sin embargo, dudas sobre cómo empezar o cómo asegurarnos de que tenemos datos útiles y de calidad son los principales obstáculos que encuentran muchas empresas.
De estos temas habló Sonia Rodríguez, técnico del área de Talent Analytics del Instituto de Ingeniería del Conocimiento (IIC), en el webinar organizado por el Instituto en colaboración con Bizneo HR. Casi 150 personas se conectaron para conocer las claves de HR Analytics.
¿Por qué HR Analytics para la gestión del talento?
La gestión del capital humano es un pilar muy importante de la estrategia empresarial. Al fin y al cabo, los resultados de una organización dependen en gran medida de la fuerza laboral. Esto nos obliga a conocer bien a nuestros empleados y candidatos, y es que obtener y utilizar el conocimiento que tenemos de ellos permitirá mejorar el proceso de toma de decisiones que se llevan a cabo en la organización.
Por ello, por ser quien tiene contacto con los empleados, RRHH se convierte en un departamento estratégicamente esencial a la hora de tomar decisiones objetivas y medir impactos.
Por ejemplo, conocer con anticipación qué candidatos pueden tener un rendimiento exitoso o el perfil de personas que están en riesgo de abandonar la empresa puede ayudar a RRHH a emprender las acciones adecuadas, lo que a su vez supone un ahorro de costes para la organización.
¿Cómo empezar un proyecto HR Analytics?
Para comenzar, es importante contar con la aprobación y apoyo de la alta dirección, además de rodearse de un equipo de trabajo multidisciplinar en el que participen desde científicos de datos, hasta psicólogos o expertos en el negocio.
Lo más sencillo es empezar con un piloto, un proyecto pequeño sobre un perfil o departamento determinado, para después ampliarlo a otros objetivos o áreas.
Existen diferentes metodologías que pueden ser utilizadas para abordar proyectos de este tipo. En el IIC, trabajamos con un modelo que permite establecer una hoja de ruta muy clara, y que consta de 5 fases:
- Identificación de la pregunta clave: ¿qué problema quiero resolver? o ¿Cuál es la pregunta a la que quiero responder? Esta es una de las fases más importantes, puesto que marcará el objetivo del proyecto y los datos que se van a recoger.
- Diseño de investigación. Proporciona la hoja de ruta del proyecto y nos sirve para detectar avances o desviaciones.
- Identificación y recogida de los datos. En esta fase, se recogen los datos pertinentes para responder a la pregunta planteada. Es importante utilizar datos de calidad que permitan obtener conclusiones válidas y con garantías.
- Estadística avanzada. Aquí es cuando se aborda la analítica de datos, esta fase será más o menos compleja según el objetivo del proyecto.
- Automatización de inteligencias. El proyecto puede finalizar con la entrega de un informe o con la integración del algoritmo en los sistemas de la organización.