Aprende cómo implementar People Analytics (HR Analytics) en tu Organización

Esto es todo lo que tienes que saber para poder implementar people analytics en RRHH y generar mayor análisis de tu información.


En KPI, hemos construido la estructura que debiese tener cada organización para implementar una estrategia de HR analytics de forma correcta.


Una de las funciones principales de Recursos Humanos es la de contribuir a la organización y a la consecución de los objetivos estratégicos definidos, mediante una gestión adecuada de sus trabajadores. Esta gestión debe realizarse de la mano de análisis cuantitativos y cualitativos de información.


Históricamente, la labor de RRHH ha estado basada en comprender las relaciones personales desde un punto de vista psicológico, y en general, pareciera que existe un gran desafío en torno a generar cultura de datos. Sin embargo, es una tendencia que cada vez toma protagonismo y mayor fuerza dentro de la gestión de RRHH, no solo a nivel regional, si no que global y las áreas de RRHH de Chile no pueden quedarse atrás.


People Analytics nos permite comprender y predecir el comportamiento de nuestros trabajadores, basando nuestras decisiones en información objetiva y aplicando técnicas de análisis de datos para lograr la eficiencia de nuestros procesos y colaborar con los objetivos estratégicos de la organización. Conceptos como Big data, o minería de datos se relacionan y aparecen como herramientas para gestionar la gran cantidad de datos que actualmente no es explotada.


Antes de comenzar a implementar una estrategia de People Analytics, es importante preguntarse, por ejemplo, qué data tengo, qué quiero medir, pero por sobre todo y más importante, es preguntarse para qué voy a medirlo, cuál es el impacto o el valor que tendrá en mi organización aplicar estas herramientas de analítica de datos. Comprender el para qué y poder comunicarlo, facilitará su implementación dentro de la organización y permitirá convencer a quienes aún no se “suben” a la lógica de la analítica de datos y de la transformación digital. Esto fortalecerá la creación de una conciencia o cultura organizativa en torno a los datos, en la que cada vez sean menos los obstáculos que deban sortear las áreas de RRHH para implementar una estrategia de People Analytics o HR Analytics.


Consideramos la existencia de al menos 4 grandes dimensiones que debemos tener en cuenta a la hora de implementar una estrategia de People Analytics.

People Analytics en Recursos Humanos. Fuente: KPI Estudios

. Gobierno y Cultura de datos: Corresponde a la forma en que se organizan y manejan los datos en una organización Esto comprende desde temas más macro, como el nivel de madurez que tiene la organización en términos de datos hasta temas específicos, como quién es el responsable de los datos y qué herramientas se usan para el procesamiento y visualización de la información.


En esta etapa, es importante:

  1. Definir al Equipo / Persona encargada de los datos: se recomienda designar a una persona o a un equipo de personas (dependiendo de la cantidad de datos que manejes) que serán los responsables de los datos y proyectos de analítica dentro del área de RRHH.

  2. Realizar un diagnóstico del Estado de tus datos y cómo es la cultura de datos en tu organización y dentro del área de RRHH: Este diagnóstico te servirá como punto de partida para generar conciencia dentro de tu equipo sobre la importancia de tener una “cultura de datos” y poder generar valor dentro de la organización. Es todo un desafío para las áreas de RRHH, pero una vez que sepas mostrar el valor y el potencial que tiene People Analytics dentro de la organización, cada vez se generará una consciencia de estructura de datos y quienes manejan información de sus procesos de forma individual o no llevaban registro de su data de forma ordenada, irán modificando su operación de forma continua e irán madurando cada vez más en términos de gobierno de datos. En general, la falta de cultura de datos, y no contar con una estructura de datos definida, es el principal obstáculo para implementar proyectos de HR Analytics dentro de las organizaciones.

  3. Determinar las herramientas que utilizas o podrías utilizar para la gestión de datos: Es importante que sepamos qué herramientas serán utilizadas tanto para la recolección, procesamiento y visualización de datos. Para la gestión de data encontramos a softwares pagados como Softland, Payroll, SAP, Oracle, Meta 4 o Peoplenet, entre otros, sin embargo, no todos los softwares son buenos con el análisis de la data. Dependiendo de la cantidad de data que tengas y del presupuesto disponible, podrás utilizar excel, SQL o construir un DataLake o Data warehouse. Para temas de analítica y procesamiento de datos, podemos utilizar softwares como R, Python, SPSS, minitab. Finalmente, para temas de visualización de datos, podemos utilizar PowerBI, Tableau, Datastudio o Qlikview. Queremos decir con esto que hay múltiples herramientas que podemos utilizar a la hora de implementar una estrategia de people analytics, en la que no necesitamos una inversión elevada en términos de licenciamiento o alojamiento de datos.

  4. Definir un protocolo estricto de seguridad de la información: Es importante que se declaren las normas, y las políticas del uso de la información para que se asegure la confidencialidad de los datos. RRHH maneja información muy sensible e importante de cada trabajador, como compensaciones, datos personales, etc. Más que en otras áreas, el encargado de los datos debe tener un manejo responsable de la información y asegurar el mínimo acceso a la data granular.

. Datos e información de RRHH: RRHH tiene múltiples fuentes y orígenes de información, para cada proceso dentro del área, la información se gestiona de forma independiente, por ejemplo, capacitación, se registra en una plataforma distinta a la de ausentismo y ésta es distinta a la de compensaciones, y esto es porque se gestionan muchos procesos que son distintos entre sí. El cómo integramos todo esto, es cuando surge la necesidad de adaptar una estrategia de People Analytics y de Business Intelligence en RRHH.


En esta etapa, es importante que la data siempre se gestione de forma ordenada, centralizada y sea correcta.

  1. Asegurar el orden y estructura de la data: Es importante, sobre todo, que exista orden en el registro de la información generada para cada proceso dentro del área, que exista una explicación para cada tabla y columna y en el mejor de los casos, que exista documentación de esa explicación para que cualquier persona entienda la estructura de tus datos.

  2. Asegurar que tengamos data correcta: Hay que buscar y asegurar que los datos, sean datos de calidad. Si solo tenemos “basura”, obtendremos “basura”. Las personas que lideran los procesos del área deben estar alineados con la cultura de datos, mostrando una real preocupación por la confianza de los datos que entregan, advirtiendo que la data es la principal fuente para generar valor hacia el resto de la organización.

  3. Centralizar el manejo de data: Actualmente cada proceso de RRHH es manejado por separado, cada líder maneja su data. El problema con esto ocurre cuando quiero obtener el resultado “oficial” de una consulta, todos lo que manejan data, nos podrían responder un numero distinto. Una buena práctica es tener un único repositorio, en el que se estandarice la data, definan tiempos de corte de la data y se asegure que cualquier persona que vea la data, obtenga la misma información.

③. Habilidades y Competencias requeridas: La implementación de una estrategia como esta, requiere que el equipo pueda desarrollar habilidades que permitan impulsar cada proceso de este proyecto. Por un lado, tenemos el manejo de datos, principalmente en la conexión y transformación de la data, por otro lado, las habilidades requeridas para la interpretación y análisis de los datos y por último, aquellas habilidades de comunicación y narración del contexto y resultados obtenidos.

Estas habilidades, pueden o no recaer en una misma persona, dependerá también, de cuán complejo sea cada etapa. Con el tiempo, te darás cuenta que mientras mayor data analices, y más proyectos surjan, necesitarás una mayor especialización para cada habilidad.

  1. Manejo de data: Habilidades técnicas para el uso de los datos, conexión de fuentes de información, creación de modelos de datos, transformación de datos y proceso de ETL.

  2. Analítica de data: Habilidades para determinar qué es lo que se va a analizar y qué tipo de análisis se van a emplear para conseguirlo.

  3. Visualización de data: Habilidades para definir qué tipo de gráfico es el más adecuado para presentar un tipo de información. Dentro de esta habilidad encontramos la capacidad para narrar, sintetizar y comunicar la información emanada de los análisis, asegurando que se entienda el contexto y los resultados.

④. Impacto y creación de valor: Debes, como gestor del proyecto de People Analytics, poder determinar y comunicar el impacto de su implementación en la organización, y cómo tu área creará valor a largo plazo. Puedes partir determinando en cómo afectará en los costos y en la generación de ahorros, o su impacto directo en los ingresos de la compañía, mejores pronósticos, mejores contrataciones y gestión de personas, etc. Cómo impacta en el uso en el uso del tiempo y cómo mejora la productividad de los trabajadores, al eliminar procesos manuales, etc.

Estructura para la implementación de People Analytics en Recursos Humanos. Fuente: KPI Estudios

Puede que queramos empezar, pero no sepamos cómo. No es de la noche a la mañana, es un proceso con mucho potencial y nos permitirá empoderar a las áreas de RRHH de forma continua, convirtiéndolas en aliados estratégicos dentro de la organización. En general, es en el área de compensaciones en donde inicia este tipo de proyectos y se da naturalmente porque deben manejar mucha data y muy sensible de manipular. Es importante que tengas a la vista cada una de estas dimensiones, porque si bien, cada una puede desarrollarse en diferentes grados, todas deben ser monitoreadas para saber cómo mejorar.


Equipo KPI,

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