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H.R. Analytics: + valor para el Dpto. de Recursos Humanos

Mónica Maqueda - Experta en HR Analytics
Mónica Maqueda. Business Developer Manager Sopra Steria
H.R. analytics es el conjunto de tecnologías y metodologías de análisis de datos que proporciona a la empresa un mayor conocimiento de sus empleados y muestra la relación causal entre las actividades llevadas a cabo dentro del departamento de RR.HH. y los resultados de negocio.

Es muy probable que en los Dptos. de Recursos Humanos hayan identificado de manera más o menos correcta cuáles son las personas más productivas de la empresa para un determinado puesto pero aún quedan muchos datos que necesitamos de manera precisa. Algunos de los cuales son los siguientes:

  • ¿Conocéis cuáles son esas cualidades y capacidades que hace a las personas más productivas?
  • ¿Conocéis cuáles son los canales y métodos de selección más efectivos para captar e identificar estas personas?
  • ¿Buscáis esas cualidades y capacidades en las personas candidatas a cubrir un puesto similar?
  • ¿Podríais predecir actualmente cuántos puestos se necesitan cubrir por abandono de empleados en los próximos 3/6 meses pudiendo así acceder al mejor talento con un menor coste y asegurando que se alcanzan los objetivos de negocio?
  • ¿Conocéis que empleados clave van a abandonar la compañía a corto/medio plazo para poder emprender acciones que retengan este talento?
  • Podríais afirmar, por lo tanto, con datos si son efectivas y en que medida las acciones/ iniciativas lanzadas desde el departamento de RRHH?

¿Qué conseguimos con H.R. Analytics?

Ayuda a conocer aspectos como:

  • Cuáles son las características y capacidades de los empleados más productivos en un puesto determinado y a través de que canales y métodos de selección se han seleccionados estos empleados :
  • Ayudando así a la mejorar la eficacia de los procesos de selección y reclutando a aquellos candidatos que poseen las características y el talento que realmente están alineados con la cultura y las necesidades de la organización
  • Ayudando a negocio a elegir a las personas más adecuadas para conseguir sus objetivos estratégicos
  • Proporciona conocimiento sobre la intención de abandono de los empleados:
  • Pudiendo así emprender acciones que  ayuden a retener ese talento. O bien, planificando con mayor exactitud las necesidades futuras de recursos de la compañía.
  • Los modelos predictivos de Analytics te permite prever si las acciones que se pretenden tomar desde el departamento de Recursos Humanos, serán realmente efectivas cubriendo los objetivos para los que se elaboraron. Ayudando a focalizarse en las iniciativas que realmente tendrán impacto positivo y reduciendo así los costes en acciones no efectivas.
  • La Analítica Descriptiva te permite monitorizar en todo momento las acciones llevadas a cabo por parte de rrhh y analizar su efectividad e impacto en la productividad laboral y objetivas empresariales.
  • Se produce un cambio de paradigma: Lo importante no son mis procesos, sino el impacto que deben de tener en el negocio.
  • Con H.R. Analytics se transforma el papel del departamento de recursos Humando de gestor de BackOffice a aliado estratégico de negocio. Para ello, debe de migrar de las actividades transaccionales a la estrategia del talento, planes de sucesión, análisis de los recursos humanos de la organización y similar.

Es relevante conocer que los departamentos de RRHH de las organizaciones orientadas al dato son unos 153% más propensas a centrarse en los resultados del negocio1

1.Sierra-Cedar (2015-2016) “Estudio de investigación de sistemas de RRHH 2015-2016”

Factores a considerar para que H.R. Analytics se implante con éxito:

  1. Cambio cultural: Debe de producirse un cambio de mentalidad como de procesos. Se complementar la toma de decisión, que hasta ahora solo se basaba en la intuición, con una toma de decisiones basada en datos y modificar vuestros procesos para que así sea.
  2. NO silos: El departamento de recursos Humanos no puede de trabajar de manera independiente, sino de manera integrada con el resto de departamentos, compartiendo información y tomando decisiones de manera conjunta. Debe de fomentarse el compromiso y la colaboración entre todos los departamentos.
  3. El Data Scientist: esa nueva figura es la que nos ayudara entender los datos, a interpretarlos y a extraer conocimiento y conclusiones de estos.

Una figura a la que Josh Wills (ex director de data science en cloudera) definió como, el mejor estadista que cualquier ingeniero de software y el mejor ingeniero de  software que cualquier estadístico.

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