Gestión de equipos
Estrategia de people analytics: 5 pasos clave para implementarla
El área de recursos humanos tiene nuevas maneras de gestionarse. Te contamos todo sobre la estrategia de people analytics y sus beneficios.
Gestión de equipos
El área de recursos humanos tiene nuevas maneras de gestionarse. Te contamos todo sobre la estrategia de people analytics y sus beneficios.
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Marcos Lopez
HR Consultant
21 de octubre, 2022
Aunque los datos de gestión de personal, va abriéndose camino de forma muy lenta, poco a poco, cada vez más empresas lo implementan a la estrategia de people analytics.
Sin embargo, ¿Cuáles son esos pinitos recomendados para impulsar este modelo de análisis?
Tabla de contenidos
People analytics es una nueva disciplina heredada del marketing analytics. Tiene que ver con toda la analítica de datos de negocios, pero ahora traída al ámbito de Recursos Humanos.
Por tanto, consiste en extraer los datos que se tienen de los empleados y candidatos para tomar mejores decisiones precisamente en los procesos de las áreas de Recursos Humanos. Además, mejora la experiencia de los candidatos y empleados.
Primeramente, para la People Analytics Manager de la empresa Verisure Securitas Ana Valera Rubio, las ventajas de comenzar a implementar la metodología en tu organización son:
Los datos que posee RR. HH. dejaran de ser silos de información para poder cruzarse con los Indicadores claves de desempeño o KPI, y se correlacionan directamente con datos del negocio.
También, se pueden construir procesos predictivos para establecer los patrones de éxito de los empleados en sus puestos de trabajo y conocer el rendimiento que podrían reflejar.
Otra ventaja, es que los datos que manejan Recursos Humanos, se pueden automatizar mediante softwares. Y esa data permite facilitar posteriormente la comprensión de la información.
Claro está, que las ventajas de aplicar la analítica de personas son innegables, pero también te puedes encontrar con obstáculos que detengan su avance.
Por ejemplo, en países como España, que aún estrena el people analytics, encontramos en la web de Talent Street by equipos & talento, menciona tres barreras con las que se han topado y que podrían ser las mismas para nosotros:
1. Inversión: Porque, los Recursos Humanos suelen ser los últimos en la fila para ser tomados en cuenta, en materia de inversión para la innovación que modernice sus procesos.
2. Competencias: En cuanto al segundo freno, existe una falta de competencias necesarias para implementar este tipo de proyectos. Por esto, los equipos de trabajo deber ser interdisciplinarios (psicólogos, psicómetras, expertos en organizaciones, científicos de datos, informáticos…).
Ciertamente el, fundador del Instituto de Talento y Empresa Digital, Luis Lombardero, dice que «La escasez de data scientist, o iniciar el proyecto con una infraestructura de Big Data, no está a disposición de todas las empresas».
¿Cuánto gana un data scientist Chile?
El salario data scientist promedio en Chile es de $28.200.000 pesos al año (aprox. 35.989 dólares) o $14.462 por hora. Los cargos de nivel inicial comienzan con un ingreso de $20.700.000 al año, mientras que profesionales más experimentados perciben hasta $33.000.
www.cl.talent.com
3. Datos: En cuanto a la tercera pared, los expertos consultados opinan la importancia de tener información de calidad, ya que no suele ser muy buena. Eso dificulta también realizar proyectos de analítica creíbles.
Necesitas contar con un equipo de people analytics. Deben ser profesionales en psicología laboral, ciencia de datos, comunicación, recursos humanos, entre otros. Además, será responsable de definir y realizar un seguimiento de los indicadores clave de rendimiento (KPI).
Antes de usar people analytics, comprende por qué tu empresa necesita estos datos. Primeramente, evalúa diferentes áreas de tu organización y los puntos débiles que la están afectando. Analiza si los conocimientos deseados podrían mejorar el rendimiento.
Es importante recopilar datos de manera estandarizada y centralizarlos en un solo lugar. También es esencial garantizar que los datos se recopilen de manera ética y que los empleados sepan sobre el objetivo de recoger estos datos.
Los datos recopilados pueden ser incorrectos o redundantes cuando se toman de diferentes fuentes. Durante el proceso de limpieza, verifica si los datos representan la información que debe medirse y asegúrate de que estén actualizados.
Para terminar, una vez que se obtienen los datos relevantes, se pueden usar modelos y algoritmos para obtener información en forma de informes, gráficos y elementos visuales que presenten claramente los resultados.
¿Te sirvió esta información? Esperamos que sí. Para conocer más, quédate en Sesame HR y te contamos más sobre software de recursos humanos, plantillas o guías útiles.