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¿Cómo implementar People Analytics y HR Analytics en el área de RRHH de una empresa?

El uso de la analítica de datos es una prioridad para las áreas de Recursos Humanos (RRHH), suponiendo uno de los principales retos a los que se enfrentará la función en los próximos tiempos.

People Analytics no es otra cosa que la aplicación de la analítica de datos para realizar análisis que permitirá a las organizaciones una toma de decisiones en el ámbito de la gestión de personas basada en certezas y buen entendimiento de las situaciones que se dan.

Los ámbitos de RRHH disponen de un gran volumen de información gracias a la implantación de los Enterprise Resource Plannings (ERPs o sistemas de gestión empresarial) pero, en este caso, para la gestión de personas. Sin embargo, pocas veces los análisis que se realizan con ellos han pasado de los tradicionales KPIs, para medir ratios o índices, tales como el índice de absentismo, la ratio de rotación o las horas medias anuales de formación por empleado.

Entender la riqueza de información que nos puede aportar todos los datos que se manejan en las áreas de gestión de personas, y convertirlo en una potente herramienta para apoyar nuestra toma de decisiones, supondrá un salto cualitativo en la aportación de valor de la función.

People Analytics HR Analytics

Posibles estadios en la gestión del dato en las organizaciones

Existen tres estadios respecto al uso de la analítica de datos, que van desde los indicadores de desempeño o KPIs hasta los modelos predictivos y prescriptivos.

  • Qué está sucediendo

En este primer estadio, se usa analítica descriptiva básica, enfocado en el manejo de indicadores de desempeño o KPIs (los cuadros de mando tradicionales, donde por cada una de las funciones de RRHH, tales como selección, formación, compensación, talento…),

  • Por qué está sucediendo

Es el segundo estadio, y en él se utiliza la analítica descriptiva avanzada, enfocado en los análisis de impacto y de perfiles, que permitirán identificar las causas de los hechos.

  • Qué podría suceder en el futuro

Por último, en esta tercera posición nos servimos de la analítica predictiva, enfocado a predecir qué hechos pueden acontecer en el futuro.

¿Cómo adaptamos People Analytics y HR Analytics a una empresa?

La construcción de un modelo de People Analytics tiene 3 etapas fundamentales:

  • Identificación de la necesidad/objetivo del análisis (El WHY o “las preguntas”)

Se trata de identificar qué análisis queremos realizar y que será clave para el entendimiento de la situación y la toma de decisiones. En esta etapa se establecen los principales objetivos del análisis o modelo a realizar y, por tanto, el porqué del mismo.

  • Realización de la investigación (El HOW o “el análisis”)

En esta etapa se diseña y ejecuta el modelo de People Analytics, pudiendo identificar 3 pasos principales:

    • Diseño de la investigación: donde se establece qué tipo de investigación se va a realizar, a quién se va a involucrar, cuál es nuestra hipótesis de partida, qué tipo de datos se va a utilizar, cuáles serán las principales fuentes de los mismos, qué recursos materiales, económicos y humanos serán necesarios, entre otros.
    • Gestión de la información: donde se obtendrán todos los datos a incorporar en el modelo. El proceso consistirá en la identificación de los datos y sus fuentes, el establecimiento de los requisitos que tienen que cumplir para ser incorporados al modelo, la transformación de los datos desestructurados en estructurados, la recopilación de todos los datos necesarios, los procesos de data cleaning (limpieza y depuración de los datos) y finalmente la generación del masterdata.
    • Modelo de analítica de datos: donde se procede a la construcción del modelo matemático, basado en la analítica de datos descriptiva, predictiva o prescriptiva, y la ejecución del mismo con la información disponible tras el paso anterior.

People Analytics

  • Generación de conclusiones (El WHAT o “el resultado”)

En esta etapa se interpretan los resultados del modelo matemático y, por tanto, se establece el grado de acierto de la hipótesis planteada. Si es el adecuado, se procede a establecer las conclusiones pertinentes, a identificar las alertas principales y a establecer el plan de acción a llevar a cabo. Pero si el grado es bajo, tendremos que replantear la hipótesis parcial o totalmente y volver a la etapa 2.

Principales recomendaciones para el uso de analítica en el área de RRHH

  • Ir de lo más sencillo a lo más complicado.
  • Disponer de información relevante, fiable y actualizada es crucial. Asegurar una alta calidad del dato, ya que este es el eje principal para hacer cualquier tipo de análisis. El proceso de datacleaning es uno de los procesos fundamentales en People Analytics.
  • Si no tenemos datos, no nos los podemos inventar, pero podemos implantar procedimientos de recogida para tenerlos en el futuro.
  • No tirar la toalla si los primeros análisis no nos aportan conclusiones válidas. Habrá que buscar otras hipótesis.
  • Si el modelo no funciona, primero revisa los datos, luego revisa el modelo.
  • Un análisis descriptivo bien hecho aporta mucho más que un predictivo no muy fino.
  • Si no vamos a utilizar el análisis, mejor no hacerlo

Desde el Programa en People Analytics y HR Analytics de UNIR, te mostramos de una manera práctica, las 3 etapas fundamentales para que puedas implantar los modelos de People Analytics y HR Analytics, que actualmente están utilizando las empresas más avanzadas en el tratamiento de datos de recursos humanos.

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