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

¿Quieres mejorar la toma de decisiones en el área de Recursos Humanos de tu compañía? Te contamos cómo implementar People Analytics y HR Analytics en el área de RRHH de una empresa para mejorar tus resultados.

Qué es People Analytics

People Analytics es una aplicación analítica de datos que permite la toma de decisiones en gestión de personas basada en el análisis de las evidencias. Esto se consigue gracias al análisis de grandes volúmenes de información que necesitan ser analizados para aportar información valiosa para la empresa. Estos datos pueden apoyar la toma de decisiones y aportar valor en el campo de los Recursos Humanos de la empresa.

Qué es HR Analytics

Es una metodología que permite, mediante el análisis de datos obtener pruebas evidentes de calidad que permitan tomar decisiones en los departamentos de Recursos Humanos de cualquier empresa. Es decir, conseguir analizarlos de manera compleja para tomar decisiones estratégicas adecuadas.

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

Para poder construir un modelo de People Analytics adecuado es necesario superar tres etapas en su desarrollo:

Identificación de la necesidad o el objetivo del análisis

El primer paso será necesario identificar qué análisis será el que se va a realizar, esto será esencial para poder entender cuál es la situación en el área y cómo se van a tomar las decisiones. Dicho de otro modo, será necesario establecer los objetivos principales del modelo o del análisis, es decir, establecer el porqué del análisis.

Realizar la investigación

Dentro de esta etapa en la que se va a diseñar y ejecutar el modelo de People Anlytics, es necesario realizar 3 pasos que sean capaces vertebrar el análisis:

1. Diseñar al investigación: establecer el tipo de investigación, cuál es la hipótesis de partida, quiénes van a participar, los datos que se van a utilizar, las fuentes necesarias, qué recursos serán imprescindibles para llevarlas a cabo (humanos, económicos y materiales), es decir todo lo que tenga que ver con la metodología de investigación.

2. Gestionar la información: conseguir todos los datos que se van a incorporar al modelo, es decir, identificarlos, conocer cuáles son sus fuentes y establecer una serie de requisitos para ellos que lleven a cumplir con el modo. A continuación será necesario conocer cómo se van a transformar esos datos desestructurados, en otros, ahora sí estructurados. Del mismo modo, será necesario recopilar toda la información necesaria a través de procesos de data cleaning para poder generar maestríadata, o los datos clave del análisis.

3. Crear el modelo de analítica de datos: se procede a construir un modelo matemático que tiene como base la analítica descriptiva, predictiva o prescriptiva de los datos con la información disponible.

Generar las conclusiones

Una vez realizados los pasos anteriores llega el momento de generar las conclusiones acorde con el modelo matemático establecido. A través de estos resultados se validará la hipótesis de partida o se ratificará. En el caso de que el modelo sea el adecuado se podrá proceder a establecer las conclusiones que se han obtenido. Del mismo modo, se podrán identificar cuáles son las alertas principales y cómo pueden atajarse, así como establecer un plan de acción que se llevará a cabo. En el caso de que los resultados no validen la hipótesis, será necesario replanteársela de manera total o parcial, volviendo al paso dos de la implantación.