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• oscar bolivar

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MANUAL COMPLET0 DE INICIACIÓN A PEOPLE ANALYTICS

2020

Índice

| Introducción | Métricas

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| People Analytics, Big Data, Business Inteligence

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| Antecedentes de HR Analytics

9

| Objetivos

11

| Beneficios, ventajas

12

| Modelos de People Analytics | En qué consiste una estrategia de People Analytics | Cómo crea una cultura de People Analytics

13 14 16 18 19 20 21

| Obstáculos | Fuentes de información | Herramientas más populares | El perfil del profesional | Dos breves ejemplos

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Introducción

La analítica de personas (People Analytics) se convierte en una herramienta imprescindible para los departamentos que gestionan talento. El punto de madurez en los equipos de recursos humanos ya alcanza buenas

estrategias basada en la generación de datos, análisis de los mismos y acertadas decisiones en función de esos análisis. De esta manera, RRHH es una pieza básica del comité de dirección para aportar su valiosa perspectiva al negocio al poder dar respuesta a preguntas como: ¿Cuánto negocio generan nuestros empleados en un periodo determinado?, ¿Cuánto se pierde en la organización por culpa de la rotación de personal?, ¿Quiénes son lo empleados que van a abandonar la compañía el próximo año? Estas son algunas de las posibles cuestiones que podemos preguntarnos en People Analytics. El uso de esta herramienta nos aporta información para conocer en qué situación estamos y predecir comportamientos y escenarios futuros que nos permitirán tomar decisiones estratégicas de negocio acertadas. Apoyarnos en datos como lo venían haciendo los departamentos financieros y de marketing da un respaldo incontestable dentro de la compañía. No va a ser posible que existan profesionales de los recursos humanos que no sepan recoger, analizar y extraer información de los datos. Si deseamos desarrollar un workforce analytics en nuestra compañía, es decir, la recolección y estudio de datos que ofrece información sobre rendimiento, satisfacción o compromiso de los empleados, tenemos que tener claro en que entorno nos movemos y entenderlos bien. People Analytics es la metodología que utiliza la aplicación de matemáticas, estadísticas y modelos de datos arrojados por los trabajadores para ver evidencias y predecir patrones. Este análisis permitirá tomar decisiones sobre los aspectos de la estrategia de recursos humanos con el objetivo de mejorar el rendimiento individual y empresarial alineando gestión y desarrollo de personas con el foco de alcanzar los objetivos del negocio People Analytics se basa en la estadística, diseños experimentales, la identificación de preguntas apropiadas para el negocio, la extracción de datos relevantes para responder a preguntas, la aplicación de criterios matemáticos para obtener información de los resultados y la capacidad de desarrollar y poner en práctica la comunicación para informar de esos resultados de manera práctica y válida para el negocio. Por ello, las claves de esta herramienta para la consecución de unos resultados satisfactorios son:

• Generación de datos. • Transformación de estos datos en conocimiento. • Gestión del este conocimiento.

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Métricas

Matemáticas

Ciencias del comportamiento Tecnología

Gestión de recursos humanos

People Analytics

Comencemos identificando que métricas tiene People Analytics La teoría ya la hemos tratado, aterricemos ahora qué indicadores nos va a permitir conocer y de qué manera más sencilla podemos entender este concepto. Canal de reclutamiento. Comprobaremos de dónde provienen nuestros mejores empleados indicando cuáles son los mejores canales. Publico directo, redes sociales, portales de empleo, employer branding disputarán cuál es la fuente más eficaz para nuestra compañía. Competencias y adquisición. Esta métrica nos va a permitir saber cuáles son las capacidades y competencias que necesitamos en la empresa para alcanzar los objetivos de negocio antes y de manera más rentable. Podremos identificarlas y machearlas con las que tenemos para comenzar los planes necesarios que nos cubran esos espacios que no tenemos cubiertos. En resumidas cuentas, es tener una evaluación de cómo está nuestra plantilla en relación a las competencias que se necesitan para desarrollar óptimamente su trabajo alineado al negocio.

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Actividad y productividad. Permite conocer qué es lo que hacen nuestros empleados a lo largo de su jornada laboral. De esta manera, no facilita detectar empleados que rinden en su trabajo y aplicar metodología a aquellos trabajadores que rinden menos o no cumplen con sus objetivos. Aprendizaje. Recopilaremos para su análisis el contexto del aprendizaje de los trabajadores con el objetivo de mejorar su eficiencia personalizando, adecuando y optimizando los procesos ayudándonos de fuentes tanto internas como externas y personales. Capacidades. Esta métrica persigue identificar el nivel de eficiencia operacional de los componentes del equipo. Es una manera de saber si existe algún desequilibrio entre los distintos departamentos o profesionales en la operativa de la empresa. El conocimiento de estos valores nos ayuda a poder proponer planes de crecimiento de la empresa en relación a sus resultados. Eficiencia. Esta métrica nos ayudara a saber si un empleado invierte los recursos convenientes y proporcionados a la hora de hacer su trabajo o si gasta demasiados o demasiado pocos para alcanzar sus objetivos.

Compensación y beneficios. Este análisis nos permite identificar la competitividad y el coste de total en la empresa (salarios, beneficios, bonificaciones y pensiones, etc.). También el seguimiento de nómina basado, en competencia, experiencia, edad o género, entre otros muchos que podemos establecer como predecir los costes de nómina a largo y corto plazo.

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Motivación, satisfacción y compromiso. Nos ayudará a entender a nuestro empleado. Saber cuáles son sus motivaciones es una información muy útil para confeccionar nuestros planes y estrategias de talento, y medir el impacto sobre estos de esas acciones. También nos va a permitir saber la satisfacción del empleado con su puesto de trabajo y los motivos del porqué alcanza ese grado de satisfacción para que podamos tomar medidas en caso de insatisfacción y no nos abandonen para irse a otra organización.

Análisis de la rotación del empleado. Nos permite determinar tasas de rotación para obtener previsiones de futuro y poder reducirlas. La clave es identificar el nivel saludable de rotación y desarrollar el sistema para identificar cuándo puede ser un problema. Cultura corporativa. Con este indicador podremos comprender mejor si la cultura corporativa está calando, del mismo modo que hacer monitorizar los cambios en la cultura que sean necesarios. Identificaremos situaciones tóxicas y nos permitirá reclutar sólo a personas que encajan con la cultura corporativa establecida en cada momento. Iniciativas de RRHH. Podremos medir los resultados de cada plan, programa o iniciativas de capacitación,

estrategias de talento, salud y bienestar, carrera, cambios organizacionales, eventos... y su impacto en el negocio. Workforce. Análisis de áreas y costes o necesidades de personal a corto, medio y largo plazo en función de las necesidades que demanda nuestro negocio. Las métricas habituales con People Analytics son las de beneficio por empleado, ratio de aceptación de ofertas, costes de formación por empleado, eficiencia de la formación, ratio de rotación, tiempo para ocupar una vacante, absentismo… lo importante con esta herramienta es responder las preguntas que nos hacemos internamente para aportar valor a nuestro negocio. Si no es de esta manera, no nos servirá de nada, sólo perder

un tiempo que podemos dedicar a otra cosa.

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People Analytics, Big Data y Business Intelligence Es muy importante saber cuál es la diferencia entre términos similares y dónde se encuentra su relación con una herramienta para analizar a personas. BIG DATA Las 4 V nos ayudarán a comprender este concepto. Volumen, velocidad, variedad y veracidad. Un alto volumen de datos que se van generando constantemente con distintas tipologías y procedencias que necesitamos tratar y filtrar para quedarnos con los válidos. La relación de Big Data con la gestión del talento y de las personas es el acceso a un gran volumen y variedad de información cuya cantidad y velocidad de generación es más lenta y confusa que en otros departamentos de la empresa debido al constante cambio en el área. El valor aportado por este Big Data es enorme ya que nos permite a identificar ventajas competitivas, amenazas y oportunidades. BUSINESS INTELLIGENCE Business Intelligence son las herramientas, aplicaciones, bases e infraestructuras con las que accedemos a la información de todos esos datos y analizarlos para mejorar las decisiones tomadas de manera constante. Big Data son “el qué” de los datos mientras que Business Intelligence es “el cómo” trabajamos esa información. Las herramientas de Business Intelligence interrelacionan los datos que obtenemos de distintos sistemas para generar conocimiento. Se trata de retirar ese polvo de la paja para poder obtener información relevante en todo el caudal de datos que se generan. PEOPLE ANALYTICS People Analytics tiene como propósito identificar y ponderar la fuerza de trabajo, basando la gestión de personas en información basada en datos para optimizar el negocio. El origen de People Analytics viene dado por la relación tanto de Big Data como de Business Intelligence a los Recursos Humanos. Diferenciando y conociendo estos conceptos debemos tener la capacidad de definir HR analytics y entender su funcionamiento gracias a la generación de datos (Big Data) y el uso de la inteligencia en su tratamiento (Business

Intelligence). Tenemos que tener en cuenta que para alcanzar una información interesante, relevante y, por tanto, significativa, no es necesario trabajar con altísimos volúmenes de información y las herramientas más avanzadas y costosas del mercado. No, en realidad podemos obtener importantes y acertadas conclusiones gracias a la recolección de datos de nuestra empresa con herramientas cuyo uso y alcance es sencillo.

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Es importante también, saber que se abarcan varios conceptos dentro People Analytics en que realidad contienen pequeños matices de diferenciación que podrían convertirlas en términos distintos pero que, en la mayoría de ocasiones, se tratan como variaciones de esta.

• HR Analytics. Se refiere específicamente a las métricas que se crean en función de recursos humanos. Estas estas métricas son gobernadas exclusivamente por RR.HH. - Por ejemplo: tiempo de contratación, gastos de formación por empleado, tiempo transcurrido hasta la promoción. • People Analytics. Puede aplicarse a cualquier grupo de personas. Podríamos extraer información a clientes y no solo a empleados. • Workforce analytics. Concepto más global referido, específicamente, a los trabajadores. Y estos pueden ser tanto empleados que se encuentran físicamente en nuestras instalaciones, como freelancers, empleados remotos, implants, consultores o cualquier otra persona que trabaje para la

compañía. Insistimos en que es fundamental para People Analytics hacer preguntas y apropiadas para que al encontrar sus respuestas podamos encontrar la manera de aprovecharlas para mejorar el negocio.

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Antecedentes de HR Analytics Repasemos la previa a esta opción que tienen las organizaciones de recoger, analizar y aprovechar la información sobre las personas para activar estrategias y mejorar la rentabilidad del negocio. Transformación digital: La transformación digital afecta a las personas y a su consiguiente transformación. La digitalización no es únicamente incorporar tecnología a la empresa. Consiste en transformar personas, los procedimientos y modos de hacer las cosas, la manera de trabajar, la cultura empresarial… Todo esto ha provocado la aparición de la analítica de personas para comprobar avances en este cambio de paradigma gracias a las nuevas herramientas que han surgido. Diversidad y globalización: La diversidad de las personas y globalización de los equipos han creado nuevos equipos multiculturales, con personalidades, procedencias, demandas y perspectivas muy distintas y, en ocasiones, dispares. Sólo conociendo a estas personas y estudiando sus particularidades podemos convertir esta situación en una oportunidad enriquecedora. Nuevas generaciones: Los millenial y centennial que han llegado al mercado laboral ofrecen un nuevo escenario en las organizaciones. Ya no son las empresas las que eligen a sus empleados, sino que son los empleados quienes deciden a qué empresas. La mentalidad de las nuevas generaciones se cimienta sobre claras ideas y otra manera de ver el empleo con unas demandas difíciles de cumplir por parre de las compañías. Ese es el motivo por el cual es necesario entender lo que quieren para poder atraerlos, captarlos y fidelizarlos. La analítica de recursos humanos nos ayuda a encontrar esas respuestas. Gestión del cambio: Vivimos en un entorno volátil, incierto, complejo y ambiguo con cambios constantes y necesitamos entender esos cambios para poder adaptarnos de manera constante a los nuevos escenarios que se plantean. La analítica permite entender cómo es el impacto de estos cambios y adaptaciones en las personas y la manera de gestionarlos para adaptarnos cada mejor antes y mejor. Experiencia del empleado: Es una prioridad hacer feliz a los empleados a través de la mejor experiencia posible en el trabajo. Quien mejor lo hace, alcanzará posiciones líderes porque son conocedores de que un equipo responsable, comprometido y feliz obtiene mejores resultados de negocio. Identificar los momentos de la verdad dentro de la employee experience de nuestro equipo y dar la mejor respuesta posible en ellos se consigue gracias al papel que la analítica desempeña para poder alcanzar la optimización en cada uno de esos momentos y su

repercusiones

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Retroalimentación constante: Es necesario este feedback continuo para poder ser ágiles y flexibles ante los cambios. Tener al alcance las herramientas que nos permiten recoger y analizar esa retroalimentación que nos ofrecen los empleados nos ayuda a actuar pronto y en consecuencia de los acontecimientos. Liderazgo digital: El desafío del líder actual es el de ser capaz de gestionar personas de diferentes generaciones, lugares, disciplinas y comportamientos muy distintos. Son necesarias un conjunto de habilidades que, hasta ahora, no se habían dado. Una mentalidad abierta, conocimiento de la tecnología, coordinación remota de

equipos, flexibilidad, agilidad y movilidad… El perfil necesario para cada compañía actual debe venir dado por la información analítica obtenida. Big data: Ya hemos tratado que es esto del Big Data. El reto es saber discernir cuáles son los datos que realmente interesan para identificar valor al negocio. Aquí juega un papel fundamental la estrategia de HR Analytics.

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Objetivos Ya conocidos los antecedentes que han traído a nuestra día a día a HR Analytics, llega el momento de saber qué motivos existen para aplicar una estrategia de People Analytics. Tenemos que descubrir los objetivos que tenemos que marcarnos para que esta disciplina se convierta, a su vez, en una de las principales vías para aportar valor al negocio a través del canal de Recursos Humanos y sea un departamento de peso en la definición de la estrategia de cualquier compañía. Algunos de los objetivos más importantes son: – Identificar talento. HR analytics debe identificar las variables que impactan en el rendimiento de los trabajadores. De esta manera vamos a ser capaces de actuar sobre ellas y, consecuentemente, identificar, desarrollar y fidelizar el talento además de permitirnos hacer una clasificación de los trabajadores en relación a los factores que pueden motivarles o desmotivarles agrupando personas similares para poder crear planes de acción para cada una de estas agrupaciones de personas. – Atraer talento. Tenemos la posibilidad de localizar características personales y profesionales que se convertirán en garantía de éxito dentro de la empresa. Y en función de estas poder hacer una relación prioritaria para ordenar a candidatos en nuestro proceso de selección en función de esas características más importantes para nuestra compañía. – Desarrollar talento. Los datos nos permitirán crear planes de desarrollo a nuestros empleados para ayudarles a potenciar sus competencias, capacidades, conocimientos y habilidades en función de sus propias motivaciones para, de esta manera, evitar que se vaya a otra empresa nuestro talento y proponer nuevas funciones en función de las necesidades futuras de negocio – Predecir la fuga de talento. El objetivo en este caso es anticiparse a la posible fuga de un empleado a través de conocer cuáles son las causas que provocan esta situación. – Escucha activa, seguimiento y monitorización. Creando canales de información que transmiten el conocimiento del empleado a través de numerosos índices que, en tiempo real, ofrecen incluso estados de ánimo para prevenir posibles crisis. Así podremos hacer un seguimiento de lo que acontece ante un determinado suceso como puede ser el cambio de un líder o de espacio de trabajo, implantación de teletrabajo o nuevas medidas de conciliación, despidos… que influyen directamente en el estado anímico de los trabajadores.

– Propuesta y ejecución de iniciativas. Los datos tienen que justificar la necesidad de llevar a cabo nuevos planes o estrategias y, además, medir el impacto que tienen en estas para, como siempre, ofrecer valor y justificarlo. People Analytics hace uso de datos para alcanzar el diagnostico de una situación en nuestra organización y decidir en el departamento de RR.HH, objetivamente, las acciones que nos aportarán alcanzar un valor diferencial y añadido en la estrategia de negocio.

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Beneficios, ventajas Si aún quedases dudas sobre los beneficios del uso de People Analytics, veamos la siguiente relación de beneficios que podremos encontrar con su implantación. ➢ Mejora en la gestión de las personas en la empresa basándonos en necesidades contrastadas. ➢ Posibilidad de hacer seguimiento constante del impacto de nuestras acciones. ➢ Aumento de confianza de gestión al tratar con datos objetivos. ➢ Conseguir mejorar los recursos para llevar a cabo nuestros planes y estrategia. ➢ Conseguir una perspectiva mucho más exacta del desempeño de nuestros equipos. ➢ Formación y desarrollo a medida del empleado y alineada con negocio. ➢ Conocimiento cercano del nivel de satisfacción de los empleados. ➢ Prevención de la fuga de talento. ➢ Reducción de costes de bajas, absentismo y rotación. ➢ Mejora en selección de personal y sus costes derivados. ➢ Aumento de productividad.

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Modelos de People Analytics Si diferenciemos los diversos modelos de People Analytics que pueden existir al trabajar con los datos de nuestra compañía. Detallemos cada uno de ellos para entenderlos mejor y distinguir la perspectiva que casa uno

ofrece. Modelos descriptivos Utiliza los datos históricos, identificando comportamientos y dibujando cómo se están haciendo las cosas. Es la analítica más usada y su objetivo es realizar una importante instantánea de la situación para poder tomar decisiones con un alto grado de éxito. Cuenta en realidad cómo está nuestro negocio hasta la fecha, permitiendo visualizar, detectar, averiguar, calcular e identificar. Se consultan diferentes indicadores de negocio de cara a obtener una visión de lo que ha pasado y está pasando. El recuento de todos los empleados y su desglose por datos demográficos. Modelos predictivos Como su nombre indica hace posible la creación de modelos que permiten vaticinar lo que va a ocurrir con antelación. En realidad, mira al futuro y nos ayuda a entender cómo puede evolucionar nuestro entorno y hasta la propia compañía. Por ejemplo: en base a los datos podemos determinar cuántas ventas se realizarán en nuestro negocio en el próximo mes. Su propósito es hacer pronósticos. Está basada en métodos matemáticos avanzados como la estadística o el aprendizaje automático para predecir los datos que faltan y describir lo que va a suceder. Busca extraer conocimiento en forma de patrones, modelos o tendencias que ayuden mejor a acertar con situaciones futuras. La pregunta más habitual es: ¿Qué pasará? El análisis predictivo ayudará a determinar si un candidato encajará en la cultura de la organización. Y puede estimarnos el tiempo que permanecerá en la compañía. Modelos prescriptivos Analiza los datos para encontrar cuál es la solución entre una gama de variantes. Su tarea es optimizar recursos y aumentar la eficiencia operativa. Usa técnicas de simulación y optimización, logrando señalar cuál es el camino que conviene realmente elegir. Informa acerca de lo que debiera suceder buscando mejorar el resultado proporcionando recomendaciones para maximizar indicadores de negocio. Un ejemplo puede ser conocer el volumen de personas que tenemos que contratar en épocas de negocio más intensas.

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En qué consiste una estrategia de People Analytics Hacerse planteamientos, hipótesis y desarrollar teorías ¿Qué queremos conseguir?, ¿dónde querremos llegar?, ¿qué respuestas aún no tenemos? Es necesario

reflexionar sobre los aspectos que deseamos conocer de nuestros recursos humanos para poder detectar cuáles son las mejores soluciones. Si no establecemos unos objetivos claros a través de unas preguntas acertadas, nuestro plan estratégico carecerá de sentido. Al mismo tiempo es necesario dar forma a un modelo técnico para poner foco en los datos que queremos que den respuesta a las cuestiones planteadas. Tengamos muy claro lo que deseamos identificar y cómo serían nuestras hipótesis de trabajo para llegar a esos datos para discernir en el qué, por qué y qué se podría hacer. Identificar datos y métricas para responder a esas preguntas Este paso tiene que identificar los datos y métricas con los podremos responder a las hipótesis y preguntas formuladas. Los datos pueden afectar de distinta manera a la hipótesis planteada o a la respuesta que se desea

encontrar. Pueden hacer referencia a la respuesta de manera directa, a situaciones relacionadas con ella y que influyan en la misma, pueden observarse en criterios derivados de la misma. Desarrollar un plan de investigación Se trata definir lo mejor posible el procedimiento decidido para alcanzar el objetivo. Aquí se identifican los datos que queremos recoger, analítica que llevaremos a cabo, los tiempos empleados… Requeriremos de diseños de investigación para conseguir respuestas fiables a las preguntas planteadas. Recolección procesamiento y análisis de datos Conocidos ya los elementos con los que trabajaremos en el análisis, es necesario identificar las fuentes de donde obtendremos los datos, así como saber de qué manera se van a extraer y procesar para que sean analizados. Tenemos que conocer todas estas cuestiones para hacernos una idea de la complejidad a la que nos enfrentaremos. El procesamiento es imprescindible para que los datos puedan ser organizados de tal manera que la analítica, en sus diferentes técnicas, puedan ser implementadas. Entre estas tareas encontramos la selección de tablas, registros y atributos; también la transformación, obtención y limpieza de datos para las herramientas que modelan. Teniendo preparados los datos, tenemos que comenzar con el análisis que se basan en modelos de estadística inferencial y de análisis complejo con el objetivo de entender relaciones que no tienen por qué ser lineales entre datos y a llevar a cabo predicciones basándose en ellos. No hablamos del tradicional Excel, sino de estadística más complejos como SAS o SPSS y herramientas como Python o R que requieren de un conocimiento más complejo de estadística y de capacidad de comprender el lenguaje informático.

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Proponer conocimiento y plan de acción El objetivo de esta analítica es muy claro: la optimización del negocio. Para ello, todo el conocimiento alcanzado debe de traducirse en una acción o serie de acciones que capaces de poner en práctica todo el conocimiento obtenido del tratamiento de los datos. Nuestra compañía debe de ejecutar aquellas acciones basadas en el conocimiento relevante obtenido con la respuesta que transmitiremos a nuestros interlocutores para tomar decisiones. Gráficos, valores, previsiones basadas en la estadística… pero, sobre todo tangibilidad y evidencias

para visualizar muy claramente las conclusiones obtenidas y la oportunidad de mejora en el negocio. El objetivo es mejorar aspectos concretos de la compañía y, además de la comunicación, más allá de la comunicación, debemos llegar a la acción para mejorar la situación y aportar valor en nuestra organización.

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Cómo crear una cultura de People Analytics Tomar la iniciativa y decisión del uso de la herramienta de People Analytics no es tarea sencilla. Para que esta herramienta forme parte de nuestra cultura, debemos de saber qué fases podemos encontrarnos en la ruta a seguir.

Culturizar Hacer creer a las personas de nuestra empresa en el valor de trabajar con los datos obtenidos de las personas. Hay que conseguir que esta cultura alcance a todos los miembros y niveles de la empresa. Hay que acompañar, evangelizar, desarrollar acciones, pilotos, formar en lo más importante de esta herramienta, mostrar cómo funciona, qué tecnología se va a utilizar…. Comunicación, comunicación y comunicación. Hay sencillas fórmulas que nos permitirán abordar esta gestión de las expectativas y nos ayudarán a implementar cambios en la estrategia de gestión de personas. La comunicación es un factor fundamental para asegurar el éxito de este aspecto. Explorar. Aquí tendremos que saber dónde se encuentran los lugares, desafíos, espacios, preguntas, personas… donde

aportamos más valor a través de esta analítica de personas. Una vez identificados, tendremos que conseguir los primeros quick wins. Un equipo compuesto de profesionales y expertos internos es la mejor opción. Si estamos decidido a introducirnos en el mundo de los datos vinculados a personas, es recomendable hacer una reflexión antes de comenzar a medirlo todo, mantener una actitud analítica. Formalizar. Tenemos que ser capaces de alcanzar el momento de nuestra compañía donde la familiaridad de trabajar con el dato sea algo normalizado. La cultura de hacer nuestro desempeño tiene que contemplar que arrojamos datos y que estos son fundamentales para que la compañía prospere.

Reinventar Es la fase de cuestionar todos nuestros planes y acciones a través del análisis de personas y los profesionales del equipo de recursos humanos tiene importantes conocimientos sobre la materia. Hay que tener en cuenta, además de estas cinco fases, que existen una serie de determinantes que ayudarán a la hora de implementar una estrategia de datos de personas con éxito: • Visión a largo plazo. People Analytics no es un proyecto puntal. Todo lo contrario, debe de ir creciendo y evolucionando para alcanzar evidencias en el dato y apoyo constante a la organización. Un proyecto de este tipo debe de tener continuidad.

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▪ Alineación con necesidades de negocio. Es el objetivo final y primordial. Hay que contestar a las preguntas establecidas con la intención de optimizar nuestro negocio de manera tangible. Productividad, rentabilidad, márgenes… ▪ No hay datos perfectos. Lo ideal es trabajar con datos normalizados para desarrollar mejores análisis, pero la realidad es distinta en la mayoría de las empresas. Lo mejor es comenzar lo

antes posible antes que esperar a tener todos los datos estructurados. ▪ Hacer pruebas piloto. Es positivo poder llevar a cabo una pequeña prueba con un colectivo reducido en personas y variables para ir trasladando poco a poco esas pruebas a otros departamentos o grupos de personas e ir ampliándolo poco a poco. ▪ Profesionales. Perfiles de analítica de datos son necesarios para nuestros departamentos de recursos humanos, del mismo modo que herramientas y uso de tecnología para poder trabajar de manera adecuada con los datos. ▪ Sólo datos sobre personas. El empleado, la persona, es el centro y lo único que debemos analizar. Son ellas las que tienen que proporcionar datos y no saltar a otros componentes que no lo sean. .

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Obstáculos Prestemos también atención a los obstáculos habituales con los que se suele encontrar esta herramienta: • Disponibilidad de la información. Como indicábamos anteriormente, en muchas ocasiones no es

solo que los datos no estén estructurados, sino que no están. Incluso en un caso más favorable puede que existan pero no están accesibles. • Calidad de los datos. Es preciso contar con datos fiables y de calidad ya que si no somos capaces de generarlos de esa manera, el conocimiento que obtengamos no va a ser útil para aportar valor. • Ansiedad. Es necesario emplear el tiempo y trabajo necesario para obtener los primeros resultados válidos. No podremos tener resultado rápidos ni fáciles. La paciencia es necesaria. • Ausencia de formación. Equipos de recursos humanos sin los conocimientos y habilidades analíticas

necesarias para trabajar adecuadamente en ello. • Ausencia de tecnología válida. Si queremos obtener datos de calidad, es preciso contar con herramientas que nos lo proporcionen. No necesariamente tienen que ser costosas, pero sí adecuadas. • Pensar más en tecnología que en objetivos. Relacionado con el punto anterior. Lo importante es tener la capacidad de establecer una buena estrategia. La tecnología debe adaptarse a ella y no al contrario.

• Denegar información. Se dan situaciones en las que se cataloga cierta información como confidencial o existen profesionales de la empresa que cuentan con datos que no quieren compartir con el resto de la organización.

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Fuentes de información Uno de los momentos cruciales a la hora de trabajar en People Analytics es la recolección de datos y métricas para poder trabajar posteriormente en su análisis. Por ello, es muy importante saber cuáles son las principales fuentes de información para comenzar a trabajar ya que podemos acudir a fuentes internas y externas: información corporativa, evaluaciones de desempeño programas informáticos, foros, correo electrónico, encuestas, intranets, redes sociales, plataformas de empleo… Tenemos un acceso a la información útil cada vez más grande y se requiere

emplear el tiempo necesario a la recolección de estos para nuestro análisis. Fuentes de información interna. Datos obtenidos del propio departamento de recursos humanos donde localizamos métricas como las siguientes. - Permanencia del empleado - Compensación del empleado - Formación del empleado - Datos de evaluación del desempeño - Organigrama

- Detalles sobre empleados de alto potencial - Detalles sobre cualquier acción disciplinaria tomada contra un empleado Fuentes de información externa: Datos obtenidos al relacionarlos con otros departamentos de la compañía. - Datos financieros que son fundamentales e imprescindibles para calcular cualquier análisis en el negocio como los ingresos por trabajador o el coste por contratación. - Datos específicos según el tipo de organización y su tipología, producto o servicio, - Datos pasivos de los trabajadores que los proporcionan continuamente en su desempeño diario. Las encuestas de feed back sobre cualquier aspecto, su comportamiento en redes sociales en

relación a la organización… - Datos históricos como externos como situaciones económicas, políticos o sociales que proporcionan un cambio de comportamiento en los empleados.

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Herramientas Más populares Para trabajar sobre los datos necesitamos herramientas que a la hora de elegirlas debemos tener en cuenta que sean capaces de dar respuesta a las cuestiones que necesitamos contestar de manera habitual. También es preciso que sean sencillas de utilizar, que mantengan acceso a la nube parra poder trabajar desde cualquier lugar y que se puedan llevar a cabo análisis estadísticos con tecnología de visualización de datos en tiempo real.

Veamos las herramientas más populares con las que trabajar People Analytics en nuestra compañía:

Herramienta R La más utilizada en analítica de recursos humanos. Es muy buena para el análisis estadístico y visualización de datos permitiendo trabajar con conjuntos de grandes volúmenes de datos. Ahora, por un lado, R es el lenguaje de programación, como el que hace las cuentas. Por otro lado, R Studio es un IDE o entorno de desarrollo integrado. En español, eso significa que RStudio es un programa para manejar R y utilizarlo de manera más cómoda en algunos aspectos Python Es un lenguaje de scripting independiente de plataforma y orientado a objetos, preparado para realizar cualquier tipo de programa, desde aplicaciones Windows a servidores de red o incluso, páginas web. Muy buena opción para mejor para análisis estadísticos y más adecuado para visualizaciones. Es más fácil de aprender, pero ofrece menos de funcionalidades. Excel No podemos obviarlo. La realidad en muchos casos en que no es posible dominar una herramienta más potente en poco tiempo. Por este motivo, cuando nos proponemos comenzar a sacar datos de los diferentes sistemas de recursos humanos, lo más común es que tengamos que terminar trabajando con Excel. Lógicamente, con este programa no podremos hacer muchas de las cosas que haremos con las anteriores, pero inevitablemente, en más de una ocasión, tendremos que trabajar con ella. Power BI Es la herramienta de Business Inteligence (BI) que incorpora la suite de productividad, Office 365 de Microsoft. Esta nueva herramienta te permite analizar e interactuar con una cantidad masiva de datos dentro de Excel, recabando información a través de lenguaje natural y peticiones del tipo pregunta-respuesta. Es muy fácil conectarse a múltiples sistemas de origen, como bases de datos SQL, un feed de Twitter o API de aprendizaje automático. Tableau Herramienta de visualización de datos potente utilizada en el área de la Inteligencia de negocios. Simplifica los datos en bruto en un formato muy fácil de entender. Cualquier persona acostumbrada al uso de Excel puede crear análisis interactivos y enriquecidos, y dashboards eficaces para compartirlos de manera segura en la empresa.

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El perfil del profesional Con el nacimiento de esta disciplina, ha aparecido la necesidad de contratar los servicios de un nuevo profesional en el uso de datos orientados a la gestión del talento humano y con la capacidad de transformar la información en valor y conocimiento. La demanda de estos perfiles es muy alta y es complicado encontrar estos perfiles ya que tienen un gran valor en el mercado. Más aun cuando se les requiere para recursos humanos cuando estos suelen estar más cercanos a finanzas, logística o ventas Las habilidades imprescindibles en el profesional que tiene que abordar, correctamente, un proyecto de análisis de personas de este profesional son: • Matemáticas y estadística para trabajar con los datos, sus relaciones y transformarlos para una correcto entendimiento y valor. • Programación para gestionar volúmenes de datos estableciendo las conexiones y relaciones necesarias entre las distintas fuentes que lo proporcionan.

• Conocimiento profundo del negocio ya que sólo así se pueden comprender e identificar las necesidades de la empresa y formularse las preguntas correctas. Conocer cuales son los lugares donde recoger los datos y convertirlos en acciones. • Dotes de comunicación para transformar el conocimiento proporcionado de los datos en información accesible dentro de la compañía presentándolos e interpretándolos para aportar valor para las posteriores decisiones estratégicas. • Capacidad para coordinar acciones derivadas del conocimiento.

Pasamos a enumerara las áreas que son imprescindible en la formación para esta disciplina. • Matemáticas y/o estadística • Programación o desarrollo web • Administración y dirección de empresas • Recursos Humanos Estas áreas nos preparan para trabajar, entender y accionar con datos sobre pero cualquier persona proveniente de otras áreas puede alcanzar una posición de especialista en analítica de personas si se forma y adquiere experiencia. MANUAL COMPLET0 DE INICIACIÓN A PEOPLE ANALYTICS

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Dos breves ejemplos de casos de éxito Los casos de éxito de People Analytics en empresas que han apostado por la analítica de personas para mejorar el negocio son de gran inspiración para entender y ver las posibilidades de una estrategia en nuestra compañía. Pasamos a ver algunos ejemplos.

Best Buy quería conocer que debía mejorar en la gestión de sus empleados para aumentar las ventas en las tiendas. Identificaron la métrica del engagement de los empleados respecto a las acciones del departamento de

RRHH y las métricas de negocio de cada tienda. La conclusión matemática obtenida fue que la mejora de un 0.1% de ese engagement en una tienda propiciaba un aumento de 100.000$ de la tienda. De esta manera, decidieron desarrollar acciones desde RRHH para mejorar el compromiso con sus empleados para, de esa manera, aumentar los ingresos.

CoreStar Financial Group, empresa de venta de seguros y servicios financieros se preguntaban ¿cómo mejorar las ventas sin aumentar el número de vendedores? Recopilaron métricas del proceso de ventas y como era el desempeño y rendimiento de los empleados en las fases de prospección, cierre de visitas, presentación de productos y cierre de ventas. El análisis del rendimiento de cada trabajador en cada criterio permitió concluir que los empleados destacaban en alguna, pero no en todas las fases. Por tanto había especialistas en cada una de ellas. Con esta información se rediseñó la actividad comercial para mejorar el cierre de ventas y consiguieron un aumento del 45% en ventas sólo con un 10% de aumento de personal más cualificado en la fase más decisiva.

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