Big Data en RR. HH.: Analizar los datos de recursos humanos para anticipar las necesidades de la empresa.
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¿Qué perfil sale más rápido de mi empresa? ¿Por qué razones? ¿Qué costes y pérdidas inmediatas supone para la empresa? Estos son los tipos de preguntas que la ciencia del Big Data es capaz de responder. Detrás de este anglicismo se esconde un tesoro de herramientas de optimización para mejorar la gestión de tus RR. HH.. Sin embargo, el análisis de datos a menudo se resume como reclutamiento predictivo, que es uno de los casos de uso en la práctica, pero lejos de ser el único.
El Big Data aplicado a RR. HH. supone, ante todo, la posibilidad de ir más allá de la simple gestión tradicional de RR. HH.. Aclaremos la función y la definición de SIRH para explorar mejor los problemas de datos.
Los tres prerrequisitos para la práctica del Big Data en RR. HH.
Tan pronto como se firme su contrato, y hasta su salida de la empresa, un empleado generará un flujo constante de datos: vacaciones, ausencias, horas extra, formación, etc. Su recopilación y procesamiento permite el buen funcionamiento de la empresa, por un lado, la eficiencia y el desempeño, por el otro, y en cierta medida contribuye a la producción de nóminas.
El análisis de estos datos también responde a cuestiones estratégicas como la gestión de RR. HH. o la anticipación de necesidades futuras. Sin embargo, para que los datos de RRH sean utilizables, es necesario validar 3 requisitos previos:
- Haber identificado los datos que se quieren supervisar: el coste de rotación, la tasa de ausentismo, la tasa de satisfacción de los empleados con respecto a sus asignaciones, el desempeño de los equipos...
- Ha desmaterializado sus procesos y automatizado la recopilación de datos: mediante la implementación de un SIRH en modo SaaS, por ejemplo.
- Garantizar la integridad de los datos: supervisando la entrada, configurando procesos fluidos, utilizando herramientas que se integren correctamente en su sistema de información.
La importancia de interpretar datos brutos
La interpretación está en el corazón del proceso de procesamiento de datos de RR.HH.. Esta última no puede prescindir de la experiencia de las funciones de RR. HH. y su conocimiento del campo.
Para que los datos sean legibles hay que saber:
- Cruzar datos adicionales: la tasa de ausentismo con la tasa de satisfacción de los empleados en sus asignaciones, por ejemplo.
- Confrontar las cifras con las realidades operativas de la empresa para analizar los datos con una mente crítica. Por ejemplo, una alta tasa de rotación puede ser frecuente en ciertos sectores de actividad (dificultades severas, horarios variables, etc.)
- Dejar que los datos hablen para identificar señales débiles (por ejemplo: desconexión de los equipos), encontrar explicaciones para ciertos fenómenos (por ejemplo: causas de ausentismo), confirmar hipótesis para implementar acciones correctivas (por ejemplo: formación de mánagers en telegestión).
Ir más allá de la gestión administrativa tradicional de RR. HH. gracias a la ciencia del Big Data
El procesamiento de datos ofrece a las funciones de RR. HH. la oportunidad de identificar las relaciones de causa y efecto para administrar mejor sus recursos humanos. Pueden así ir más allá de la simple gestión administrativa de RR. HH. y anticiparse a las necesidades futuras de la empresa en términos de:
- contratación: identificación de las profesiones y habilidades del mañana;
- fidelización de los empleados: apoyo al cambio, resolución de problemas, inversión en la evolución de las competencias y desarrollo profesional;
- gestión del desempeño de los equipos: coincidencia entre las necesidades internas y las habilidades de los empleados.
Confiar en datos cuantitativos también permite diseñar argumentos basados en elementos tangibles (y ya no en percepciones) para negociar presupuestos, demostrar la relevancia de su política y ganar legitimidad con la gerencia.
El Big Data representa muchas oportunidades para las funciones de RR. HH., pero también genera preocupaciones. Estas incluyen empleados que podrían temer ser vistos solo a través del prisma de los datos y el desempeño. Al igual que con cualquier proyecto de transformación de RR. HH. (o digitalización de RR. HH.), la empresa debe utilizar la pedagogía y la transparencia para respaldar el cambio internamente.