People Analytics: falsos mitos y beneficios concretos

Ana Valera y Fernando Solana nos explican cómo avanzar en el uso de los datos para facilitar la toma de decisiones en los procesos de gestión de personas

Desmitificando creencias sobre People Analytics. Así comenzó Ana Valera, directora del Programa Avanzado en People Analytics & estrategia digital del talento de Leadership & Management School.

Su intervención remarcando que para poder poner en marcha un proyecto no hacen falta ni grandes inversiones ni estar en una gran empresa con miles de empleados. Además, en contra de lo que muchos creen, no es una moda ni una novedad que acaba de empezar.

Igualmente, Ana explicó que People Analytics no se trata siempre de Big Data pues en RRHH no se cumplen siempre las 7 v’s, ya que se trabaja muchas veces con datos subjetivos y destaca la viabilidad, la visualización y el valor para la toma de decisiones gracias a disponer de la información.

Tras definir qué es para ella People Analytics y los diferentes niveles a los que se puede llegar, Ana Valera remarcó algunas de las aplicaciones que se pueden dar en diferentes áreas como selección, onboarding, formación, desarrollo profesional o salida de la compañía. Hizo hincapié, además, en cómo puede ayudarnos en el día a día en cuestiones como la compensación, el absentismo o la gestión de personal.

Para finalizar, Ana comentó los beneficios de People Analytics en cuanto al ahorro de costes, el mayor peso que se adquiere en los comités de dirección, la mayor eficacia al tener datos específicos y, en suma, una mayor satisfacción de los empleados.

Por su parte, Fernando Solana también quiso echar por tierra algunos mitos cómo que el perfil del profesional de People Analytics es el de un matemático o un físico. “Es bastante más sencillo enseñar a un profesional de RRHH habilidades analíticas de visualización que enseñar a un matemático cosas de RRHH porque hay cosas del negocio que es necesario que un analista lo entienda”, comenzó el experto de Vodafone y puso como ejemplo la contaminación de una métrica si se introducen datos de un ERE en un informe de rotación.

Solana explicó que el objetivo de su empresa era llegar a un objetivo predictivo e incidió en que es un camino largo y arduo y comentó cómo se diseñaron las soluciones para poder lograrlo, en su caso, creando un Data Lake.

Mediante ejemplos concretos y consejos en base a su experiencia, Fernando demostró el valor del dato y cómo permite tomar decisiones en virtud de una información clara y fiable. Gracias a cuadros de mando muy sencillos e intuitivos, permitieron a los usuarios que accedían al data Lake atacarlo con las herramientas que quisiera.

Fernando Solana quiso acabar su ponencia con una serie de recomendaciones sobre los cuadros de mando: comenzar con los datos disponibles, asegurar la fiabilidad de los datos, facilidad y simplicidad de los datos iniciales, evitar los análisis y proyectos puntuales, sorprender con información relevante, transmitir información con ayuda de gráficos e incrementar la capacidad de análisis del equipo.

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