En la actualidad el mercado de análisis de datos de Recursos Humanos está creciendo rápidamente, tanto así, que algunas mediciones sugieren que la industria aumentará hasta $1.7 mil millones en los próximos cuatro años. En este contexto, la clave es saber qué hacer con esa data y cómo transformarla en información rentable y procesable.

 

¿Por qué implementar un software de RRHH para el análisis de datos?

Hoy existen herramientas que ayudan a los líderes a tomar mejores decisiones, gracias al procesamiento y análisis de datos de sus propios colaboradores. Es por esto que cada vez más empresas están optando por la implementación de estas soluciones tecnológicas. 

  • El mercado de la ciencia de datos crece a tasas cercanas al 30% anual, según datos de EY Chile, consultora de Data Analytics.
  • 13% de las empresas de Norteamérica usó plataformas de dotación de personal en línea en 2017, cinco años atrás la cifra era de solo un 3%, según el estudio “Dar forma a las estrategias de las personas en la Cuarta Revolución Industrial”, realizado por el Foro Económico Mundial en colaboración con Saudi Aramco, Unilever y Willis Towers Watson.

Asimismo, el análisis de datos de Recursos Humanos es fundamental, puesto que guarda relación directa con la productividad y la rentabilidad. Por ejemplo, Chevron logró un aumento del 30% en la productividad después de remodelar su enfoque de análisis de RRHH.

Y esta tendencia no solo ocurre en el gigante energético, ya que las investigaciones han descubierto que las organizaciones que utilizan People Analytics para impulsar las decisiones de RRHH y comerciales, a menudo obtienen ganancias un 82% más altas que el promedio durante tres años.

 

En este sentido, una plataforma para la gestión de personas te permitirá mantener toda la analítica de tu organización centralizada en una sola herramienta. Además, te ayudará a tomar decisiones en tiempo real, gracias a que podrás visualizar tus datos ingresados para la gestión de personas con gráficos dinámicos y comprensibles.

 

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¿Qué es la alfabetización en datos de recursos humanos?

La alfabetización en datos es la capacidad de derivar información significativa y útil de los datos y aplicarla para crear mejores productos, servicios y experiencias. Alguien que está alfabetizado en datos de Recursos Humanos es capaz de analizar estadísticas y comprender lo que significan, además de recopilar información procesable y utilizarla para guiar los procesos del área.

 

Según Brian Hopkins, uno de los principales analistas de Forrester, “conectar los datos a la acción en un circuito cerrado es fundamental si se va a revertir una tendencia a la baja en la satisfacción empresarial”.

 

Por lo tanto, para mejorar tus conocimientos de datos es importante desarrollar algunas destrezas y de acuerdo a una encuesta de la Harvard Business Review, aquellas habilidades más deseables que deberían tener los trabajadores con conocimientos de datos son:

 

  • Hacer las preguntas correctas.
  • Comprender qué datos son relevantes y probar su validez.
  • Interpretar los datos para que los resultados sean útiles y significativos.
  • Probar tu hipótesis utilizando pruebas A / B.
  • Crear visualizaciones fáciles de entender.
  • Contar una historia para ayudar a los responsables de la toma de decisiones a ver el "panorama general".

 

Finalmente es importante saber que cada uno de nosotros genera aproximadamente 1,7 megabytes de datos por segundo, una cifra realmente grande y que solo es abordable analizarla con la implementación de nuevas herramientas tecnológicas. En este sentido, la alfabetización de datos permitirá que tus conocimientos sean capaces de generar los próximos pasos prácticos para mejorar tu negocio.

 

Para este desafío un software de RRHH te será sumamente útil ya que podrás correlacionar reportes e indicadores de diversos procesos; exportar tus reportes e informes a Excel y recibir notificaciones automáticas; además de entender, anticipar y evaluar planes de acción para situaciones de alto impacto al negocio, rentabilizando la inversión en RRHH. 

 

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