HR Analytics - Analítica de datos y talento - Datatalk

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El pasado martes 10 de mayo tuvo lugar en las oficinas de Datahack el segundo Datatalk organizado en colaboración con el Instituto de Ingeniería del Conocimiento (IIC) de la Universidad Autónoma de Madrid. En esta ocasión, el evento versaba sobre el HR Analytics; las aplicaciones prácticas del análisis Big Data en los Recursos Humanos. La ponente fue Ana Valera Rubio, psicóloga perteneciente al equipo de desarrollo de negocio del IIC.

El intempestivo diluvio que precedió la ponencia no fue óbice para la asistencia de los interesados en el tema, que salieron satisfechos de la experiencia y sobre todo de los casos prácticos y reales que expuso la ponente.

Bajo el título “HR Analytics, Analítica de datos y talento, un tándem perfecto”, Ana Valera comenzó su charla presentando al instituto al que pertenece, definiéndolo como el puente entre la universidad y la empresa, para explicarnos a continuación los tipos de proyectos relacionados con los recursos humanos que llevan a cabo, desde la consultoría psicométrica y el desarrollo del talento, hasta las analíticas de Recursos Humanos para ayudar en la toma de decisiones.

HR Analytics

HR Analytics - Las 5 palabras clave del proceso de aplicación de la analítica a los RRHH

En el sector de los Recursos Humanos, al igual que en el resto de sectores, el Big Data tiene tres aplicaciones fundamentales. En primer lugar, el análisis de datos diagnostica una situación; en segundo lugar, predice comportamientos futuros; en último lugar, prescribe modos de actuación para adelantarse a los problemas. Según la ponente, solo el 3% de las empresas españolas llegan a utilizar la función prescriptiva del Big Data en sus departamentos de Recursos Humanos.

¿Qué datos son los que se maneja en el HR Analytics? Una gran variedad de ellos, tanto directamente relacionados con el ámbito laboral como otros que aparentemente no tienen relación. Así, encontramos datos demográficos, evaluaciones psicológicas, remuneraciones, satisfacción, participación en proyectos, cursos… Pero también manejamos encuestas de clima, datos contextuales de la situación del mercado laboral, datos del sector de la empresa, etc.

Con todos estos datos, pasamos al esquema de trabajo en HR Analytics definido por 5 palabras clave: Identificación de “Key Issues” (Cuáles son los problemas o retos a los que nos enfrentamos); el “diseño de la investigación” (Estándares que aseguren la interpretación adecuada del análisis de datos); la “Identificación de datos” (Los datos han de ser apropiados y correctos); la “Estadística avanzada” (que permite hallar relaciones no necesariamente lineales y realizar pronósticos), y por último, la “Automatización de inteligencias”, paso que todavía es poco común en las empresas y que permite generar de forma automática evidencias para la toma de decisiones.

HR Analytics

HR Analytics - Caso real - Auditoría de datos

Tras establecer estos principios teóricos, Ana Valera pasó a contarnos casos prácticos de éxito en el uso de HR Analytics,  como el control de rotación en una compañía de desarrollo de software; un proceso de selección efectiva para una multinacional de seguros; una auditoría de datos para el sector logístico y un segundo proceso de selección para una entidad financiera.

Tras su exposición, Ana Valera respondió a las múltiples preguntas de los asistentes a la charla. Si no quieres perderte la próxima, apúntate a nuestro MeetUp; y si quieres aprender a implementar estos procesos, contacta con nosotros aquí.

Datatalk IIC - Analítica de datos y talento, un tándem perfecto from Datahack on Vimeo.

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