De acuerdo con un estudio realizado por la consultora PWC, solo una de cada tres empresas está usando las ventajas que otorga el Big Data para la selección de personal en la actualidad. A pesar de ello, las nuevas necesidades laborales empujadas por la digitalización acelerada que vivimos están provocando que cada vez más empresas confíen en el análisis y la explotación del Big Data en Recursos Humanos. ¿Quieres saber por qué? Te contamos cómo el Big Data contribuye a la mejora de la gestión de Recursos Humanos.
Destacamos las áreas más relevantes en las que se combina el poder del Big Data con la gestión de Recursos Humanos:
El gran reto a la hora de captar talento es dar con los perfiles de candidatos más adecuados. Aplicar el Big Data en esta área tan importante para Recursos Humanos se basa en técnicas de analítica predictiva. Por ejemplo, el Big Data puede usarse para extraer información ligada a los factores que mejoran el rendimiento y, a partir de ellos, diseñar pruebas y tests de evaluación. Además, el Big Data permite valorar a los candidatos de forma más precisa, pues se eliminan sesgos o prejuicios que puedan surgir durante el proceso y se toman decisiones más apropiadas.
También puede utilizarse para ampliar la perspectiva e investigar candidatos que pertenezcan a otros sectores, pero cuyas habilidades encajan con las necesidades de la empresa. Este tipo de análisis es interesante cuando se buscan capacidades muy específicas.
Esta área de aplicación del Big Data en Recursos Humanos requiere de un entendimiento profundo de las relaciones que se dan entre el rendimiento de una empresa en su conjunto, por un lado, y el de cada uno de los departamentos y trabajadores, por otro. Por tanto, los modelos basados en Big Data sirven para sacar a la luz cómo los factores específicos del área de RR. HH. tienen un impacto concreto en los resultados de negocio. Además, con la gestión masiva de datos, se pueden ajustar mejor los sistemas de retribución y medir el impacto que tienen los bonus en la productividad del trabajador y qué efecto tiene para la empresa.
Esta aplicación del Big Data en Recursos humanos también permite descubrir talento oculto en la empresa. Por ejemplo, a partir de los datos de la plantilla, se pueden construir perfiles con habilidades que constituyan el primer punto de partida ante cualquier necesidad emergente. De esta forma, se optimiza la gestión del personal aprovechando al máximo el talento disponible.
Esta aplicación del Big Data en Recursos Humanos está en relación con el punto anterior, puesto que las necesidades de formación van muy ligadas a la naturaleza de cada proyecto y puesto de trabajo. De esta manera, con el Big Data se pueden detectar lagunas en las capacidades de los empleados y suplirlas a través de programas de formación. Además, al gestionar los KPI de los empleados de forma muy granular, se puede analizar el impacto que ha tenido la formación en la productividad de cada trabajador y así calcular el retorno de la inversión en acciones formativas.
La retención del talento en la empresa es fundamental y el Big Data ayuda no solo a localizar los perfiles clave, sino también a realizar predicciones para, de este modo, estudiar escenarios de trabajo alternativos en función de variaciones en la plantilla.
Por otro lado, la retención del talento engloba diferentes factores, pero uno crucial es el compromiso y la motivación de los empleados. Gracias al Big Data, en Recursos Humanos se pueden diseñar encuestas que lo evalúen y sacar conclusiones a partir de las respuestas para determinar puntos de fricción y crear programas de retención de talento eficaces.
La gestión efectiva de los datos en Recursos Humanos mejora la productividad global de la empresa, cimenta la estructura organizacional y fomenta la innovación. Al igual que ocurre con el Big Data en el marketing digital, el área de RR. HH. se apoya en técnicas de data mining y en el análisis avanzado de datos para extraer insights relevantes en informes que permitan visualizarlos de manera efectiva para llevar a cabo una toma de decisiones inteligente.
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