Los principales desafíos de planear en RH con base en la analítica de datos

por | 10 Nov, 2020

Al llevar a cabo la planeación en nuestras organizaciones considerando herramientas de analítica de datos avanzadas se genera un cambio significativo. Esto convierte el proceso de toma de decisiones basado en cifras, no en la intuición o sabiduría general.

Algo muy interesante está ocurriendo en las empresas en los años recientes. Antes eran las grandes organizaciones las que implementaban Big Data en varios dominios de sus operaciones. Hoy en día, comienza a ser una necesidad vital para todo tipo de empresa.

Los datos de RH han evolucionado para convertirse en Big Data en términos de su complejidad, diversidad de fuentes y su relevancia del negocio, que además se requiere de un análisis avanzado en operar de manera eficiente y generar valor en la organización.

Las áreas de RH no han estado expuestas en gran medida a este tipo de herramientas en el pasado, basándose típicamente en métodos tradicionales. Sin embargo, está llegando el momento de ir más allá de los cuadros de mando y las métricas, aprovechar el poder del Big Data a través de la confluencia de la analítica de datos y la tecnología de recursos humanos.

Algunos de los retos principales para obtener una ventaja competitiva del uso de la analítica de datos en RH son:

1. Obtener datos de alta calidad para tomar decisiones de los recursos humanos

Combinar la analítica con los procesos de recursos humanos ayudará a desbloquear el potencial de estos datos.

Necesidad de precisión en los datos. La integridad es un elemento primordial para las cifras corporativas. A medida que las organizaciones intentan ganar a la competencia y mantenerse a la vanguardia, sus operaciones diarias requieren información más precisa de una correcta toma de decisiones.

El uso de la analítica ayuda a las organizaciones a obtener inteligencia procesable a través de sus datos. En RH ha pasado de ser solo un método de medición a convertirse en un proceso de aprovechamiento de fuentes de cifras y predicción del resultado probable de varios escenarios.

STIN, a través de esta solución logra que el área de Recursos Humanos de las organizaciones conviertan sus datos en una ventaja competitiva.

2. Estructurar datos en función de la empresa y el talento

Los datos mejor estructurados permitirán mejores decisiones, más matizadas y precisas, mientras que los que no están basados en fuentes tradicionales implicarán resoluciones de mayor riesgo.

La analítica avanzada es capaz de manejar grandes volúmenes de datos y presentarlos en un formato visualmente fácil de entender y procesar mucho más rápido.

Debido a que los datos ya no se ven en dos dimensiones, obtenemos información más rápida y holística asimilada de múltiples fuentes dispares y que no están estructuradas.

Con las tecnologías actuales los datos se generan y se transmiten constantemente y las organizaciones deben clasificarlos rápidamente en categorías significativas para obtener información relevante en la toma de decisiones.

El volumen de datos transmitidos por dispositivos Internet de las Cosas (IOT) son 10 veces más que lo que generaban hace un año. Incluso, los de los empleados que usan mecanismos de grupos de bienestar corporal, pueden brindar información valiosa a las empresas.

Los líderes corporativos deben estar convencidos de que la analítica de datos de RH es un método transparente y seguro que agrega valor a su experiencia organizacional.

La forma de ganarse el corazón de los empleados es hacerles saber que la información es suya y que las herramientas de gestión de datos y de Inteligencia Artificial, les ayudan a mejorar.

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