People Analytics es una tendencia que llegó para quedarse. La mayoría de las organizaciones hoy en día citan el análisis de personas como una prioridad para promover el bienestar corporativo, obtener una ventaja competitiva y ayudar a retener y atraer talentos. Pero en la práctica, los líderes aún enfrentan muchos obstáculos al adoptar esta estrategia.

Esto se debe a que la mayoría de las empresas están todavía iniciando con el análisis de personas. Los equipos, por ejemplo, están enfocados en prácticas iniciales de la limpieza de datos y la simplificación de informes. Además, la encuesta de McKinsey a CEOs, en su mayoría estadounidenses, revela que “muchos líderes reconocen que lo que ellos llaman ‘análisis’ es en realidad informes básicos con poco impacto duradero”.

La mayoría de los CEOs entrevistados respondieron: “que no tienen la capacidad de integrar sistemáticamente el análisis de datos en los procesos de recursos humanos del día a día y utilizar el poder predictivo de los análisis para impulsar una mejor toma de decisiones. Este desafío se ve agravado por el panorama congestionado y fragmentado de la tecnología de RH, que pocas organizaciones saben cómo navegar “.

People Analytics en organizaciones simbólicas

Después de conversaciones con equipos de análisis de personas en organizaciones grandes, el informe de Mckinsey: “How to be great at people analytics” también encontró un conjunto de seis ingredientes que ayudaron a impulsar el impacto, el éxito y el crecimiento continuo de los equipos.

De acuerdo con los resultados de la encuesta, estos ingredientes se dividen en tres categorías principales: datos y gestión de datos, recursos analíticos y modelos operativos.

Lea a continuación un resumen de estas tres categorías.

Datos y gestión de datos

Todos los grandes equipos de análisis son capacitados con sólidos padrones de datos, ingeniería y gerenciamiento, nuestras entrevistas confirmaron que esto no es diferente en el análisis de personas.

Recursos de ingeniería de datos significativos y dedicados

Descubrimos que el mayor diferencial de estos equipos era el nivel de recursos dedicados de ingeniería de datos disponibles para impulsar la creación de datos y control de calidad.

Los equipos líderes tienen total propiedad de sus propios repositorios de datos, lo que les permite probar rápidamente nuevas ideas.

Amplitud y profundidad de las fuentes de datos

Los equipos líderes invirtieron mucho en una base sólida de datos de recursos humanos, pero también desarrollaron formas avanzadas de ir más allá de los sistemas centrales de recursos humanos para utilizar múltiples fuentes internas de datos adicionales. La forma más directa podría ser vincular perfectamente los datos de recursos humanos con los datos financieros, aunque las prioridades de los datos sean diferentes según el contexto organizacional.

Algunos equipos han comenzado a ir más allá de las bases de datos relacionales para crear bases de datos gráficas para el análisis avanzado de redes. Además, los equipos líderes tienen una estrategia de encuestas fuerte y flexible para monitorear los comentarios de los empleados.

Si bien es común que los equipos de análisis de personas se sientan limitados por la falta de datos disponibles, los equipos líderes son más creativos con los datos, adquieren nuevas fuentes o combinan las existentes de nuevas formas para abordar el problema en cuestión.

Recursos analíticos

Los proyectos avanzados de análisis de personal pueden requerir un profundo conocimiento técnico y la capacidad de integrar y traducir una amplia gama de conocimientos y contribuciones. Los mejores equipos están construyendo su reserva de talentos con amplitud y profundidad.

Función fuerte de Ciencia de ciencia de datos

Como era de esperar, todos los equipos líderes de análisis de personas que entrevistamos han invertido mucho en adquirir talento en ciencia de datos, aunque sus enfoques sean diferentes. Algunos equipos se enfocan en contratar “atletas versátiles” mientras que otros priorizan las experiencias especializadas.

Los mejores equipos contratan y desarrollan expertos en disciplinas específicas de la ciencia de datos, pero esperan que todas estas personas operen de manera ágil y multifuncional para atender las necesidades en evolución.

Gran capacidad de traducción

Los equipos líderes también complementan su talento técnico de alto calibre con “traductores” calificados: “integradores” expertos que acortan la brecha entre los líderes empresariales y los especialistas técnicos. Traducen los desafíos estratégicos en cuestiones analíticas y utilizan la práctica basada en la evidencia para interpretar los insights derivados del análisis, involucrar a las partes interesadas y, por último, impulsar los cambios en los negocios.

Los traductores a menudo sirven como un punto de entrada para el equipo de análisis de personas, lo que ayuda a aumentar la conciencia del personal en la organización y a desarrollar la credibilidad del equipo.

Algunos de los principales equipos de análisis de personas han creado bases de datos de consultores internos para asociarse directamente con empresas individuales en sus problemas específicos.

Modelos operacionales

En un campo de rápido desarrollo, los equipos de análisis de personas deben impactar en toda la organización y estar a la vanguardia para mantener ese impacto en el futuro. Los mejores equipos se alinean bien con las prioridades organizacionales mientras mantienen un espacio para la experimentación abierta y la innovación.

Innovación como norma

Se espera explícitamente que los miembros del equipo líder exploren e innoven más allá del atendimiento de las necesidades diaria de sus clientes. Algunas empresas tienen reglas básicas para el porcentaje de tiempo que los equipos dedican en la exploración, en contraposición al trabajo preliminar básico. Estas expectativas permiten a los equipos experimentar por completo y crear pruebas de concepto.

Este proceso puede tomar muchas formas, pero la distinción importante es que las áreas de innovación no necesitan apoyar directamente una prioridad del negocio existente o una necesidad del cliente; ellos pueden ser puramente exploratorios. Por ejemplo, algunos investigadores de datos se toman el tiempo extra para experimentar en un área restricta y aprender cómo funcionan las herramientas y los servicios de análisis en la nube.

Otros pueden querer explorar nuevas formas creativas de visualizar los datos, con el fin de equipar a los líderes empresariales con conocimientos útiles. El objetivo es garantizar que todos los miembros del equipo estén constantemente formando nuevas ideas y buscando nuevas formas de abordar las necesidades analíticas de la organización y, por lo tanto, ayudarla a lograr sus objetivos.

Alineación clara con clientes y casos de uso organizacionales

Los equipos de análisis de personas adoptan diferentes enfoques para organizarse y alinearse con diferentes clientes. Sin embargo, se concientiza la presencia de un mecanismo para obtener una comprensión profunda de las prioridades de toda la empresa, así como de las necesidades específicas de los clientes individuales. Este mecanismo crea ciclos de retroalimentación que permiten el aprendizaje continuo y asegura que los equipos de análisis de personas estén trabajando en los temas más urgentes y de mayor impacto.

Con el tiempo, conforme las organizaciones se vuelven cada vez más dependientes de la calidad de sus insights, los mejores equipos de análisis de personas juegan un papel más importante en la definición de la agenda de RR.HH., influyendo en cómo la organización gestiona su talento tanto a nivel de políticas como de proceso. Lea el informe completo de McKinsey aquí: “How to be great at people analytics”.

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