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HR analytics: definición y consejos para sacarle el máximo potencial

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Es posible que desconozcas el término HR analytics. Sin embargo, analizando las dos palabras que lo componen no resulta complicado adivinar a qué se refiere:

  1. HR son las siglas de Human Resources, o lo que es lo mismo en español, Recursos Humanos.
  2. Analytics, o lo que es lo mismo en español, analítica, es el proceso por el cual se miden datos obtenidos de distintas fuentes de recogida de información.

Por lo tanto, el concepto HR analytics se refiere a la medición de datos referidos a los Recursos Humanos de una empresa. Su finalidad es optimizar todos los procesos derivados de ellos y de proporcionar soluciones a los problemas detectados.

En este post vamos a ver algunos conceptos y consejos sobre HR analytics que cualquier empresa puede poner en marcha desde el momento que desee.

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HR analytics: consejos

En primer lugar, para poder analizar los datos es necesario haberlos recabado primero. ¿Qué utiliza HR analytics para recoger datos? A continuación destacamos algunos de los conceptos más relevantes a este respecto:

  • Al hacer referencia directa a las personas, HR analytics se nutre de manera importante de la psicometría. La psicometría podría definirse como una mezcla entre psicología y estadística, ya que se encarga de medir distintas variables psicológicas del ser humano. Por poner algunos ejemplos: el ritmo de aprendizaje medio de los empleados de la empresa, el nivel de motivación que tienen respecto a su trabajo o la actitud que muestran hacia las políticas empresariales que siguen. Todos ellos, y muchos más, son aspectos de la psique humana que se pueden medir y de los que se puede obtener información importante para la toma de decisiones.
  • HR analytics también utiliza las analíticas predictiva y prescriptiva. La analítica predictiva, como su propio nombre indica, sirve para predecir comportamientos humanos y resultados futuros a través de la aplicación de técnicas matemáticas y estadísticas. Por otro lado, la analítica prescriptiva se encarga de interpretar los datos obtenidos para encontrar soluciones y mejorar el proceso futuro de toma de decisiones.
  • Por supuesto, HR analytics también utiliza técnicas cuantitativas y cualitativas de investigación. Las técnicas cuantitativas nos permiten recoger datos de forma cerrada y plenamente objetiva, como ocurre con las encuestas o con los cuestionarios de respuesta cerrada. En cuanto a las técnicas cualitativas, como pueden ser la observación directa o las entrevistas de respuesta abierta, proporcionan información más amplia, pero también más sujeta a interpretaciones subjetivas.
  • La recogida automática de información es una de las fórmulas mediante las que HR analytics se beneficia de las nuevas tecnologías. A través de los sistemas y programas adecuados, cualquier empresa puede conocer de forma automática qué webs visitan sus empleados durante su horario laboral o qué comandos ejecutan más al usar un software propio, por poner algunos ejemplos entre los millones que existen.

¿Cuál es nuestro consejo respecto al uso de las herramientas y tecnologías que acabamos de destacar? Lo que recomendamos es sencillamente que cada empresa realice ensayo-error con cada una de ellas y continúe utilizando aquellas que le han proporcionado resultados positivos y útiles. Cada empresa es un mundo y no podemos establecer una guía de uso estricta más allá de la exposición de las posibilidades que existen.

Otros consejos que destacamos respecto a HR analytics son los siguientes:

  • Para que todo plan de implementación de HR analytics cumpla su función con éxito, es imprescindible que previamente lo diseñemos con detenimiento y estudiemos la forma más adecuada de implantarlo en nuestra empresa.
  • Al tratarse de aspectos referentes a la psique humana, es buena idea disponer de uno o varios psicólogos (en función del tamaño de la empresa) que nos ayuden a interpretar los resultados de forma correcta.
  • Por otro lado, también recomendamos tener en cuenta la figura del data scientist, es decir, el experto en Ciencia de Datos y que está más familiarizado con los procesos estadísticos y matemáticos que un psicólogo.

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