El manejo de datos en los departamentos de RRHH es la fuente de información esencial para que pueda demostrar su contribución al negocio. Ahora bien, el cómo lograrlo es un proceso que necesita de 3 ingredientes: información (en forma de datos cuantitativos, datos cualitativos y opiniones), tecnología (que permita recopilarla, fusionarla y darle valor de negocio a los datos) y, por supuesto, la capacidad para correlacionarlas. Respecto al primero, las más de las veces se trata de ponerla en un único repositorio, básicamente una plataforma tecnológica que permita “jugar” con los datos.
Paradójicamente, la tecnología, que es el facilitador por excelencia, también suele ser el stopper más consagrado. En esta sesión hemos visto cómo aprovechar las funcionalidades de Power BI para crear un cuadro de mando de indicadores RH en clima, compromiso o experiencia empleado. Esta herramienta no es más compleja que el propio paquete de Microsoft Office y viene integrado en él.
Conducido por Marcos Sanz y Álvaro Rodríguez, de Peoplematters, el webinar ha proporcionado ejemplos prácticos de modelos de métricas, como el formulado por Benton para clasificar las métricas por valor aportado y aplicación a la toma de decisiones.
Fuente: Peoplematters, 2022.
También han compartido ejemplos prácticos de búsqueda de relaciones causa-efecto, que es donde los profesionales de RR.HH han de salir de su zona de confort para explorar nuevas relaciones entre procesos, la experiencia del empleado y el negocio:
- ¿Qué influencia tiene la calidad, frecuencia y extensión de las conversaciones de contribución?
Fuente: Peoplematters, 2022.
- ¿Las personas que dicen que esta empresa no es el mejor lugar para trabajar?
- ¿Son las mismos que no están satisfechas con la compensación?
- ¿O coinciden con las que no están satisfechas con su supervisión o son los mismos que ha tenido trabajo extra durante la pandemia?
- ¿O son los mismo que han teletrabajado, y que, además, se quejan de la falta de comunicación?
Fuente: Peoplematters, 2022.
“No basta con encontrar qué país, que división, qué departamento, qué segmento de edad o de antigüedad, sino que hay que indagar en el que presenta peores o mejores características y tratar de averiguar las causas. Para ello, es necesario relacionarlos con nuestra acciones de gestión y con el contexto”, ha explicado Marcos Sanz, socio de Peoplematters.
Tipología de datos y su aplicación en Power BI
El punto de partida, y crítico, de un ejercicio como los descritos es la información, los datos. Para una visión completa es posible combinar datos de personas, datos de opinión, datos anónimos y datos cualitativos, y en algún nivel de agregación o segmentación tendremos que correlacionar, por ejemplo:
- Datos de opinión anónimos.
- Nivel de compromiso.
- Valoración del mando o de la persona.
- Etc.
- Datos personales:
- Incremento salarial últimos años.
- Inversión en formación.
- Entrevistas de desempeño realizadas.
- Etc.
- Datos cualitativos:
- Carga de trabajo durante la pandemia.
- Impacto en las operaciones.
- Etc.
Por último, pudimos ver ejemplos prácticos aplicados a Power BI para ver posibles estructuras de los datos, la visualización gráfica de los mismos y las correlaciones que se puedan establecer :
Puedes acceder al video completo del webinar en nuestro canal de Youtube:
