Lo que RRHH debe saber de métricas, ‘big data’ y ‘analytics’ - Human Performance

Lo que RRHH debe saber de métricas, ‘big data’ y ‘analytics’

Durante los últimos años, todas las tendencias relacionadas con RR.HH. han incluido los números, en forma de métricas, ‘big data’ y ‘analytics’.

Antes de continuar, es importante comprender que estos tres términos son diferentes. Sé que a veces se usan indistintamente. Pero estas son sus definiciones:

  • Las métricas se centran en el seguimiento del rendimiento pasado.
  • ‘Analytics’ se refiere a usar datos pasados ​​para generar predicciones o perspectivas.
  • El término ‘Big data’ se refiere a conjuntos de datos que son demasiado grandes y complejos para manipularlos con herramientas estándar. Son estadísticas recopiladas para su uso en análisis.

Los profesionales de recursos humanos necesitan desarrollar una afinidad por los números. La respuesta “No soy una persona de números” no es aceptable para ninguna profesión. La discusión sobre métricas y datos no está centrada en el cálculo. Se trata de interpretar los resultados. Eso no es una cuestión de matemáticas. Es una cuestión de pensamiento crítico.

Los números nos sirven para medir las tres cosas de las que más hablan las personas de negocios: eficiencia, eficacia y resultados.

  • Las mediciones de eficiencia incluyen algunas que ya calculamos habitualmente, como el número promedio de días para completar una solicitud y el coste del alquiler.
  • Las mediciones de efectividad pueden contener evaluaciones de desempeño, resultados de encuestas de clima y datos de entrevistas de salida.
  • Los resultados miden la rentabilidad, la productividad y la retención.

Estas son algunas de las reglas a la hora de tratar con métricas, ‘analytics’ y ‘data’:

  1. Definir las métricas del éxito. Cada organización tiene su propia definición numérica de éxito. Por ejemplo, ha habido empresas donde, en situación de crisis, conseguir una facturación del 75% respecto al año anterior es un pequeño milagro. En otras, eso sería totalmente inaceptable.
  2. Establecer objetivos, incluyendo rangos aceptables. Hablando de definir el éxito, podría tener más sentido pensar en “rangos” de éxito en lugar de un solo número.
  3. Capturar datos versus usar datos. Hay una diferencia entre capturar datos y usarlos realmente. Las empresas deben centrarse en capturar datos que tendrán un impacto en el negocio. No tiene sentido capturar datos solo por tenerlos.
  4. Aceptar excepciones. Por mucho que debamos centrarnos en el análisis, habrá momentos en que alguien diga “Olvídate de los números. ESTO es lo que vamos a hacer “. Y usted tendrá que averiguar cómo lidiar con eso.
  5. Crear un cuadro de mando, que incluya indicadores visuales. Si su departamento u organización es nuevo en el uso de métricas y análisis para tomar decisiones de negocios, tener un cuadro de mando puede ser muy útil. Proporciona a las personas un lugar donde ver la información.
  6. Buscar patrones, tendencias y relaciones entre los datos. A veces un solo número te dirá algo. Pero frecuentemente, la relación entre los números te dirá mucho más. Un cuadro de mando (ver # 5) puede ayudar a las personas a ver las conexiones y tomar buenas decisiones.
  7. Actuar. Esta es la regla más importante. No hay razón para dedicar tiempo a calcular y analizar números si no va a hacer nada con ellos. Las organizaciones deben comprometerse a utilizar la información que están recopilando para beneficiar al negocio.

Los números siempre han sido parte del negocio. La tecnología está impulsando que cada vez se hable más sobre métricas, ‘analytics’ y ‘data’. Temas que antes estaba reservados para los comités de dirección ahora son una habilidad que todos los gerentes deben tener.


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