La analítica de datos de recursos humanos se ha convertido en una herramienta esencial para las empresas en la toma de decisiones estratégicas relacionadas con su fuerza laboral. Sin embargo, para que esta analítica sea efectiva, es necesario que exista una estrecha colaboración entre los científicos de datos y los gerentes de negocios.
Expertos de Chevron, Morgan Stanley y Wal-Mart participaron recientemente en un panel en la Conferencia y Exposición de Tecnología de Recursos Humanos en Las Vegas, donde discutieron la importancia de esta colaboración. Según los expertos, la colaboración entre los equipos de analítica de datos de recursos humanos y los equipos de negocios es fundamental para lograr resultados exitosos.
Jeremy Shapiro, director ejecutivo de recursos humanos y jefe de analítica de talento global en Morgan Stanley, explicó que en una organización con miles de empleados, es difícil comprender todos los factores de negocio al mismo tiempo. En muchas ocasiones, no se conoce el problema empresarial antes de reunirse con un líder senior. Shapiro destacó la importancia de trabajar juntos para encontrar soluciones y conclusiones a partir de los datos.
RJ Milnor, gerente de planificación, analítica e informes en Chevron Corp., también enfatizó la importancia de una colaboración cercana con los gerentes de negocios. Milnor señaló que es fundamental ayudar a los gerentes a formular preguntas que quizás no se habían planteado antes. El grupo de analítica de Chevron funciona como consultores internos, proporcionando preguntas estratégicas y nuevas opciones para lograr los objetivos empresariales.
El panel también destacó la importancia de involucrar al equipo de analítica de datos de recursos humanos a nivel directivo. Además, se mencionó que la analítica efectiva de recursos humanos a menudo requiere de prueba y error. Es importante utilizar un enfoque basado en hipótesis y análisis de causa raíz para obtener resultados más precisos.
El panel también discutió la importancia de comprender que la analítica predictiva no puede ser precisa al 100%. Es necesario tener una mentalidad abierta y estar dispuesto a corregir y optimizar los modelos a medida que se obtienen nuevos datos.
En cuanto a la elección de software y la gestión de datos, se mencionó que existen diversas opciones disponibles. Es importante decidir qué pruebas estadísticas aplicar en cada situación y si utilizar un enfoque basado en hipótesis o en datos. También se recomendó formar un equipo multidisciplinario que incluya a profesionales de finanzas, planificación estratégica y recursos humanos.
En resumen, la colaboración entre científicos de datos y gerentes de negocios es esencial para una efectiva analítica de datos de recursos humanos. Esta colaboración permite encontrar soluciones y conclusiones a partir de los datos, y ayuda a los gerentes a formular preguntas estratégicas que pueden llevar al éxito empresarial. Además, es importante tener en cuenta que la analítica predictiva no es precisa al 100% y requiere de ajustes y optimizaciones constantes.
