En este artículo hablaremos sobre qué es Data Mining y People Analytics, para luego contar por qué las empresas, sin importar su tamaño, deberían pensar en incorporar esta disciplina.

Seguramente ya habrán leído alguna definición de qué es Data Mining. Resumidamente, es una disciplina que combina técnicas estadísticas con herramientas de programación y que permite procesar grandes volúmenes de datos para encontrar patrones relevantes que están ocultos en la información.

People Analytics es la rama de esta disciplina aplicada a Recursos Humanos. Permítanme una corrección. Es la rama de esta disciplina que busca encontrar relaciones entre las acciones de los colaboradores y los resultados de negocio. Considero que esa es una de las primeras barreras que debemos superar al encarar un proyecto de Analytics. El de mirar más allá de RRHH y tratar de resolver un problema del negocio, y no necesariamente del área.

Para algunos puede ser lo mismo, ya que mejorar un aspecto de la gestión de RRHH impactará positivamente en el negocio. Pero no pongamos el caballo antes de la carreta: como área de servicios nuestra responsabilidad es ayudar al negocio a alcanzar sus objetivos. 

Desde nuestra perspectiva People Analytics tiene tres grandes ventajas:

  1. Lo dicho anteriormente, encontrar relaciones entre variables que no hubiéramos percibido a simple vista.
  2. Cambiar el eje temporal de análisis al poder crear modelos predictivos.
  3. Poner a prueba cada práctica de RRHH y quedarnos con la que más sirve.

Una herramienta más tradicional en RRHH son los indicadores. Si bien en People Analytics se pueden crear dashboards y métricas, hay algunas diferencias sustanciales.

La principal es que un indicador no deja de ser una foto del pasado, en cambio con Analytics podemos analizar el pasado para estimar la probabilidad de que ocurran ciertos eventos y anticiparnos.

Otra diferencia es que en la mayoría de los cursos y bibliografía de indicadores hay un adagio que reza “comparar manzanas con manzanas, y peras con peras” (Como si la vida fuera así, ¿no?). Con Analytics podemos usar lo que se nos ocurra hasta encontrar lo que sirva: Edad, antigüedad, horas de capacitación,  ventas, piezas producidas, clima, datos geográficos, información familiar, del equipo, del jefe, etc., etc., etc.. Acá es donde la estadística nos da una mano.

Hasta acá hablamos de estadística, de programación, variables, algoritmos. Y la verdad es que esa no es la parte más importante. La cuestión más importante es conocer bien el negocio y definir con la mayor precisión posible la pregunta organizacional que debe ser respondida.

Saber con exactitud el problema de negocio que debe ser resuelto no es tan sencillo como parece. Requiere “gastar mucha suela”, y conocer los pormenores de la organización. Sabiendo eso, empezaremos a entender cómo impacta el trabajo de las personas dentro de la empresa.

El data mining tiene el nombre bien puesto. Porque la analogía es perfecta. Un trabajo de minería de datos y de descubrimiento del conocimiento tiene mucho de mirar las variables, qué representan, cómo se relacionan, qué relación tiene con la pregunta organizacional, si hay que cambiar la pregunta, si los datos son representativos, consistentes, si necesitan transformación, y nuevamente, etc., etc., etc..

Y volviendo al tema de la pregunta: la importancia que tiene la definición con exactitud del problema de negocio es tal, que cuando encontramos la pregunta correcta, y logramos responderla, no sólo brindamos una solución a ese problema, sino que esa solución va a traccionar otras mejoras que no habíamos previsto. Y esa respuesta, va a ser nuestra pepita de oro.

Otra cosa interesante es que gran parte del software de data mining es open source y tienen una gran comunidad de soporte y de actualización y son sólidos en términos de seguridad.

Pero tal vez el principal desafío para Recursos Humanos es romper el cerco de la confidencialidad y poner a disposición de otras áreas algo de información propia del área.

También es indispensable pensar en incorporar nuevos perfiles en el área, (que no necesariamente tienen que venir de sistemas), que puedan darnos soporte con éstas tareas, y realizar los análisis necesarios. Como siempre digo, nos tenemos que hacer amigos de nuestros nerds ;p.

Lo que pretendemos con este post es bajar a tierra de qué se trata el Data Mining y People Analytics, fuera de los flashes y los grandes anuncios. Para mí representó la posibilidad de redefinir toda mi carrera y poner a prueba todo lo que había hecho en Recursos Humanos y analizar el aporte real de toda la gestión.

Por eso soy un convencido de que incorporar People Analytics en una organización no es solamente aggiornarse a los tiempos que corren y a lo que hacen otras áreas como ventas y mantenimiento, sino asumir nuestra responsabilidad como área y dejar de aportar un granito de arena, para empezar a aportar una pepita de oro en los resultados de la organización.
En Data 4HR somos un equipo interdisciplinario en el que nos dedicamos a brindar servicios de Analytics para las áreas de RRHH, comerciales y de manufactura. 

Además dictamos capacitaciones abiertas e in company en Buenos Aires y en el interior del país. Escribinos a sergio@d4hr.com para recibir más información sobre las próximas fechas y ciudades.

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