Cuando contamos de qué se trata Analytics, lo resumimos como la búsqueda de cuellos de botella, que una vez resueltos, pueden generar ventajas competitivas a la empresa que la diferencie de su principal competencia.

De acuerdo a una investigación llamada “Advanced Analytics” esponsoreada por Forbes y ejecutada por Cisco, el 60% de las empresas maduras en Analytics reportaron crecimientos en las ganancias superiores al 7% anual y 18% tuvieron crecimientos de más del 20%.

Otro dato interesante surge de la encuesta “HCM Trends 2018” de Deloitte que señala que para el 85% de los encuestados explotar los datos de los empleados es importante pero sólo el 42% tiene implemendato o está desarrollando People Analytics.

Si menos de la mitad de las empresas lo usan a nivel global, ¿cuántas empresas en Latinoamérica crees que usan Analytics?

De esto surgen dos preguntas clave:

¿Tu competencia está usando Analytics? 

¿Cómo podría posicionarse tu empresa si usaran Analytics?

“It’s the teams stupid!”

A medida que vamos leyendo e investigando encontramos más y más evidencias que los equipos y los sistemas logran mejores resultados que los talentos, sin importar si estamos hablando de ventas, RRHH o Analytics, retornando a la célebre frase “el todo es más que la suma de las partes”.

De hecho, Dave Ulrich en su libro “Victory Through Organization” nombra varios ejemplos sobre cómo la valoración de los equipos suele ser superior que la valoración de los individuos, y que las empresas que se centran en los procesos más que en las personas son de 2 a 3 veces más efectivas.

Uno de los análisis que mejor permite ver como es el flujo de trabajo y las dinámicas de los equipos, es lo que se conoce como ONA (Organizational Network Analysis, o Análisis de Redes Organizacionales). Este tipo de análisis permite hacer visible cómo se conecta la gente entre sí. En otras palabras, permite ver el organigrama real de la organización

https://forms.gle/yhiVe2AP51JxniVQ8

Este tipo de análisis se puede usar en análisis de procesos, gestión del conocimiento y redes de expertos, detección de empleados con alto potencial, promotores (y obstaculizadores del cambio), etc., etc., etc..

Pero nuevamente, según Bill Kutik de Human Resource Executive, sólo el 5% de las empresas utiliza esta técnica de análisis.

Hacelo por ti

Un último argumento para desarrollar Analytics es personal, y está relacionado con los ingresos. Como somos bastantes nerds, se nos ocurrió comparar los sueldos de los Analistas, HRBP, y Gerentes de RRHH contra analistas de BI y Data Scientists “rasos”: es decir sin gente a cargo ni que ocupen puestos de liderazgo.

Tomamos dos fuentes de datos en las cuales los propios profesionales cargan sus propios sueldos, es decir, no tomamos ningún estudio de mercado y en esta oportunidad no hicimos ningún relevamiento. Así que para los sueldos de RRHH nos fijamos en Love Mondays Argentina, y para los sueldos de Data Mining, en la encuesta de SysArmy.

Algunas aclaraciones importantes:

  • Los datos son de diciembre de 2018 (RH) y de enero 2019 (Data Mining).
  • Los valores están expresados en pesos argentinos.
  • Son sueldos brutos mensuales sin incluir bonos ni guardias ni otros conceptos adicionales.
  • En los puestos de BI y de Data Science no están incluidos los jefes.

Si tomamos los promedios de los puestos de RH vs. Data Mining, en estos últimos se gana 26,4% más. y un Data Scientist experto puede ganar más que un Gerente de RH

Resumen

Hilary Mason y DJ Patil sugieren antes de encarar un proyecto de Analytics preguntarse, entre otras cosas, ¿si todo el mundo usa esto, qué podemos hacer para diferenciarnos? Estos reportes nos dicen por un lado, que a las empresas que hacen Analytics les va muy bien, y que además menos de la mitad de las empresas (a nivel global) lo está usando. Imaginemos la situación en Latinoamérica, y lo que significa en términos de oportunidades.

Y si el beneficio de la empresa no es lo que te atrae más para empezar a desarrollar Analytics, pensá el cambio que puede significar para tu propia carrera profesional sumar habilidades de Analytics a tu skillset.

Para más información sobre nuestros servicios y cursos de Analytics escribinos a info@d4hr.com.

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