Las organizaciones se centran cada vez más en los datos y crean objetivos estratégicos construidos con indicadores clave de rendimiento (KPI). Si RRHH espera mantener ese proverbial asiento en la mesa de conferencias, es importante entender los conceptos clave de los datos, incluyendo la diferencia entre datos, métricas y análisis y cómo los tres trabajan juntos.
Métricas
Las métricas establecen los parámetros para los datos que su organización utilizará para medir el rendimiento. Digamos que está buscando medir el rendimiento de su equipo de adquisición de talento (AT). Una métrica importante a tener en cuenta sería el tiempo de contratación. El tiempo de contratación es la media de días que tarda su equipo de AT en cubrir los puestos vacantes. Los KPIs se construyen a partir de esta métrica. Un KPI para el equipo de AT podría ser mantener el tiempo de cobertura por debajo de los 45 días. Asegúrese de aclarar los parámetros de la métrica y de aplicarlos de forma coherente. Por ejemplo, ¿deja de contar los días cuando se firma la carta de oferta o la fecha de inicio de la nueva contratación?
Datos
Los datos son el conjunto de números o cálculos reunidos para una métrica específica. Para la métrica del equipo de AT, tiempo para llenar, los datos serían el número real de días. El número medio de días que tarda cada miembro del equipo en cubrir un puesto de trabajo también formaría parte del conjunto de datos de la métrica. La integridad de los datos es vital para asegurar que sus métricas son precisas.
Analítica
Una vez que se producen las métricas, es el momento de analizar y encontrar patrones en los datos. La analítica requiere una mayor capacidad de pensamiento crítico para buscar el porqué de los datos y utilizar las métricas para orientar la toma de decisiones. Por ejemplo, se produce la métrica del tiempo que tarda su equipo de AT en llenarse y usted descubre que la tendencia es alta. Preguntar al equipo de AT qué dificultades están experimentando y realizar un análisis de las tareas le ayudará a descubrir por qué la métrica es alta. La investigación muestra que hay una interrupción en la comunicación entre la AT y los directores de contratación para programar las entrevistas. Pueden pasar dos semanas antes de que se confirme una entrevista con el candidato. Esto le lleva a entrevistar a los gerentes de contratación y a descubrir que los gerentes no están utilizando la función de programación en el sistema de seguimiento de candidatos (ATS). Como solución, se imparte formación sobre el ATS a los gerentes. Una vez implementada la solución, el seguimiento de la métrica de tiempo para llenar y ver si la tendencia cambia es una parte de la analítica.
Todo el proceso de búsqueda de tendencias en los datos con las métricas y el uso de la información para apoyar los objetivos de negocio habla de la analítica. Si su organización se está centrando más en los datos, podría ser el momento de considerar la creación de un cuadro de mando de RRHH. Utiliza los datos de los distintos sistemas de RRHH para generar métricas y le permite centrarse en la analítica. Un cuadro de mando de RR.HH. favorece la integridad de los datos, ya que elimina el error humano del proceso de cálculo.
Los datos, las métricas y los análisis significan cosas diferentes, pero trabajan juntos para apoyar los objetivos estratégicos. No se pueden desarrollar métricas sin datos. Sin métricas, no hay tendencias que analizar y será más difícil encontrar las relaciones dentro de los datos. Y las métricas sin la analítica no son más que una pérdida del tiempo que costó hacer los cálculos. La analítica es la clave para convertir a los RRHH en el socio empresarial estratégico que necesitan las organizaciones. No te olvides de escuchar la historia que te cuentan tus datos y actúa.