8 pasos para crear un plan de análisis de personal exitoso

Cree su propio plan de analisis de personal

El análisis de personal está experimentando un cambio sísmico. Impulsados ​​por la adopción generalizada de los sistemas de recursos humanos en la nube, las empresas están invirtiendo fuertemente en programas para utilizar datos en todos los aspectos de la planificación de la fuerza laboral, la gestión del talento y la mejora operacional.  Las organizaciones están rediseñando sus grupos de análisis técnico para desarrollar soluciones analíticas corporativas impulsadas digitalmente. Estas nuevas soluciones, ya sean desarrolladas internamente o integradas en nuevas soluciones digitales, permiten a las organizaciones realizar análisis en tiempo real en el momento de necesidad en el proceso comercial. Esto permite una comprensión más profunda de los problemas y las ideas procesables para el negocio.

De acuerdo con Deloitte, mientras que el 71 % de las empresas considera que el análisis de personas es una prioridad en sus organizaciones (el 31 % lo considera muy importante), el progreso ha sido lento. El porcentaje de empresas que correlaciona los datos de RR.HH. a los resultados del negocio, realiza análisis predictivos y despliega cuadros de mando empresariales apenas ha cambiado respecto del año pasado.

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¿Por dónde comenzar?

Continuando con la serie de entradas basadas en el estudio de Deloitte  “Global Human Capital Trends”hoy más allá de explicarle qué ha cambiado en el análisis de personal, le explicaremos cómo crear un programa de análisis de personas exitoso a partir de los siguientes factores.

  • Invierta en un nivel superior en análisis de personas: la función debe proporcionar soporte global, no solo análisis técnico, y requiere CHRO y soporte ejecutivo senior, recursos técnicos de TI y un líder fuerte enfocado en negocios.
  • Establezca un liderazgo claro: un solo equipo y un líder deben poseer las etapas iniciales de un esfuerzo de análisis, incluso si esa capacidad finalmente se descentraliza.
  • Priorice los datos limpios y confiables a través de RR. HH. y la organización: los análisis son tan buenos como los datos ingresados ​​en las herramientas y el software. Trabajar con datos consistentes, oportunos y precisos es fundamental para todas las prácticas de análisis. Tome medidas concretas para garantizar que la calidad de los datos sea parte de cada debate analítico. Eduque a las partes interesadas de Recursos Humanos e implemente programas de gobierno de datos para limpiar y mantener la precisión y consistencia de los datos en los almacenes de datos operativos y de recursos humanos.
  • Comprenda que la investigación es multidisciplinaria: reúna a un grupo multidisciplinario de toda la organización, no solo doctores y estadísticos. El análisis técnico es solo una pequeña parte de la función. La función de los datos, la calidad de los datos, el conocimiento del negocio, la visualización de los datos y las habilidades de consultoría son fundamentales para el éxito.
  • Aumente la fluidez analítica en toda la organización: Independientemente de si los clientes analíticos realizan el análisis ellos mismos o cuentan con especialistas que los respaldan, la capacitación tanto de recursos humanos como de otras funciones comerciales será fundamental para operar a escala. Identifique un plan de estudios u otro socio para ayudar con la educación, la implementación de herramientas estándar y la estandarización de informes y cuadros de mando.
  • Desarrolle una hoja de ruta de dos a tres años para la inversión en programas de análisis: esta inversión tiene como objetivo construir una nueva función comercial para la empresa, no solo un equipo técnico dentro de los recursos humanos.
  • Enfóquese en las acciones, no solo en los hallazgos: para proporcionar valor, el equipo de análisis debe traducir la información en soluciones y las partes interesadas deben tomar medidas.
  • Integrar datos de recursos humanos, organizacionales y externos: los programas de que facilitan está analítica de manera avanzada enfocada a la personas, se basan cada vez más en la intersección de datos. Por lo que es importante que se busque una integración de los mismos.

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