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Como usar big data para mejorar RRHH

¿Cómo podemos usar el Big Data para mejorar los RRHH?

En artículos anteriores (El crecimiento del sector tecnológico y La inteligencia artificial hace despegar el sector de los RRHH) te hemos mostrado como está evolucionando el sector tecnológico y, además, como afecta este crecimiento a sector de la selección de personal.

Las empresas empiezan a comprender la importancia de tener una estrategia de gestión de talento basada en métricas. Y es que muchas experiencias han demostrado que a través de un enfoque analítico podemos gestionar el área de recursos humanos de manera más objetiva y rigurosa, y tomar decisiones más acertadas.

A continuación, veremos algunos de los numerosos casos en los que el uso de métricas y Big Data ha ayudado a las empresas a optimizar los esfuerzos dedicados al capital humano, y alinearlos con los objetivos de negocio.

1) Natura y Whalecom

La empresa de cosméticos Natura desarrolló junto con Whalecom un mapa de 100 indicadores.

Gracias a esta iniciativa lograron, entre otras cosas, detectar los beneficios más valorados entre los empleados y concluir en cuáles debía invertir la empresa. También se centraron en tomar medidas respecto a la gestión del reclutamiento, con lo que consiguieron segmentar con mayor facilidad qué perfiles se adaptan mejor a una posición concreta.

Actualmente, la gestión de los RRHH en Natura es analizada con frecuencia con el objetivo de facilitar el proceso de toma de decisiones y revisar planes de acción. De esta manera, la compañía se asegura mantener alineada la estrategia del área con la de negocio.

2) Amazon

Después de varias denuncias públicas sobre las condiciones laborales por parte de los trabajadores en algunos centros de Europa, finalmente la compañía decidió actuar. El año pasado iniciaron un proyecto de Big Data para conocer cómo se sentían sus empleados en sus puestos de trabajo.

Mediante un sistema interno llamado “Amazon Connections”, consultan periódicamente a sus trabajadores sobre aspectos como la satisfacción laboral, el liderazgo o las oportunidades de formación. Toda la información es analizada por un equipo de expertos y es compartida con los directivos de la compañía a través de informes diarios.

Las respuestas de los empleados no son anónimas, pero solo los responsables del proyecto de Big Data tienen acceso a ellas. Los informes que llegan a los directivos de la compañía únicamente contienen los datos globales de las respuestas.

3) BBVA Bancomer

Este banco mejicano cuenta con más de 38.000 empleados, cuyas motivaciones, desempeño y necesidades son muy diversas.

Anteriormente el banco utilizaba numerosos datos sobre el ciclo de vida del empleado, pero lo hacía de manera aislada o parcial. Ante esta problemática, el banco creó una sección dentro del departamento de RRHH con especialistas en recopilación y análisis de datos. El área permitió conocer mejor a las personas de la empresa, y consiguieron datos clave como saber qué perfiles se requieren en las distintas áreas de negocio para cumplir con los objetivos de la organización.

Posteriormente, la información y las conclusiones más relevantes obtenidas se comparten con el equipo directivo para que hagan uso de ellas en la toma de decisiones sobre capital humano.

4) MBIT School y Telefónica

La falta de personal cualificado para analizar datos es una de las principales causas por las cuales la implantación de la analítica en la empresa puede llegar a ser estéril.

En el año 2015, Telefónica, empezó a dedicar medios para evitar que esto sucediese. Desde la certeza de la relevancia del Big Data para el futuro empresarial, la compañía inició un programa de formación a sus empleados sobre esta materia.

Este programa de formación está conducido por la MBIT School, que es el único centro en España dedicado exclusivamente a Business Intelligence y Big data. A través de este, empleados de diferentes áreas de la compañía que requieran la aplicación de Big Data, logran tener una formación adecuada para su cometido.
Y tú: ¿Mides tu gestión de talento con métricas? ¿Te han ayudado a tomar mejores decisiones?

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