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Por que as iniciativas de People Analytics falham?

People Analytics é a bola da vez nas rodas de conversa entre profissionais de RH. “O que você tem feito com People Analytics?” é uma pergunta comum entre pares de profissão e as respostas variam muito... O futuro das carreiras em Recursos Humanos está se redefinindo e boa parte deste futuro depende do tal People Analytics.

 

Mas ainda assim, estamos com um gap de cases e aplicações bem sucedidas de People Analytics, pelo menos no Brasil. E acredito que isso acontece por problemas nas alocações de recursos: o time certo precisa ser envolvido na hora certa

Time Certo (para uma aplicação bem-sucedida de People Analytics)


Trabalhar com iniciativas de Analytics não é um trabalho de uma única pessoa, mas sim um esforço conjunto de alguns perfis muito específicos. Você até pode reunir 2 perfis em uma única pessoa (de fato com o tempo e experiência isso pode ocorrer), mas para executar um projeto completo de People Analytics, você precisa de pelo menos 4 perfis:

 

Especialista em Gestão de Pessoas: pessoa que conhece o mundo de gestão de pessoas, tem experiência e vivência no tema. Conhece os principais indicadores e como estes são compostos e influenciados. Como usuário, conhece os sistemas de RH e a qualidade da informação de cada dado, pois conhece bem a sua origem. Pode ser um business partner experiente, um profissional sênior generalista que tenha passados por várias posições de RH ou perfil similar.

 

Especialista em Dados: perfil técnico que conhece profundamente as diversas bases de dados da empresa, sabe onde buscar cada informação, cuidando para que o dado esteja correto e “limpo”. Irá montar um “cubo de dados” que conterá todas as informações relevantes para que os modelos matemáticos possam ser executados de maneira one-timer ou contínua, dependendo da aplicação.

 

Especialista em Analytics: este profissional conhece a fundo modelos estatísticos e suas aplicações. Com base no desafio trazido pelos perfis A e D, irá definir o melhor modelo para fornecer uma resposta adequada no tempo que o projeto precisa. Usualmente um cientista de dados exerce este papel. Também determina como os dados podem ser apresentados para visualização e traduz os resultados para que os perfis A e D consigam entendê-los melhor, fazendo a ponte entre o mundo dos dados e o mundo real.

 

Influenciador: tipicamente um gestor com habilidade e autoridade para decidir e influenciar a organização a tomar as ações recomendadas a partir da análise. Em parceria com o perfil A, interpreta os resultados e tem insights únicos e valiosos. Sabe gerenciar a mudança e criar as parcerias internas certas para que a iniciativa se torne uma ação de fato.

kit people analytcis


Hora Certa (para uma aplicação bem-sucedida de People Analytics)

Um projeto de People Analytics pode ter várias idas e vindas, pois como qualquer projeto de Analytics o princípio da experimentação e testes (similar a um processo científico de pesquisa) é o que prevalece. Via de regra, as etapas de um projeto de Analytics seguirão passos similares a estes:

 

1. Formular a pergunta certa

2. Identificar o método certo que respondem à pergunta

3. Encontrar ou gerar os dados que podem responder à pergunta

4. Analisar efetivamente os dados, aplicando os métodos mais adequados

5. Desenvolver insights com base nas análises

6. Criar e implementar ações com base nos insights

7. Mensurar os resultados para saber se as ações foram efetivas

Time Certo, na hora Certa


Combinando os perfis e os passos mencionados nas seções anteriores, temos uma descoberta muito interessante: projetos de People Analytics precisam dos 4 perfis para serem bem-sucedidos e estes perfis possuem contribuições únicas e valiosas, nos momentos certos, mas não precisam atuar simultaneamente em todas as etapas do projeto. Se tirarmos um deles, o projeto irá falhar. 



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