La analítica de RRHH suena intimidante. Big data, algoritmos, modelos predictivos: parece un territorio reservado para grandes empresas con equipos dedicados de ciencia de datos.
Pero muchas creencias sobre la analítica de RRHH son mitos que impiden a las organizaciones dar el primer paso. Aquí presentamos ocho ideas erróneas habituales y la verdad que permite pasar a la acción.
Mito 1: Se necesitan grandes volúmenes de datos
La verdad: la analítica útil comienza con los datos básicos que ya posee. Número de empleados, tasas de rotación, tiempo de cobertura de vacantes, patrones de absentismo: las métricas básicas proporcionan información valiosa sin necesidad de conjuntos de datos masivos.
Una empresa de 50 personas que hace seguimiento de la rotación por departamento, antigüedad y responsable puede identificar patrones que mejoren la retención. No necesita millones de datos; necesita las preguntas adecuadas sobre los datos que ya tiene.
Mito 2: Es demasiado caro
La verdad: la analítica básica de RRHH puede comenzar con las herramientas que ya posee. La mayoría del software de RRHH incluye capacidades de informes. Las hojas de cálculo manejan análisis sencillos. La inversión es principalmente en tiempo y desarrollo de habilidades, no en tecnología costosa.
Existen plataformas de analítica avanzada, pero no son un requisito previo. Empiece con lo que tiene, demuestre el valor y luego invierta en mejores herramientas a medida que crezcan las necesidades.
Mito 3: Solo para grandes empresas
La verdad: las empresas pequeñas a menudo se benefician más de la analítica porque cada persona tiene mayor impacto. Entender por qué se van las personas, qué predice el éxito o en qué se invierte el tiempo importa más cuando se tienen 30 empleados que cuando se tienen 30 000.