Las diferentes áreas de las empresas dedican gran parte de sus esfuerzos a facilitar la información crítica para una toma de decisiones eficaz en el negocio. Y, lógicamente, que camine acorde a la estrategia de la organización. La analítica de datos permite que esto se lleve a cabo con altos niveles de eficacia y predictibilidad (algo fundamental para el control del riesgo). Sobre todo, en cuestiones que tratan de adelantarse al comportamiento de consumidores o del mercado. Pero esta metodología también puede aplicarse a la gestión del talento. El análisis de la fuerza laboral puede ser un elemento trasformador del negocio de la mano del big data. El marco LAMP es una de estas técnicas.
Qué es el HR Analytics
Todas las áreas de la empresa crean un vínculo con la estrategia del negocio necesaria para cumplir con los objetivos marcados. Sin embargo, los departamentos de RRHH están más enfocados al funcionamiento interno de la empresa. Su conexión con la estrategia no está tan directamente relacionada. Un enfoque desde la analítica de datos sobre la gestión de recursos humanos propone fortalecer ese vínculo, en lo que se conoce como HR Analytics. A través de esta herramienta se ayudará, por ejemplo, a la toma de decisiones sobre contratación durante los procesos de selección, promoción o desempeño logrando un buen retorno de la inversión, según plantean fuentes especializadas.
HR Analytics logra predecir, explicar y optimizar los fenómenos de recursos humanos mediante la analítica de datos. Desvela cuestiones claves en las plantillas como el impacto del absentismo y la alta rotación en el negocio que proporciona la evidencia necesaria para la toma de decisiones. Ayuda a identificar líderes dentro de los equipos, personas con cualidades directivas o mejorar los cuadros de mando. También a predecir el potencial de un candidato en un proceso de selección.
Qué es el marco LAMP
Dentro de la analítica HR se han desarrollado varios enfoques. Uno de los más usados es el conocido por el acrónimo LAMP (Lógica, Analítica, Métrica y Procesos) con una gran capacidad predictiva.
Mediante la lógica se detectan las conexiones y la influencia que la fuerza laboral tiene en relación a la estrategia del negocio. Qué elementos de la gestión del talento están conectados directamente y son susceptibles de optimización para transformar o acompañar el cambio.
La analítica permite utilizar el big data para este fin, de manera que es capaz de identificar de manera fiable patrones.
Gracias a la métrica se proporcionan los datos necesarios y críticos para la analítica. Para ser válida esta información debe reunir las características de estar disponible y ser útil y fiable.
Una vez recogidos esos datos se ponen en marcha procesos de gestión del cambio lo suficientemente motivadores y fundamentados para lograr los objetivos.
¿Qué ruta se propone a la hora de incorporar una analítica de datos en HR?
Para construir la estructura que propone el marco LAMP sería necesario seguir estos pasos: En primer lugar, hacerse las preguntas adecuadas. Un ejemplo de ello podría ser ¿Qué retos debe afrontar una organización en cuanto a su personal? La formación, por ejemplo, jugaría un papel fundamental para dar respuesta a esta pregunta.
En segundo lugar habría que decidir sobre qué datos y métricas podrían dar respuesta a las preguntas formuladas. A continuación, se diseñaría una investigación encaminada a averiguar la relación entre los aspectos que interesan estudiar, la fuerza con la que están relacionadas y cómo podría afectar la intervención sobre ellas.
Con los datos recogidos se iniciaría el análisis para terminar comunicando los resultados de la investigación. Todo ello serviría de argumentación para acompañar el proceso de transformación deseado.
Los beneficios de incorporar el marco LAMP al análisis de recursos humanos es el ahorro de costes en la gestión del capital humano. También desvelar fenómenos que permanecían ocultos a la organización, sin una clara explicación o que se conocía solo de una manera intuitiva. Gracias a datos fiables se acompaña al cambio en las organizaciones.