¿Qué es el análisis de RRHH y su importancia?

HR analytics es el proceso de utilizar datos para informar estrategias y decisiones relacionadas con la gestión de recursos humanos dentro de una organización. Implica analizar varios métricos, datos e indicadores clave de rendimiento (KPIs) para evaluar la eficiencia de las iniciativas de RRHH e identificar áreas de mejora y desarrollo. Al aprovechar HR analytics, los profesionales de RRHH pueden medir el éxito de sus equipos y proyectos, lo que lleva a una toma de decisiones más informada y mejores resultados empresariales.

HR analytics difiere de people analytics, que analiza datos relacionados con el personal de la empresa para evaluar el éxito de las iniciativas de personas. Aunque hay similitudes entre los dos, HR analytics se enfoca específicamente en métricas y datos que involucran al equipo de RRHH, mientras que people analytics examina datos más amplios relacionados con el personal.

La importancia de HR analytics radica en su capacidad para proporcionar información sobre varios aspectos de la gestión de recursos humanos, incluyendo la rotación de empleados, procesos de contratación, incorporación, patrones del ciclo de vida del empleado, iniciativas de gestión del talento y retención de empleados. Al comprender y analizar estas métricas, las organizaciones pueden optimizar sus estrategias de RRHH y mejorar el rendimiento general.

Algunos ejemplos de métricas de RRHH comúnmente observadas en HR analytics incluyen tiempo de contratación, costo por contratación, tasa de rotación, tasa de deserción, ausentismo, ingresos por empleado, compromiso de los empleados y costo de RRHH por empleado.

HR analytics es un proceso continuo que implica varios pasos, incluyendo la recopilación de datos, el análisis de datos y la aplicación de los resultados del análisis de datos. La recopilación de datos implica reunir datos relevantes de fuentes como HRIS y otros repositorios de datos. El análisis de datos implica analizar los datos para identificar patrones, tendencias y conocimientos. Finalmente, la aplicación de los resultados del análisis de datos implica usar los hallazgos para informar la toma de decisiones e implementar soluciones o mejoras.

HR analytics se puede categorizar en cuatro tipos: descriptivo, diagnóstico, predictivo y prescriptivo. El análisis descriptivo se enfoca en resumir datos pasados, mientras que el análisis diagnóstico busca entender las causas detrás de las tendencias. El análisis predictivo pronostica resultados futuros basados en datos pasados, y el análisis prescriptivo sugiere acciones para mejorar o mitigar riesgos basados en el análisis de datos en tiempo real.