Clasificación y Recolección de Datos en People Analytics

¿Por qué son esenciales los datos en People Analytics?

En la era digital, la recolección de datos de calidad es fundamental para el éxito de cualquier proyecto de People Analytics. Entender y clasificar adecuadamente los datos no solo facilita el análisis, sino que también profundiza los resultados obtenidos. A través de estos datos, las empresas pueden impulsar estrategias centradas en los recursos humanos, lo que es crucial para la toma de decisiones fundamentadas y eficientes.

¿Cuáles son los tipos de datos más comunes?

Al explorar las diversas clasificaciones de datos, es importante reconocer su naturaleza para asegurar una interpretación precisa y valida. Aquí te presentamos los tipos de datos más frecuentes en recursos humanos:

• Cuantitativos: datos numéricos como enteros o reales que son medibles y se pueden analizar estadísticamente para correlaciones y regresiones.

• Cualitativos: datos cualitativos como texto o cadenas largas que proporcionan contexto y descripciones detalladas.

¿Qué tipos de datos encontramos en recursos humanos?

En el ámbito de recursos humanos, se manejan múltiples tipos de datos. Los siguientes son los más prevalentes:

• Demográficos: datos que incluyen edad, género, estado civil. Usualmente se centralizan a través de sistemas de nómina.

• Desempeño: dependientes de la metodología organizacional aplicada, como KPIs u OKRs, y pueden ser cuantitativos o cualitativos.

• Compensación: incluyen información sobre salarios, bonificaciones, comisiones y uso de beneficios.

• Compromiso: indicadores como el Employee Net Promoter Score, que mide la satisfacción en una escala del uno al diez.

• Formación y desarrollo: información sobre el uso de programas de formación y las horas dedicadas a la formación, tanto interna como externa.

• Rotación: datos que abordan el motivo de salida de empleados, índices de rotación y el tiempo promedio de permanencia en la organización.

¿Cómo recopilar datos relevantes en recursos humanos?

La recolección de datos debe basarse en preguntas de investigación e hipótesis previas sobre el fenómeno que se desea analizar. Al considerar las diferentes áreas de la organización, es crucial:

1. Determinar los datos necesarios y su ubicación.
2. Validar la accesibilidad y fiabilidad de los datos disponibles.
3. Identificar posibles requisitos de limpieza y autorización.

¿Qué buenas prácticas existen para asegurar la calidad de los datos?

Para maximizar el éxito de tu proyecto, aquí presentamos algunas recomendaciones prácticas:

• Centralización: almacenar la información en un único lugar ayuda a reducir errores y facilita el acceso.

• Digitalización: disminuye el uso de formatos físicos para evitar dificultades en fases posteriores del análisis.

• Simplicidad: mantener la estructura de datos sencilla garantiza un análisis exitoso y eficiente.

Utilizar estas estrategias no solo reforzará tus habilidades analíticas, sino que también aumentará la pertinencia y profundidad de tus estudios en People Analytics. Con cada paso, te acercarás a decisiones más informadas y a un entendimiento más completo de tu entorno laboral.