Responsabili Risorse Umane alle prese con calcoli e dati statistici

Soluzioni per HR

Responsabili Risorse Umane alle prese con calcoli e dati statistici

di Stefanie Marianne Marchese – Together

 

Competenze specialistiche o abilità trasversali?

responsabili risorse umane

Il mondo delle risorse umane attraversa, come moltissimi altri settori, evoluzioni costanti.

Ne sanno qualcosa psicologi del lavoro, sociologi e scienziati politici, fuggiti inutilmente ai calcoli matematici delle Facoltà di Fisica ed Economia per ripiombarvi, con tutti e due i piedi, una volta approdati nel mondo del lavoro.

Selezionatori del personale, formatori, professionisti nel settore HR devono oggi confrontarsi con richieste nuove, legate alla rapida evoluzione tecnologica contemporanea.

“Quae nocent docent”, le cose che nuocciono istruiscono (e rendono più furbi)!

Con l’avvento dell’HR Analytics, lo studio dei meccanismi di rete, di interazione e di azione, le dissertazioni su attributi qualitativi di individui e masse, così come l’attitudine all’empatia e al sentire irrazionale, si trovano a dialogare con un tipo di dato diverso: quello numerico.

L’HR Analytics, altrimenti detto Talent Analytics, altro non è che l’applicazione di sofisticati processi di Data mining e Business Analytics alle risorse umane.

Spieghiamoci meglio.

Con cosa si dovranno confrontare I pupilli di Freud, Jung e Weber?

Saranno costretti a confrontarsi con analisi statistiche, con Insights in grado di influenzare le decisioni strategiche all’interno di un determinato settore professionale al fine di ottenerne vantaggi competitivi.

Il data mining e il BA altro non sono che tecniche volte ad automatizzare, ottimizzare e prevedere gli andamenti di business e i risultati futuri (predictive modeling/predictive analytics). I dati a disposizione verranno utilizzati per migliorare le decisioni real-time all’interno delle applicazioni e dei processi aziendali.

Obiettivo dello Human Resources Analytics è quello di fornire e analizzare le statistiche necessarie per gestire con efficienza le risorse umane all’interno di una organizzazione aziendale.

Sistemi ERP e HR information Systems possiedono generalmente vaste banche dati relative al personale, utilizzabili per prendere decisioni strategiche.

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Quali saranno dunque le nuove frontiere in ambito HR?

Il campo è relativamente nuovo. L’interesse per il Data Science all’interno degli uffici risorse umane delle Enterprise Companies sta crescendo di giorno in giorno. Aziende illuminate da tempo riconoscono nei propri dipendenti un investimento da cui voler e poter trarre il massimo dei benefici, puntando non solo sulla selezione di profili alti, quanto piuttosto sull’investimento in processi di formazione continua, alla luce dei dati rilevati. Pur ritenendo fondamentali le valutazioni dirette ottenute dall’interazione face-to- face, anche il numero di aziende medio-grandi che si affacciano sul mondo dell’HR Analytics sembra crescere in modo rapido.

Chi sarà un mio dipendente fedele? Chi cambierà lavoro? Quali attributi personali spingono verso la prima o la seconda direzione? L’analisi dei Bio-data, set di dati presi da campioni specifici, che mettono in luce le relazioni statistiche tra caratteristiche individuali e performance, sono un esempio delle nuove linee guida.

“What gets measured, gets managed; what gets managed, gets executed” – Peter Drucker

Cosa viene misurato oggi? Di seguito le principali aree di interesse:

  •  coinvolgimento dei dipendenti;
  •  analisi delle performance;
  •  retention;
  •  livello di esperienza;
  •  salario dei lavoratori;
  •  efficienza organizzativa;
  •  formazione.

Dalla raccolta di dati, sarà possibile effettuare previsioni sul turnover aziendale, valutazioni sul risk management, analisi sui livelli di retribuzione dei dipendenti.

Qualche esempio: AT&T e Google si sono discostate dalla tendenza, largamente diffusa, ad assumere dipendenti provenienti dale migliori accademie e università. A seguito di analisi quantitative, hanno infatti rilevato come lo spirito di iniziativa e l’intraprendenza porti – percentualmente – migliori risultati rispetto ai titoli di studio.

In 3 settimane, Oracle è riuscita a prevedere quali top performers avrebbero abbandonato l’organizzazione e perchè. Questa informazione ha portato cambiamenti nelle policy internazionali.

Dal Reporting al Predictive! O, per semplificare, dal passato al futuro.

Molte organizzazioni spendono gran parte del tempo in attività di reporting.

“It’s only about the past!”

I report, strumenti indispensabili per valutazioni a posteriori di dati aziendali, non possono che parlare di quel che è stato.

Cosa accadrà nel futuro? E perché?

L’HR Analytics, nuovo baluardo professionale nel settore risorse umane, permette di effettuare valutazioni scientifiche sui talenti, mappare competenze ed abbinarle ai profili richiesti, dare valore al capitale umano, coinvolgere e motivare i dipendenti, individuare gruppi simili di individui che possano essere coinvolti in modo analogo, studiare i team e i tipi umani maggiormente propensi al lavoro di gruppo, effettuare test sui candidati e molto altro ancora.

In futuro applicazioni di HR Analytics, unite ad analisi approfondite su Big Data relativi alle persone (stipendi, competenze, ore di training, risultati sul lavoro, compensi, mobilità, performance ratings, percorso scolastico, precedenti esperienze lavorative e quant’altro) permetteranno di individuare algoritmi e meccanismi innovativi per scegliere strategie e motivare il personale, disegnare le carriere, investire sulle persone e contestualmente controllarne i costi. In sintesi, allinearsi alle strategie dell’impresa fornendo un contributo di elevato valore.

Non disperiamo!

Se chi legge lavora nel mondo HR e arriva da un percorso umanistico e letterario, non si disperi! I dati quantitativi da soli non bastano. La dimensione umana non può che restare un dato fondamentale nell’interazione tra persone.

“Freud è salvo. E anche Jung”

Nessuna bussola statistica potrà – da sola – determinare le scelte strategiche aziendali nel fluido mondo delle interazioni sociali e degli individui. I data scientist non potranno fare a meno di valutare trend socio-culturali, caratteristiche psicologiche e personali dei dipendenti, in un processo virtuoso che unirà analisi numeriche e valutazioni qualitative del dato umano.

Bibliografia consigliata

stefanie marianne marchese Stefanie Marianne Marchese – Together

 

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