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16/07/2020 El pasado 7 de Julio tuvo lugar la primera edición del evento online People Analytics Day Meetup (PAS Meetup), un encuentro virtual organizado por Marta Gascón (PersonKPI) y Delia Majarín, y patrocinado por IronHack que tiene como objetivo construir la primera comunidad analítica a nivel nacional formada por profesionales de RRHH.

Después de posponer la jornada en diversas ocasiones debido al Covid-19, finalmente PAS Meetup pudo estrenarse de forma virtual el pasado 7 de julio. Un encuentro informal entre los profesionales y apasionados de la analítica de datos sobre Personas en España, y que superó todas las expectativas.

Entre los principales temas tratados durante el evento, destacamos:

Las decisiones basadas en datos; ¿en qué consisten?

"Teniendo en cuenta el contexto actual, se trata de confeccionar una analítica descriptiva, sobre todo de la progresión del virus, en los grupos de riesgo por el trabajo presencial y también monitorizando los niveles de aforo y movimiento en las oficinas (GDPR)", apuntaba Nathan.

¿Cuántos ciclos de datos o histórico son adecuados para poder hacer Analytics de predicción?

"Obviamente lo ideal es tener como más datos y ciclos históricos mejor para tener la máxima variabilidad, pero es posible trabajar sobre el absentismo con 40.000 empleados pero también atacar problemas muy concretos con 140 y 12 horas de históricos mediante un modelo de regresión y PowerBI",  explicaba Rosa.

¿Cómo hacen para llevar temas tan intangibles como el comportamiento de las personas a variables o métricas a incluir en un análisis?

"El Industrial organizational psychologist es un rol que se está extendiendo cada vez más, cuya responsabilidad es traducir lo intangible en métricas. En selección, por ejemplo, se ha demostrado que la capacidad de aprendizaje es un gran predictor de performance. A diferencia del engagement, que, aunque correlaciona, no lo hace directamente. Una buena herramienta para medir la capacidad de aprendizaje es el PI (Predictive Index). %Rotación, %Absentismo, %Formación y Tiempo de contratación son algunos de los KPIS clásicos pero hay que darles profundidad y no únicamente conocer el valor", comentaba Jordi.

¿Cómo predecir el absentismo?

"Primero de todo, se debe entender el por qué. No se puede predecir sin tener unos modelos descriptivos sobre lo que está ocurriendo y que nos expliquen la causa-efecto de nuestros problemas. Debemos identificar primero las correlaciones de las variables que impactan en él: la edad, el estrés, la distancia al centro de trabajo, cargas familiares ... El objetivo es explicar inicialmente entre el 60-70% del absentismo porque es muy difícil y una vez lo tengamos podemos empezar aplicar herramientas de IA", aportó Jordi.

¿Cómo organizar un buen informe para mantener la visión estratégica de los datos?

"La visualización es una parte muy importante porque nuestros clientes no se van a sentir del todo cómodos con los datos que inicialmente se van a presentar. Mis tres consejos: acumular solo los datos relevantes para el negocio, conocer cuáles son los umbrales adecuados para estos datos preguntando (si es necesario) al negocio e identificar qué impacto económico tiene la variación de estas variables. Se deben presentar los resultados de forma clara, entendible y si es posible conectándolos con las emociones", argumentaba Fernando.

¿Qué tipo de perfiles profesionales conforma un departamento de People Analytics?

Fernando respondía citando a estos perfiles: "Ingenieros o Informáticos como Data Architects, Estadísticos o Matemáticos, Data Scientists, Analytics Translators para hacer la conexión del negocio con RRHH y finalmente perfiles para Data Visualization."

¿Qué herramientas predominan más en People Analytics (R, Python, Scala, herramientas de BI, HRIS...)?

"PowerBI es una de las herramientas más extendidas para confeccionar Cuadros de Mando, conectándola con un Data Lake donde se guarden todos los datos y también usando una herramienta interna que se llaman Quick Insights para identificar de forma rápida los patrones de conducta o Key Influencer para buscar correlaciones entre variables. También herramientas clásicas que están evolucionando mucho para poder trabajar con ellos como SuccessFactors o Workday y en cuanto a las herramientas de programación Python y R", explicaba Rosa.

¿Qué herramientas hoy en día son más eficaces para aplicar People Analytics en una PYME?

A este respecto, Yolanda sugería: "Para empezar, lo primero es identificar qué se quiere analizar y ver si se tienen los datos necesarios para poder hacerlo. El problema principal es que con frecuencia tenemos muchos sistemas con diferentes tipologías de datos y poca ayuda".

Consulta más información sobre cómo se gestó la jornada

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