Introducció
L'analítica en Recursos Humans (RRHH) és una disciplina que utilitza dades i tècniques estadístiques per millorar la presa de decisions en la gestió del capital humà. Aquesta pràctica permet a les organitzacions optimitzar processos com la contractació, la retenció de talent, la formació i el desenvolupament dels empleats.
Conceptes Clau
- People Analytics: L'ús de dades per comprendre i millorar el rendiment dels empleats.
- HR Metrics: Mesures específiques utilitzades per avaluar l'eficàcia de les pràctiques de RRHH.
- Employee Lifecycle: Les diferents etapes per les quals passa un empleat dins d'una organització, des de la contractació fins a la sortida.
Importància de l'Analítica en RRHH
- Millora de la Contractació: Identificar els candidats més adequats per a les posicions obertes.
- Retenció de Talent: Analitzar les causes de la rotació de personal i implementar estratègies per retenir els millors talents.
- Desenvolupament i Formació: Identificar necessitats de formació i avaluar l'eficàcia dels programes de desenvolupament.
- Avaluació del Rendiment: Mesurar i millorar el rendiment dels empleats a través de dades objectives.
Eines i Tècniques
Eines
- Microsoft Excel: Per a l'anàlisi bàsica de dades i la creació de gràfics.
- Tableau/Power BI: Per a la visualització avançada de dades.
- SPSS/R: Per a l'anàlisi estadística avançada.
- HRIS (Human Resource Information System): Sistemes específics per a la gestió de dades de RRHH.
Tècniques
- Anàlisi Descriptiva: Resumir les dades per comprendre què ha passat.
- Anàlisi Predictiva: Utilitzar models estadístics per predir futurs esdeveniments, com la rotació de personal.
- Anàlisi Prescriptiva: Proporcionar recomanacions per a la presa de decisions basades en dades.
Exemples Pràctics
Exemple 1: Millora de la Contractació
Problema: Alta taxa de rotació en els primers sis mesos després de la contractació.
Solució:
- Recopilació de Dades: Recopilar dades sobre els candidats, incloent-hi les seves qualificacions, experiència i resultats d'entrevistes.
- Anàlisi: Utilitzar tècniques d'anàlisi predictiva per identificar patrons comuns entre els empleats que abandonen l'empresa aviat.
- Implementació: Ajustar els criteris de contractació per seleccionar candidats amb més probabilitats de romandre a l'empresa.
Exemple 2: Retenció de Talent
Problema: Alta taxa de rotació entre els empleats amb alt rendiment.
Solució:
- Recopilació de Dades: Recopilar dades sobre la satisfacció laboral, les oportunitats de desenvolupament i les compensacions.
- Anàlisi: Utilitzar tècniques d'anàlisi descriptiva per identificar les causes principals de la insatisfacció.
- Implementació: Desenvolupar programes de retenció, com ara oportunitats de formació i desenvolupament, millores en les compensacions i beneficis.
Exercici Pràctic
Exercici: Anàlisi de la Satisfacció Laboral
Objectiu: Utilitzar dades de satisfacció laboral per identificar àrees de millora.
Dades: Un conjunt de dades que inclouen les respostes a una enquesta de satisfacció laboral.
Passos:
- Importació de Dades: Importar les dades a Microsoft Excel.
- Neteja de Dades: Assegurar-se que les dades estiguin netes i sense errors.
- Anàlisi Descriptiva: Crear gràfics i taules per resumir les respostes a l'enquesta.
- Identificació de Patrons: Utilitzar tècniques d'anàlisi per identificar àrees amb baixa satisfacció.
- Recomanacions: Proposar accions basades en els resultats de l'anàlisi.
Solució
-
Importació de Dades:
# Importar dades a Excel
-
Neteja de Dades:
- Eliminar duplicats.
- Corregir errors tipogràfics.
-
Anàlisi Descriptiva:
- Crear un gràfic de barres per mostrar la distribució de les respostes.
- Crear una taula pivot per resumir les dades per departament.
-
Identificació de Patrons:
- Utilitzar una anàlisi de correlació per identificar factors que influeixen en la satisfacció laboral.
-
Recomanacions:
- Millorar les condicions de treball en els departaments amb baixa satisfacció.
- Implementar programes de reconeixement per als empleats.
Resum
L'analítica en Recursos Humans és una eina poderosa per millorar la gestió del capital humà dins d'una organització. Mitjançant l'ús de dades i tècniques d'anàlisi, les empreses poden prendre decisions més informades i estratègiques per optimitzar la contractació, la retenció de talent, la formació i el desenvolupament dels empleats.
Curs d'Analítica de Negocis
Mòdul 1: Introducció a l'Analítica de Negocis
- Conceptes Bàsics d'Analítica de Negocis
- Importància de l'Analítica en les Operacions Comercials
- Tipus d'Analítica: Descriptiva, Predictiva i Prescriptiva
Mòdul 2: Eines d'Analítica de Negocis
- Introducció a les Eines d'Analítica
- Microsoft Excel per a Analítica de Negocis
- Tableau: Visualització de Dades
- Power BI: Anàlisi i Visualització
- Google Analytics: Anàlisi Web
Mòdul 3: Tècniques d'Anàlisi de Dades
- Neteja i Preparació de Dades
- Anàlisi Descriptiu: Resum i Visualització
- Anàlisi Predictiu: Models i Algoritmes
- Anàlisi Prescriptiu: Optimització i Simulació
Mòdul 4: Aplicacions de l'Analítica de Negocis
Mòdul 5: Implementació de Projectes d'Analítica
- Definició d'Objectius i KPIs
- Recopilació i Gestió de Dades
- Anàlisi i Modelatge de Dades
- Presentació de Resultats i Presa de Decisions
Mòdul 6: Cases Pràctics i Exercicis
- Cas Pràctic 1: Anàlisi de Vendes
- Cas Pràctic 2: Optimització d'Inventaris
- Exercici 1: Creació de Dashboards en Tableau
- Exercici 2: Anàlisi Predictiu amb Excel