Herramientas de recolección de datos de RR. HH. | Bizneo HR

Las herramientas de recolección de datos de RR. HH. son en la actualidad una parte fundamental de la gestión estratégica del talento humano. Su uso se ha ido generalizando ante la necesidad no solo de almacenar datos históricos de forma segura y legal, sino también por todas las posibilidades que ofrecen, principalmente a la hora de tomar decisiones, automatizar procesos y generar nuevo conocimiento.

La adopción de este tipo de herramientas, ahora potenciadas con IA, está transformando la forma en que las organizaciones gestionan su capital humano. Las empresas que están adoptando una estrategia basada en datos están obteniendo una gran ventaja competitiva frente aquellos que continúan utilizando métodos tradicionales de gestión

¿Qué es la recolección y análisis de datos en recursos humanos?

La recolección y análisis de datos en recursos humanos hace referencia a la práctica de recopilar, almacenar, procesar y analizar información relacionada con los empleados y los procesos de recursos humanos dentro de una organización.

Antiguamente, los datos se almacenaban en formato papel o en soportes informáticos arcaicos. La información se guardaba, pero no tenía ningún uso concreto más allá del tener un histórico, por si era necesario realizar alguna consulta. Gracias al avance tecnológico, la IA y el Big Data, ahora cualquier empresa puede obtener insights muy valiosos de sus datos.

Las herramientas de recolección de datos de RR. HH. integradas en un software de gestión de recursos humanos más amplio, están permitiendo las organizaciones automatizar la recopilación de datos de diversas fuentes, como sistemas de nómina, evaluaciones de desempeño, encuestas de satisfacción, rotación o registros de formación.

Una vez recopilados, estos datos se pueden generar informes para obtener información relevante sobre tendencias, patrones y áreas de mejora en la gestión del talento.

Etapas y funcionamiento de la recogida de datos en recursos humanos

Todo empieza con la digitalización de los procesos tradicionales de este departamento. En lugar de emplear la típica hoja de Excel para almacenar los datos de los empleados, se implementa un software de RR. HH.

Este, además de ser una herramienta que ofrece todas las funcionalidades de distintas áreas, como selección de personal, gestión del tiempo, formación o desempeño, también incluye una base de datos donde la información se almacena de forma centralizada. Es entonces cuando se inicia el proceso de recolección y análisis de datos:

1. Recopilación de datos: con el uso normal del software se van recopilando datos de las diversas áreas. Esto incluye información sobre empleados, procesos de contratación, evaluaciones de desempeño, registros de formación, etc.
2. Almacenamiento: los datos se almacenan de forma ordenada y segura en la base de datos central, cumpliendo con la ley de protección de datos y estando disponible para su consulta, tanto para el propio departamento como mánagers, directivos o empleados.
3. Procesamiento y análisis: los datos recopilados se procesan y analizan utilizando técnicas estadísticas, IA y de aprendizaje automático para identificar patrones, tendencias y correlaciones. Todo ello de forma invisible para el usuario y sin necesidad de tener conocimientos avanzados.
4. Generación de informes: se crean informes y visualizaciones que presentan los resultados del análisis de manera clara y comprensible para los tomadores de decisiones. Los informes de RR. HH. se pueden personalizar de forma sencilla, seleccionando los datos más relevantes para cada ocasión.
5. Toma de decisiones: basándose en los insights obtenidos, los profesionales de RR.HH. y los líderes de la organización pueden tomar decisiones informadas para mejorar las políticas, procesos y estrategias de gestión del talento.

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Ventajas de la digitalización del análisis de datos

Seguir trabajando de forma tradicional en el área de recursos humanos tiene cada vez menos sentido.

Cada vez más pequeñas y medianas empresas están adoptando un modelo de gestión digital de recursos humanos y aprovechando todo lo que ofrece la recolección y análisis de datos.

• Productividad: la automatización de procesos y tareas repetitivas libera tiempo para que los profesionales de RR.HH. se enfoquen en actividades de mayor valor. Esto mejora la eficiencia operativa y el aprovechamiento de los recursos disponibles.
• Precisión en la toma de decisiones: el análisis de datos proporciona información objetiva y basada en evidencia, lo que permite tomar decisiones estratégicas más efectivas en áreas como contratación, desarrollo de talento y retención de empleados. Por ejemplo:
  • Podemos conocer la tasa de rotación de personal y analizar sus causas, lo que nos permite implementar estrategias efectivas para mejorar la retención.
• Es posible identificar patrones en el desempeño de los empleados y diseñar programas de desarrollo más personalizados.
• Evaluar la efectividad de los procesos de selección, comparando el rendimiento de los nuevos empleados con los criterios utilizados en su contratación.
• Medir la satisfacción de los empleados e identificar áreas de mejora en el ambiente laboral y la cultura organizacional.
• Crear informes sobre el coste de la plantilla y su rentabilidad, encontrando respuestas para maximizar el beneficio.
• Datos precisos sobre control horario y asistencia, lo que permite optimizar la planificación de turnos y mejorar la productividad.
  Mejora continua: la capacidad de medir y analizar el impacto de las iniciativas de RR.HH. permite una mejora continua de los procesos y estrategias, adaptándose rápidamente a las necesidades cambiantes de la organización y sus empleados.
• Seguridad: los datos permanecen seguros, accesibles a nivel granular y almacenados según la ley de protección de datos.
• Satisfacción: es posible ofrecer un trato más personalizado a los empleados, desde planes de carrera adaptados hasta programas de beneficios flexibles que se ajusten a las preferencias individuales. Esto aumenta la satisfacción interna y mejora la retención del talento.

Inconvenientes de continuar con un modelo tradicional

¿Por qué utilizar herramientas de recolección de datos de RR. HH. si con un Excel tengo suficiente? Esta es la pregunta que se hacen muchas empresas, sobre todo aquellas que no tienen mucho personal y que no consideran importante la digitalización y análisis de datos. Sin embargo, esta mentalidad puede resultar contraproducente a largo plazo. He aquí algunos motivos:

• Error humano: la gestión manual de datos es propensa a errores, lo que puede llevar a decisiones incorrectas o problemas legales.
• Ineficiencia: el procesamiento manual de datos consume mucho tiempo y recursos, limitando la capacidad del departamento para enfocarse en tareas estratégicas.
• Falta de certez: sin herramientas analíticas avanzadas, es difícil obtener información objetiva y realista. Las decisiones se toman desde la intuición, lo que puede llevar a errores importantes y a desaprovechar oportunidades.
• Limitaciones de escalabilidad: los sistemas manuales o basados en hojas de cálculo tienen dificultades para manejar grandes volúmenes de datos o crecer con la empresa, lo que puede obstaculizar el crecimiento y la adaptabilidad de la organización.
• Falta de integración: sin un sistema centralizado, es difícil integrar los datos de RR.HH. con otros sistemas de la empresa, lo que limita la visión holística necesaria para una gestión estratégica del talento.
• Dificultad para retener talento: sin herramientas modernas de análisis y gestión, es más difícil identificar y abordar las necesidades de los empleados, lo que puede llevar a una mayor rotación y pérdida de talento valioso.

Un paso más allá del análisis de datos: predicción y tendencias en recursos humanos

Las herramientas de recolección de datos de RR. HH. permiten ir paso más allá en el análisis y la extracción de información relevante. Gracias a tecnologías como la inteligencia artificial en recursos humanos y el machine learning, basadas en probabilidad y estadística, es posible no solo analizar datos históricos, sino también predecir tendencias futuras y anticipar necesidades en el ámbito de los recursos humanos.

Por ejemplo, a partir de los datos de contratación, despido y abandono voluntario, estas tecnologías pueden ayudar a predecir qué empleados tienen mayor riesgo de abandonar la empresa, permitiendo implementar estrategias de retención personalizadas.

Podemos sacar conclusiones a partir de la tasa de rotación de personal, identificando patrones y factores que contribuyen a la rotación, como insatisfacción laboral, falta de oportunidades de crecimiento o problemas de liderazgo.

Otro ejemplo. Utilizando datos históricos de contratación, proyectos futuros y tendencias del mercado, estas herramientas pueden ayudar a predecir las necesidades de personal a medio y largo plazo. Esto permite a las organizaciones anticiparse a las demandas de talento y desarrollar estrategias de reclutamiento y desarrollo más efectivas.

La predicción de datos permite a las organizaciones ser proactivas en lugar de reactivas, adaptándose a los cambios del mercado laboral, aprovechando oportunidades desconocidas y anticiparse a las necesidades de la plantilla.

Cómo iniciarse en la recolección y análisis de datos en recursos humanos

Aunque implementar la recolección y análisis de datos en RR.HH. pueda parecer una tarea compleja, actualmente existen soluciones de software que facilitan mucho este proceso. Podemos iniciar de manera progresiva teniendo en cuenta puntos como:

1. Evaluar qué áreas de RR. HH. se beneficiarían más de la digitalización y el análisis de datos. Esto podría incluir reclutamiento, gestión del desempeño, formación o retención de talento. Priorizar estas áreas ayudará a enfocar los esfuerzos iniciales y obtener resultados más rápidos.
2. Elegir una herramienta de RR. HH. que ofrezca funcionalidades de recolección y análisis de datos, sean fáciles de usar y escalables a medida que crezca la organización.
3. Implementar una cultura basada en datos dentro del departamento de RR. HH. y en toda la organización. Es fundamental que los líderes de la empresa apoyen y promuevan activamente este enfoque.
4. Formar al personal en el uso de herramientas analíticas y en la interpretación de los resultados. Es importante asegurarse de que el personal comprenda cómo aplicar los insights obtenidos para mejorar los procesos y la toma de decisiones en RR. HH.
5. Comenzar con proyectos piloto en áreas concretas para obtener resultados accionables. Por ejemplo, se podría iniciar con un análisis de la rotación de personal o la efectividad de los programas de formación.
6. Establecer métricas y objetivos claros para cada proyecto de análisis de datos. Esto ayudará a medir el éxito de las iniciativas y justificar futuras inversiones en tecnología y recursos para la recolección y análisis de datos en RR. HH.
7. Revisar y ajustar regularmente los procesos de recolección y análisis de datos. A medida que se gana experiencia, es importante refinar las metodologías y adaptar las estrategias para maximizar el valor obtenido de los datos de RR. HH.