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¿Problemas para retener a los empleados? El Big Data te ayuda

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Si hay una revolución tecnológica que esté impactando profundamente la manera de analizar y entender una variedad de aspectos de la sociedad y las empresas, esa es probablemente la revolución del Big Data. Según un estudio mundial de la consultora Accenture, para el 89% de los miembros decisores de las empresas, el Big Data va a suponer una revolución al menos tan importante como la de Internet.

¿Big Data? Algunas ideas

El Big Data nos permite entender la realidad de una manera más exacta, tal vez. Marc Buckinghan, en un reciente artículo para la Harvard Business Review, titulado "Most HR Data is Bad Data", hablaba de la necesidad de buscar nuevas fuentes de análisis de los datos, pues la mayoría de la información de RRHH con la que contamos hasta el momento está basada en percepciones personales y por tanto en parte inexactas.  El Big Data puede dar respuesta a esta necesidad, pues presenta un grado de exactitud en su medición sorprendente y cuyas posibilidades todavía están por explorar. Aplicado a los RRHH, una de las ramas del Big Data que está teniendo más desarrollo y que trataremos en este artículo es la de la retención de los empleados.

El término, como hemos dicho en otras ocasiones, hace referencia al almacenamiento y análisis de grandes cantidades de datos. Para que se den las condiciones necesarias para el Big Data, suelen presentarse los siguientes factores:

  1. Un gran volumen de datos
  2. Gran evolución de estos datos
  3. Los datos están dispersos y se presentan en distintos formatos
  4. Los datos son veraces

El Big Data aplicado a los RRHH tiene grandes posibilidades. Por el momento en dónde vemos un mayor desarrollo del mercado es en los ámbitos de la selección, la evaluación y la retención de los empleados. En este artículo nos dedicaremos a este último punto.

Retención de los empleados y Big Data: una unión con futuro

La retención de los empleados es una de las grandes preocupaciones de los CEOs y profesionales de RRHH de todo el mundo. Según "El  Barómetro del Compromiso 2015" presentado por Meta4 junto con la consultora tatum y realizado a una muestra de más de 50.000 empleados de compañías globales y multisectoriales, sólo el 42% de los empleados encuestados mostraban un alto grado de compromiso. Por ello, las organizaciones están desplegando todo tipo de estrategias de compromiso para evitar la fuga de talento, muchas veces de la mano de consultoras especializadas. El mercado está complicado, y ser capaces de reclutar y retener a determinados perfiles muy escasos marca hoy la diferencia competitiva entre unas empresas y otras.

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En este contexto, el Big Data se está posicionando cada vez más como un gran aliado en nuestra estrategia de retención de los empleados. Y la gran pregunta que se nos plantea es ¿podemos prever y anticiparnos a esta fuga de talentos gracias al análisis  de datos? Y la respuesta es cada vez más, sí.

Retención de los empleados y Big Data: ¿qué vamos a analizar?

Es importante dejar claro que, tratándose de una estrategia de análisis inteligente de datos, los datos que vamos a analizar deben ser los adecuados. Por ello, es muy recomendable contar con una tecnología de gestión de nuestros RRHH basada en un Core HR, en el que existe un único registro para cada persona del sistema. Así, todas las gestiones que realicemos alimentarán este único registro y toda la información sobre cada persona de nuestro ecosistema siempre será la misma, estará unificada, y nos permitirá trabajar sin duplicidades y errores en la información.

Para poder preveer la fuga de talento en nuestra organización a través del Big Data, deberemos de analizar y cruzar los datos de multitud de factores, desde el nivel más macro al más micro.

Hay gran diversidad de datos que se pueden parametrizar y analizar, entre ellos:

  • Datos del empleado: ¿le he subido el sueldo?, ¿está bien alineado su plan de carrera con sus preferencias?...
  • Datos de sus compañeros de trabajo: ¿cuánto tiempo medio están en su puesto? ¿cómo es su evolución comparada?...
  • Datos en la historia: ¿cuál es la rotación histórica? ¿y por unidad / país /área?,
  • Datos del mercado: ¿cuál es la demanda de su puesto en el mercado? ¿qué dicen de mi empresa?

Extrayendo conclusiones de los datos

Con todos estos datos, se trabaja un algoritmo de análisis y finalmente lo ideal es representarlos en una matriz de talento, dónde podremos ver el riesgo de salida por departamento, por unidad, por nivel organizativo, etc. Además, podremos detectar modelos que permitan identificar poblaciones de riesgo y así sugerir acciones para retener a estos colectivos.

Uno de los puntos más interesantes será el descubrir aquellas personas clave para nuestra organización que están en riesgo de salida; pues es cierto que el potencial alto implica un mayor riesgo de salida.  También podremos ver si hay problemas de liderazgo, falta de motivación, problemas formativos, de compensación, etc. y así desarrollar una estrategia de gestión del talento en consecuencia.

En resumen, Big Data aplicado a la retención tiene grandes posibilidades, cada organización puede adaptar la herramienta a sus necesidades, y nos va a permitir desarrollar modelos de anticipación a la fuga de talento que serán clave en nuestras estrategias de retención y compromiso de nuestro capital humano.


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Marc Sabbagh

Ingeniero en electrónica por la Ecole Supérieure d´Electricité de París, Marc Sabbagh se incorpora en 1997 a Meta4 como Director de I+D+i y Servicios en Francia, ocupando posteriormente el cargo de Director Corporativo de Estrategia de Producto. Desde 2004, Sabbagh es VP R&D Worldwide en Meta4, liderando un equipo de 200 profesionales centrados fundamentalmente en impulsar la evolución de las soluciones tecnológicas de la compañía y en las investigaciones de las últimas tendencias tecnológicas y de gestión de personas. Marc, ha sido un motor clave en una serie de importantes proyectos de innovación europeos como: LP,SWAP,ASP-Net y ONTOLOGGING.

Marc Sabbagh is VP R&D Worldwide at Meta4 since January 2004. He is responsible for a group of 200 developers based in Europe and the Americas, primarily focused on driving the evolution of Meta4’s flagship product and researching the latest in technology and people management trends. During his tenure, Marc has been a key driver of Meta4’s participation in a number of significant European innovation projects amongst them LIP, SWAP, ASP-Net and ONTOLOGGING. He joined Meta4 in 1997 as R&D and Services Director in France and then became Director of Worldwide Product Strategy and Management. Before Meta4, he was Technical Director for HR Access at the IBM Global Services group in France.

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