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El debate sobre cómo medir la contribución del área de Recursos Humanos a la empresa y cómo cuantificar elementos que a priori no parecen ser cuantificables se ha tratado en los últimos años desde diversos ángulos.

La novedad en este campo viene de la mano de la tecnología y del Big Data, que permite recopilar gran cantidad de información, compararla, establecer estadísticas, patrones, etc. Lo que en inglés llamamos “datafication” de los Recursos Humanos.

La “ciencia de datos” aplicada a los Recursos Humanos se remonta a principios del siglo XX cuando Fredrick Taylor, un ingeniero mecánico, estudió el desempeño laboral de los trabajadores de la industria del acero.
Taylor estableció que la productividad de los trabajadores no dependía únicamente de su fuerza física, como se creía, sino que intervenían otros factores de tipo psicológico, como la memoria, la capacidad de concentración, etc.
Desde entonces, los responsables de la gestión de personas han recopilado gran cantidad de datos, cada vez más, sobre los trabajadores de las organizaciones: personales, salariales, de compromiso, formación…, especialmente desde la irrupción de la informática en los años setenta.
En general, estos datos se utilizaban para el reporting (por ejemplo, para conocer la edad media de los trabajadores o sus perfiles formativos), pero no se ha tenido gran éxito en la extrapolación de estos datos con finalidades estratégicas.
Ahora, cuando las nuevas tecnologías nos permiten acceder y evaluar mucha más información, sin embargo, ¿sabemos qué perfiles tienen mayor rotación en nuestra compañía? ¿Estamos optimizando recursos en una u otra área?
En definitiva, ¿tenemos la información adecuada sobre nuestros recursos humanos para la toma de decisiones? Las respuestas a estas preguntas está en la evolución del tratamiento de las bases de datos.
Tecnología al servicio de la estrategia

Casi la totalidad de los proveedores de software de RRHH han desarrollado productos que permiten almacenar y analizar datos sobre estas y otras cuestiones referidas a los trabajadores, siguiendo los modelos que dos o tres décadas atrás desarrollaron por encargo de los departamentos de Marketing, cuando éstos quisieron conocer en profundidad a los consumidores y analizar su relación con ellos.
Desarrolladas ya estas herramientas tecnológicas que permiten acceder a múltiples datos (personales, salariales, “social data”, etc.), el siguiente paso es el desarrollo de otras que permitan segmentarlos, cruzarlos y establecer analíticas predictivas.
Es decir, una vez disponemos de los datos, el gran desafío que se nos presenta es interpretar (leer de manera correcta) esa cantidad ingente de información sobre las personas que forman parte de la compañía.
Esta información nos debería permitir analizar cómo funciona realmente nuestra organización en cuanto a personas se refiere o, dicho de otra manera, nos da las claves para conocernos mejor, establecer mejoras y alinearnos con la estrategia de la compañía.
La “dataficación” es una herramienta más al servicio de la estrategia.
Además, y ahí estriba la gran novedad, es posible cruzar todos estos datos sobre los trabajadores (“people data”) con los datos disponibles sobre la empresa (“business data”). Esta innovación en las métricas asociadas a RRHH es la que puede producir el salto cualititivo.
El trabajo más sexy

No en vano, D.J. Patil, Chief Data Scientist de la Oficina de Política Científica, y Tecnológica de Estados Unidos, y Tom Davenport​, especialista en analítica, consideran que la ciencia de los datos, una profesión relativamente nueva, ahora es "el trabajo más sexy del siglo XXI”.
Sin embargo, según un estudio llevado a cabo por Deloitte, solo el 6% de los departamentos de RRHH creen que son "excelentes" efectuando estos análisis y, por el contrario, el 60% reconoce que tiene un gran reto por delante.
De ahí que la consultora anuncie que la “dataficación” será una de las áreas en las que los departamentos de gestión de personas efectúen grandes inversiones en los próximos años. Inversiones que ofrecerán un retorno claramente positivo a las organizaciones que sepan gestionarlas.
El punto de partida, para que esta gestión sea correcta, apunta Deloitte, es empezar por la identificación de problemas. En lugar de ello, la mayoría de organizaciones empiezan por la recopilación masiva de datos sin saber exactamente qué podrán hacer con ellos, olvidando que la herramienta o los datos en sí mismos no son lo sustancial, sino las personas y la resolución de problemáticas asociadas a ellas.
Oracle​ nos ofrece otro punto de vista estableciendo un plan en cuatro fases para las empresas que quieran sacar provecho de la “dataficación”.
El plan se inicia, en la línea que apunta Deloitte, con la identificación de los datos que ayudarán estratégicamente y continúa con la automatización de la recogida de estos datos (para evitar errores manuales) y su análisis de forma simple y eficiente.
Una vez analizados, se puede empezar a hacer preguntas como, por ejemplo, ¿se puede minimizar el coste, el tiempo y el riesgo de asumir nuevas iniciativas de Recursos Humanos?
O la pregunta del millón en RRHH: ¿se puede calcular la contribución de cada empleado al beneficio empresarial?

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