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L’importanza dei Big Data nelle strategie di HR Analytics

HR Analytics

Le persone e la loro valorizzazione: la missione indiscussa dei dipartimenti HR di qualsiasi azienda.

In un momento di pura trasformazione digitale, anche la gestione dei dipendenti viene investita dall’evoluzione tecnologica, che presuppone l’utilizzo di elementi di Intelligenza Artificiale, Machine Learning e Big Data In particolare, questi ultimi vengono oggi in soccorso delle aziende fondendosi con i processi di People Analytics e HR Analytics.

Fino a ieri, l’analisi dei dati è stata applicata  per selezionare il profilo dei candidati e verificarne la possibile idoneità relativamente alle mansioni previste dallo specifico ruolo. Oggi possono diventare un aspetto importante della valutazione della performance del lavoratore, seppur sotto una veste prettamente quantitativa. Se guardiamo al futuro, potrebbero assumere una valenza predittiva, fornendo la base per nuovi processi, volti a raccogliere i dati per ottenere nuove informazioni e nuovi spunti di riflessione.

A differenza dell’attività di People Analytics, che analizza tutte le correlazioni tra iniziative e obiettivi strategici, l’HR Analytics si focalizza sugli obiettivi e sulle attività delle risorse umane. Fornisce strumenti per delineare strategie in grado di sondare ciò che funziona e ciò che non funziona a livello aziendale, poiché concorre all’analisi, all’organizzazione, alla contestualizzazione e al confronto dei dati grezzi raccolti, fornendo una visione strategicamente utile per capire quali ulteriori passi compiere a livello di HR.

Acquisire una consapevolezza sull’utilità dei dati è importante e non è scontato per tutte le aziende. Prendere decisioni più informate sulla base di dati reali significa sfruttare i KPI condivisi, analizzare le informazioni per comprendere l’andamento delle attività nel breve e nel medio-lungo periodo e misurare l’efficacia con cui l’azienda raggiunge i principali obiettivi di business.

Gli ambiti di applicazione dei Big Data nelle risorse umane sono davvero numerosi: valutazioni del rischio, previsioni sul turnover, maggiore efficienza nel recruiting e molti altri. Ecco perché i Big Data rivestono un ruolo primario nel futuro delle risorse umane ed è fondamentale a tal proposito che i team HR acquisiscano questa competenza, per far sì che l’ HR diventi data-driven

I passaggi fondamentali che la direzione delle risorse umane deve compiere per applicare l’HR Analytics possono esser così riassumibili: la raccolta, il monitoraggio (o il confronto sulla base dell’andamento storico e con gli standard aziendali), l’analisi dei dati e la conversione concreta in un’azione.

Le conseguenze sono molteplici: tra le altre, è possibile rendere più strutturato il percorso di crescita delle persone, realizzare un processo di selezione dei candidati più completo, ridurre il turnover, migliorare le performance di tutti i dipendenti

Attraverso lo studio delle variabili osservate e tenendo in considerazione le spinte motivazionali delle persone è possibile individuare misure concrete per mantenere inalterate la passione, l’aderenza ai valori aziendali e il coinvolgimento del dipendente. Potrebbe essere possibile un nuovo approccio analitico, per la valutazione degli andamenti motivazionali e di performance dell’organizzazione, proponendo interventi mirati e prospettando alle risorse nuovi sbocchi o nuovi percorsi formativi e di crescita.

Le indagini di People Analytics hanno come obiettivo il supporto del management nelle decisioni, non basandosi su giudizi soggettivi, ma facendosi aiutare attraverso l’analisi di una grande quantità di dati oggettivi  Da un lato la People Analytics può essere vista come un modo per rafforzare la base informativa delle decisioni aziendali, eliminando i problemi legati ai bias, dall’altro ci obbliga a valutare alcuni aspetti che possono essere problematici. Stiamo parlando di trattamento dei dati e delle finalità decisionali di tale trattamento: il lavoratore è ovviamente interessato nel momento di raccolta dei dati, ma quale potrebbe essere la sua reazione nel momento in cui su tali dati si basano delle decisioni nei suoi confronti? Siamo in grado di dare il corretto peso ai dati, considerando che potrebbero contenere alcune distorsioni, se il campione non fosse sufficientemente ampio ed eterogeneo, e che tali distorsioni potrebbero influenzare le decisioni?

Si deve pensare anche a un’etica dei dati, che si appoggi su trasparenza, diversità, accuratezza ed equità. Occorre chiedersi e verificare se, ad esempio, procedure di Analytics utilizzate in fase di selezione dei candidati, non penalizzino alcune categorie a favore di altre, così come è importante appoggiarsi su grandi insiemi di dati, per avere risultati diversificati da assicurare un’equa copertura delle possibili alternative. I dati e le analisi sono e saranno sempre più utili. Saranno strumenti di cui non si potrà più fare a meno. Ma l’elemento umano di lettura e interpretazione resterà indispensabile.

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