¿Qué se aprende en un máster de People Analytics?

Los científicos de datos, analistas y simpatizantes llevamos años evangelizando a los sufridos profesionales de RRHH sobre la necesidad de recurrir a la analítica y a los datos para tomar mejores decisiones al gestionar personas.

Los medios tampoco se quedan atrás predicando sobre la inminente llegada del siglo de la luces a la gestión de las personas.

Yo mismo he invertido mucha energía en esas tareas de proselitismo (ver por ejemplo mis dos últimos posts: People Analytics para principiantes. Seminario gratuito. 4 h. 23 nov. en Madrid y People Analytics paso a paso.

Pero ya ha llegado por fin la hora de cambiar las cosas. Parafraseando la valiente undécima tesis sobre Feuerbach:

Los analistas nos hemos pasado el tiempo evangelizando al mundo sobre People Analytics, ha llegado la hora de transformarlo .

Y la mejor manera de hacerlo, creo yo, es colaborar en la transformación de los profesionales de RRHH en analistas de RRHH, en profesionales que piensan de forma analítica, dominan las técnicas necesarias para evaluar y resolver con datos los problemas de recursos humanos de las áreas de reclutamiento, gestión del talento, compensación o retención.

Bien, pues hasta ahora no existía un espacio de formación donde un profesional de RRHH pueda aprender todo aquello que le predicábamos.

People Analytics, como sabemos, se basa en aplicar técnicas de ciencia de los datos al área de los recursos humanos con el objetivo de conocer mejor a las personas de nuestra organización y aumentar su grado de satisfacción y productividad.

Al final de un máster de People Analytics, los alumnos deberían ser capaces de responder a preguntas como las que vamos a ver abajo, utilizando algoritmos y técnicas de ciencia de los datos.

Vayamos paso por paso…

1. Pensar analíticamente

Resolver problemas de Recursos Humanos nos obliga a aprender a pensar analíticamente.

Interiorizar este modo de pensar es el objetivo principal de este máster.

Cuando nos enfrentamos a un problema de personas, tenemos que ser capaces de evaluar qué datos pueden mejorar el resultado y cómo procesarlos para obtener resultados.

El máster se centra por tanto en aprender los fundamentos de analíticos. Estos son un conjunto de principios, conceptos y técnicas que estructuran el pensamiento y el análisis.

Nos permiten comprender con profundidad los procesos y métodos de analítica aplicada a las personas de nuestra organización.

2. Pensar estratégicamente

Los líderes de recursos humanos, no sólo el CEO y CFO, necesitan pensar en términos de retorno de la inversión y beneficios empresariales. En este módulo se aplican los conceptos importantes de gestión financiera, lo que da como resultado una mejora de las habilidades en el área.

Se aprende además a leer y entender los estados financieros y se ilustra cómo las acciones de los directores de departamento pueden afectar directamente el futuro financiero de la compañía.

Es necesario además aprender a construir un “Business Case” para RRHH. Un Business Case es un documento que resume los principales aspectos de una acción y suele utilizarse para justificar una inversión en un proyecto. Los departamentos de recursos humanos asumen que su trabajo tiene valor sin ofrecer datos que lo demuestren. Otros departamentos (como marketing o logística) son capaces de demostrar con datos que aportan un valor mayor en sus servicios. Cuando no podemos proporcionar datos que lo prueben, la dirección está obligada a asignar los fondos que corresponden a inversiones a los demás departamentos.

3. Entender, aplicar y, en algunos casos, incluso amar la estadística

Sí, hay que saber de estadística. Sé que a muchos se les ha atragantado la estadística durante años. Personalmente creo los que se han ocupado de enseñar esta disciplina no han sabido mostrar a los alumnos cómo aplicarla sobre entornos prácticos. En lugar de eso, se pierden tirando dados una y otra vez.

Tenemos una cantidad cada vez mayor de datos sobre lo que hacen las personas de nuestra organización: los índices de rendimiento, resultados de la formación, los salarios, las tasas de abandono, etc. Pero los los datos son meramente la materia prima del conocimiento. La estadística es la herramienta más poderosa que tenemos para utilizar estos datos y convertirlos en conocimiento.

La estadística se ocupa de los métodos para recoger, organizar, resumir y analizar datos, así como para sacar conclusiones válidas y tomar decisiones razonables basadas en tal análisis.

4. Manejar Herramientas

El objetivo es aprender a resolver problemas y casos prácticos en la gestión de Recursos Humanos con un enfoque cuantitativo utilizando SPSS, Excel y Tableau.

Aprender R, probablemente, aunque muy recomendable, tiene que ser una actividad opcional.

5. Interiorizar la metodología

Extraer valor de los datos en People Analytics tiene un proceso con etapas bien definidas.

El proceso básico de cualquier solución es la recopilación e incorporación de conocimiento del dominio de recursos humanos de la organización, para posteriormente aprender de los conocimientos adquiridos, mediante algoritmos de aprendizaje computacional y análisis de datos (Data Science), el razonamiento sobre esos conocimientos y, finalmente, ante una demanda de información, ser capaz de emitir una respuesta (predicción, clasificación, recomendación) justificando los resultados (con métricas objetivas).

6. Ser capaz de resolver casos Reales

El módulo de transformación digital consiste en casos prácticos. Vamos a enfrentarnos a diferentes problemas a los que se enfrentan los profesionales de Recursos Humanos y vamos a buscar la solución o soluciones, tal y como se hace en un proyecto real de People Analytics, aplicando las herramientas que nos ayudan a analizar y mostrar los resultados.

Vamos a resolver docenas de problemas analíticos de las áreas cotidianas de RRHH, como, diversidad, evaluación del desempeño, compensaciones, reclutamiento, onboarding, desarrollo del talento, fidelización y abandono o motivación y clima laboral

¿Quién está detrás de esto?

El máster es una iniciativa de Ki-Works.

Eduardo Valencia, yo mismo, soy Data Analytics Manager de Sngular. Me considero un veterano de la analítica que lleva muchos tiempo dedicado a la enseñanza y la consultoría en el área de People Analytics. Soy el autor de Data Coaching.

En el equipo están profesores especialistas en cada materia y con una gran experiencia en el ámbito profesional de People Analytics y Recursos Humanos como:

Juan Bueno – Managing Partner en R&H Talento y Personas, que acumula 30 años de Director de Recursos Humanos de distintas multinacionales. Autor de varios libros: Transformación Digital, El Conflicto en las Organizaciones, La Motivación…

Carmina Valverde – Consultora de investigación en experiencia de cliente interno. Socióloga con más de 15 años de experiencia en investigación de experiencia de cliente interno y externo, calidad del servicio, satisfacción y fidelidad.

María Gutiérrez – COO- Chief Operating Officer en CITIBOX. Ingeniera y Psicóloga especializada en Análisis de Datos. Líder de empresas propias y de terceros en los sectores de Ingeniería y la Consultoría. www.mariagutierrez.digital

Clemente Morales – Socio Director de Quanto Talento y Negocios. Líder en proyectos de innovación en el campo de los RR.HH. Experto en implantación de modelos para la valoración técnica y económica de sistemas de RRHH.

1er Máster Ejecutivo de People Analytics

PeopleAnalyticsPro.com

  • 140 horas
  • Madrid, abril-octubre 2017
  • Viernes: 16:30 h-21:30 h, Sábados: 9 h – 14 h

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Fecha Publicación: 02 / Marzo / 2018
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