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Você sabe qual a relação entre RH e Big Data? Confira agora e veja como sua empresa pode ser beneficiada!
Big data para RH é um campo do conhecimento que oferece uma visão única e valiosa sobre os processos de RH e a força de trabalho.
Neste artigo, vamos abordar a origem do big data para RH, a importância do uso de dados para a tomada de decisões e quais são as estratégias de uso para ajudar as empresas a iniciarem o pensamento analítico no ambiente de trabalho.
Além disso, separamos dicas práticas para utilizar o big data para RH no dia a dia do setor e aproveitar ao máximo o potencial dessa linha de pensamento. Vamos nessa?
Big data para RH refere-se ao uso de análises avançadas de dados para aprimorar as práticas de gerenciamento de recursos humanos, incluindo recrutamento, seleção, treinamento e desenvolvimento de talentos, engajamento de funcionários, avaliação de desempenho e tomada de decisões baseadas em dados.
De acordo com uma pesquisa da IBM, mais de 70% das empresas estão investindo em big data para RH para melhorar seus resultados.
Outra pesquisa, da consultoria Deloitte, indica que as empresas que usam análises de big data para RH têm 82% mais probabilidade de melhorar a taxa de contratação e 64% mais probabilidade de reter funcionários.
O big data para RH é uma tendência crescente e uma abordagem essencial para aprimorar as práticas de gerenciamento de recursos humanos nas empresas modernas.
O termo big data foi utilizado pela primeira vez em 2005 por Doug Laney, hoje vice-presidente do Gartner Group. Desde então, o big data tem sido cada vez mais utilizado em todo o mundo para descrever o enorme volume, variedade e velocidade de dados que as empresas têm que lidar atualmente.
Big data é uma tendência global e tem sido usado em diversas áreas, como marketing, finanças, saúde e, claro, em Recursos Humanos. No Brasil, o big data também tem ganhado espaço nas empresas, utilizado principalmente em áreas como marketing e vendas.
Existem diversas referências mundiais sobre o uso de big data. Algumas delas incluem:
A coleta e análise de dados em big data, tanto para o setor de recursos humanos quanto outras áreas das empresas, pode ser feita de várias maneiras, dependendo do tipo e do volume dos dados em questão.
Abaixo, estão alguns passos básicos envolvidos:
O primeiro passo é coletar os dados de diversas fontes, como sistemas de gestão de clientes, redes sociais, sensores, dispositivos móveis, registros de transações, etc. Esses dados são armazenados em um sistema de armazenamento de dados distribuído.
Depois que os dados são coletados, eles precisam ser processados para serem úteis. O processamento pode incluir filtragem, limpeza, agregação, transformação e outras etapas de pré-processamento.
Após o processamento, os dados são analisados para extrair informações e insights úteis. Isso pode incluir análise de dados estatísticos, mineração de dados, machine learning e outras técnicas de análise de dados.
Após analisar os dados, é importante comunicar os resultados de forma clara e fácil de entender. A visualização de dados pode ajudar a apresentar os resultados em gráficos, tabelas e outras formas visuais.
Com base nos insights obtidos na análise de dados, as empresas podem tomar decisões informadas em áreas como marketing, vendas, operações, recursos humanos, entre outras.
Vale lembrar que cada etapa do processo de coleta e análise de dados em big data pode ser bastante complexa e envolver tecnologias específicas. Por isso, é comum as empresas contarem com profissionais especializados em big data e sistemas especializados para facilitar a coleta, processamento e análise desses dados.
O big data para RH pode ser utilizado com diferentes propósitos, tanto para o setor quanto para a empresa como um todo. Veja alguns exemplos:
O orçamento do setor de Recursos Humanos deve ser bem aproveitado. Entretanto, quando há erros operacionais, turnover de talentos e planejamento ruim, fica complicado obter os resultados que se espera.
Com o big data para RH, torna-se mais fácil eliminar os erros, deixando os processos mais objetivos e eficazes em cada escolha. Com isso, os custos são diminuídos, já que os erros vão ficando mais raros.
Com o big data, é possível garantir que o desempenho dos funcionários seja medido com maior precisão. Assim, pode-se entender em quais períodos de trabalho a empresa tem maior produção.
Além disso, auxilia no controle de quais são os funcionários com melhor desempenho, como os que mais produzem peças, os que prezam por mais qualidade e os que desperdiçam mais.
Com isso, é possível pensar em práticas para incentivar os melhores colaboradores, identificar os tipos de cursos mais indicados e definir qual postura é esperada dos funcionários.
Uma das grandes dificuldades do RH é aumentar a retenção entre os funcionários. Quando as empresas têm alta taxa de rotatividade, é necessário gastar mais dinheiro com cursos e treinamentos que logo precisarão ser aplicados em novos colaboradores.
Com o big data para RH, é possível desenhar uma imagem mais precisa dos perfis de profissionais que tendem a deixar as empresas facilmente, bem como aqueles que exaltem a permanência nas instituições em que trabalham.
O RH precisa melhorar continuamente para permitir a evolução nos processos, principalmente no atual contexto em que a competitividade é alta. Quando há erros, o absenteísmo é aumentado, levando a desmotivação dos colaboradores. Com isso, os resultados da empresa são comprometidos.
Com o investimento em big data para RH, é possível conhecer melhor os dados empresariais e influenciar na gestão de pessoas. Além de simplificar o processo de definir metas para melhorias, implementar programas de qualidade e fazer um treinamento mais adequado da equipe, aumentando a motivação e a produtividade.
O big data pode ser uma ferramenta valiosa para a gestão de talentos em empresas brasileiras. Para auxiliar no desenvolvimento de estratégias de big data, separamos dicas práticas que podem ser implementadas no setor de Recursos Humanos:
O primeiro passo é entender quais as necessidades da sua empresa em relação à gestão de recursos humanos. Isso pode envolver questões como recrutamento, retenção, treinamento e desenvolvimento de talentos, entre outras. Identificar essas necessidades pode ajudar a determinar quais dados são importantes para coletar e analisar.
Uma vez identificadas as necessidades da empresa, é importante definir métricas claras que serão usadas para medir o sucesso das ações posteriores, que podem incluir métricas relacionadas ao desempenho dos funcionários, taxa de rotatividade, tempo médio de preenchimento de vagas, entre outros.
Utilizar big data em RH envolve coletar e armazenar dados relevantes sobre os funcionários da empresa, como desempenho, horas trabalhadas, tempo de emprego, histórico de promoções e outras informações relacionadas à gestão de talentos.
Para analisar grandes volumes de dados, é importante utilizar ferramentas de análise de dados como machine learning, inteligência artificial e outras tecnologias.
Depois que os dados são coletados, chega o momento de analisá-los para identificar tendências e padrões. Isso pode ajudar a identificar pontos fortes e fracos da empresa em relação à gestão de talentos.
Com base nos insights obtidos na análise de dados, as empresas podem tomar decisões informadas em relação à gestão de talentos, como estratégias de recrutamento, treinamento e desenvolvimento de talentos, entre outras.
Os dados de RH são altamente confidenciais e é necessário tomar medidas para proteger a privacidade dos funcionários, seguindo as normativas previstas na Lei Geral de Proteção de Dados (LGPD).
Ao utilizar o big data para RH, as empresas conseguem, com base em dados reais e análises específicas, identificar gaps na gestão das pessoas e investir em tecnologias e benefícios para melhorar o desempenho dos funcionários e, consequentemente, da empresa.
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Jornalista, redatora e revisora que adora ouvir e contar histórias. Cuidando do marketing de conteúdo da Caju, tem como missão levar informação de valor para a área de gestão de pessoas e contribuir para um mercado cada vez mais inovador e humano.
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