Análise de dados no RH: como e por que implementar a estratégia de People Analytics

A análise de dados de RH envolve a coleta, processamento e interpretação de informações relacionadas ao pessoal de uma organização. Por exemplo, se o turnover está alto, pode ser um bom momento de repensar estratégias de retenção.

A análise de dados no RH, ou em qualquer outro setor de uma empresa, funciona como uma bússola ou um mapa do tesouro. O conjunto de dados, após processado e interpretado, aponta para quais melhorias uma empresa e seu setor devem fazer. Podemos arriscar a dizer que sem dados não há crescimento seguro, simples assim!

Por isso, é superimportante monitorar os indicadores essenciais de Recursos Humanos para que a tomada de decisão seja estratégica. Você já faz isso? Quais são as ferramentas usadas nesse processo?

No artigo a seguir, trazemos mais detalhes sobre a importância da análise de dados no RH. Continue lendo!

O que é uma análise de dados? 

A análise de dados é o processo de examinar, limpar e modelar dados visando descobrir informações úteis, tirar conclusões e apoiar a tomada de decisões. Esse processo pode envolver diversas etapas e técnicas, dependendo do tipo de dados e dos objetivos da análise. 

Já a análise de dados no RH, faz exatamente isso que apontamos acima, porém com dados específicos de recursos humanos. O objetivo é obter insights que possam melhorar a gestão de pessoas e apoiar decisões estratégicas.

Em geral, toda análise de dados, incluindo people analytics, passa por esses pontos:

Coleta de dados

Ou seja, recolher dados relevantes de fontes variadas, como bancos de dados, pesquisas, sensores, registros de transações, etc.

Limpeza dos dados

Essa limpeza tem a ver com preparar os dados para análise, removendo inconsistências, erros e duplicações. Isso pode incluir a correção de dados faltantes e a padronização de formatos.

Exploração de dados

No caso, se trata de realizar uma análise preliminar para entender as características dos dados. Isso pode envolver estatísticas descritivas, visualização de dados e identificação de padrões ou tendências iniciais.

Análise estatística

Trata-se de aplicar métodos estatísticos para examinar os dados e testar hipóteses. Isso pode incluir análise de correlações, regressões, testes de significância, etc.

Modelagem de dados

A modelagem consiste em desenvolver modelos analíticos ou preditivos para entender relações complexas entre variáveis ou fazer previsões. Isso pode incluir técnicas como regressão, clustering (agrupamento), ou algoritmos de aprendizado de máquina.

Interpretação dos resultados

Analisar os resultados obtidos para extrair insights significativos e fazer recomendações baseadas nas conclusões. Isso envolve a contextualização dos dados e a compreensão do impacto das descobertas.

Visualização de dados

Aqui, é preciso criar representações visuais dos dados, como gráficos e dashboards, para facilitar a compreensão e a comunicação dos resultados. A visualização ajuda a revelar padrões e tendências que podem não ser evidentes a partir de tabelas e números brutos.

Tomada de decisão

Passado por todos os pontos anteriores, é hora de utilizar as informações e insights obtidos para tomar decisões informadas. Isso pode envolver a formulação de estratégias, a implementação de mudanças ou a comunicação dos achados a outras partes interessadas.

People Analytics: como funciona a análise de dados no RH 

People Analytics, ou análise de dados de RH, permite que os departamentos de recursos humanos tomem decisões mais informadas e baseadas em dados, contribuindo para uma gestão mais eficiente e eficaz dos recursos humanos. A People Analytics funciona a partir dos seguintes pontos:

1. Coleta de dados

Os dados podem ser coletados de várias fontes, incluindo sistemas de gestão de recursos humanos, como informações sobre funcionários, salários, cargos, etc. Também são obtidos via pesquisas e questionários, incluindo feedbacks.

Outras boas fontes são performance e avaliações, recrutamento e seleção, com dados de candidatos, processos de recrutamento, tempos de contratação, etc. Além das informações de treinamentos e desenvolvimentos. Também é essencial ter dados de turnover.

2. Limpeza e preparação de dados

No cenário de análise de dados de RH, essa limpeza consiste em garantir que as informações sejam precisas e relevantes. É necessário garantir que cada entrada seja única e corrigir informações incorretas ou inconsistentes.

3. Análise exploratória

A análise exploratória consiste em examinar os dados para identificar padrões e tendências básicas. Isso pode incluir:

• Estatísticas descritivas: média, mediana, desvio padrão, etc.
• Visualizações: gráficos e tabelas para facilitar a compreensão dos dados.

4. Análise estatística e modelagem

Aqui, é preciso aplicar técnicas estatísticas e de modelagem para obter insights mais profundos. Por exemplo, como de regressão, que nos possibilita entender a relação entre diferentes variáveis, como o impacto das características dos funcionários no desempenho.

Também é bacana fazer a análise de cluster para segmentar funcionários em grupos com características semelhantes. Assim como a análise de tendências para identificar padrões de longo prazo, como aumentos ou quedas na satisfação ao longo do tempo.

5. Interpretação dos resultados

A análise de dados de RH também precisa considerar o ato de transformar os resultados da análise em insights acionáveis, como:

• Identificação de fatores de sucesso: quais características estão associadas ao alto desempenho ou engajamento.
• Previsão de turnover: quais fatores podem prever a probabilidade de um funcionário deixar a empresa.

6. Implementação e ação

A tomada de decisões é parte essencial do processo, já que as decisões via dados são mais seguras e eficientes. Por isso, use os insights para fazer recomendações e tomar decisões, como:

• Ajustes de políticas: modificar práticas de recrutamento, políticas de benefícios, etc.
• Desenvolvimento de programas: Criar iniciativas direcionadas para aumentar o engajamento ou melhorar a retenção.
• Novos benefícios: entenda a experiência do time em relação aos benefícios e traga mais opções, como os flexíveis e programas de bem-estar.

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7. Monitoramento e avaliação

Vale a pena avaliar a eficácia das ações implementadas e monitorar continuamente os dados para ajustar estratégias conforme necessário. Alguns exemplos são: 

• Recrutamento: analisar dados de candidatos para identificar quais fontes geram os melhores talentos.
• Desempenho: monitorar métricas de desempenho para oferecer feedback mais direcionado e personalizado.
• Retenção: identificar padrões de turnover para implementar estratégias de retenção mais eficazes.

8 vantagens da análise de dados no RH 

A análise de dados transforma o RH em uma área mais estratégica, contribuindo para o sucesso organizacional. Como vantagens, podemos citar os seguintes pontos:

1. Tomada de decisão baseada em dados

Com uma análise de dados consistente, os funcionários de RH conseguem fazer com que as decisões sejam fundamentadas em informações concretas, em vez de intuições ou suposições.

Assim, em vez de uma liderança sugerir um determinado benefício porque acha que vai ser melhor, o RH tem dados que comprovam qual benefício realmente é mais vantajoso.

2. Melhoria do recrutamento

Usando People Analytics, você passa a identificar os candidatos mais adequados no processo de recrutamento, analisando dados de desempenho e habilidades. Também mantém esses dados em um banco, facilitando contratações futuras.

4. Engajamento e retenção

É possível compreender o que motiva os funcionários a permanecer em sua empresa, o que pode ajudar a aumentar o engajamento e reduzir a rotatividade.

5. Desenvolvimento de talentos

Armazenando dados de pesquisas e feedbacks, é interessante fazer cruzamentos para identificar lacunas de habilidades e planejar treinamentos personalizados. Dessa maneira, os treinamentos passam a ser mais embasados no que, de fato, fará a diferença em sua organização.

6. Diversidade e inclusão

Avaliar dados demográficos de seus colaboradores permite promover políticas de diversidade e inclusão mais eficazes. Isso também traz entendimento de quais vagas afirmativas são necessárias para seu negócio.

7. Medição de desempenho

A análise de dados de RH facilita a avaliação de desempenho de funcionários e equipes, permitindo feedback mais preciso.

8. Previsão de necessidades futuras

Analisar tendências pode ajudar a prever necessidades futuras de pessoal e habilidades. Você passa a ter mais compreensão do turnover e pode manter um banco de talentos mais engajado.

Quais são os tipos de análise de dados no RH?

Existem diversas análises e tipos de dados úteis para um time de RH. Nem todos precisam ser constantemente monitorados por você. A seguir, a gente cita os mais relevantes:

Análise de recrutamento

• Análise de Candidatos: avalia o perfil dos candidatos em relação às vagas disponíveis, utilizando dados de currículos, entrevistas e testes.
• Tempo de Contratação: mede quanto tempo leva para preencher uma vaga, ajudando a identificar gargalos no processo.
• Fontes de Recrutamento: identifica quais canais (redes sociais, feiras de emprego, sites de emprego, inbound recruiting) trazem os melhores candidatos.

Análise de engajamento

• Pesquisas de clima: coleta dados sobre a satisfação e o engajamento dos funcionários, permitindo identificar áreas de melhoria.
• Análise de feedback: examina comentários e sugestões de funcionários para entender suas preocupações e motivações.
• Indicadores de engajamento: avalia métricas como absenteísmo, participação em eventos e interações em plataformas internas.

Análise de habilidades e competências

• Avaliações de desempenho: usa dados de avaliações para identificar pontos fortes e áreas de desenvolvimento dos funcionários.
• Mapeamento de competências: compara as habilidades atuais dos funcionários com as necessárias para futuras necessidades da empresa.
• Programas de desenvolvimento: analisa a eficácia de treinamentos e programas de capacitação em relação ao desempenho.

Análise de benefícios e remuneração

• Benchmarking salarial: compara a remuneração da empresa com o mercado, ajudando a ajustar pacotes de benefícios.
• Análise de benefícios utilizados: avalia quais benefícios são mais valorizados pelos funcionários e a frequência de uso.
• Equidade salarial: examina a equidade entre diferentes grupos, garantindo que não haja discriminação salarial.

Análise de turnover

• Taxa de rotatividade: mede a porcentagem de funcionários que saem da empresa em um determinado período.
• Análise de causas: investiga os motivos mais comuns para a saída de funcionários, utilizando entrevistas de desligamento e feedback.
• Previsão de turnover: utiliza modelos preditivos para identificar funcionários com maior risco de sair, permitindo intervenções antecipadas.

Como implementar a análise de dados no RH?

Implementar a análise de dados no RH não é um esforço isolado, mas um processo contínuo que exige engajamento de toda a equipe. É preciso seguir os seguintes passos:

Identifique fontes de dados confiáveis

Utilize softwares que armazenem dados de funcionários, como sistemas de folha de pagamento e gerenciamento de desempenho. Além disso, realize pesquisas de clima organizacional, engajamento e satisfação, garantindo que as perguntas sejam claras e objetivas.

Use avaliações de 360 graus e feedback contínuo para coletar informações sobre habilidades e competências. Outro cuidado é fazer benchmarks do setor, pesquisas de mercado e tendências para complementar suas análises.

Conte com ferramentas integradas

Adote ferramentas como Power BI, Tableau ou Google Data Studio para visualizar e interpretar dados de maneira eficiente. Também é necessário usar um ERP ou um sistema de gestão de RH que integre dados de diferentes áreas, facilitando a análise cruzada.

Crie dashboards interativos para monitorar KPIs em tempo real, permitindo que a equipe de RH visualize rapidamente as métricas mais importantes.

Estabeleça processos claros

Defina um cronograma para a realização de pesquisas e coletas de feedbacks, garantindo consistência. Use uma metodologia padronizada para conduzir entrevistas de desligamento e pesquisas de engajamento, facilitando a comparação de dados ao longo do tempo.

Após coletar os dados, estabeleça um processo para analisá-los e implementar ações baseadas nas conclusões.

Promova capacitação do time

Ofereça capacitações específicas sobre análise de dados e uso de ferramentas de BI para a equipe de RH. Além disso, realize workshops que ensinem como interpretar dados e transformá-los em insights práticos.

Acima de tudo, fomente uma cultura organizacional onde todos os colaboradores entendam a importância dos dados e estejam abertos a tomar decisões baseadas em informações.

Hoje, a análise de dados para o RH é vital para tornar o setor ainda mais eficiente para o crescimento da empresa como um todo. Na verdade, análise de dados é uma necessidade em todas as áreas de empresa. Por isso, vale a pena aprimorar seus sistema e tornar as decisões ainda mais data driven.
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