Implementação da área: Quais as competências requeridas para People Analytics?

Em pouco mais de um ano de existência, a Minehr já participou da implementação e de projetos de melhoria em People Analytics para algumas das maiores empresas do Brasil. Com isso, vimos de perto os desafios dessas empresas na adoção de modelos mais orientados a dados.

Com base nessas vivências práticas e nas bases teóricas existentes sobre o assunto, conseguimos mapear quais as principais competências requeridas para People Analytics e perfis de profissionais considerados importantes para o sucesso da área. Confira a seguir qual o principal modelo de referência e em quais tipos de profissionais sua empresa precisa investir para montar uma equipe de People Analytics.

Modelo das 7 competências requeridas para o

People Analytics

A abordagem mais utilizada para ilustrar as habilidades e competências requeridas para People Analytics é o modelo criado por Morten Kamp Andersen e, mais tarde, ajustado por um dos maiores especialistas de People Analytics no mundo, David Green.

De acordo com a lista, para termos o máximo impacto em People Analytics, o profissional necessita:

  1. Ter bons conhecimentos em dados
  2. Ser bom em Storytelling
  3. Ter conhecimentos na área de negócios
  4. Dominar técnicas de visualização de dados
  5. Ter habilidades sólidas em psicologia
  6. Dominar números e estatística
  7. Expertise em Gerenciamento de Mudanças

O que é mais importante sobre o modelo das 7 competências para People Analytics?

O ponto principal desse modelo é que não ter uma das competências requeridas para People Analytics já pode ser suficiente para que a área fracasse.

Por isso, é necessário buscar profissionais com perfil e competências aderentes a esse cenário ao montar uma equipe ou, então, decidir terceirizar partes do trabalho – caso sua empresa não tenha profissionais com conhecimento em tratamento de bases de dados.

Nesse cenário, é possível contratar uma empresa especializada para realizar o trabalho, por exemplo.

Outro ponto a ser observado é a multidisciplinariedade das competências para People Analytics, como saber estatística e dados, negócios e psicologia – o que nos leva a concluir que, em geral, os profissionais de People Analytics precisam ter um certo nível de conhecimento das competências de outras áreas.

O engenheiro de dados que irá construir o data lake (repositório centralizador, que armazena todos os tipos de dados gerados pela e para a empresa) de RH, por exemplo, precisa ter noções mínimas de RH e psicologia para montar a estrutura

. Ele poderá ter suporte de um especialista em RH, mas as bases de dados da área são tão diversas que, caso não tenha conhecimentos suficientes, o profissional não conseguirá prever todas as possíveis variações e cruzamentos de dados.

Ao mesmo tempo, o especialista em RH precisa ter conhecimentos básicos de banco de dados para entender as possibilidades que os dados disponíveis podem oferecer e quais os impactos das decisões relacionadas aos bancos.

Essa necessidade de conhecimentos complementares impossibilita que seja montada uma equipe de uma pessoa só – o que aumenta o número de contratações e, por consequência, os custos para que a empresa implemente People Analytics com sucesso dentro de casa.

Com base em nossa experiência, o que acrescentamos ao modelo?

– Ética é fundamental: Por mais que todos os profissionais devam ser éticos, a responsabilidade por esse ponto deve recair sobre o profissional analista de RH. E com o potencial de impacto que People Analytics traz para a operação, a preocupação com a ética se amplifica.

Imagine, por exemplo, que foi desenvolvido um modelo preditivo de desempenho e são detectados na empresa profissionais com 99% de probabilidade de um desempenho baixo nos próximos anos, o que levaria alguns gestores a pensar em já demitir esses colaboradores como medida preventiva.

Isso seria uma aplicação inadequada de People Analytics, pois não basta gerar insights: é necessário construir análises considerando as possíveis aplicações para a tomada de decisão.

– Dados bons são dados seguros: A preocupação com a segurança da informação e com o uso correto dos dados são pré-requisitos para qualquer trabalho de People Analytics e devem ser constantes, ainda mais em um cenário de LGPD em vigor.

– Diferenciar RH e Psicologia: Essa divisão é importante no mapeamento de competências do profissional, para que seja possível entender os dados de pessoas (o que requer conhecimentos em Psicologia) e, ao mesmo tempo, entender o funcionamento dos subsistemas de RH. Além disso, outro ponto fundamental em uma equipe de People Analytics é conhecer profundamente a legislação trabalhista.

– Agilidade é fundamental: Estruturar a área de People Analytics dentro de casa requer um investimento considerável. Além disso, devido à troca constante entre PA e outras áreas da empresa, uma parte considerável das demandas ocorre por projetos.

Considerando o trabalho por projetos e o custo, o modelo ágil de gestão é o mais adequado para garantir a eficácia e eficiência da área. Além disso, as entregas por ciclo de trabalho (Sprint) e os quick wins ajudam a justificar o investimento e a entrega de valor gerada pela área.

Conclusão

Para a garantia de sucesso da equipe de People Analytics, é necessário contar com profissionais que, além de saber tratar e analisar dados, possam adequar as análises às necessidades de RH e negócios e fazer com que sejam exibidas em uma forma clara de visualização.

Com isso, entendemos que estruturar uma área de People Analytics nas empresas demanda tempo e um investimento considerável para a contratação de profissionais multidisciplinares, bem como para iniciar a compilar e tratar os dados antes de implementar modelos preditivos e gerar análises de valor para a empresa.

É possível terceirizar uma parte do trabalho para acelerar a implementação ou sanar eventuais pontos em que a empresa ainda não tem as competências requeridas para People Analytics como, por exemplo, construir uma plataforma para extrair e tratar os dados corretamente. Se sua empresa ainda não possui uma área de People Analytics ou precisa de suporte, conte com as soluções tecnológicas da MINEHR para apoiar a operação.


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