Descomplicando os Níveis de Maturidade em Dados para Gestão de Pessoas

Ao longo dos anos, a gestão de pessoas evoluiu para abraçar as inovações dos dados. Entender o conceito “Sua empresa precisa escolher as soluções de dados de acordo com o nível de maturidade em dados dela” é crucial, mas sua aplicação prática nem sempre é clara. Este artigo desmistifica a frase, guiando-o através de uma narrativa que explora diferentes capítulos do crescimento empresarial.

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Texto por: Rafael Balaniuk

Nos últimos anos, o tema do uso de dados para tomada de decisão em gestão de pessoas ficou bem popular. Com ele, veio a frase:

“Sua empresa precisa escolher as soluções de dados de acordo
com o nível de maturidade em dados dela.”

Se, como a maioria, você entendeu o que a frase quer dizer, mas não sabe aplicá-la no seu dia a dia, esse texto é para você. Para começar, que tal analisarmos o objetivo da frase?

O foco principal é basicamente para que as empresas não busquem soluções complexas demais em relação ao que elas têm hoje. Por exemplo, se a empresa não acompanha sua rotatividade de forma sistemática, não adianta tentar criar um modelo preditivo de turnover. Esse é um bom começo, mas meu apontamento foi meio óbvio, né?

Nesse momento, o normal seria te apresentar uma lista de níveis de maturidade e quais soluções são adequadas para cada um deles, mas vou fazer de outro jeito, vou te contar uma história.

Capítulo 1:

Imagine que você criou uma empresa de engenharia e você começou com uma obra pequena. Nesta obra, você conhece o engenheiro e todo mundo que trabalhou nela, além de fazer “na mão” o pagamento de todo mundo. Nesse nível, você não precisa de nenhum indicador de gestão de pessoas.

Capítulo 2:

A empresa cresceu, agora são realizadas 5 a 10 obras ao mesmo tempo, que são geridas por 3 engenheiros. Você já não conhece todos os seus colaboradores e “terceirizou” essa parte para os engenheiros. Mensalmente, eles te mandam uma planilha com a quantidade de colaboradores, seus salários, as saídas e cada um dos custos com pessoas. Nesse nível, tanto a execução administrativa quanto o cálculo dos indicadores estão descentralizados.

Capítulo 3:

A empresa cresceu mais ainda e não dava mais para cada engenheiro se responsabilizar pela contratação e pagamento de colaboradores. Por isso, você contratou um sistema de folha de pagamento, um time de departamento pessoal e um RH. Agora, a execução das rotinas administrativas de pessoal foi centralizada e seu gerente reporta outros indicadores, como turnover e absenteísmo. Nesse nível, temos as bases de dados e a execução administrativa centralizados, sendo que o cálculo dos indicadores continua descentralizado.

Capítulo 4:

Felizmente, sua empresa continuou crescendo! Agora, com mais de 1.000 colaboradores, seu problema é que as práticas de gestão de pessoas não são suficientemente padronizadas. Um dos seus gerentes regionais prefere contratar profissionais no início da carreira, pagar pouco e formá-los, enquanto que outro quer profissionais mais caros que “já cheguem jogando”.

Para resolver esse problema, você tomou duas ações, uma foi estruturar subsistemas de RH, como de remuneração e benefícios e avaliação de desempenho, e a outra foi estruturar uma área de business partners, que foram colocados em cada regional para ajudar na padronização das decisões em gestão de pessoas. Nesse nível, alguns indicadores são calculados pelo RH, enquanto que outros são calculados pela área de operações. O time de BPs ajuda na padronização, mas não a garante.

Obs: As empresas de médio e grande porte brasileiras, em geral, se encontram nesse nível. Nesse momento, há três tipos de solução de dados existindo ao mesmo tempo, as que vêm centralizadas do RH, as da área de operações e as construídas regionalmente pelos BPs.  Parece ser caótico e você pode se sentir tentado a impedir que os BPs e as áreas de operações criem dashboards ou planilhas para usar só o que vem do RH, mas isso é impossível. Se surgiram soluções espontaneamente é porque a área de dados não conseguiu suprir uma necessidade da ponta. O “pulo do gato” é entender e incorporar ao invés de impedir. Isso é o que aproxima sua área de dados do negócio e permite que ela gere retorno para a empresa.

Capítulo 5:

Sua empresa virou uma gigante e agora até está na bolsa de valores! Para otimizar seus resultados, você contratou um time de people analytics, que é responsável por unificar as bases de dados e fornecer os indicadores em formato de dashboards. Eles também são responsáveis por projetos mais complexos de análise de dados, como um modelo preditivo de turnover.

A moral da história é que a maturidade de dados de gestão de pessoas gira em torno do quanto é possível centralizar as bases de dados, as análises e os insights. Isso representa a especialização. No início da empresa, cada gestor avaliava o desempenho como achava correto. Na última etapa, o subsistema de avaliação de desempenho passou a ser responsável por estruturar o processo, o que aumenta sua eficácia e eficiência.

O problema é que não é tão simples como “quanto mais centralizado ou especializado, melhor”. Uma área de dados centralizada tem os benefícios de analisar dados em maior quantidade e variedade, possibilitando comparar realidades dentro da própria empresa e realizar apenas um tratamento de dados para todas. Por outro lado, tem os pontos fracos de distanciar a análise de dados do negócio, o que pode ter como resultado soluções de dados que ninguém usa.

Uma área de dados não é responsável por inserir os dados corretamente, mas é responsável por estruturar processos e fornecer ferramentas para que a quantidade de erros seja a menor possível. Assim como ela não é responsável por cada insight gerado pelas pessoas que usam as soluções de dados, mas sim pela média desses insights. Em outras palavras, se uma pessoa tira uma conclusão errada, é culpa dela, se a maioria tira a conclusão errada, é culpa de quem criou a ferramenta.

Concluindo, o nível de maturidade em dados para gestão de pessoas pode ser, em sua maior parte, resumido em quais processos estão implantados na empresa e quem é responsável por eles. A especialização, representada pela centralização, oferece vantagens e desafios, evidenciando a importância de encontrar o equilíbrio certo. Uma área de dados eficaz não apenas analisa, mas também estrutura processos, fornecendo ferramentas para minimizar erros. Ao compreender essas nuances, as empresas podem navegar pelos diferentes estágios de maturidade com clareza, transformando dados sobre pessoas em insights valiosos que impulsionam o sucesso organizacional.