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Big Data

HR Data Driven Innovation: il volto umano dei dati

L’ambito ‘HR Analytics & Big Data’ sta diventando una priorità di innovazione per la Direzione HR : l’insieme di competenze, tecnologie e fonti informative, che consentono di capitalizzare, gestire e analizzare i dati del personale, fornisce un valido supporto decisionale per l’acquisizione, lo sviluppo e la retention delle persone. Gli esempi di Wells Fargo, HP e Google

31 Ott 2018

Emanuele Madini

Associate Partner, P4I - Partners4Innovation

Luca Flecchia

Associate Partner, P4I - Partners4Innovation

Il percorso verso la trasformazione in “data-driven company” non è semplice e “obbliga” le aziende a vedere il dato non come elemento tecnico ma come pilastro strategico del business. Un passaggio che non può avvenire con la sola tecnologia: serve portare la cultura del dato a tutti i livelli aziendali.

Anche per la Direzione HR l’ambito ‘HR Analytics & Big Data’ sta diventando, sempre più, una priorità di innovazione: comprende l’insieme di competenze, tecnologie e fonti informative che consentono di capitalizzare, gestire e analizzare dati relativi al personale, con l’obiettivo di fornire un maggiore supporto decisionale e strategico in termini di acquisizione, gestione, sviluppo e retention delle persone. Per questo si può parlare di HR Data Driven Innovation.

Il motivo della crescita di attenzione su questo tema è giustificato dal fatto che sempre di più viene richiesto alla Direzione HR di affiancare ai temi di gestione “soft” anche approcci analitici e quantitativi che supportino le strategie e gli investimenti sulle persone. La diffusione della digitalizzazione dei processi e delle modalità di relazione comporta una crescita esponenziale dei dati, trasformati poi in informazioni utili per la Direzione HR, tra cui quelle su performance, tassi di retention e turnover, contributi social media, risultati delle survey di clima, leadership and competence assessment.

In generale, nelle organizzazioni italiane l’uso di HR Analytics & Big Data è ancora limitato, e legato alla semplice reportistica descrittiva – eventualmente personalizzata per i manager – o, al più, al confronto attraverso sistemi di benchmark esterni. Se in Italia siamo ancora in fase esplorativa, il panorama internazionale inizia a mostrare diversi casi di successo di implementazione di advanced analytics in ambito HR. Tra gli esempi più rappresentativi c’è Wells Fargo, la multinazionale statunitense di servizi finanziari con sede a San Francisco che ha sviluppato un modello predittivo per la selezione delle persone, nell’ambito del progetto di centralizzazione del processo di recruiting per la sua division ‘community banking’. Basato su questionario di 65 domande su esperienze, motivazioni e skills dei candidati, il modello ha consentito di individuare le risorse più in linea con la cultura e i requisiti di performance aziendali, portando a un miglioramento del retention rate e degli indicatori di performance dei dipendenti.

Un altro esempio è quello di HP, che per ridurre il turnover delle risorse ha sviluppato un modello predittivo sulla probabilità di abbandono, con cui individuare i fattori che inducono i dipendenti a lasciare la società e implementare, di conseguenza, misure e politiche di miglioramento dell’ambiente di lavoro, con un risparmio stimato di 300 milioni di dollari rispetto ai costi legati all’employee replacement.

Infine non si può non citare Google, che si è avvalsa di tecniche di advanced analytics per individuare i tratti e i comportamenti distintivi del ‘great manager’ (Project Oxygen) e i fattori che rendono i team di lavoro più efficaci ed efficienti (Project Aristotle), favorendo l’employee engagement e lo sviluppo di eccellenti team leader.

Come dimostrano questi casi, la mole di dati crea opportunità per supportare al meglio i processi decisionali delle Line of Business, ma richiede altresì uno sforzo alla Direzione HR, che deve ampliare le proprie competenze, in termini di conoscenza sia delle tecnologie disponibili sia delle modalità e dei casi d’uso di tali strumenti a supporto del business. Al momento infatti mancano le abilità e gli strumenti per progettare sistemi di HR analytics che consentano di tracciare il passato, ma anche di supportare i processi decisionali con analisi predittive e simulazioni di scenario.

HR Data Driven Innovation: bisogna lavorare su dati, competenze e tecnologie

Per sviluppare un vero e proprio approccio di HR Data Driven Innovation è necessario quindi definire una strategia integrata su 3 dimensioni:

  • Dati: definire le modalità di governo dei dati all’interno della Direzione HR e, più in particolare, delle modalità con cui sono immagazzinati e resi disponibili ai diversi applicativi HR, con la possibilità di integrare anche fonti informative provenienti da altri sistemi aziendali (soprattutto Finance) o da canali esterni (ad esempio, social media);
  • Competenze: sviluppare le skill legate alla gestione e all’analisi dei dati relativi ai processi HR con la possibilità di introdurre anche figure professionali specifiche, come i Data Scientist;
  • Tecnologie: introdurre tecnologie per la gestione degli HR Analytics & Big Data che consentano l’elaborazione di algoritmi predittivi e la visualizzazione di dati e indicatori in modo dinamico e personalizzabile anche dagli utenti Business.

Oltre a definire una visione di lungo periodo, è però altrettanto importante individuare alcuni progetti pilota di sperimentazione per consentire ai professionisti HR di “toccare con mano” le nuove tecnologie, rendendoli più consapevoli delle potenzialità e dei benefici ottenibili, e riducendo eventuali timori e possibili resistenze al cambiamento. Più di altri ambiti tecnologici, l’HR Analytics & Big Data è quello che mette più in discussione le competenze tipiche di chi si occupa di HR, ma rappresenta anche la base per poter comprendere e declinare correttamente gli ambiti futuri di innovazione dei processi HR, legati per esempio all’Intelligenza Artificiale e alla Blockchain.

Per poter implementare con successo nell’organizzazione questo tipo di analisi è quindi necessario un forte cambiamento culturale, supportando i professionisti HR nella comprensione del fatto che questi tipi di analisi e strumenti non si sostituiscono all’uomo e alla sua capacità analitica e decisionale, ma lo affiancano, dandogli più elementi a supporto delle decisioni, così da aiutarlo e da permettergli di prendere decisioni più solide e più efficaci.

@RIPRODUZIONE RISERVATA
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