Conforme já mencionamos neste espaço em outros artigos, a aplicação de soluções analíticas avançadas tem sido aplicada em muitas áreas profissionais e acadêmicas com expressivos avanços em produtivididade e assertividade no processo de decisão. Uma das áreas que começa a explorar essa tecnologia de forma mais efetiva é a área de Recursos Humanos (RH) das empresas.
Independente do contexto onde esteja inserido, as áreas de RH da maioria das empresas enfrenta vários desafios para manter uma equipe motivada e produtiva, quais sejam:
- Melhorar nível de performance individual e coletivo dos colaboradores;
- Reduzir riscos na alocação de pessoal em projetos críticos para a companhia;
- Maior assertividade em processos de promoção;
- Identificar com mais precisão oportunidades de melhoria via treinamento ou outras ações de RH; e
- Aumentar nível de confiança nas lideranças.
Assim como em outras áreas, a gestão de pessoas está em busca permanente de insights e evidências que possam ser úteis e relevantes para responder perguntas necessárias à superação desses desafios. Esse processo, conhecido como data discovery, tem omo objetivo melhorar a qualidade e assertividade dos processos de tomada de decisão em todos os níveis da organização por meio de:
- Modelos analíticos de análise preditiva e machine learning
- Automação de processos que envolvam extração, integração e enriquecimento de dados
- Análise espacial
- Visualização de dados
O processo de data discovery é baseado na ideia do autoserviço e do empowerment dos gestores, não apenas de RH, mas de todas as áreas da organização. Nesse sentido, é necessário o uso de ferramentas e métodos adequados para cada um dos objetivos enumerados acima. O próximo post dessa série neste blog vai abordar em mais detalhes os componentes do framework que pode ser aplicado em projetos de análise preditiva para RH.