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HR AnalyticsGestión de personas, datos y decisiones
Juan M. Bodenheimer
HR AnalyticsGestión de personas, datos y decisiones
Juan M. Bodenheimer
La información contenida en esta obra tiene un fin exclusivamente didáctico y, por lo tanto, no está previsto su aprovechamiento a nivel profesional o industrial. Las indicaciones técnicas y programas incluidos han sido elaborados con gran cuidado por el autor y reproducidos bajo estrictas normas de control. Alfaomega Grupo Editor Argentino S.A. y Marcombo S.A no será jurídicamente responsable por: errores u omisiones; daños y perjuicios que se pudieran atribuir al uso de la información comprendida en este libro, ni por la utilización indebida que pudiera dársele. Los nombres comerciales que aparecen en este libro son marcas registradas de sus propietarios y se mencionan únicamente con fines didácticos, por lo que Alfaomega Grupo Editor Argentino S.A. y Marcombo S.A no asume ninguna responsabilidad por el uso que se dé a esta información, ya que no infringe ningún derecho de registro de marca. Los datos de los ejemplos y pantallas son ficticios, a no ser que se especifique lo contrario.Los hipervínculos a los que se hace referencia no necesariamente son administrados por la editorial, por lo que no somos responsables de sus contenidos o de su disponibilidad en línea.
HR Analytics: gestión de personas, datos y decisiones Juan M. Bodenheimer
Derechos reservados © Alfaomega Grupo Editor, S.A. de C.V., ArgentinaPrimera edición: 2017ISBN: 978-987-3832-35-2
Primera edición: MARCOMBO, S.A. 2018
© 2018 MARCOMBO, S.A. www.marcombo.com
«Cualquier forma de reproducción, distribución, comunicación pública o transformación de esta obra sólo puede ser realizada con la autorización de sus titulares, salvo excepción prevista por la ley. Diríjase a CEDRO (Centro Español de Derechos Reprográficos, www.cedro.org) si necesita fotocopiar o escanear algún fragmento de esta obra».
ISBN: 978-84-267-2611-7 D.L.: B-28909-2017
Impreso en Servicepoint Printed in Spain
A la familia que he construido. A Agustina, quien lidia con mis mañas hace yala mitad de mi vida. A mis pequeños enormes bilingües, Max y Tobi. Cuestan
los días que no comienzan y terminan con todos ellos.
Juan M. Bodenheimer
HR ANALYTICS - BODENHEIMER
Mensaje del editorLos conocimientos son esenciales en el desempeño profesional, sin
ellos es imposible lograr las habilidades para competir laboralmente. Launiversidad o las instituciones de formación para el trabajo ofrecen laoportunidad de adquirir conocimientos que serán aprovechados másadelante en beneficio propio y de la sociedad; el avance de la ciencia y dela técnica hace necesario actualizar continuamente esos conocimientos.Cuando se toma la decisión de embarcarse en una vida profesional, seadquiere un compromiso de por vida: mantenerse al día en losconocimientos del área u oficio que se ha decidido desempeñar.
Alfaomega tiene por misión ofrecerles a estudiantes y profesionalesconocimientos actualizados dentro de lineamientos pedagógicos quefaciliten su utilización y permitan desarrollar las competencias requeridaspor una profesión determinada. Alfaomega espera ser su compañeraprofesional en este viaje de por vida por el mundo del conocimiento.
Alfaomega hace uso de los medios impresos tradicionales encombinación con las tecnologías de la información y las comunicaciones(TICs) para facilitar el aprendizaje.
Esta obra contiene numerosos gráficos, cuadros y otros recursospara despertar el interés del estudiante, y facilitarle la comprensión yapropiación del conocimiento. Cada capítulo se desarrolla conargumentos presentados en forma sencilla y estructurada claramentehacia los objetivos y metas propuestas.
Los libros de Alfaomega están diseñados para ser utilizados dentrode los procesos de enseñanza-aprendizaje, y pueden ser usados comotextos para diversos cursos o como apoyo para reforzar el desarrolloprofesional.
Alfaomega espera contribuir así a la formación y el desarrollo de profesionales exitosos para beneficio de la sociedad.
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Acerca del autorJuan Marcelo Bodenheimer
Nació en Buenos Aires. Luego de cursar las primeras materias deIngeniería en la Universidad de Buenos Aires se decidió finalmente por laPsicología, carrera que cursó en la UBA.
Posteriormente realizó en la misma universidad la formaciónpedagógica y la Maestría en Ciencias Sociales del Trabajo. Continuó susestudios realizando formaciones y posgrados varios en temas deEvaluación Psicológica, y diversos procesos de Gestión Humana(Capacitación, Desarrollo, Selección).
Casi de casualidad conoció el Data Mining, disciplina que reordenósu perfil y formación profesional. Realizó la Maestría en Data Mining yKnowledge Management de la Universidad Austral, para luego continuarformándose con otros cursos vinculados al Data Science.
Actualmente es Doctorando en Sociología (Universidad CatólicaArgentina), trabajando en temas de Sociología Organizacional utilizandoenfoques de Computational Social Sciences.
Su carrera profesional ha sido en la Consultoría, desarrollandoproyectos de Gestión del Talento y HR Analytics con todo tipo deorganizaciones en Argentina, Bolivia, Chile, Costa Rica, Emiratos ÁrabesUnidos, España, Guatemala, Honduras, Panamá, Perú y RepúblicaDominicana.
Es y ha sido docente de grado y posgrado en la Universidad deBuenos Aires, Universidad de Palermo, EAE (Barcelona, España),Universidad del Salvador, Universidad Abierta Interamericana,Universidad de Belgrano y UADE.
Le encanta ser contactado por entusiastas del aprender, compartir yconversar.
No dudes en escribirle sea por alguna consulta o requerimiento:[email protected]
En la web de su blog, podrás ir encontrando novedades de ladisciplina: www.instare.com
Contenido
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Capítulo 1Un Paso Hacia Adelante ................... 1
Capítulo 2Datos, Organizaciones y HR .............. 11
Capítulo 3Una Introducción a Data Science yData Mining ....................................... 35¿Otra Forma de Pensar la Ciencia? ... 36¿A qué denominamos entoncesData Science? ..................................... 38Pensamiento Estadístico.................... 45El Proceso de Data Science ............... 50Data Mining ......................................... 51Tipos de problemas ............................ 57
Capítulo 4Mejores Preguntan GeneranMejores Respuestas .......................... 61Modelo de Davenport ......................... 62La Complejidad de Definir elProblema ............................................. 64Un Clásico Obligado: ProyectoOxígeno ................................................ 68Ejemplos de Proyectos de Analytics.. 76Empleos ............................................... 77Capacitación........................................ 80
Desarrollo ............................................ 83Compensaciones y Beneficios ........... 86Administración de Personal /Seguridad e Higiene ........................... 89El Deporte Gana con Analytics. ....... 91
Capítulo 5Desafíos para la Implementación ... 95¿Qué Profesional? .............................. 96Estructura para HR Analytics:¿Proyectos, Equipo o Cultura? ........... 105Modelo de Madurez Analítica deBersin .................................................. 112
Capítulo 6Tendencias. Big Data y OtrosEscenarios Futuros ........................... 119
Capítulo 7Un Futuro que se hace presente –Breves notas para no olvidar ............ 133Todo Conectado .................................. 133Todo medido. Todo Controlado.......... 135
Glosario .............................................. 139
Bibliografía ........................................ 153
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AgradecimientosEste libro empezó quizás hace más de 30 años. Así que hay mucho
por agradecer y dedicar.
A mis padres, autores intelectuales y morales de quien soy. Que
tanto esfuerzo han realizado en criarme y formarme.
A mi hermana, Karen. Somos agua y aceite. Y así mejor, que
aprendemos el uno del otro.
A quienes no están, pero son parte central de mi familia: Mi abuela
y Oma.
A los autores motivacionales y conceptuales, amigos, clientes y
colegas, que han tenido un rol clave en muchas de las ideas que se van
desarrollando en estas páginas, y de las que vendrán. A quienes son
especiales responsables de este libro. Que han revisado y corregido
mucho de lo que está escrito y pensado. Yamila Martin F., mi rebelde
amiga quien siempre escucha con atención lo que pienso, y Lucio
Arrillaga, una de las personas más capaces que he tenido la oportunidad
de conocer, que ha revisado cada coma e idea del texto.
A mis compañeros de formación y docencia. A veces durante
muchas horas. A veces pocas. Pero que aparecen en las ideas que aquí
escribo. Los Data Monkeys, mis colegas de UADE, UB, UBA, al Comité
Editorial de Ergo, que tanto extraño, y muchos otros lugares.
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A Richard Czikk, quien comenzó siendo un profesor en algún curso,
a un amigo y referente profesional clave, responsable de parte mi
biblioteca, lectura y escritura.
A Sofer y Nozzi, mis grandes que están lejos, pero están cerca.
A mi familia alemana, “Los Hartmann”.
A la familia que se fue sumando: los Girod y Navarro Ocampo.
María, Popi, Lucas.
A las nuevas generaciones de la familia, que a veces intentan
entender a qué se dedica el tío Henchi: Vicente, Angie, Paz, Nico y
Valentina.
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IntroducciónHan pasado aproximadamente cinco o seis años desde que
comencé a estudiar y trabajar en temas de HR Analytics, campo
disciplinar en el cual diversos intereses supieron combinarse con ciertas
casualidades.
En cada proyecto de consultoría que emprendía sentía que se
podían tomar mejores decisiones, y aprovechar datos para comprender
con mayor profundidad qué estaba ocurriendo y qué alternativas
teníamos. Algún paso breve por la Ingeniería, como también ser hijo de
padre ingeniero, me hacía pensar en los números como algo necesario y
que debía ser aprovechado. A ese momento había realizado una Maestría
en Ciencias Sociales del Trabajo, y no tenía un claro horizonte de cómo
seguir mi formación. Pensaba quizás en cursar un MBA, e incluso fui a
alguna reunión de exalumnos, pero sentía que ese camino no era el
adecuado. Casualidad o no un día llegó a mi bandeja de entrada
información sobre una Maestría en Data Mining, tema que desconocía,
pero al leer en detalle, entendí que esta era la opción que nunca había
considerado y hacía sentido a inquietudes y necesidades.
Comenzó así un mundo de ver la información de una forma
diferente. Conocer caminos para desentrañar qué ocultaban los datos.
Una forma diferente de abordarlos. Era también una exigencia a mi
pasado y formación profesional. Una anécdota de aquella época era el
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inicio de cada materia, momento en el cual el nuevo profesor intentaba
comprender por qué un psicólogo estaba estudiando “Mining”.
Durante esa época, mis nuevos estudios eran parte de las
conversaciones con colegas y clientes, quienes insistían en la
importancia de comenzar a aprovechar la información y números, pero a
su vez lo veían en muchos casos como algo lejano. Había miles de
excusas, que en aquella época parecían sólidas. “Tenemos pocos datos”,
“nuestra información es poco confiable” o “es muy difícil aislar variables”
eran las más frecuentes. Para muchos todavía lo son, pero ahora tantos
otros aceptan que no se puede continuar pensando que hacer HR
Analytics no es viable, sino que saben que es todo lo contrario: algo
necesario, sin importar los desafíos que ello conlleve.
En mis comienzos todavía incluso no se utilizaba el término HR
Analytics –solo se hablaba de la necesidad de usar números- y cuando
comparo con la actualidad las épocas de los primeros Congresos a lo que
fui invitado para hablar del tema, veo un mundo de diferencias entre
aquella época -donde parecía estar hablando de Física Nuclear y
Relatividad- con el contexto actual -en el que cada vez más profesionales
lo incluyen como parte de la agenda de trabajo-. Muchos todavía siguen
sin entender que significa, o lo minimizan entendiéndolo como sinónimo
de “medir” -pero ahora si reconocen que es un tema que en algún
momento no podrán postergar más-.
Fue cambiando mi comprensión y abordaje de la disciplina, a la cual
en una primera época denominaba Data Mining en HR, y ahora titulo HR
Analytics. Antes mi obsesión era predecir. Ahora es simplemente ayudar a
tomar mejores decisiones, signifique esto “medir, visualizar u optimizar o
refutar.
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En HR Analytics encontré un ámbito donde se combinan y hacen
sentido mis formaciones previas (no solo psicología, sino también
sociología, gestión humana, filosofía y muchos otros temas que fueron
pasando por mi biblioteca y experiencia profesional). En la continua
práctica y estudio fui creando metáforas sobre la disciplina que sintetizan
cómo la voy definiendo y abordando, como a su vez por qué tanto me
entusiasma. Hoy considero que HR Analytics, es como convertirse en un
filósofo de la antigua Grecia, pensadores y estudiosos que cubrían un
sinfín de campos disciplinares: medicina, astronomía, matemática,
botánica, letras y tantos otros. Dedicarse a Analytics es un apasionante
mundo de estudio, que a su vez incluye y requiere la rigurosidad del
Método Científico, pero de una manera pragmática y enfocada a
encontrar, en lo posible, prontas soluciones.
Analytics viene para traernos grandes cambios en el mundo de la
Gestión Humana. A diario encontramos publicaciones en la que las
nuevas técnicas, tecnologías y herramientas encuentran mejores formas
de resolver los problemas de alinear personas, organizaciones y negocios
(porque dedicarnos a esto es pensar en esos tres ejes en simultáneo sin
descuidar a ninguno).
En esta evolución observo la necesidad de que los especialistas del
área emprendan un proceso de transformación de su rol y competencias
profesionales. Proceso que no es breve, pero necesario. En esta reflexión
acerca de mi abordaje a lo largo de los años hago un mea culpa de no
haber priorizado ese desafío. Mi mirada originariamente estaba solo en la
consultoría, hasta que comprendí que el mayor desafío no eran las
herramientas, sino quienes debían comenzar a entenderlas y utilizarlas.
Es así como modifiqué mi enfoque, pensando que desenvolverse en HR
Analytics es trabajar en la utilización y desarrollo de las herramientas,
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pero también en la formación de los especialistas, y el rediseño de las
áreas de Gestión de Personas.
El dedicarme al estudio y trabajo en estos temas me ha convertido
en mejor psicólogo: nunca dejé de serlo, aunque aquellos profesores no
podían comprender mis decisiones de formación, en un país en el que la
psicología es separada de la estadística. En los últimos años he
regresado con más entusiasmo que nunca a la psicología, encontrando
en ella, una referencia conceptual necesaria para todo proyecto de HR
Analytics, no solo por las herramientas estadísticas que le pertenecen (o
de las cuales se ha “adueñado”), sino porque trabajar con datos sin
aprovechar años de investigación científica, nos hace requerir más
tiempo del necesario, reinventar la rueda, o que no le encontremos todo
el conocimiento que ese oro en bases de datos puede brindarnos.
Este libro es solo una parte de todo este camino recorrido y en
proceso y a diario podría reescribir estas páginas. En lo que sigue he
organizado y desarrollado ideas, herramientas y reflexiones que permiten
a toda persona interesada en la temática (porque no se trata aquí solo
del profesional de Gestión Humana, sino de todo aquel que trabaje en
organizaciones con personas) entender el camino a recorrer, qué
herramientas deben ser aprehendidas, y qué enfoques deben ser
modificados. No se trata de que uno lo haga solo, pero si que es
necesario identificar a quiénes hay que sumar al trabajo que no puede
ser postergado.
He tenido que tomar ciertas decisiones a lo largo de cada página,
pensando en un público amplio, que muchas veces asocia la temática
con los números y las fórmulas. Es así como he intentado en este libro no
hablar en los términos de las “ciencias duras” que son el método y
fundamento de HR Analytics, sino en el abordaje que esta nueva
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disciplina requiere, pensando en la necesidad de comenzar a considerar
los procesos, métodos y arquitectura del área de Gestión Humana de una
forma totalmente diferente. Intenté transmitir de la manera más sencilla
posible una combinación de ideas, conocimientos y experiencias que he
podido construir con colegas y clientes en Argentina y muchas ciudades
del mundo en las que he tenido oportunidad de trabajar.
Espero que leer lo que sigue a continuación, te permita ser un mejor
profesional, logrando que negocios, organizaciones y personas
encuentren formas para seguir creciendo y superándose.
Te invito a conocer el presente y futuro.
Juan