Big data: como se beneficiar do uso de dados para fazer people analytics?

Big data é uma grande inovação em tecnologia e análise de dados. Contudo, essa inovação é menos sobre big data e mais sobre como as empresas estão aproveitando a análise de dados para agir e otimizar seus negócios. Ter apenas os dados não é suficiente, os profissionais precisam aproveitá-los de forma eficaz para conduzir e otimizar ações que envolvem todos os níveis da empresa. Com o mapeamento dos dados, o RH pode se beneficiar do big data para oferecer insights muito mais concretos e precisos quando o assunto é people analytics. Por isso, separamos neste artigo os principais pontos que você deve saber para potencializar o RH da sua empresa!

 

 

Aqui você vai descobrir:

  • O que é big data?
  • A revolução do big data
  • Como ter uma cultura orientada a dados?
  • Como usar o big data para fazer people analytics?

Pronto para começar? Então vamos nessa!

O que é big data?

O conceito de big data está em constante evolução. No mercado de tecnologia da informação existem diferentes definições do que seria considerado big data. Contudo, há um consenso entre elas: o termo é utilizado para descrever um grande volume de dados, com grande velocidade e grande variedade.

Provavelmente, você deve ter reparado que enfatizamos as grandes dimensões dos dados, mas não só isso, como também as diversas características iniciadas com a letra V! Na literatura, essas terminologias são chamadas de V’s do big data.

No começo, existiam apenas 3 V’s (volume, velocidade e variedade), mas hoje em dia o conceito foi expandido para 10 V’s. Além disso, é importante ressaltar que são essas definições que consideram se a tecnologia pode ou não ser considerada big data. Conheça cada uma delas a seguir.

Os 10 V’s do big data

Em resumo, os 10 V’s que compõem o conceito de big data são: volume, velocidade, variedade, veracidade, valor, visibilidade, vulnerabilidade, validade e volatilidade.

1. Volume

O volume é o conceito que mais se destaca no big data. Dessa forma, o volume se trata da grande quantidade de dados que temos disponíveis.

2. Velocidade

A velocidade retrata a rapidez com que os dados são gerados ou atualizados.

3. Variedade

Por outro lado, a variedade representa as diferentes formas que os dados podem ser encontrados. Ou seja, eles podem vir organizados em planilhas de Excel (conhecidos como dados estruturados) ou em formatos de texto, imagem, áudio e vídeo (considerados dados não estruturados). Desse modo, a variedade de dados estruturados e não estruturados são comuns e fazem parte de uma grande base de dados.

4. Veracidade

É um dos maiores desafios do big data. Nesse sentido, a veracidade aponta a qualidade dos dados e se eles refletem a realidade. Em outras palavras, quanto mais crescem as outras características (volume, velocidade e variedade), maior é a tendência de desconfiança dos dados.

5. Valor

O valor confere se os dados coletados são realmente úteis. Dessa forma, se os dados não têm valor e não servem para nenhum propósito, eles até podem ser descartados.

6. Visibilidade

É essencial que os dados sejam bem apresentados e disponibilizados. Apesar de ser algo que exige criatividade, pois o volume dos dados requer uma ferramenta capaz de processar, filtrar, criar gráficos e tabelas, a visibilidade contribui para valorizar o entendimento dos dados disponíveis.

7. Variabilidade

Diferentemente da variedade, a variabilidade se associa à inconsistência dos dados. Ou seja, a identificação de dados fora do padrão que aparecem por causa da rapidez com que eles são gerados.

8. Vulnerabilidade

Eventualmente, a vulnerabilidade está intimamente relacionada à segurança e privacidade dos dados. Por esse motivo, os dados devem ser disponibilizados com um alto controle de acesso.

Como exemplo, na plataforma da Vaipe são disponibilizados dois tipos de acesso aos usuários: visualizadores e administradores. Os visualizadores são os gestores e gestoras que conseguem ver os resultados das suas respectivas equipes. Enquanto os administradores são os profissionais de gente e gestão que conseguem gerenciar e ter acesso aos dados de toda empresa (por departamento, sexo, senioridade e grupos). Essas medidas garantem a segurança e privacidade dos dados.

9. Validade

É necessário compreender se os dados estão corretos. Por isso, é preciso validá-los para entender quão precisos eles são.

10. Volatilidade

Por fim, é importante compreender por quanto tempo os dados permanecerão relevantes e precisarão ser armazenados. Afinal, dados obsoletos podem prejudicar e enviesar as análises.

 

A revolução do big data

Com o advento das novas tecnologias, tais como os smartphones e a internet, o volume de dados gerados aumentou substancialmente. De acordo com um estudo realizado pela IBM, existe uma estimativa de que sejam gerados 2,3 trilhões Gigabytes de dados por dia. Essa quantidade é tão grande que chega ser impossível analisar sem a ajuda de um software especializado.

Por esse motivo, a conectividade entre diferentes dispositivos e ferramentas proporciona, além do big data, a vantagem de analisar dados em tempo real e tomar ações cada vez mais rápidas a partir da mineração de dados.

As vantagens da mineração de dados

A mineração de dados é o processo que analisa um grande conjunto de dados com foco em encontrar padrões. Para isso, geralmente, são utilizadas técnicas estatísticas e inteligência artificial para prever tendências e encontrar associações.

Assim, quando uma organização utiliza a mineração de dados aplicada ao big data, ela pode construir uma cultura orientada a dados para obter insights sobre o negócio, auxiliar na tomada de decisão, criar novos produtos e serviços, bem como reagir rapidamente em situações de crise.

Como ter uma cultura orientada a dados?

O primeiro passo para ter uma cultura orientada a dados é o apoio da liderança. As pessoas que ocupam cargos executivos e de gestão nas organizações precisam entender os benefícios dos dados e promover esse pensamento para toda empresa.

Para isso, é importante fazer um treinamento com os colaboradores e disseminar a cultura orientada a dados, mostrar os benefícios do uso dos dados e apresentar casos reais aplicados nos diferentes setores de uma organização.

Em seguida, é importante selecionar quais métricas serão utilizadas em cada departamento para acompanhar os dados. Nesse ponto, pode ser que a empresa não tenha todos os dados disponíveis e seja necessário encontrar ferramentas que auxiliem na coleta e visualização dos dados. Por exemplo, a plataforma de gestão ativa de engajamento de colaboradores da Vaipe, que ajuda os profissionais de gente e gestão e líderes na coleta dos dados a partir de pesquisas digitais e mostra os resultados em tempo real com visualização em dashboards interativos.

Por fim, os colaboradores da organização precisam criar o hábito de analisar dados para fazer escolhas, tomar decisões, avaliar problemas, priorizar tarefas e ter ideias.

People analytics: como ter um RH baseado em dados?

O poder do big data na análise de dados impactou completamente todos os setores do mercado, inclusive o RH. Com o mapeamento dos dados, o RH pode oferecer insights muito mais concretos e precisos. Logo, antecipar a tomada de decisão quando o assunto é recrutar, engajar e gerir pessoas se tornou realidade com a ajuda do people analytics (análise de pessoas)!

O people analytics consiste em aplicar evidências às decisões de gerenciamento sobre as pessoas. Mais especificamente, o people analytics vive na interseção da estatística, ciências comportamentais, sistemas de tecnologia e estratégia de pessoas.

Muitas empresas já estão se beneficiando do uso de people analytics para tomada de decisão. Como exemplo, temos a Fundação José Luiz Egydio Setúbal, que utiliza a plataforma da Vaipe desde 2018, após ser considerada pelos líderes a mais vantajosa por causa da visualização de dados em tempo real, possibilitando a tomada de ação em menor tempo.

Para implementar a cultura orientada a dados no RH da sua empresa, inicialmente, você deve mapear quais são os seus desafios de gente e gestão. Em seguida, procure as ferramentas mais adequadas para resolver o problema e comece a coletar os dados para, posteriormente, analisá-los e criar planos de ação. É importante ressaltar que o ciclo do people analytics é contínuo e a coleta e análise de dados deve ser periódica. Afinal, como vimos nos V’s do big data, os dados são voláteis e com o tempo podem se tornar obsoletos.

 

Como usar big data para fazer people analytics?

O big data é uma grande inovação em tecnologia e análise. Contudo, essa inovação é menos sobre big data e mais sobre como as empresas estão aproveitando a análise de dados para agir e otimizar seus negócios. Ter apenas os dados não é suficiente, os profissionais precisam aproveitá-los de forma eficaz para conduzir e otimizar ações que envolvem todos os níveis da empresa.

Com relação ao people analytics, o big data é fundamental para fornecer insights em tempo real para as organizações sobre como valorizar, desenvolver e reter potenciais talentos. Em seu livro “People Analytics in the Era of Big Data” , o Vice President-Chief Data Science & Artificial Intelligence Officer da SITA, Jean Paul Isson, explica que o big data aplicado ao people analytics ajuda a prever comportamentos, identificar talentos valiosos, combinar recursos às necessidades do mercado, reter as melhores pessoas e agir com base em insights comprovados para gerar resultados de negócios.

Dessa forma, à medida que cresce a complexidade dos desafios organizacionais, também aumenta a demanda por abordagens mais quantitativas para avaliar questões cada vez mais difíceis relacionadas às pessoas. Ou seja, o poder do people analytics está na capacidade de desafiar a sabedoria convencional, influenciar comportamentos e permitir que as lideranças e o RH tomem decisões inteligentes com base em dados.

É obrigatório ter big data para começar a fazer people analytics?

De acordo com uma pesquisa realizada pelo LinkedIn Talent Solutions em 2020, 85% dos profissionais acreditam que o people analytics é uma tendência muito importante para o futuro do RH. Entretanto, as empresas não precisam esperar ter um grande volume de dados para começar a fazer people analytics.

O primeiro passo para implementar o people analytics é organizar os registros e anotações dos processos de recursos humanos. A partir disso, os profissionais poderão analisar quais iniciativas deram certo, como podem melhorar e o que fazer para otimizar as tomadas de decisão.

Com o tempo, todos os registros podem ser centralizados e computados na base de dados da empresa, criando assim, um big data. O importante é estar consciente de que a utilização dos dados é o melhor caminho para criar argumentos consistentes que trarão credibilidade na tomada de decisão.

Conclusão

Sendo assim, o big data é uma tecnologia que chegou para revolucionar a forma como analisamos dados. Além disso, quando aplicado ao people analytics, o big data tem o potencial de otimizar a tomada de decisão e prever resultados que envolvem pessoas.

Dessa forma, se beneficiar do uso de dados é primordial para fazer people analytics. Empresas que já entenderam isso estão construindo times de alta performance, engajando colaboradores e retendo os melhores talentos do mercado.

E você, percebe o uso do big data aplicado ao people analytcs na sua empresa? Ficou com alguma dúvida? Deixe um comentário!

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3 thoughts on “Big data: como se beneficiar do uso de dados para fazer people analytics?

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