Gestão de Pessoas - 7 Desafios do uso de dados no RH | RH Academy

7 desafios do uso de dados no RH Quando a gente fala aí de pipo analírix, tem ouvido muito falar disso, a maioria das pessoas acham que trabalhar com anais de dados para RH ou pipo analírix é simplesmente gerar gráficos legais, coloridos e bonitinhos. A verdade é que o pipo analírix vai muito além de um monte de gráficos. Na verdade, o gráfico é a última coisa que a gente gera a partir do pipo analírix ou da análise de dados dentro do RH. Para que a gente utilize pipo analírix e dados de uma maneira real para gerar valor real, a minha hipótese e a minha sugestão é que a gente deu um passo antes.

A gente já está querendo gerar os gráficos coloridos e bonitinhos, mas a gente precisa não passar antes, que é basicamente entender qual é o papel da alfa-betização em dados para que a gente seja capaz de gerar valor real na área de RH e como consequência contribuir muito através dessa disciplina chamada pipo analírix. Neste vídeo, na lheazinho, é exatamente sobre isso que a gente vai falar, quais são os desafios da utilização de dados no RH. Se a sua primeira vez por aqui no RH, me considere se inscrever e ativar as notificações. Talvez você não saiba 87,5% das pessoas que acessam a RH, me assistem e não são inscritas aqui no canal.

Então, ajuda muito se você clicar no inscrever-se e também se você ativar as notificações. Debrando que a gente está tanto aqui no YouTube quanto no Spotify. Mas vamos lá para entender o contexto do negócio. Quando a gente fala de utilização de dados, esses dados em várias áreas, inclusive no RH, eles não seriam possíveis sem que a gente tivesse esse instrumento que você está utilizando para me assistir, um computador ou um celular.

Então, assim como no passado saber utilizar um computador, saber manipular as ferramentas e softwares de um computador, no presente e principalmente no futuro, ser alfabetizado, ser alfabetizada em dados vai se achar para o seu sucesso pessoal e profissional no futuro. De fato, os executivos no mundo todo, eles afirman que até 2030, a alfabetização em dados vai ser tão importante quanto saber operar um computador. Então, é mesmo isso que você começa agora a se interar sobre isso. É por isso que eu estou gravando esse vídeo aqui.

Acredito muito na utilização de dados para gerar valor real. E cada vez mais a gente vai falar sobre isso aqui no RHK. Meita bem? Um ponto importante aqui, que eu também vou deixar o link para você aqui na descrição desse vídeo, é que o conteúdo desse vídeo foi baseado, ele foi pautado, num relatório gerado pela clique, que ela tem um projeto muito interessante, que é o Data Literacy Project.

Ou, alfabetização, projeto de alfabetização em dados. E ele vai trazer alguns dados interessantes para você, sobre qual são os desafios e as oportunidades que você pode aproveitar para se alfabetizar em dados e gerar mais resultado aí, não é raga da sua empresa. Qualquer importância dos dados, não é rg. É a primeira pergunta que a gente precisa responder.

E para a gente ter uma ideia, e cerca de 88% dos C.A.R.Os, ou Chief Human Resource Office, ou diretor de Recursumanos, vice-presidente de Recursumano, dependendo da empresa, eles consideram que os dados e o PIPO Analéir que eles vão ser e são críticos para sua estratégia de RHK. Para, sim, como que o RHK vai gerar valor associado com a estratégia da organização, e 88% desses profissionais do mundo, eles acreditam que dados são fundamentais. Só que 57% dos profissionais de RHK, eles acreditam que os seus setores, eles não coletam dados suficientes, para, de fato, medir efetivamente se as ações que eles estão realizando, melhor, é de fato o desempenho das pessoas na empresa. Então, a gente tem uma lacuna, é a mesma tempo que grandes executivos, altos executivos, eles acham que dados são importantes, mas, da metade dos RHK, aí, de olhão, a gente não tem dados sucientes, a gente não sabe o que fazer com os dados que a gente tem para gerar valor, e para gerar desempenho, para as pessoas.

Isso faz com que a gente caminhe aí, diretamente, pros sete desafios da utilização de dados do RHK, ou da alfabetização em dados do RHK. Vou passar um por um, brevos comentários, e, na sequência, eu te apresento algumas ideias, algumas sugestões do que você pode fazer. O primeiro ponto aqui, eu tenho percebido muito, tanto em treinamento, quanto em consultoria nos meus clientes e nas minhas aulas, também, nas aulas que eu ministro, nos cursos que eu ministro, é a falta de consciência sobre dados. Esse é o primeiro ponto, acho que é o primeiro desafio.

E o que eu tenho percebido é que muitos profissionais de RHK, eles simplesmente não têm a proficiência, ou seja, não sabem utilizar dados para entender o valor desses dados, e o que eles podem fazer, o que os dados podem fazer por esse proficional. Então, é simplesmente uma falta de consciência, é aquela máxima, de que grande parte dos profissionais não sabem do que não sabem. E quando as pessoas não sabem o que são dados, para que serve dados, como eu coleto dados, que tipo de dados existe, que tipo de análise eu posso fazer para gerar, para responder determinadas perguntas, que perguntas eu preciso fazer, como que eu elaboro problemas, as pessoas simplesmente começam a trabalhar no automático na operação, e aí a gente fica, de fato, com a falta de consciência, sabe, para que eu vou usar dados. Então, esse é o primeiro desafio, e esse primeiro desafio está na cabeça das pessoas.

O outro ponto, segundo desafio, é a qualidade dos dados e a integração desses dados. Então, se você trabalha em uma empresa média ou grande, você muito provavelmente deve ter um software para folha de pagamento, um software para recrutamento de seleção, um outro patrenamento de desenvolvimento. Aí tem uma outra coisa lá que vai medir, sei lá, testado, falta a sidente de trabalho. Então, você tem dados, fontes de dados e dados esparços espalhados por toda a empresa, dados de vendas, dados de desempenho, dados de manufatura, está tudo espalhado.

Então, a falta de qualidade, a falta de integração desses dados, muitas vezes, inviabiliza a utilização do pipo analírix para tomar boas decisões de negócio. Então, aqui eu já vou até adiantar, se você tem dados disponíveis, mas eles não estão integrados, ou a qualidade é duvidosa, seu primeiro desafio vai ser limpar esses dados. Achar as fontes para você obter os dados relevantes para a sua pergunta, para o seu problema, e a partir daí, limpar e tentar fazer alguns testes. Então, desafio número 2, maqualidade ruim ou a integração ruim dos dados.

O terceiro desafio é bem interessante que está lá no relatório, que é o medo da mais interpretação dos dados. Olha só, as pessoas têm medo, o profissional é ergar têm medo, de interpretarem errados os dados. E esse medo, basicamente, é o medo de tomar decisões erradas baseadas em dados, ou baseadas em dados limitados, tem relação diretamente com o desafio anterior. Se eu tenho uma qualidade dos dados ruins, eu vou tomar a decisão ruim, baseado em dados.

É simples assim, é causa efeito. Se eu tenho dados desintegrados, eu posso ter dados bons, mas que não me proporcionam, que não me possibilitam enxergar todo o cenário de dados. Eu posso ter uma decisão ruim. E isso, como consequência, vai gerar medo nos profissionais de ergar, que já não tem uma afinidade tão grande assim, com a utilização de dados.

E aí, a gente vai entrar num ciclo vicioso, ou de não, a utilização de dados. Então, o medo de utilização de dados é o desafio número 3. Então, a gente vai precisar trabalhar isso e gerar essa segurança, nesses profissionais, para utilizar dados. O desafio número 4 é a acessibilidade e ferramentas.

E o relator apontou, é que os profissionais de ergar, eles precisam de ferramentas mais intuitivas e que faciliten a exploração e análise dos dados. Na grande maioria das vezes, essas ferramentas de análise de dados, elas realmente não são tão intuitivas e não têm uma carinha amigável. Mas se a gente não começar de algum ponto, talvez a gente não vai começar nunca. Se a gente vai esperar que uma empresa vai desenvolver eventualmente um software amigável para analisar dados, a gente está deixando a nossa carreira, a nossa vida, o nosso desempenho profissional, na mão de outras pessoas.

Então sim, é uma verdade. Muitas as ferramentas não são amigáveis, não são intuitivas, mas ainda sim, não é uma desculpa, não é uma bem-gala para a gente não começar a se familiarizar em dados. A principal ferramentas, sendo bem sincero, ou as duas, principais ferramentas das mais básicas, para a gente começar a se familiarizar, é o nosso famoso Excel e o nosso famoso Google Planilhas. Basicamente é isso, ali você consegue construir boas bases de dados e começa a fazer algumas brincadeiros.

Você até consegue instalar alguns complementos de análises estatísticas, um pouco mais complexas. Então você vai conseguir navegar aí de uma maneira relativamente simples, porque todo mundo em algum nível conhece o Google Planilhas ou Excel. Existem outras e números ferramentas de análise de dados, que daí já são um pouquinho mais complexas, mais difíceis de usar. É importante que a gente tenha um estudo por trás, mas, sim, meu caminho a sugestão é vai por esse caminho.

Vai pelo mais simples, se familiariza. Se preocupem assim, ficar confortável com aquela telinha que parece num setão amigável, assim, na sua frente. Então, acessibilidade ferramentas, desafio número quatro. Já o desafio número cinco, eu acho que isso é um pouco da realidade todo mundo que trabalha na área de RH, que é tempo.

Ou seja, as pessoas têm restrição de tempo. Tá apontado lá no relatório também. Segundo dado o relatório, 63% dos profissionais de RH, eles citaram restrições de tempo como uma razão para não utilizar mais dados na sua tomada decisão. Ou seja, as pessoas até têm dados.

Eu estou entendendo assim, não, até a gente tem bons dados. Só que para a gente ser capaz de estruturar a base de dados, gerar algumas análises, fazer alguns testes e tirar alguns insaintes para umas decisões, seja preditivas ou prescritivas, isso leva a tempo. Só que quando a gente está em merso num volume gigante, de operações engiárias, recrutamente eleçando, realmente, desenvolvimento, integração, benefícios, é difícil que a gente seja capaz de sentar e gerar um insight de fato valioso. Então, simplesmente a gente não usa.

Então, basicamente, esse é a causa e consequência que estou entendendo com base nessa informação desse relatório. Então, o tempo é uma coisa importante. Se você quiser utilizar dados, aí no seu RH, você vai precisar investir tempo, seja do seu trabalho para você fazer testes e tomar algumas decisões, seja mesmo, na sua casa estudando, eventualmente, se você quiser. Então, esse é o desafio número 5.

E tinha o desafio número 6? É uma informação bem delicada, que ela trata sobre privacidade e conformidade na utilização desses dados. A gente já sabe que, no mundo todo, muitos países, principalmente, União Europeia, tem criado legislações, regulamentações, bem rígidas para a utilização de dados das pessoas. Não é rgar isso, não é diferente.

A gente tem acesso a muitos dados e muitas informações sensíveis das pessoas que trabalham nas empresas. Então, essa privacidade e conformidade de dados vai exigir, sim, ela exige, nem vai exigir. Ela exige uma abordagem mais cuidadosa, mais criteriosa, para que a gente seja capaz de garantir a confidencialidade desses dados. E esses dados não podem invasar.

Na média é isso, tá? Então, isso acaba, também, sendo um desafio, porque eu tenho que tomar cuidado com uma série de critérios na hora de eu criar em a base de dados, para eu tomar algumas decisões, porque eu preciso estar em conformidade com as leis e as regulamentações de privacidade, tá bem? E, por fim, o desafio número 7 é a resistência da liderança. Então, olha só, da um mesmo tempo que a 88% dos diretores de regar, a gente apontou ali, eles dizem que dados, né, são críticos, fazem parte, são peças central, na estratégia de regar, em alguns pontos, há uma resistência da liderança, ou seja, a modificar os papéis da equipe de regar, vai ser essencial para que essa cultura de utilização de dados seja implementada e floresta.

Caso contrário, se não houver essa modificação, da mentalidade do papel, dos profissionais de regar, a gente vai continuar fazendo a mesma coisa, do mesmo jeito. E aí, sim, posso até reconhecer, respondendo a pesquisa e, después, dados são importantes, para mim, estratégia de regar. Mas na hora que eu tenho que modificar a estrutura do meu regar, não, pois, é, há uma resistência da liderança. Então, é meio interessante, aí, como que essas coisas acontecem, e como que isso vai se mostrando, aí, nesses relatórios, a nível de mundo, também.

Mas agora, você deve estar se perguntando, quais são as soluções, já entendi que a gente tem vários desafios, e eu tenho certeza que não sou só esse 7, que foram apresentados aqui, mas o que eu posso fazer? Quais são as soluções, para que o comércio é utilizado dados aqui, no meu regar? Bom, a primeira solução que eu posso te dar, é promover uma acessibilidade de dados, ou seja, basicamente, tornar esses dados mais fáceis de serem acessados, e, como consequência, mais fáceis de serem utilizados para a geração de insights. Lembrando, sempre considerando, aí, as questões de conformidade, com leis de proteção a dados.

Então, a gente precisa tornar isso mais fácil. Uma das maneiras é a gente começar a criar algumas base de dados, ou, pelo menos, gerar alguma integração entre os diferentes sistemas para começar a tomar algumas decisões mais iniciais, nem que seja fazer uma entre aspas estatística descritiva, só para entender o que está acontecendo. Um outro ponto aqui, é a gente utilizar as informações do RH, para criar soluções baseadas em dados e que ajudem a empresa e pessoa a prosperar. Aí, no seu setor, no seu RH, eu tenho certeza que você tenha acesso a muitos dados, como, por exemplo, sexo, idade, setor, cargo, salário, quantidade de horas de treinamento, tempo médio que as pessoas ficam na empresa, ou seja, tudo isso são dados que você pode começar a organizar numa base e começar a produzir algumas análises iniciais de dados, ou seja, o objetivo aqui, de novo, se familiarizar com essa linguagem, com essas ferramentas.

Então, vale a pena isso, você começar a utilizar isso, criando pequenas soluções aí, tá bem? O oportunidade, ou não, a oportunidade número 3, é a gente utilizar algumas tecnologias de PIPO Analytics, ou seja, fazer alguns investimentos. Aí, a gente já está falando de pagar algumas coisas, pagar uma plataforma eventualmente, ou qualquer coisa do tipo. Mas, se a gente quer utilizar dados, eu preciso investir tecnologia, não existe dados sem tecnologia, não existe fazer uma planilha, uma base de dados na mão, isso é infelizmente, não existe mais, ou felizmente.

Mas, assim, quando a gente fala aí de investir em algumas tecnologias mais modernas, que utiliza a inteligência artificial para analisar essas informações, pode ser um bom ponto de partido. Qual que eu cuidado que eu vou te dar aqui, te apresentar? Porque normalmente a gente associa em investir em tecnologia, contratar a plataforma de RH, ou uma plataforma aí, que vai fazer o recrutamento, a seleção, o treinamento para mim. Nem sempre isso, tá.

E, se você estiverem em processo de contratação, de qualquer plataforma que seja, ou se você estiver no processo de revisão, ou seja, está pensando em mudar de uma plataforma para a outra, toma cuidado com o nível de integração que essa plataforma te oferece e se ela te dá a possibilidade de fazer algumas exportações das bases de dados para um Excel, por exemplo. De novo, Pipo Analytics não é um gráfico coloridinho que aparece lá no dashboard da sua plataforma preferida de recrutamento de seleção, treinamento e desenvolvimento, que eu sei que tem a avaliação de desempenho, qualquer coisa do tipo, tá. Não é isso, alias, não é apenas isso. De novo, o gráfico é o produto final de uma série de coisas que aconteceram para esse gráfico, seja, e na grande maioria das vezes, o que eu tenho percebido é que essas plataformas, elas oferecem esses gráficos como entraspas, uma estatística descritiva, ou seja, elas estão descrevendo o que acontece.

Elas não te proporcionam gerar a base de dados para você começar a fazer umas análises mais robustas, préditivas ou prescritivas. Então, toma cuidado com isso. Não sei se tem alguma plataforma que dá essa condição, se não tiver, já fica dica para que comece a ofertar esse tipo de condição, porque a gente vai precisar manipular os dados da maneira que a gente quiser, os dados na final das contas, é o da sua empresa, das pessoas da sua empresa. Então, fica de olho nisso aí.

Então, investe nessa tecnologia se a intenção for, eventualmente, adquirir, contratar, ou revisar um contrato, veja se tem essas condições. E, por fim, e tem número 4 aqui, de oportunidades, para a gente utilizar dados na regação, o programa já perfeiçoamento. Ou seja, não tem em atalho. Basicamente, investe em treinamento, investe em capacitação, investe em alfabetização de dados, adaptadas para a profissional de rg, e oferecer cursos para a equipe, para a sua equipe de rg, utilizar e conhecer mais sobre dados.

E eu já vou dar um spoiler aqui dentro em breve, que no rg.cd, me vai ter uma formação dedicada para você usar dados aí na seu rg. Então, fica de olho aí. Se você tem uma urgência maior, me chama, porque essa formação, ela vai ser um line gravada, ela não está disponível ainda, mas ela já está construída. Então, se você quiser capacitar algumas pessoas aí do seu rg, manda o email, né?

Entra lá no rg.cdm.com.br, acessa a página de contato, manda uma mensagem, a gente vai conversar, tá bem? Então, essas aqui são algumas das soluções que a gente tem para utilizar dados aí no seu rg.cdm. No fim das contas, o que fica de todo esse conteúdo? Bom, fica aqui a importância dessas habilidades analíticas de utilização de dados ou de pipô analírix, né?

Elas não podem ser subestimadas para a equipe de rg. Então, de novo, dado é que nem a gente saber utilizar um computador a 25 anos atrás. É, já faz parte da realidade. E com esses elementos certos, no lugar certo, essas equipes, você profissional de rg.

Vai estar bem melhor equipada para aproveitar todos esses dados para gerar insatos, para gerar valor real, para as pessoas, para a empresa aí, para ajudar pessoas e empresas a prosperarem. Então, eu acho que é isso aí que fica para a gente desse conteúdo, desse vídeo de hoje, tá bem? Bom, eu acho que era isso para esse conteúdo, espero que você tenha gostado que você consumiu aqui no rg.cad e me lembrando que, se você não é inscrito, ainda por favor se inscreva 87,5% das pessoas. Que acesso ao rg.cad me não são inscritas aqui.

E a minha meta é reduzir esse número para 70%. Só vou conseguir fazer isso com a sua ajuda. E é por isso que é muito importante. Você clique em se inscrever e ative as notificações.

E eu também gostaria de convidar para acessar o rg.cadm.com.br e conhecer os soluções para empresas, com storia, treinamento, desenvolvimento e também conhecer a plataforma de educação online para você desenvolver a habilidades para o futuro do rg.cad. Tá bem? Bom, era isso para esse breve conteúdo. Eu te vejo numa próxima, até mais valeu.

Tchau.