APPROCCIO DATA DRIVEN: UNA NUOVA SOLUZIONE PER L’HR

Di fronte a un mercato sempre più competitivo le aziende si trovano costrette a sfruttare i big data per essere più forti, e per riuscirci hanno bisogno di rendere l’infrastruttura IT sempre più capace di guidare questo cambiamento.

E’ quanto emerge da una nuova ricerca di IDC (International Data Corporation), secondo cui le imprese hanno la necessità di modificare il proprio modello organizzativo utilizzando proprio i Dati come leva competitiva.

La moderna vision delle Strategie di Comunicazione infatti va molto oltre al solo “ascolto” della rete: osservare le conversazioni in tempo reale ed analizzare approfonditamente, anche tramite intelligenza artificiale, le tematiche che vengono trattate dagli utenti, i luoghi e persone delle conversazioni, consente per la prima volta nella storia di poter creare e gestire un nuovo tipo di Comunicazione.

Tradizionalmente i Dati erano una misurazione dell’impatto delle strategie, ora possono essere utilizzati per capire a priori chi ingaggiare, su quali temi, in quale modo, efficientando i processi di ideazione e messa in opera delle campagne, consentendo una costante valutazione dei risultati.
Chiamiamo questo approccio Data Driven Strategy, una strategia basata sulle informazioni reali, nonchéla nuova frontiera della Strategia.

 

 

La funzione centrale dei Big Data è quella di fornire la miglior rappresentazione possibile della realtà attraverso i dati. Ma per rappresentare in modo verosimile prima e veritiero poi la realtà con i dati, è necessario sviluppare metodiche e logiche di rappresentazione con processi di verifica e di controllo.

Con questo approccio si va a collocare l’impresa all’interno di uno scenario di tipo Data Driven costituito da 4 grandi tipologie di Data Analysis.

1 – Descriptive Analytics

Si parte dall’Analisi Descrittiva, che è costituita da tutti i tool che permettono di rappresentare e descrivere anche in modo grafico la realtà di determinate situazioni o processi. Nel caso delle imprese parliamo ad esempio della rappresentazione di processi aziendali.

La Descriptive Analytics permette la visualizzazione grafica dei livelli di performance.

2 – Predictive Analytics

Si passa poi all’Analisi Predittiva basata su soluzioni che permettono di effettuare l’analisi dei dati,al fine di disegnare scenari di sviluppo nel futuro. Le Predictive Analytics si basano su modelli e tecniche matematiche proprio come i Modelli Predittivi, il Forecasting e altri.

3 – Prescriptive Analytics

Con le Analisi Prescrittive si entra nell’ambito di strumenti che associano l’analisi dei dati alla capacità di assumere e gestire processi decisionali. Le Prescriptive Analytics sono tool che mettono a disposizione delle indicazioni strategiche o delle soluzioni operative basate sia sull’Analisi Descrittiva sia sulle Analisi Predittive.

 

4 – Automated Analytics

Il quarto scenario è rappresentato dalle Automated Analytics che permettono di entrare nell’ambito dell’automazione con soluzioni di Analytics. A fronte dei risultati delle analisi descrittive e predittive le Automated Analytics sono nella condizione di attivare delle azioni definite sulla base di regole. Regole che possono essere a loro volta il frutto di un processo di analisi, come ad esempio lo studio dei comportamenti di una determinata macchina a fronte di determinate condizioni oggetto di analisi

 

L’obiettivo è quello di trasformare i dati in conoscenza, gestendo e ottimizzando il loro ciclo di vita. In quest’ottica nel 2018, su scala globale, il 67% delle aziende ha puntato a creare capacità di data management e il 43% di data monetization, così che entro il 2020 l’80% delle aziende avvierà nuove iniziative di data management e data monetization per rafforzare la propria posizione, innovare i processi e generare nuovi flussi di entrate.

La scommessa è di rendere disponibile il dato nel posto, nel momento e nel formato giusto, e a tutti gli utenti. Aumentando,quindi, la qualità e la consistenza del dato è possibile migliorare i processi decisionali, diminuire i costi e i rischi, accrescendo la possibilità di generare ricavi.

Di conseguenza anche in ambito HR, l’ analisi dei Big Data, sta diventando sempre più una priorità di innovazione per la direzione: 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.

 

 

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 skills 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, 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.

Vuoi scoprire quali sono i dati più importanti per la tua realtà e trasformarli in azioni concrete?

Entriamo in contatto su Linkedin oppure scrivimi a carlo.dilorenzo@hicsrl.com

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