Datos. ¿Y ahora qué?

Datos. ¿Y ahora qué?

Hace algunos días paseaba junto a mis hijas por un centro comercial de la Ciudad de Buenos Aires. En un momento, ellas me señalaron un globo que se encontraba atorado en el altísimo techo del lugar. Ahí empezaron sus interrogantes (y los míos): ¿A quién se le escapó? ¿Cómo llegó ahí? ¿Cómo van a hacer para bajarlo? La imaginación es el límite y las alternativas infinitas. La pregunta última fue: ¿Y ahora qué?

Esta situación casual, me llevó a pensar en otras situaciones del mundo del trabajo. Desde la gestión de Recursos Humanos en las organizaciones, llevamos adelante diversos procesos para los que disponemos de una gran cantidad de recursos y que nos generar un alto volumen de datos. Pero a pesar de las buenas intenciones, es muy posible que buena parte de esos datos no se conviertan en información, y que buena parte de esa información tampoco llegue a ser procesada y analizada en profundidad. Buena parte del esfuerzo es invertido en la generación de los datos, pero cuando estamos listos para exprimirlos al máximo, un nuevo proceso de obtención de información comienza y consume los recursos que nos quedan disponibles. Un gran esfuerzo, y un pobre resultado. Algo así como como rentar una grúa para rescatar un globo.

Cuando estamos listos para exprimir los datos al máximo, un nuevo proceso de obtención de información comienza y consume los recursos que nos quedan disponibles. Algo así como como rentar una grúa para rescatar un globo.

El uso de los datos se ha transformado quizás, en uno de los desafíos más significativos que enfrenta el área de gestión de personas y se constituye como uno de los puntales para su evolución. Cada organización podrá encontrar su propio camino en el proceso de añadir valor al dato y su nivel de sofisticación dependerá en gran medida de su perfil como gestor de talento. Encontraremos organizaciones en las que primen los modelos predictivos, otras enfocados en la coyuntura, y un gran número dedicadas a contarnos qué fue lo que pasó.

Pero para dotar de valor a los datos, será necesario un plan de acción que debería cumplir con los siguientes puntos de control:

• EVITE LA MANIOBRA HEIMLICH: Comenzar de a poco y con la información que verdaderamente se encuentre disponible. No generar, buscar o invertir recursos en obtener información de la que no queda claro el uso que se le dará, el valor agregado que aportará o sobre la que existen dudas acerca de su calidad. Tampoco es necesario generar proceso de análisis complejos y difíciles de mantener en el tiempo. Partir desde lo simple podría ser la mejor estrategia. Si funciona, la propia organización pedirá más.

• ¿YA TERMINASTE MI TAREA, MCFLY?: Establecer objetivos para el análisis de información y enfocarse en ellos. Siempre encontraremos entusiastas del “ya que estamos…”. Mantener el foco y lograr resultados concretos redundará en economía de recursos y en hacer nuestra vida más fácil.

• DOS ELEFANTES SE COLUMPIABAN: No asumir que el trabajo de análisis que se realizará solo será útil para el área de Recursos Humanos. En todas las áreas podrá encontrar socios que podrían ayudar a mejorar el nivel de análisis y, eventualmente, su impacto en los procesos y resultados de la organización.

• REGLA #1: NO PERDER DINERO; REGLA #2: NO OLVIDAR LA REGLA 1: Mantener la mirada puesta en el ROI (Retorno Sobre la Inversión) del proceso de análisis de datos. No asumir que es gratuito y que no consumirá recursos valiosos para la organización. Estar atento a invertir más cuando el proceso lo requiera.

• ENSEÑAR ES APRENDER DOS VECES: Nivelar el conocimiento de todos los “stakeholders” del proceso sobre la interpretación y uso del análisis tendrá un doble impacto. Por un lado, el de hacerse entender (simple como eso), y por el otro, tener la oportunidad de sumar diferentes interpretaciones y miradas que enriquecerán el proceso.

• MULTIPLICAR LOS PANES Y LOS PECES: No cerrar el proceso a la entrega de información. Impulsar y desarrollar una cultura basada en el análisis de datos. Compartir pero también ayudar a otras áreas a sumarse y a desarrollar procesos similares y complementarios.

• SHOULD I STAY OR SHOULD I GO? (¿Debo irme o debo quedarme?): Desafiar permanentemente la necesidad y la forma en la que se ejecutan los procesos de análisis. Hacerlo tan dinámico como sea el pulso de la organización. No transformarse en esclavo.

Oscar Freigedo
ofreigedo@savvy.com.ar
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