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Você sabe o que é dataficação?

itmidia

26/08/2013 às 11h36

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Um novo termo está atingindo o mundo dos negócios: Dataficação – transformação de um negócio existente em um "negócio de dados". Pense desta forma: o LinkedIn, por exemplo, tem "dataficados" os contatos profissionais. O Facebook tem "dataficada" a rede de amigos. O Google tem "dataficado" a busca e recuperação de informação. Twitter é um "dataficador" de notícias e de informações em tempo real. Waze é um"dataficador" da forma como dirigimos. E a lista não para. São muitos outros exemplos existentes no mundo.

Cada uma dessas empresas busca aproveitar o que chamamos de BigData para armazenar, analisar e rentabilizar a informação em torno do seu negócio. Cada processo de negócio agora é "dataficado" – podemos monitorá-lo, armazenar a sua história e começar a identificar padrões de uso e, portanto, ter recomendações de como podemos melhorar ou monetizar isso, que não é, realmente, um novo fenômeno. Os executivos de diversos segmentos da indústria têm tentado analisar e “dataficar” vendas, aquisição de clientes, rentabilidade de produtos e custos da cadeia de suprimentos há anos. A novidade é que, agora, temos velocidade rápida e incríveis ferramentas para armazenar, manipular e analisar essas informações.

Dataficação dos Recursos Humanos
De acordo com dados da Accenture, as empresas gastam entre 50% e 60% da sua receita total na folha de pagamento e esta enorme despesa é raramente bem gerenciada. Temos claramente os orçamentos e metas baseadas em funcionários, mas sabemos realmente como otimizar nosso investimento com os recursos humanos?

Pesquisas sobre Analytics aplicado a talentos mostra que uma pequena percentagem de empresas (menos de 8%) está começando a "dataficar" pontos muito interessantes.

Confira alguns exemplos abaixo:

-> Uma grande empresa de serviços e tecnologia analisou sua rotatividade e funcionários e não gostou do que viu. Depois de vários meses a sua equipe de engenharia descobriu algumas novas alavancas para a retenção de funcionários. Verificou-se, ainda, que funcionários com performance mediana (aqueles que não estão no grupo de top 10%) estão dispostos a ficar na empresa, mesmo se sua compensação for reduzida para perto de 90% da média. Top performers, por outro lado, saem se eles não percebem a remuneração bem acima da média.

O impacto desta constatação? Os gestores podem agora mudar o investimento de compensação de funcionários e passar da performance mediana para top-performers. Com isso, irão melhorar drasticamente a retenção sem grandes mudanças na despesa de folha de pagamento.

-> Uma grande empresa de serviços financeiros analisou a rentabilidade de seu portifólio e encontrou um conjunto de equipes de vendas que “pareciam entregar rentabilidade” acima da média. Depois de olhar para uma grande variedade de elementos – de dados de RH e produto –, eles encontraram funcionários do departamento de vendas que eram mais experientes, melhores treinados e mais conhecedores dos benefícios de negócios dos produtos que estavam vendendo.

O resultado: um programa de contratação melhorado que deve entregar milhões de dólares para o bottom line.

-> Um grande provedor de serviço de atendimento ao cliente analisou mais de 7 mil empregados em sete localidades ao redor do mundo e descobriu que a "experiência de trabalho relevante" na área de atendimento ao cliente não teve impacto na estabilidade, desempenho ou tempo de engajamento de longo prazo dos funcionários.

Descobriram também que candidatos com muitos empregos anteriores (pouca estabilidade) não tinham performance melhor ou pior do que os empregados que tinham empregos há um período maior com seu empregador anterior.

O resultado: um modelo muito poderoso agora em uso para contratar e prever top performers no serviço ao cliente.

Exemplos como estes mostram que são muitas oportunidades para "dataficar" os Recursos Humanos todos os dias, mas muitas decisões ainda são baseadas em "percepções e experiência".

As empresas, agora, estão começando a analisar as perdas na folha de pagamento (pessoas que podem estar de sobreaviso para determinadas funções, mas não são necessários), as perdas em bancos (padrões de roubo em bancos), os padrões de acidentes e sinistros médicos (taxas de seguros), a produtividade de vendas e os padrões de liderança global e mobilidade. Infelizmente, poucas organizações de Recursos Humanos estão engajadas nessa missão e estão fazendo isso, mas cada vez mais estão falando sobre o tema – e esse debate é importante.

Cada um desses aplicativos de Analytics integrado aos talentos representa um problema de negócio que muitas vezes pode ser resolvido com "dataficação" de RH.

O RH e os gestores de capacitação têm tentado implantar sistemas de análise e a “medição de RH” por muitos anos. Hoje, se as organizações aplicam apenas o chavão de "dataficação" para RH, já podem ver enormes benefícios. E isso não é o futuro. Já acontece no presente.

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