Olá! Meu nome é Pablo Serri e hoje vamos falar sobre People Analytics para RH. Vamos discutir análises diagnósticas e descritivas dentro deste curso. Nosso objetivo é tratar sobre People Analytics, entender os conceitos e o propósito estratégico dentro do RH.
Audiodescrição: Pablo é um homem moreno, com cabelos pretos e barba. Ele está vestindo uma camiseta polo preta.
Iniciaremos com uma breve apresentação sobre mim, minha trajetória e uma visão geral do curso. Atualmente, sou Head Global de People Analytics na Vale, uma mineradora no Brasil, e também atuo fortemente na área de consultoria. Minha experiência abrange diversos setores, como o automotivo, telecomunicações, fintechs e empresas de óleo e gás.
Sou formado em Engenharia de Produção pela Universidade Federal de São Carlos. Parte dos meus estudos foi realizada na University of South Australia, em business, e posteriormente fiz um MBA em produtos digitais pela USP. Com o tempo, desenvolvi um interesse especial por Analytics, o que me levou a trabalhar com People Analytics.
Agora, vamos falar sobre o que aprenderemos juntos ao longo deste curso. Vamos descobrir como o People Analytics ajuda a transformar dados em decisões estratégicas dentro da organização. Nosso foco será em como analisar dados de empregados e colaboradores para desdobrá-los em decisões estratégicas. Vamos aprender a identificar, organizar e utilizar os dados que contam a história dos empregados.
Vamos discutir como os dados estão dispersos nas jornadas dos colaboradores e como podemos utilizá-los para transformá-los em insights. Vamos aprender sobre os diferentes tipos de análise dentro de People Analytics e de Analytics de maneira geral, e como cada uma delas pode identificar problemas ou responder a uma determinada questão ou oportunidade dentro das organizações.
Também exploraremos técnicas simples para identificar padrões e tendências nos dados de RH. Com base em um problema real, construiremos juntos um case real, realizando um diagnóstico completo até chegarmos a insights para a tomada de decisão e a elaboração de um plano de ação.
Além disso, abordaremos como utilizar a IA generativa para levantar hipóteses dentro desses diagnósticos e acelerar a etapa de análise de dados. Vamos aprender a usar a IA generativa para interpretar essas bases de dados e transformá-las em insights para uma tomada de decisão mais rápida.
Este curso é voltado para diversos perfis, mas especialmente para profissionais de RH que desejam se aperfeiçoar no mundo dos números. Se já trabalhamos em RH e queremos nos aprofundar mais em People Analytics, este curso é ideal. Para aqueles que desejam tornar seu dia a dia mais orientado por dados, seja dentro ou fora do RH, este curso também é adequado.
Por fim, para profissionais de Analytics que já trabalham com análise de dados, mas não necessariamente no contexto de RH, este curso é uma oportunidade de explorar os serviços, indicadores e dados de RH, ajudando a transformar a trajetória profissional ao iniciar no campo de People Analytics.
Nesta aula, vamos explorar os conceitos fundamentais de People Analytics, seu funcionamento, benefícios e alguns desafios enfrentados nessa área. Inicialmente, é importante definir o que é People Analytics. Trata-se da prática de coletar, organizar e analisar dados sobre colaboradores de empresas, com o objetivo de embasar a tomada de decisões de forma mais estratégica. Em vez de depender apenas da experiência e percepção dos serviços de RH, passamos a adotar uma abordagem orientada por métricas, algoritmos e dados. Utilizamos esses dados para tomar decisões, prever tendências e identificar problemas dentro da organização.
People Analytics pode ser definido como a prática de coleta, organização e análise de dados dentro de uma organização. Mas como funciona esse processo? Existe um ciclo de geração de valor nas áreas de People Analytics, que se concentra nos dados dos colaboradores. Apresentamos um framework que explica cada etapa desse ciclo, que é cíclico e coloca o colaborador no centro. O ciclo começa com a coleta de dados, seguida pela organização e análise desses dados, geração de insights e, finalmente, a tomada de ação. Após a ação, monitoramos os resultados para verificar se o impacto desejado foi alcançado, reiniciando o ciclo conforme necessário.
O colaborador está no centro desse framework porque as áreas de People Analytics buscam entender suas necessidades e como entregar mais valor a partir dos dados dos colaboradores. Vamos detalhar cada etapa do framework para compreender melhor esse ciclo.
Nesta etapa, reunimos informações sobre os colaboradores a partir de múltiplas fontes, que geralmente estão dispersas na organização, em sistemas, planilhas e outras fontes de dados. É crucial centralizar esses dados para facilitar a análise.
Com os dados estruturados, passamos a organizá-los e analisá-los para extrair insights. Esta é a terceira etapa do framework, onde transformamos dados organizados em insights negociais. Detectamos problemas e identificamos ações a serem tomadas na organização. O insight é o resultado da análise e é essencial para a gestão organizacional.
Após tomar decisões e executar planos de ação, é fundamental monitorar novamente os dados para verificar se os resultados esperados foram alcançados. Esta síntese das etapas do framework cíclico nos ajuda a entender o funcionamento de People Analytics.
Agora que compreendemos a definição e operação de People Analytics, vamos discutir sua evolução nas organizações. Os primeiros estudos sobre comportamento humano no trabalho surgiram por volta de 1980, focando na motivação dos empregados e sua relação com a produtividade. Em 1990, houve um aumento na adoção de sistemas informatizados nas áreas de RH, o que foi crucial para a coleta de dados utilizados em People Analytics. Esses sistemas, como os de treinamento, performance e folhas de pagamento, foram fundamentais para o desenvolvimento e catalisação do People Analytics no futuro.
Em 2005, o Google iniciou um projeto que analisava o comportamento dos gestores, utilizando dados para otimizar recrutamento e seleção, além de entender o comportamento dos melhores gestores dentro da organização. Embora não entremos em detalhes sobre esse projeto específico, é importante destacar que o Google deu início a uma tendência no mercado, utilizando dados para catalisar a produtividade e melhorar processos e tomadas de decisão no setor de Recursos Humanos (RH).
Em 2010, o termo People Analytics foi cunhado e começou a ganhar força nas organizações. Com a pandemia em 2020, houve uma aceleração significativa na digitalização do RH. Muitos RHs que ainda não estavam digitalmente conectados ou com sistemas bem fundamentados passaram a se digitalizar devido ao trabalho remoto. Isso resultou em uma maior globalização, com pessoas trabalhando de qualquer lugar, e impulsionou a informatização dos processos de RH, beneficiando o People Analytics. A pandemia, portanto, catalisou o uso de dados, gerando mais informações para análises na área de People Analytics.
Vale a pena discutirmos os benefícios de uma área de People Analytics. Decisões baseadas em dados tornam-se mais estratégicas, eliminando suposições ou percepções infundadas. Por exemplo, ao analisar dados de uma pequena amostra de empregados, podemos verificar a eficácia de ações para retenção de colaboradores. Isso nos permite tomar decisões mais embasadas.
Outro benefício significativo é a melhoria na retenção de talentos. Ao mensurar as consequências das ações para os empregados e entender melhor seus perfis com base em dados, conseguimos reter talentos e realizar ações mais direcionadas, gerando mais valor para a organização. Além disso, a redução de custos é um benefício importante. Ao usar People Analytics para medir resultados das ações no RH, podemos avaliar a eficácia de treinamentos, por exemplo, e decidir se devem ser descontinuados ou ampliados.
Aumento na produtividade é outro benefício. Ao entender as variáveis que afetam a produtividade dos empregados, podemos alocá-los adequadamente, aumentando a produtividade, que é o coração das organizações. Também conseguimos aumentar o engajamento dos colaboradores.
No entanto, existem desafios na área de People Analytics. O primeiro é a coleta e qualidade dos dados. É comum lidar com dados inconsistentes, como dados de treinamento não preenchidos corretamente ou números não confiáveis. É importante questionar a consistência e confiabilidade dos dados ao trabalhar com eles.
Outro desafio é a resistência cultural. Muitos profissionais de RH ainda têm dificuldade em lidar com números e estatísticas, embora isso esteja mudando devido à demanda do mercado e ao desejo de atualização profissional. No entanto, a resistência aos dados pode ser maior no RH em comparação com áreas como finanças, que já são orientadas por dados.
Privacidade e ética também são desafios importantes. Ao lidar com dados sensíveis de colaboradores, como dados pessoais e de saúde, é necessário garantir transparência e segurança nos processos e análises, além de controlar o acesso a esses dados.
Por fim, a implementação eficaz de uma área de People Analytics exige investimento, tempo, ferramentas adequadas e adaptação dos processos internos. É necessário capturar dados durante processos como recrutamento e seleção para ter uma base de dados para análise.
Esses são alguns dos desafios e benefícios do People Analytics. Convidamos todos para a próxima aula, onde continuaremos a discussão. Até a próxima.
Nesta aula, vamos abordar os papéis, responsabilidades e atores que normalmente encontramos dentro de uma área de People Analytics. Vamos entender quais são as competências necessárias e quais produtos cada uma delas gera.
Para que uma área de People Analytics funcione de maneira eficiente, é necessário contar com profissionais que possuam um conjunto de competências específicas. Vamos explorar quais são essas competências e os produtos que cada uma delas gera. É importante destacar que não necessariamente cada competência precisa estar associada a uma única pessoa. Isso depende do contexto de cada empresa. Em uma empresa com 500 funcionários, pode não fazer sentido ter uma pessoa para cada competência, enquanto em uma multinacional com 50 mil empregados, pode ser necessário distribuir melhor essas competências.
Vamos falar sobre cada uma dessas competências e o tipo de valor que elas geram dentro das áreas de People Analytics.
Primeiro, vamos discutir a engenharia de dados. A responsabilidade dessa competência é estruturar e organizar grandes volumes de informação. A engenharia de dados identifica as fontes de dados dentro da organização, cuida da sanitização e integração desses dados, para que possam ser analisados e transformados em um BI ou dashboard, e utilizados pelos times. Reunir volumes de informação e deixar os dados limpos, disponíveis e automatizados é uma responsabilidade dessa competência.
Em seguida, temos a competência de visualização de dados. Ela transforma dados brutos em gráficos e dashboards. Dentro das organizações, os dashboards são amplamente aceitos e difundidos. A competência de visualização cuida de transformar dados em produtos visuais, facilitando a compreensão, interpretação e consumo dentro da organização.
Outra competência é o Advanced Analytics e Inteligência Artificial. Enquanto a visualização de dados foca no consumo visual, essa competência trata de um step à frente, com analytics mais evoluído. Modelagem estatística, modelos preditivos e prescritivos, e o uso de machine learning para People Analytics são cuidados por essa competência. É importante olhar para o futuro e evoluir para modelos preditivos e prescritivos, além do uso de inteligência artificial e machine learning.
Por fim, temos a competência de letramento em dados. Em áreas de RH e analytics, essa competência ainda é muito heterogênea.
Algumas pessoas têm mais familiaridade, outras têm menos, e isso é perfeitamente normal. O que buscamos com essa competência é ampliar a capacidade dos profissionais de RH e dos líderes da organização que vão consumir as análises e produtos gerados pela área de people analytics. Nós os capacitamos para, de fato, saberem como utilizar essas ferramentas. Além disso, incluímos nessa competência de letramento de dados o apoio para a comunicação e a gestão da mudança de novos produtos. O objetivo é reduzir a barreira de entrada dos novos produtos que a área de people analytics oferece para a organização, seja para o RH, para os líderes ou para todos os perfis dentro da organização. Assim, conseguimos ampliar a capacidade dos profissionais em interpretar e usar mais os dados dos produtos oferecidos pela área de people analytics.
A quinta competência é a pesquisa e voice of employee, ou a famosa voz do empregado. O objetivo dessa competência é capturar e analisar a voz dos colaboradores dentro da organização. Isso é fundamental para entender o clima organizacional, identificar oportunidades de melhoria, entre outros aspectos. Por que ela é importante? Porque, normalmente, as áreas de people analytics oferecem números e levam esses números para as reuniões. Mas a pergunta que surge é: por que isso aconteceu? O que o empregado está dizendo sobre isso? Como conseguimos capturar essa percepção do empregado? O que qualifica mais esse número? Essa competência de pesquisa e voz do empregado existe justamente para capturar essa voz e qualificar, trazendo um viés qualitativo para os números, para que o indicador não seja apenas um número frio, sem embasamento.
A análise de dados é a competência que garante que as necessidades estratégicas da empresa sejam traduzidas em insights acionáveis. É importante não apenas ter uma massa de dados oferecida pelo time de engenharia de dados, mas também ter pessoas para trabalhar esses dados e extrair insights. Um exemplo de produto gerado pelo time de análise de dados é a investigação sobre se uma determinada ação de treinamento está aumentando ou não a performance e a produtividade dos empregados. Isso envolve dados de adesão ao treinamento, performance dos empregados que participaram e dados de produtividade. Quem cruza todos esses dados, caso não estejam em um dashboard oferecido pela competência de visualização de dados, é a competência de análise de dados. Ela minera os dados, faz a análise e transforma isso em um insight acionável e relevante para a tomada de decisão.
Nesta aula, também introduziremos um case de People Analytics, que será revisitado ao longo das próximas aulas. Vamos tratar de um banco chamado Enibank, que recentemente identificou um aumento na saída dos empregados. Ainda não se sabe se esse aumento foi voluntário ou involuntário. O banco percebeu o aumento, mas não entende as razões por trás disso. Ao longo das aulas, com as ferramentas que aprenderemos, vamos ajudar a qualificar, extrair insights acionáveis e usar People Analytics para entender esse problema no Enibank. É esse case que vamos explorar.
O curso People Analytics: da coleta de dados à IA aplicada em RH possui 136 minutos de vídeos, em um total de 40 atividades. Gostou? Conheça nossos outros cursos de Gestão de Pessoas em Inovação & Gestão, ou leia nossos artigos de Inovação & Gestão.
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