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Com a capacidade de extrair e interpretar dados complexos, o data analytics permite que as empresas tomem decisões mais informadas e baseadas em evidências.
Mas, afinal, como eles podem iniciar esse processo dentro de suas operações e quais são os benefícios para o setor de RH?
Descubra a seguir!
O que é data analytics?
Em um mundo cada vez mais orientado por dados, data analytics se torna uma competência crucial para aumentar a competitividade e a eficiência das organizações.
Data analytics é o processo de examinar conjuntos de dados para analisar e modelar as informações contidas neles, com o objetivo de descobrir padrões úteis, derivar insights significativos e tomar decisões fundamentadas em dados.
Esse processo envolve técnicas e ferramentas variadas, que podem incluir desde análises estatísticas simples até modelos complexos de aprendizado de máquina e inteligência artificial.
A prática de data analytics é essencial para diversas áreas de negócio, ajudando as empresas a entenderem melhor seus clientes, otimizarem operações, anteciparem tendências e melhorarem a tomada de decisões.
Como o data analytics funciona?
Data analytics é um processo detalhado que possio algumas etapas:
- Coleta de dados;
- Preparação dos dados;
- Análise dos dados;
- Interpretação dos resultados;
- Tomada de decisão.
Assim, ele começa com a coleta de dados de diversas fontes, como sistemas internos da empresa, redes sociais e dispositivos conectados. Uma vez coletados, os dados precisam ser preparados, o que envolve limpeza e organização para garantir que estejam livres de erros e prontos para análise.
Esta preparação é essencial porque dados de má qualidade podem levar a conclusões incorretas.
Com os dados prontos, segue-se para a análise propriamente dita, utilizando técnicas que vão desde estatísticas básicas até algoritmos avançados de aprendizado de máquina. Esta etapa é onde os padrões são detectados e as tendências são identificadas, permitindo a extração de insights valiosos.
Após a análise, os resultados são interpretados para transformar números e dados brutos em informações compreensíveis. Essa interpretação muitas vezes é visualizada por meio de gráficos e relatórios, facilitando a compreensão e comunicação dos insights.
Por fim, com base nos insights gerados, decisões podem ser tomadas para influenciar estratégias e operações da empresa. Esta tomada de decisão é o objetivo final do data analytics, permitindo que a empresa responda de maneira informada aos desafios e oportunidades do mercado.
O processo é iterativo, com cada ciclo de análise proporcionando mais informações que ajudam a refinar as estratégias e processos ao longo do tempo.
Quais são os 5 tipos de data analytics?
Análise descritiva
A análise descritiva é o tipo mais fundamental de data analytics e foca em descrever eventos e fenômenos passados.
Ela utiliza dados históricos para fornecer um panorama de o que aconteceu em determinado período, sem explorar as causas ou prever futuros eventos.
Essa análise é frequentemente usada para compilar relatórios e dashboards que sumarizam informações, oferecendo uma visão clara do desempenho passado.
Análise de diagnóstico
A análise de diagnóstico é um tipo de data analytics que se aprofunda nos dados para entender as causas e os motivos por trás de eventos ou tendências específicas identificadas pela análise descritiva.
Assim, enquanto a análise descritiva responde à pergunta “O que aconteceu?”, a análise de diagnóstico busca responder “Por que isso aconteceu?”.
Assim, a partir dos dados resumidos pela análise descritiva, essa etapa foca em identificar quaisquer desvios ou padrões incomuns que mereçam investigação mais detalhada.
Análise preditiva
A análise preditiva é uma técnica de data analytics que utiliza dados históricos e modelagem estatística para fazer previsões sobre eventos futuros.
O processo começa com a coleta e a preparação de dados adequados, seguido pelo desenvolvimento de modelos estatísticos ou de machine learning. Esses modelos são treinados e testados para assegurar sua precisão.
Uma vez validados, são implementados para prever resultados como demanda de produtos, riscos de crédito, falhas de equipamentos, ou eficácia de campanhas de marketing.
Este tipo de análise ajuda as empresas a antecipar tendências e comportamentos, permitindo uma preparação e resposta mais eficazes às condições futuras do mercado ou às necessidades do cliente.
Análise prescritiva
A análise prescritiva é um tipo avançado de data analytics que não apenas prediz o que vai acontecer, mas também sugere ações específicas para alcançar resultados desejados.
Assim, o processo envolve o uso de técnicas de análise preditiva para identificar possíveis resultados futuros e, em seguida, aplica algoritmos de otimização e regras de decisão para recomendar a melhor ação.
Por exemplo, em operações de logística, a análise prescritiva pode recomendar as rotas mais eficientes para entrega com base nas condições do trânsito, demanda de pedidos e capacidade de transporte.
Em marketing, pode sugerir a combinação ideal de mensagens e canais para maximizar o engajamento do cliente.
Assim, a análise prescritiva permite que as organizações não apenas reajam aos eventos futuros com base nas previsões, mas também ajam proativamente para moldar esses eventos de forma favorável, otimizando resultados e melhorando a eficiência operacional.
Análise cognitiva
Este tipo de análise vai além das operações tradicionais de coleta e interpretação de dados, ao incorporar autoaprendizagem e automação para lidar com dados complexos e não estruturados, como textos, imagens e vídeos.
Por exemplo, no atendimento ao cliente, a análise cognitiva pode ser usada para entender as consultas dos clientes e fornecer respostas personalizadas automaticamente.
Dessa forma, a análise cognitiva permite uma interação mais natural e intuitiva com os sistemas de análise de dados, oferecendo capacidades avançadas de interpretação e resposta que podem se adaptar e aprender com experiências passadas.
Como data analytics pode tornar o RH mais estratégico?
Data analytics tem o potencial de transformar o setor de Recursos Humanos (RH) de uma função predominantemente administrativa para uma parceira estratégica crucial nas organizações.
Assim, ele pode ajudar a área de diversas formas.
Recrutamento e seleção eficientes
Assim, com o uso de data analytics, o RH pode analisar grandes volumes de dados dos candidatos, incluindo currículos, históricos de emprego, e resultados de testes. Essas informações podem ser utilizadas para criar perfis detalhados que ajudam a identificar os candidatos mais adequados para uma vaga.
Isso inclui análise de competências, experiências prévias e outros indicadores de sucesso no cargo.
Retenção de talentos
Com o data analytics, é possível identificar padrões e tendências relacionadas à rotatividade de funcionários.
Por exemplo, pode-se descobrir que a rotatividade é especialmente alta em determinados departamentos, faixas etárias, ou níveis de experiência.
Desenvolvimento e capacitação
Data analytics é essencial no desenvolvimento e capacitação de funcionários, pois permite que o RH identifique com precisão as lacunas de habilidades dentro da organização.
Ao analisar o desempenho atual dos funcionários e compará-lo com as competências requeridas para futuras posições ou projetos, o RH pode identificar quais habilidades precisam ser desenvolvidas.
Isso possibilita a criação de programas de treinamento direcionados que não apenas melhoram as habilidades individuais, mas também estão alinhados com a direção estratégica da empresa.
Além disso, a análise de dados pode ajudar a medir a eficácia de programas de treinamento existentes, ajustando-os conforme necessário para maximizar o retorno sobre o investimento em desenvolvimento de pessoal.
Análise de desempenho
Utilizando data analytics para a análise de desempenho, o RH pode obter uma visão mais detalhada e objetiva do desempenho dos funcionários.
Isso é feito através da coleta sistemática de dados de desempenho, como avaliações de desempenho, feedback de 360 graus, e indicadores de produtividade.
Esses dados ajudam a identificar os funcionários que são alto desempenho e aqueles que podem estar enfrentando dificuldades.
Com essas informações, o RH pode personalizar planos de desenvolvimento, oferecer o suporte necessário para melhorar o desempenho, e ajustar as estratégias de recompensa para melhor refletir o contributo individual, alinhando as metas dos funcionários com os objetivos organizacionais.
Planejamento estratégico de RH
Data analytics fornece insights para o planejamento estratégico de RH.
Ao analisar tendências internas e do mercado de trabalho, como mudanças nas demandas de habilidades, taxas de rotatividade, e dados demográficos de funcionários, o RH pode prever as necessidades futuras de talento.
Isso inclui identificar as habilidades que serão mais valiosas no futuro e entender as dinâmicas do mercado de trabalho para recrutamento eficaz.
Este tipo de análise ajuda o RH a se preparar para mudanças e garantir que a organização tenha o talento necessário para manter sua competitividade a longo prazo.
Melhoria da cultura organizacional
Data analytics também desempenha um papel crucial na melhoria da cultura organizacional.
Por meio da análise de pesquisas de clima organizacional e feedback dos funcionários, o RH pode obter uma visão clara da percepção dos funcionários sobre o ambiente de trabalho.
Esta análise pode revelar áreas de preocupação que podem estar afetando negativamente a moral e a produtividade dos funcionários.
Com esses insights, o RH pode implementar iniciativas específicas para abordar essas áreas, como programas de bem-estar, melhorias no ambiente físico de trabalho, e estratégias para fortalecer a comunicação e a colaboração.
Essas ações são fundamentais para criar um ambiente de trabalho positivo e produtivo, o que é essencial para a retenção de talentos e a eficácia organizacional.
Como o data Analytics auxilia no controle de jornada?
O data analytics também atua ajudando a otimizar a gestão de tempo e a eficiência dos funcionários dentro de uma organização.
E o Oitchau Analitycs é o maior exemplo desta aplicação!
A funcionalidade é exclusiva do sistema de controle de ponto Oitchau, permitindo que o RH analise os principais indicadores de jornada e oferecendo várias vantagens operacionais e estratégicas.
Isso porque a ferramenta facilita a percepção da jornada de trabalho por meio de dados agrupados em gráficos intuitivos.
Um exemplo é que a solução detecta padrões como aumento de horas extras ou atrasos frequentes, permitindo ações corretivas e melhor gestão de pessoal, fazendo com que o RH se beneficie com:
- Otimização da alocação de recursos;
- Cumprimento das normas trabalhistas;
- Identificação de tendências e anomalias;
- Melhoria na programação e planejamento;
- Análise de produtividade;
- Decisões baseadas em dados.
Acesse e saiba mais!
