Descripción

Duración: 20 horas

1. Conocer el origen, historia y fuentes de las Analíticas de RRHH para saber situar temporal y funcionalmente la disciplina.

2. Identificar el conjunto de skills necesarias para la correcta aplicación de las Analíticas de RRHH para poder conocer cuáles de ellas se poseen y cuáles no de cara a adoptar la metodología en la empresa.

3. Saber situar su empresa en el grado de madurez de Analíticas de RRHH correspondiente para poder fijar un punto de partida concreto.

4. Comprender los distintos pasos que componen el Ciclo de Análisis de Datos de RRHH para poder sistematizar después los conocimientos aprendidos.

5. Conocer y comprender el Business Case como origen de un proceso de Análisis de Datos de RRHH.

6. Conocer los pasos a seguir para la correcta implantación de una metodología de People Analytics para que la adopción de este método sea un éxito.

7. Saber partir del contexto de negocio adecuado para hacer las preguntas adecuadas.

8. Saber seleccionar el tipo de datos adecuados para que los cálculos sean posibles.

9. Preparar los datos para el análisis de manera que estén ordenados y sin errores para que los resultados sean precisos.

10. Conocer los 3 tipos de análisis de datos: descriptivo, predictivo y prescriptivo para poder aplicar cada uno de ellos.

Contenidos:

1. Saber situar las distintas disciplinas que dan origen a las Analíticas de RRHH.

2. Enumerar qué competencias y habilidades se requieren para el análisis de datos de RRHH.

3. Auditar su propia empresa y situarla en el nivel de madurez y reporting correspondiente.

4. Diferenciar cada uno de los 5 pasos del Ciclo de Análisis de Datos de RRHH.

5. Conocer las características que conforman un Business Case apto para el Análisis de Datos de RRHH.

6. Conocer las posibles dificultades que pueden surgir al adoptar una metodología de People Analytics.

7. Establecer relaciones entre resultados de negocio y procesos de RRHH.

8. Elegir el tipo de datos correcto.

9. Preparar un set de datos limpio y ordenado.10. Saber elegir el tipo de análisis de datos indicado para cada set de datos.