A evolução da gestão de dados no RH
13/06/2024 09:40
A gestão de dados passou por uma evolução significativa nos últimos anos, transformando-se em um pilar essencial para as organizações modernas, principalmente o Recursos Humanos (RH).
Este artigo aborda as diferentes etapas dessa evolução, desde a coleta inicial de dados até a implementação de modelos de aprendizagem e inteligência artificial (IA). Não perca!
A importância de dados para RH
A utilização de dados no setor de RH tem se tornado cada vez mais importante para o sucesso organizacional.
Dados precisos e bem gerenciados permitem uma série de benefícios, incluindo:
• Tomada de decisão baseada em dados: Permite decisões estratégicas informadas, baseadas em análises concretas;
• Experiência do funcionário: Melhora a personalização dos programas de RH, resultando em maior satisfação e retenção de funcionários;
• Otimização de processos: Automatiza tarefas administrativas e proporciona insights para melhorar a eficiência operacional.
A evolução da gestão de dados no RH
Entenda cada nível e porque não pode pular nenhuma etapa.
Nível 0: Coleta e Gestão de Dados
A base de toda a gestão de dados começa com a coleta e organização desses dados. Este nível envolve:
Estruturação inicial
1. Censo social: Identificação e catalogação dos dados disponíveis dentro da organização.
2. Comité estratégico: Formação de um comitê responsável pela gestão de dados.
3. Gestão da mudança: Adaptação e treinamento da alta liderança para promover a cultura de dados.
Nível 1: Visualização de Dados
Uma vez que os dados são coletados e organizados, o próximo passo é a visualização desses dados. Este nível foca em tornar os dados compreensíveis e úteis para a tomada de decisões.
Ferramentas de Visualização
1. Dashboards interativos em tempo real: Ferramentas que permitem a visualização dinâmica dos dados.
2. Métricas customizáveis: Indicadores específicos de processos que podem ser ajustados conforme necessário.
3. Relatórios estatísticos: Relatórios detalhados sobre atividades operacionais.
Nível 2: Gestão por Exceção
Neste estágio, a análise dos dados é utilizada para identificar e resolver problemas de forma eficiente e em tempo real.
Análise e processamento
1. Processamento de dados em tempo real: Utilização de tecnologias para análise instantânea dos dados.
2. Análise estatística: Aplicação de métodos estatísticos para solucionar problemas.
3. Identificação de problemas e soluções: Ferramentas que identificam automaticamente problemas e sugerem soluções.
Nível 3: Analytics Avançado e Gestão Preditiva
Com os dados bem visualizados e analisados, o próximo passo é utilizar esses dados para prever tendências futuras e planejar cenários.
Modelos preditivos
1. Aplicação de Machine Learning: Utilização de algoritmos de aprendizado de máquina para criar modelos preditivos.
2. Simulação e planejamento de cenários: Ferramentas que permitem a simulação de diferentes cenários futuros.
3. Interação com o negócio e Workforce Planning: Integração das análises preditivas com a estratégia de negócios e planejamento da força de trabalho.
Nível 4: Modelo de Aprendizagem e IA
O nível mais avançado da gestão de dados envolve a utilização de inteligência artificial para criar sistemas que aprendem e se adaptam continuamente.
LLM (Large Language Models)
1. IA Generativa: Uso de modelos de linguagem avançados para gerar novos insights e automatizar processos.
2. Outras IAs de gerações anteriores: Integração e atualização de tecnologias de IA mais antigas.
Implementação de Programas
1. Continuidade dos programas afirmativos: Implementação contínua de programas direcionados.
2. Dashboard & Analytics: Ferramentas avançadas para monitoramento e análise.
3. Acompanhamento de metas e indicadores: Monitoramento constante da evolução das metas estabelecidas.
Invista em uma estrutura de gestão de dados robusta
A evolução da gestão de dados, desde a coleta inicial até a implementação de IA avançada, mostra um caminho claro para organizações que desejam se manter competitivas e eficientes.
Cada nível representa um passo importante para utilizar os dados de forma mais estratégica e eficaz, permitindo uma melhor tomada de decisão e adaptação às mudanças do mercado.
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