HR Analytics/People Analytics Prof João Lins FGV PWC
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O NEOP é um grupo vinculado à Escola de Administração de Empresas de São Paulo, da Fundação Getulio Vargas (FGV/EAESP). A missão do NEOP é gerar e disseminar conhecimento aplicado a questões relevantes da prática gerencial, da gestão de organizações e de pessoas. O NEOP pretende promover o diálogo entre academia, organizações e sociedade.
Pesquisas aplicadas às questões práticas e desafios relacionados a gestão de pessoas. Projetos de pesquisas realizados em parceria com associações profissionais. Eventos e seminários voltados para temas de interesse de executivos e acadêmicos. Artigos científicos e de disseminação do conhecimento, publicados em periódicos de alto impacto ou alta circulação.
Moneyball ou O Homem que
Mudou o Jogo é um filme baseado
na história verdadeira de Billy Beane,
gerente geral do time
de basebol do Oakland Athletics.
Com pouco dinheiro em caixa e a
ajuda de Peter Brand (Jonah Hill), ele
desenvolveu aplicações sofisticadas
de análise de dados e fez com que o
time ficasse entre as principais
equipes do esporte na virada dos
anos 2000.
Analytics, não é apenas um conjunto de ferramentas estatísticas... É uma estrutura mental... É a estrutura lógica que reúne, organiza e interpreta os dados para a organização desenvolver o conhecimento que precisa para crescer e prosperar.
Jac Fitz-enz
Lacuna:
CEOs
acreditam na
importância
mas não
recebem
relatórios
adequados
100%
80%
60%
40%
20%
0
% d
e C
EO
s
Custo de
turnover
ROI em
capital
humano
Avaliação
dos avanços
internos
Custos do
trabalho
Necessidades
do funcionário
Produtividade
dos funcionários
Informação
recebida é
adequada
Adequada mas
gostaria de
informações mais
ágeis
Informações não
adequadas Não recebe
informações
% de CEOs que
consideram que as
informações de RH são
importantes ou muito
importantes
Informações de RH
Fonte: PwC Global CEOs Survey, 2014
Matéria da Você RH de outubro de 2016
• 183 empresas participantes • Respondida principalmente
por gestores de RH • Empresas nacionais e
multinacionais em operação no Brasil
27%
11%
10%
19%
9%
12%
12%
Até 500 empregados
501 a 1.000 empregados
1.001 a 2.000 empregados
2.001 a 5.000 empregados
5.001 a 10.000 empregados
10.001 a 20.000 empregados
Acima de 20.000 empregados
22%
36%
12% 16%
14%
Faturamento das empresas Quantidade de empregados
20%
16%
12%
9%
9%
7%
6%
6%
6%
9%
Produtos de consumo e varejo
Prestação de serviços
Tecnologia da informação, telecomunicações e entretenimento
Agronegócio
Produtos industriais
Serviços financeiros e
seguros
Saúde
Engenharia e Construção
Energia e serviços de utilidade pública
Outros
Segmentos de atuação
Operadora
transacional
Área de Recursos
Humanos se
responsabiliza
pelas rotinas
trabalhistas e
administração de
pessoal da
organização...
8% 13% 14% 27% 38%
Gestora de
programas e
processos
... e conduz
programas e
processos para
atender às
necessidades de
atração, retenção
e desenvolvimento
de talentos...
Agente de
mudanças
... e facilita
processos de
mudança e
transformação na
empresa alinhados
à estratégia de
negócio...
Parceira de
negócios
... e conecta ações
com a
implementação da
estratégia de
negócios...
Coparticipante
estratégica
... e participa da
formulação
estratégica de
negócios,
oferecendo
importante
contribuição como
especialista de
Capital
Humano.
Atuação
operacional
Atuação estratégica
65%
Reporte Fundamental
Métricas Análise Modelagem
•Dados demográficos e contagens simples
•Estatísticas e Comparações
•Correlações de dados
•Previsões
Respostas válidas: 183
1. Informações Básicas
Dados demográficos e contagens básicas
2. Métricas
Estatísticas e Comparações
3. Análise
Correlações de dados
4. Modelagem
Previsões
26% É realizada a coleta de
alguns dados históricos,
demográficos e/ou
contagens básicas que são
utilizados em para reporte
periódico (Exemplos:
quantidade de empregados
por gênero, escolaridade
dos empregados,
distribuição dos
empregados por cargo,
headcount das unidades).
40% São utilizadas estatísticas e
comparações baseadas em
indicadores (Exemplos:
Turnover, receita por
empregados, etc.). Neste
nível de maturidade são
realizados benchmarkings
internos e externos. È
possível identificar o uso de
diagnósticos e planejamento
de ações com ênfase no curto
prazo.
24% São realizadas correlações
multidimensionais de dados,
identificando relações de
causa e efeito, bem como o
impacto de diferentes
variáveis (Exemplos: Turnover
entre os empregados com
menos de 2 anos de casa,
índice de promoções entre as
mulheres para posições de
liderança). Neste nível, além
dos benchmarkings,
identificam-se tendências e
realizam-se planos de ações
com alcance maior.
10% Os dados coletados e indicadores
calculados são utilizados para
realização de previsões e/ou
planejamento de cenários futuros
utilizando técnicas e ferramentas
de análise de dados (Exemplo:
Análise de risco de perda de
profissionais em posições críticas,
projeção de desligamento de
profissionais por aposentadoria,
cenários de evolução de custos de
pessoal, mudanças na estrutura de
pessoal em função de novas
estratégias organizacionais).
Relatórios de gestão para uso interno ou externo
Estudos de Benchmarking
Análise histórica de indicadores
Dashboards ou painéis de controle
Análises de correlação/associação,
Modelos preditivos (boa parte aplicados em processos de seleção, avaliação dos riscos de turnover, etc.)
Avaliação de retorno de projeto/ações
Etc.
Benefícios esperados
3%
8%
22%
22%
30%
30%
32%
34%
61%
67%
Outro
Não consigo visualizar ganhos e benefícios
Melhoria de produtividade
Melhoria na satisfação dos clientes internos
Mitigação de riscos
Redução de custos
Maior agilidade para a tomada de decisões
Melhoria na qualidade dos processos
Posicionamento estratégico da área de RH
Maior assertividade na tomada de decisões
30%
28%
25%
18%
O People Analytics é utilizado apenas para fornecimento de informações e pouco utilizado na tomada de decisões.
O People Analytics é utilizado para a tomada de decisões apenas dentro da área de RH.
O People Analytics é utilizado para a tomada de decisões na área de RH e também em outras áreas e processos da empresa.
A alta administração utiliza as informações de People Analytics na tomada de decisões estratégicas da empresa e de planejamento futuro.
People Analytics na tomada de decisão
Se fossem obrigadas a escolher, apenas uma pequena parcela das pessoas ia preferir ficar um ano sem sexo do que ficar um ano sem internet...
Verdadeiro ou falso?
País
Tv a
cabo
Alcoo
l
Fast F
ood
Caf
éCho
cola
te
Exe
rcício
Car
ro
Sex
o
Ban
ho
Japão 86 70 85 74 86 60 44 56 17
Corea 74 69 83 70 84 50 43 41 25
China 79 86 78 85 82 45 56 36 37
India 71 70 67 63 64 44 38 33 36
Reino Unido 84 65 91 76 78 47 21 25 17
Turquia 82 74 71 65 66 59 32 23 19
Africa do Sul 81 77 80 63 74 49 10 22 13
Arabia Saudita 81 77 80 63 74 49 10 22 13
Estados Unidos 84 73 83 69 77 43 10 21 7
França 77 69 86 61 66 42 23 16 5
Alemanha 77 77 89 55 70 45 23 16 10
Russia 85 80 88 70 76 50 36 15 14
Brazil 78 76 72 60 59 43 24 12 8
Verdadeiro no geral. Mas se você morasse no Japão, Corea ou China...
Porcentagem de pessoas dispostas a abrir mão de um hábito importante ao invés da internet por um ano.
Fonte: BCG, The Internet Economy in the G20, 2012
Se você estivesse pensando em arrumar um namorado (a) e consultasse este gráfico para escolher qual melhor lugar para sair com esta finalidade, obviamente sua opção seria (...)
Festa Sala de aula
Faculdade
Trabalho
Vizinhança Outros
Bares/Boates
Viagem
Lugares onde os casais frequentemente se conhecem
Bares/Boates. Segundo pesquisadores, no Brasil, o local mais informado por casais de namorados quando perguntado onde se conheceram.
Adaptado de: Amelio,A. Mapa do Amor. São Paulo: Editora Gente, 2011.
Adaptado de: Amelio,A. Mapa do Amor. São Paulo: Editora Gente, 2011.
Carlos está analisando a competitividade salarial de duas empresas concorrentes e conseguiu a seguinte informação em relação aos salários:
Qual das empresas é a mais competitiva?
Medida Empresa Alpha Empresa Beta
Média (R$) 3.500 2.100
Mediana (R$) 1.600 2.000
Moda (R$) 1.500 2.000
A empresa Beta é a mais competitiva, sem considerar a qualificação dos profissionais ...
Adaptado de: http://www.each.usp.br/camiloneto/tadi/tadi.2012.aula11.Estatistica.Descritiva.Tendencia.central.pdf
A empresa Alpha tem metade dos empregados ganhando até 1.600, sendo o valor mais comum é 1.500. Como a média é 3.500, podemos entender que há poucos empregados que ganham alta remuneração. A empresa Beta tem as três medidas muito próximas a 2.000, indicando uma remuneração mais homogênea.
José e Antônio são duas crianças em idade pré-escolar. Sabemos que: I. José tem muitos livros em casa. II. Os pais de Antônio leem para ele diariamente. Segundo pesquisas, quais das duas crianças deve obter maiores notas escolares, José ou Antônio?
José. A correlação estatística entre quantidade de livros que a criança possui e suas notas escolares é positiva*, ao passo que o fato de pais lerem diariamente para seus filhos não apresenta correlação estatística relevante.
Adaptado de: Dubner, S.; Levitt,S.Freakonomics: O lado oculto e inesperado de tudo que nos afeta. Rio de Janeiro: Elsevier, 2005.
*Deve-se lembrar que a quantidade de livros é apenas reflexo de outras variáveis socioeconômicas que influenciam as notas.
r = Pearson(variável independente; variável dependente).
r = Pearson(Nº de livros; notas escolares)
Correlação = 0,936772 (alta correlação positiva)
- N
ota
s es
cola
res
+
- Número de livros +
Análise de Correlação Análise de correlação é um método gráfico para estudar possíveis relações entre duas variáveis quantitativas.
Correlação Positiva Possível Correlação Positiva
Sem Correlação
Correlação Negativa Possível Correlação Negativa
Correlação é um termo usado para indicar se existe uma relação entre os valores de medidas diferentes. Assumimos que a associação é linear, que uma variável aumenta ou diminui um valor fixo para uma unidade de aumento ou decréscimo na outra
Correlação positiva significa que os valores mais elevados de uma medida está associados aos maiores valores da outra medida (ambos aumentam)
Correlação negativa significa valores mais elevados de uma medida do que da outra (quando um aumenta, o outro diminui).
Diagrama de Ishikawa
O Diagrama de Ishikawa também conhecido como Diagrama de Causa e Efeito ou Espinha de Peixe representa as relações entre um efeito e suas potenciais causas para relacionar as interações entre o fator que afeta o processo
Categoria Categoria
Categoria Categoria
Causa
Causa
Causa
Causa
Causa
Causa
Causa
Causa
Causa
Causa
Causa
Causa
Causa
Causa
Causa
Causa
Causa
Causa
Causa Causa
Causa
Causa
Causa
Causa
Causa
Causa
EFEITO
1º - Definir o problema ou efeito.
2º - Identificar as principais categorias de
causas
3º - Brainstorm para identificação das
causas dentro das principais categorias
4º - Aprofundar causas específicas
5º - Destaque das causas fundamentais
6º - Coletar dados sobre as causas
fundamentais
Pareto
O Diagrama de Pareto, é uma técnica gráfica de analisar e ordenar as frequências das causas da mais significante para a menos significante, permitindo a priorização dos problemas. Mais utilizada para disponibilizar fácil visualização e identificação das causas mais relevantes, possibilitando a concentração de esforços sobre os mesmos.
Fre
qu
ên
cia
de
oco
rrê
nci
a
Pe
rcen
tual acu
mu
lado
Categorias de Problemas
A frequência de fatores que contribuem para o problema é a escala vertical à esquerda.
A escala vertical a direita indica a porcentagem do total da ocorrência de problemas (frequência/ total).
Vilfredo Pareto Matemático e economista
(jul/1848 - ago/1923)
Principais desafios
22%
33%
36%
37%
Dificuldade de obtenção dos dados
Cultura organizacional que nãovaloriza e reforça o uso da análise de
dados para a tomada de decisão
Baixa sofisticação gerencial de umamaneira geral
Dificuldade de correlacionar osindicadores e dados com objetivos e
questões estratégicas do negócio
Expectativas para os próximos anos
41%
42%
46%
52%
60%
Maior comprometimento dosgestores da organização com o
uso do People Analytics
Maior confiabilidade econsistência dos dados
Ter uma culturaorganizacional consolidada deutilização de People Analytics
Implantar a gestão estratégicade RH baseada em indicadores
Planejar
Construir
Implantar e operar
Far better an approximate answer to the right question, which is often vague, than an exact answer to the wrong question, which can always be made precise. John W. Tukey, mathematician, 1962 Conhecido por muitas contribuições à estatistica e à ciência, cunhou o termo “bit” e foi o primeiro a usar o termo software.
Remuneração Executiva http://www.pwc.com.br/pt/publicaco
es/servicos/assets/consultoria-
negocios/2016/pwc-remuneracao-
executiva-geracao-valor-16.pdf Envelhecimento da força de trabalho no Brasil www.pwc.com.br/pt_BR/
br/publicacoes/servicos/
assets/consultoria-
negocios/pesq-env-pwc-
fgv.pdf
Estudo da AMCHAM e FGV EAESP, 2014
http://www.pwc.com.br/pt/publi
cacoes/servicos/consultoria-
negocios/futuro-trabalho-
impactos-desafios-
organizacoes-brasil.html
João Lins Professor da FGV-EAESP Coordenador Executivo do NEOP Av. 9 de julho, 2029 01313-902 – São Paulo - SP [email protected] +55 11 98426 3267