Analitica delle Risorse Umane: Rifiuti in entrata, Rifiuti in uscita

Nonostante la proliferazione di articoli e soluzioni per la produzione di analisi avanzate e dashboard fantasiosi, molte organizzazioni – grandi e piccole – faticano a produrre report HR di base.

Per i professionisti delle risorse umane questo può essere estremamente frustrante. Da un lato, leggiamo continuamente di soluzioni per i “big data” (per l’elaborazione di insiemi di dati grandi, complessi e veloci), di intelligenza artificiale (AI), di bot (applicazioni software programmate per svolgere determinati compiti) e di machine learning (sistemi che imparano e si adattano agli schemi dei dati senza seguire istruzioni esplicite), eppure molti team HR non sono in grado di produrre in modo affidabile dati fondamentali come quelli relativi all’organico, al fatturato e ai dati demografici. Non parlerò nemmeno di dati più complessi come i costi relativi alle retribuzioni, la contabilità degli stipendi e l’analisi della produttività.

In questo articolo esamino i seguenti temi:

1. Le ragioni principali per cui molte organizzazioni hanno “dati HR” scadenti;
2. Alcune misure relativamente semplici che le organizzazioni possono adottare per migliorare la qualità dei dati sottostanti (e quindi gettare le basi per analisi più sofisticate); e
3. Come la progettazione del software HR (SIHR) può contribuire a risolvere i punti 1 e 2.

PERCHÉ MOLTE ORGANIZZAZIONI HANNO DATI HR SCADENTI?

In base alla mia esperienza personale, sia come professionista delle risorse umane che lavorando con i clienti, ci sono alcuni temi comuni, tra cui:

• Mancanza di investimenti in sistemi HR intuitivi, che porta le risorse umane e i manager di linea a gestire i dati in file Excel.
• L’uso di più sistemi HR (per processi diversi) non integrati tra loro, che comporta un eccessivo sforzo manuale (inserimento dei dati) ed errori umani.
• Aree diverse della stessa organizzazione che utilizzano sistemi diversi per processi simili (di solito con campi dati, valori e formati diversi), con conseguente complessità e inefficienza nel consolidare i dati per il reporting. Nelle organizzazioni più grandi, questo può essere il risultato di fusioni e acquisizioni e dell’incapacità di consolidare i sistemi.
• Troppa attenzione ai dati necessari al reparto finanziario/contabile a scapito di quelli necessari per la gestione dell’organizzazione, comprese le persone.
• L’uso di sistemi diversi per i dati relativi alle risorse umane e alle retribuzioni, che non incentiva il sistema principale delle risorse umane a disporre di dati completi e accurati.
• I team HR non hanno competenze quantitative e un interesse generale per i dati e i numeri. La professione HR non tende ad attrarre persone con questa passione e queste competenze.
• Una cultura organizzativa che non ha mai sottolineato l’importanza di dati HR di buona qualità, forse perché considerati “dati HR” e non “dati aziendali”.

Naturalmente, questi temi sono spesso interconnessi. Ad esempio, la mancanza di investimenti nei sistemi può influire sulla capacità delle risorse umane e dei manager di gestire efficacemente i dati. Al contrario, la cultura dell’organizzazione o la mancanza di competenze rilevanti o di interesse nel team HR possono essere un ostacolo all’ottenimento di valore da un HRIS perfettamente decente.

PASSI PER MIGLIORARE LA QUALITÀ DEI DATI ORGANIZZATIVI

A un certo punto ogni organizzazione si trova nella situazione di avere poca scelta se non quella di migliorare la qualità dei propri dati organizzativi. Potrebbero volerci molti anni, persino decenni, per arrivare a quel punto, ma il giorno arriverà sicuramente. Ecco alcuni suggerimenti pratici per quando accadrà:

• Le organizzazioni devono scegliere sistemi HR che siano intuitivi da usare e facili da mantenere. Questo può anche significare rinunciare ad alcune funzionalità desiderate nel tentativo di mantenere le cose semplici, o semplificare alcuni processi (cliccate qui per vedere il blog Q1 2022 su questo tema). Alcune organizzazioni hanno pochissimo software HR e i loro team HR vorrebbero una soluzione semplice. Altre organizzazioni hanno soluzioni molto complesse (e costose) che, in realtà, non aiutano sufficientemente le risorse umane e i manager di linea nelle loro attività quotidiane.
• Le organizzazioni devono utilizzare una soluzione HR “one-stop-shop” (ce ne sono molte) oppure, se l’organizzazione ha preso la decisione strategica di utilizzare software diversi/specializzati per processi diversi (ad esempio, reclutamento, performance, formazione, ecc.), investire nell’integrazione dei sistemi HR in modo che contengano dati coerenti e aggiornati.. 
• Sono stato coinvolto in acquisizioni e fusioni, nonché in ruoli HR ereditati in cui sono stato responsabile di unità aziendali dopo una fusione o un’acquisizione. Sebbene il consolidamento dei sistemi HR sia indubbiamente un lavoro duro e pieno di tensioni culturali, è essenziale se le organizzazioni vogliono essere in grado di produrre dati e informazioni di business validi. Il consolidamento dei sistemi aggiunge inoltre molto più valore quando l’operazione comporta l’armonizzazione dei dati delle diverse organizzazioni.
• Fortunatamente, sto assistendo a una crescente tendenza delle organizzazioni a rendersi conto (forse dopo molti anni di pressioni da parte dei direttori delle risorse umane) che un sistema finanziario o un sistema di buste paga non sono la stessa cosa di un HRIS. Non ci si può aspettare che un sistema finanziario soddisfi tutte le esigenze delle risorse umane di un’organizzazione. Allo stesso modo, non ci si può aspettare che un HRIS soddisfi tutte le esigenze finanziarie e contabili di un’organizzazione. Tuttavia, è necessario trovare un equilibrio ragionevole e sono sempre più numerose le soluzioni software per le risorse umane che sono state progettate per soddisfare i requisiti fondamentali di contabilità e finanza..
• Utilizzando un HRIS che include un modulo per le paghe o integrando l’HRIS con il sistema delle paghe, si “alza immediatamente la posta” sull’importanza che l’HRIS abbia dati completi e accurati. Infatti, se il sistema HRIS contiene dati imprecisi, è probabile che le buste paga (pagamenti, trattenute fiscali, previdenziali, pensionistiche, ecc.) siano imprecise. La mancanza di dati obbligatori può impedire che un dipendente venga pagato. Far dipendere le buste paga dalla qualità dei dati contenuti nel sistema HRIS concentra l’attenzione dei dipendenti, dei manager e delle risorse umane.
• I direttori delle risorse umane devono assicurarsi che il loro team HR abbia un buon mix di professionisti con forti competenze quantitative e qualitative e un interesse per i numeri e i dati. Idealmente, tutti i membri del team HR dovrebbero avere un buon set di competenze a tutto tondo, anche se preferiscono un ruolo meno orientato ai dati. Tuttavia, non è più realistico pensare che un team/reparto HR possa essere performante se non è in grado di gestire i dati e lavorare con i numeri. È necessario che il reclutamento sia corretto e che sia chiaro che ci si aspetta un livello minimo di competenza sui dati e sui numeri da parte di tutti i membri del team HR.
• Il cambiamento – o l’evoluzione – della cultura di un’organizzazione è probabilmente il tema più impegnativo da affrontare, e non ho certo il tempo necessario per rendere giustizia all’argomento. In sostanza, i leader devono chiarire che tutti sono responsabili della qualità dei dati dell’organizzazione e garantire che vi siano conseguenze positive e negative associate. Ad esempio, le Risorse Umane non possono disporre di dati validi se i dipendenti e i manager non condividono le informazioni con le Risorse Umane in modo tempestivo. Se le Risorse Umane non ricevono dati tempestivi, è possibile che vi siano cause sottostanti, come processi inadeguati o poco chiari, che dovranno essere risolte. I team HR devono anche essere orgogliosi dell’accuratezza dei loro dati e dei tassi di errore molto bassi nei processi che richiedono dati, come le buste paga.

COME PUÒ ESSERE UTILE UN SOFTWARE HR PROGETTATO IN MODO INTELLIGENTE

Abbiamo cercato di progettare PeopleWeek in modo da aiutare le organizzazioni a disporre di dati puliti e completi sui dipendenti (personali e professionali) e sull’organizzazione. Altri software HR possono avere caratteristiche simili. Anche se la vostra organizzazione non dispone di un HRIS, alcuni dei principi di progettazione utilizzati da PeopleWeek potrebbero aiutarvi a gestire meglio i dati in un foglio Excel o in un database “fai da te”. Ecco alcuni esempi:

• Utilizzate elenchi a discesa piuttosto che campi di testo libero: Evitate errori di inserimento dati e la proliferazione di valori non necessari, ad esempio titoli di lavoro, tipi di contratto, tipi di assenze, centri di costo, nomi di reparti, elementi retributivi (per le buste paga). Un esempio classico è quello in cui si desidera eseguire un report basato sui titoli di lavoro, ma 10 dipendenti che svolgono più o meno lo stesso ruolo hanno tutti titoli di lavoro leggermente diversi;
• Spiegare il significato dei diversi campi di dati: Non sempre è evidente il significato di un campo. Ad esempio, a volte le Risorse Umane si confondono sulle differenze tra “data di assunzione iniziale”, “data di assunzione continuativa” e “data di assunzione”. Una semplice spiegazione nell’interfaccia utente di un sistema (o in un foglio di calcolo) può eliminare gli errori;
• Utilizzate un sistema HRIS che contenga un modulo per le paghe* o che possa essere facilmente integrato con il vostro sistema di paghe che viene utilizzato per calcolare le paghe e generare i cedolini paga;
• Controllare chi può creare nuovi valori nell’HRIS: in molte organizzazioni, le risorse umane (e anche i manager) sono liberi di creare nuovi valori come tipi di contratto, motivi di licenziamento, sedi di lavoro, nomi di reparti, centri di costo, titoli di lavoro, tipi di formazione, livelli di inquadramento, ecc. Controllando chi ha i diritti di amministrazione del sistema per farlo, è possibile eliminare questo “inquinamento” dei dati. Se combinato con l’uso di elenchi a discesa, è ancora più efficace;
• Regole di codice fisso nel sistema: Creando semplici logiche o regole di sistema si possono evitare gli errori umani. Esempi sono il collegamento dei reparti a un centro di costo predefinito, la mappatura dei tipi di retribuzione a valori monetari predefiniti e la scadenza dei permessi di lavoro che fa scattare un valore “dati non validi”;
• Promemoria generati dal sistema: Le notifiche o gli avvisi sono un ottimo modo per ricordare ai dipendenti, ai loro manager e alle Risorse Umane di intraprendere azioni specifiche in tempo, mantenendo così i dati aggiornati;
• Flussi di lavoro semplici: Processi che evitano passaggi inutili (troppi) e che guidano l’utente attraverso un compito complesso (ad esempio, il trasferimento di un dipendente da un’entità a un’altra), riducono notevolmente i tassi di errore;
• Usare i selezionatori di date: Uno strumento semplice come il date picker aiuta a evitare errori umani nell’inserimento delle date e confusione tra i formati delle date stesse;
• Rendere i campi traducibili per facilitare il reporting: Spesso i sistemi e i fogli di calcolo non sono in grado di identificare che i dati contengono valori ripetuti (gli stessi) ma in lingue diverse. Se un sistema consente di tradurre i valori in più lingue, è possibile generare report intelligenti che riconoscono che due valori che sembrano diversi sono in realtà uguali (ad esempio, “Male” e “Homme” o “Marketing Director” e “Marketingleiter”).

*PeopleWeek dispone di un modulo per la gestione dei dati retributivi che viene personalizzato in base ai requisiti retributivi di ciascun paese.

QUALITÀ IN, QUALITÀ OUT

I dati di qualità sono il punto di partenza – la base – per analisi, metriche e report a valore aggiunto. È questo l’obiettivo che tutte le organizzazioni e i loro team HR dovrebbero perseguire, e di solito lo fanno. Tuttavia, può sembrare una realtà lontana. Senza dubbio ci vuole tempo per passare da “spazzatura in entrata, spazzatura in uscita” a “qualità in entrata, qualità in uscita”. Tuttavia, so per esperienza che è possibile raggiungere questo obiettivo affrontando le cause alla radice della scarsa qualità dei dati di un’organizzazione e utilizzando un software HR progettato in modo intelligente per facilitare la gestione dei dati.

L’Autore: 

PAUL JON MARTIN
MANAGING DIRECTOR AT PEOPLEWEEK SA

Date:
21.12.2022