BACKGROUND
Antes de abordar as mudanças do RH pela eclosão do People Analytics, é necessário comentar sobre a evolução geral da tecnologia, principalmente, da análise de dados a qual possibilitou a ascensão do People Analytics no mundo moderno. Primeiramente, em 1890 Herman Hollerith criou a “máquina de tabulação”. Essa máquina reduziu o tempo de processamento dos dados do censo americano de 7 anos para 18 meses. Este foi um grande avanço na história para o início do que seria hoje, uma análise massiva de dados.
Após isso, em 1970, houve o surgimento do conceito de banco de dados relacional, proposto por Edgar F. Codd. Já em 1979, a Oracle lança a primeira base de dados relacional comercial. Em 1988, Barry Devlin e Paul Murphy trazem o termo business data warehouse no artigo “An Architecture for a Business and Information System”. Esse artigo destina-se exclusivamente a realizar consultas e análises avançadas com grandes quantidades de dados históricos. Em 1989, Howard Dresner propôs BI (Business Inteligence) como sendo um conjunto de conceitos e métodos para melhorar a tomada de decisão usando sistemas de suporte baseados em fatos (dados). Em 1990, em Montreal, ocorreu o First International Conference on Data Mining and Knowledge, sendo um marco para os fóruns de discussão do tema.
Anos 2000
Já em 2005 o termo Big Data foi criado por Roger Magoulas com intuito de descrever uma quantidade de dados cuja as ferramentas de BI da época não conseguiam lidar ou mesmo se equiparar. Em 2007, o termo People Analytics foi cunhado pela primeira vez no Google, sendo o equivalente analítico da área de People Operations. Em 2008, houve o nascimento de um dos cases pioneiros da People Analytics. O projeto oxigênio do Google, que constituiu em identificar as características de um bom gestor.
Assim, entre 2001 e 2012, times que executavam tarefas similares a de People Analytics foram criados ao redor do mundo. Entre esses anos houve crescimento exponencial do método. Atualmente, sabe-se que ocorreram diversas mudanças nesse movimento e ele se encontra cada dia mais enraizado na cultura e estrutura das empresas.
CONTEXTUALIZAÇÃO
A priori, People Analytics é um processo de coleta e análise de dados voltado para a gestão de pessoas em empresas. Sabe-se que o conceito nasceu a partir da ideia do Big Data, que consiste na coleta, armazenamento e análise de um volume imenso de dados. Este sistema foi criado em 2005, mas com as grandes transformações nessas últimas décadas, o termo se tornou mais abrangente e está relacionado a conceitos como: volume, variedade, velocidade, veracidade e valor.
Assim sendo, o Big Data é elemento importantíssimo para que grandes empresas possam tratar grandes volumes de dados, conhecer mais as necessidades dos clientes, otimizar os diversos processos, reduzir custos e principalmente aumentar a produtividade. Com tantas informações disponíveis ou passíveis de serem coletadas, as empresas têm identificado oportunidades de aproveitá-las para melhorar seus processos. Para isso, dá-se o nome de business intelligence (BI), isto é, utilizar o Big Data para os negócios.
RH e People Analytics
Cabe ressaltar que o People Analytics consiste, basicamente, em aplicar os preceitos do business intelligence à área de Recursos Humanos. Sabe-se que essa área de gestão de pessoas mais tradicional é conhecida por ser a polícia da empresa. Isso ocorre, muitas vezes, por ter funções como monitoramento de membros e acompanhamento de resultados. Cabe mencionar que esse ramo possui atuação ativa na empresa. Além disso, lida com processos burocráticos, realiza projetos para tentar eliminar comportamentos indesejados dos membros e ainda controla e tem um foco em atingir metas e alcançar bons resultados. Ou seja, para melhorar a gestão de pessoas no que for possível, diminuindo a rotatividade, retendo e atraindo talentos, aumentando a satisfação e eficiência dos colaboradores.
Mudanças no RH
Com a eclosão do Big Data e a análise de dados nessa área, houve grande transformação. Isto é, passou de um RH tradicional, para um RH futurístico e tecnológico.
Entretanto, essa modificação não se trata de algo totalmente mecânico e insensibilizado, para criar e monitorar indicadores de desempenho para embasar cobranças e demissões. Se trata de algo que irá tornar o ambiente da empresa melhor, criando as condições propícias para que todos apresentem o que têm de melhor.
Além disso, essa renovação pode promover uma maior interação e integração da empresa com o mercado. Isso ocorre pois esse sistema torna a companhia mais atrativa e ainda facilita a formação de novos parceiros de negócio. Outrossim, acarreta também em um maior foco no resultado por meio das pessoas que formam a empresa, a fim de gerar bons exemplos, ainda mais, fomenta a autonomia, para gerar valor na cadeia, aumenta ações produtivas (orientadas a produtividade) e ainda simplica o sistema como um todo ao ser orientado a dados. Ou seja, o RH da empresa nunca esteve tão munido de informação, quanto agora com o ingresso da tecnologia e análise de dados na área.
DEFINIÇÕES
A partir dessas informações, cabe citar também alguns dos grandes nomes do mercado que fizeram sua própria análise sobre o termo People Analytics. Primeiramente, Mike West definiu o termo como “Reside na Intersecção entre estatística, ciência comportamental, sistemas de tecnologia e estratégia de pessoas”. Ou seja, ele buscou unir as diversas ciências de análise de dados com a gestão de pessoas. Ademais, tem-se que Gartner explicou o termo como sendo “coleta e aplicação de dados de pessoas para desenvolver e aprimorar os talentos chave e os resultados do negócio”. Cabe ressaltar que a Numera, também expressou seu significado, sendo ele: “análise de dados de pessoas com rigor científico para tomar mais assertivo as posições relacionadas aos funcionários de uma empresa”.
Setores e áreas do People Analytics
Diante dessas reflexões sobre o termo, People Analytics pode ser resumido em alguns setores e áreas, como a Tecnologia, já que possui gerenciamento e tratamento de dados, programação, B.I., Pesquisa OLAP, visualização; Gestão de RH, justamente pela realização de estratégias de negócios, gestão de talentos, análise de performance, remuneração, design organizacional.
Ainda mais, pode-se citar que a Estatística está muito envolvida, uma vez que apresenta modelos de machine learning, testes, regressões, modelos preditivos, matrizes de correlação, feitos por programas de diversos tipos, como python, R, Excel, C++, etc. E ainda as Ciências Comportamentais, que entregam toda a parte da metodologia científica, design de pesquisas, design thinking e análise comportamental para todo o sistema.
Assim, juntando os ramos supracitados, tem-se o advento do termo que, aos olhos do mercado hoje, se tornou o principal movimento adotado nas grandes corporações e empresas. A título de exemplificação, empresas como a própria Linkedin, já utilizam esse tipo de sistema, por exemplo o plano Recruiter. Nesse plano é possível buscar por diversos tipos de perfis de trabalhadores, e através de filtros e inteligência virtual, pode-se selecionar apenas aqueles candidatos aptos a uma determinada vaga, com requisitos previamente estabelecidos por empresas.
CONCLUSÃO
Por fim, conclui-se que esse modelo ainda sofrerá enormes modificações e melhoramentos no futuro. Visto que a área de tecnologia, com previsão de crescimento de 12% no próximo ano, só tende a aumentar. Dessa maneira, espera-se que a área de RH continue crescendo e evoluindo paralelamente ao desenvolvimento da área de análise de dados, para que o People Analytics se instaure de uma vez em todo o mercado. Afinal, o mundo é composto por mudanças, e para o RH não seria diferente.
CRÉDITOS
Por Julia Fiore, graduanda em Administração de Empresas na Fundação Getúlio Vargas e Trainee na Consultoria RH Júnior.