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Acerca de

Farmacity.png

Caso de éxito

Farmacity
Diseño de un modelo operativo para una gestión de People Analytics de alto impacto

Objetivo del proyecto: Construir los pilares estratégicos de una gestión analítica que permitiese traducir las iniciativas de personas en resultados de negocio más ágilmente

Fecha del proyecto: 2021 y 2022

Duración del Proyecto: 96 horas

 

Sobre Farmacity:
Farmacity es una cadena de farmacias argentinas del grupo empresario Pegasus. Cuenta con un formato de autoservicio o drugstore y forma parte de la National Association Of Chain Drug Stores. Cuenta con 241 farmacias distribuidas en 14 provincias y la Ciudad Autónoma de Buenos Aires

Fase Inicial del proyecto - Diagnóstico:

Durante la fase inicial del proyecto, se buscó crear una bitácora de los componentes actuales del área de People Analytics. Se siguió una metodología de trabajo para crear un 'gap analysis' más objetivo.

DIagnóstico Farmacity.png

Segunda Fase del proyecto - Modelo Operativo:

En base al framework de Sistema Operativo de PeopleOPTI, Farmacity trabajó en la constitución de cada módulo del modelo, buscando alinear la estrategia de la compañía/RRHH con la del área de People Analytics. 

La estructura del Modelo Operativo que se utilizó fue el siguiente:

Modelo Operativo - People Analytics - PeopleOPTI.png

1. Estrategia.

Se creo un 'purpose statement' (estrategia) ad-hoc para el área de People Analytics, para delinear muy bien el tipo de valor que se espera del área y qué cosas no va a hacer el área

 

2. Manifiesto. Se creó un documento disponible para toda la organización con los principios, declaraciones, compromisos y marco de trabajo del área

3. Principios. Se trabajó sobre una declaración de principios para sentar las bases de los métodos mediante se van a regir los procesos y la estructura del área con el resto de la organización para buscar el mayor grado de eficiencia y efectividad

4. Gobernanza de Datos. Se empezó a trabajar sobre las políticas de gestión de la disponibilidad, integridad, usabilidad y seguridad de los datos de Personas en la empresa.

 

5. PUSH/PULL. Se establecieron las prioridades del área en relación al tipo de proyectos a ejecutar, brindando un roadmap de trabajo para el corto y mediano plazo, y definiendo qué proyectos iban a ser consultivos y/o de autoservicio

 

6. Metodologías de trabajo. Se definieron las metodología, tecnologías y procesos a implementar para escalar el valor de la analítica avanzada y cómo crear una cultura data-driven

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