Telefónica Hispam
Desarrollo de capacidades analíticas en RRHH

Fecha del proyecto: 2022

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Duración de la intervención: 30hs

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Objetivo principal:​

Generar los conocimientos necesarios para asesorar analíticamente a los clientes internos de la organización sobre cómo diseñar planes de acción sustentados en datos y la adquisición del lenguaje necesario para conversar con el equipo de ciencia de datos de forma armónica.

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Propuesta instruccional:

• 100% Online

• Enfoque práctico

• Ejercicios de aplicabilidad

• Casos de éxito

• Foco cultura data-driven

• Capacidades consultivas

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La formación se dividió en 9 módulos:

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1. Qué es y para qué sirve People Analytics.

Se verán los diferentes estadios madurativos analíticos, se analizará cómo se tomas decisiones dentro de las organizaciones y el impacto de tomar decisiones en base a modelos de analítica avanzada.

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2. Modelo Operativo de una gestión analítica

Se identificarán cada uno de los bloques del modelo de la gestión analítica de Personas y cómo impacta al futuro del área de RRHH. Se indagarán sobre cada una de las fases de la metodología de People Analytics.

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3. Aplicación: Rotación

Se aplicará la metodología de trabajo para desarrollar estrategias de retención de talento

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4. Aplicación: Employee Lifetime Value

Se aplicará la metodología de trabajo para maximizar la contribución neta de un colaborador en un rol y en un lapso de tiempo determinado

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5. Aplicación: ONA (Organizational Network Analysis)

Se aplicará el análisis de redes organizacionales en People Analytics. De Jerarquías a Redarquías.

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6. Conceptos de estadística básica

Introducción a conceptos de estadística básica para la mejor interpretación de análisis y facilitar las conversaciones internas

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7. Storytelling con datos

Técnicas para la conversión de análisis de datos en historias que influencien en proceso de toma de decisión

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8. Diseño de servicios

Técnicas de diseño de servicios aplicadas para la conversión de análisis de datos en acciones de mejora de alto impacto con un sustento empírico

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9. Fundamentos de Data Science

El objetivo de estas sesiones será desarrollar de punta a punta casos prácticos en el ecosistema de R o Python, aplicarán desde un enfoque práctico todo lo aprendido en módulos anteriores, revisando con detalle un ciclo analítico desde la integración, limpieza y transformación de los datos para poder realizar un modelo analítico y posteriormente interpretar y/o aplicar los resultados en el desarrollo de una estrategia puntual que responda a los objetivos específicos de la Organización o áreas involucradas.