El automatizado, Sin código Pila de datos
Aprende cómo Astera Data Stack puede simplificar y agilizar la gestión de datos de su empresa.
Cree un almacén de datos de recursos humanos para un análisis de nómina eficaz
El empleado moderno exige una cultura laboral que ofrezca flexibilidad, equilibrio entre el trabajo y la vida personal, desarrollo profesional continuo, un fuerte sentido de propósito y, lo que es más importante, una compensación justa. Si no se cumplen estos requisitos, están más dispuestos que nunca a cambiar de trabajo y encontrar oportunidades alineadas con sus objetivos personales. Por lo tanto, crear y mantener un almacén de datos de recursos humanos para el análisis de nómina es crucial para que los gerentes mantengan un registro histórico de datos financieros.
La consecuencia es que los empleadores de todo el mundo están desarrollando su propuesta de valor para retener y reclutar talento. Las estrategias incluyen bonos de lealtad a grandes paquetes de beneficios, arreglos flexibles de trabajo remoto e incrementos regulares basados en el desempeño. Sin embargo, estas ofertas todavía se basan principalmente en la experiencia y la intuición en lugar de un análisis en profundidad.
Si se pregunta cómo llevar la toma de decisiones precisa y basada en datos a su RR.HH., comience a implementar análisis de nómina.
¿Por qué centrarse en el análisis de nómina?
Payroll Analytics es el primer paso hacia los recursos humanos basados en datos
Aunque la nómina es un área de recursos humanos que a menudo se pasa por alto, es innegable que el proceso juega un papel fundamental para asegurar el compromiso de los empleados. Según la mayoría de las métricas, esta importancia es cierta, especialmente para los trabajadores millennials, que son más económicamente vulnerable que las generaciones anteriores. Hoy, cualquier empleador que pueda recorrer el camino y garantizar el bienestar financiero de su fuerza laboral es consciente de la importancia de mantener un almacén de datos de recursos humanos. Luego, por supuesto, también está el hecho de que la nómina compensa en cualquier lugar desde 50% a% 70 de los gastos generales de la empresa promedio a considerar también.
Las iniciativas de RR.HH. en esta área pueden abarcar todo, desde herramientas de gestión financiera de autoservicio como las implementadas por Walmart a las opciones de pago instantáneo iniciadas por Uber y Lyft. De cualquier manera, se requiere un almacén de datos de recursos humanos que pueda consolidar y entregar datos de nómina de manera efectiva para impulsar sus objetivos.
En muchos sentidos, la nómina está diseñada específicamente para análisis avanzados. Los datos producidos desde un almacén de recursos humanos son en gran medida de naturaleza cuantitativa, se producen de forma repetitiva y, por lo general, son fiables y tienen poco margen para el error humano. Entonces, suponga que su empresa tiene procesos para aprovechar los datos y transformarlos en inteligencia comercial precisa y oportuna. En ese caso, puede aportar un enorme valor a varias partes de su gestión de compensaciones.
Cree análisis de nómina en torno a los casos de uso de su empresa
Alineación de la compensación con los objetivos corporativos
¿Cómo puede asegurarse de que sus políticas de compensación den en el blanco?
Uno de los primeros pasos en el proceso de análisis de recursos humanos es establecer objetivos. Por ejemplo, puede priorizar el rendimiento y los comentarios de los clientes en un centro de llamadas. Los puntos de referencia para la remuneración de los empleados se seleccionarían en función de su eficacia en estas áreas. Otros factores vitales que las empresas deben considerar al determinar una compensación justa serían el nivel de educación, los años de experiencia y la asistencia.
Con la arquitectura de datos correcta implementada, puede recopilar la información necesaria para medir estos criterios. Luego puede introducir los datos en un repositorio consolidado y luego crear tableros para analizar las métricas requeridas. Con los conocimientos resultantes, puede diseñar una estructura de nómina personalizada según el rendimiento y las expectativas de cada individuo.
Garantice un procesamiento de nómina sin errores
Asegúrese de realizar correctamente esos cálculos clave
Entonces, ¿cómo se asegura de que la nómina esté configurada para lograr la máxima eficiencia de costos y un compromiso óptimo?
Muchos problemas pueden aumentar significativamente los costos operativos generales, que incluyen:
- Pagos / cheques duplicados al mismo empleado.
- Cheques mal calculados.
- Reclamaciones exageradas por horas extra u otras bonificaciones.
- Pagos hechos a empleados despedidos.
El seguimiento manual de estos errores o actividades posiblemente fraudulentas puede ser difícil, especialmente cuando no tiene una vista consolidada del procesamiento de nómina en toda su empresa. Sin embargo, puede monitorear las tendencias a lo largo de los períodos de pago para identificar áreas de preocupación con el análisis.
Por ejemplo, un departamento particular de su organización podría mostrar un gran aumento en los pagos durante un período determinado en comparación con la media. La correlación de estos datos con los salarios de los empleados en el departamento revelaría si las horas y la compensación se alinean. Del mismo modo, si una de sus funciones realiza varias nóminas con regularidad, esto podría indicar políticas inconsistentes de compensación en el área.
Al identificar y resolver de manera proactiva estas inquietudes, puede reducir el desperdicio y garantizar una compensación adecuada en el momento oportuno.
Mejorar la planificación de la fuerza laboral
Fuente: Freepik
Debe asegurarse de que la distribución y la compensación de su gente sean iguales al valor en dólares que aportan a la organización.
Suponga que tiene dos productos que operan bajo su marca. Ambos reportan costos de producción y de nómina aproximadamente iguales, pero uno se está desempeñando mucho mejor en el mercado. Como resultado, debe investigar si el presupuesto para compensaciones y beneficios se está asignando de manera óptima.
La analítica avanzada también podría generar tendencias interesantes que expliquen la razón detrás de los diferentes niveles de rendimiento. Por ejemplo, varios empleados clave en el área de productos de bajo rendimiento podrían estar cerca de la edad de jubilación, o el personal puede estar compuesto en su mayoría por nuevos empleados.
Con una visibilidad completa de los costos y los ingresos de cada área, puede identificar si está mejor servido para redistribuir al personal al producto más efectivo o si necesita reexaminar la contratación general dentro de departamentos específicos.
Como resultado de estos movimientos, puede reforzar a los empleados desconectados que carecen de la estructura necesaria para mostrar sus mejores talentos. También puede diseñar planes de pago basados en incentivos que recompensen a las personas de alto rendimiento.
Cómo aprovechar el análisis de nómina de un almacén de datos de recursos humanos
Un almacén de datos de recursos humanos puede desbloquear la promesa de análisis de nómina
El mayor obstáculo para el análisis efectivo de la nómina es que los datos críticos a menudo se almacenan en silos en diferentes fuentes. Esto suele suceder a medida que las organizaciones crecen en tamaño. Por ejemplo, cierta información puede residir en un sistema HRIS, mientras que otros datos relevantes solo están disponibles para finanzas, marketing, producción o ventas. Además, la mayoría de estas fuentes son transaccionales, por lo que, si bien pueden ser útiles para generar informes a nivel operativo, obtener información consolidada de ellas requiere un esfuerzo manual considerable.
Primero, la inteligencia oculta debe extraerse de cada fuente. Luego debe limpiarse y agregarse antes de la consolidación. Como resultado, los datos que se pueden consultar a menudo están desactualizados cuando terminan en cualquier sistema de informes centralizado.
Hay varias formas de solucionar este problema.
Solución interna
Primero, podrías construir una arquitectura personalizada para integrar datos de varias fuentes e introducirlos en su sistema de análisis. Pero esto requeriría un aporte considerable de expertos en almacenamiento de datos, especialistas en ETL y analistas de datos. También sería un desafío iterar esta solución personalizada a medida que los sistemas y fuentes de datos de nómina de su organización continúen expandiéndose.
Software específico para nóminas
Otra posibilidad sería reemplazar su arquitectura en silos actual con un sistema global de informes de nómina y aprovechar cualquier análisis proporcionado a través de la solución. Por supuesto, implementar con éxito este tipo de iniciativa podría llevar años con la inversión compasiva requerida. Al final del día, está sujeto al bloqueo del proveedor y aún tiene que descubrir cómo integrar fuentes que no sean HRIS en la arquitectura.
Cree el almacén de datos de recursos humanos con Astera Constructor DW
Finalmente, podría buscar construir un almacén de datos de recursos humanos que pueda encargarse de todos los requisitos para sus análisis de nómina. Astera Constructor DW proporciona una plataforma para pasar de la ideación a la implementación en solo unas semanas.
Una de las partes más importantes de la construcción de un proceso de análisis desde cero es diseñar modelos de datos. Cuando se trata de fuentes de datos dispares, cada fuente tiene sus propios requisitos y relaciones de informes específicos. Por lo tanto, es posible que deba diseñar varios esquemas (mercados de datos) para alimentar su almacén de datos. Con una herramienta de almacenamiento de datos de extremo a extremo, el proceso se acelera sustancialmente. Puede replicar esquemas de sus fuentes de datos de nómina elegidas en minutos, modificarlos para adaptarlos a su arquitectura e incluso iterarlos utilizando el mismo enfoque a medida que cambian sus requisitos.
Una buena herramienta DWA también debería permitir a los usuarios diseñar los esquemas más efectivos para satisfacer sus necesidades, ya sea un modelo dimensional tradicional o una arquitectura 3NF.
Otro beneficio clave de un proceso de análisis completamente funcional es el registro histórico eficiente. Herramientas como Astera DW Builder ofrece funcionalidades integradas alineadas con las mejores prácticas de almacenamiento de datos. Puede configurar su almacén de datos para rastrear datos históricos clave (roles de empleados, por ejemplo) con un trabajo mínimo por parte del usuario.
Encontrará la automatización extremadamente útil si hablamos de la tarea que requiere más tiempo en cualquier análisis. Con funciones de canalización de datos sin código, ADWB permite a los usuarios automatizar la extracción, transformación y carga de datos desde los orígenes hasta los destinos en su almacén de recursos humanos.
Con el trabajo de campo hecho y todos sus datos clave consolidados en un almacén de datos de RR.HH., en realidad es solo una cuestión de introducir esos datos en la herramienta de BI de su elección y luego crear cuadros de mando dinámicos que reflejen con precisión cada área de su proceso de nómina.
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