El estudio detallado de las motivaciones que llevan a un empleado a abandonar una compañía, supone alcanzar una posición ventajosa para aquellos departamentos de gestión de talento que buscan captar/retener los mejores profesionales para sus organizaciones.
Determinar las tasas de rotación, identificar los patrones de comportamiento y segmentar las plantillas por criterios objetivos que permitan potenciar la eficiencia productiva, supone un reto que las prácticas analíticas ya permiten abordar con elevadas tasas de acierto.
Necesidades
- Visualizar las tasas de rotación de empleados.
- Identificar aquellos empleados que tienen mayor probabilidad de que abandonen la empresa.
- Analizar las localizaciones con sus niveles de rotación.
- Navegar por la información para la realización de los análisis.
Datos de partida
- El trabajo realizado partió 50.000 registros de datos históricos de 10 años, los cuales, recogían la información de los empleados activos y de aquellos que habían dejado la empresa.
- Los campos analizados fueron:
Edad del empleado
Género
Antigüedad
Ciudad
Unidad del empleado
Razón de la salida
Puesto del empleado …
Trabajo realizado
- Para la realización del proyecto se ha utilizado método cíclico basado en CRISP-DM que ha permitido avanzar en la extracción de valor de los datos, usando herramientas “agile” tipo kanban para la asignación y seguimiento de las tareas.
Entender el negocio
- Comprender cual es el proceso de recolección de datos.
- Entender el contenido de los datos.
- Valorar la calidad de los datos. Observar el contexto de operación.
Limpiar y normalizar.
- Comprender cual es el proceso de recolección de datos.
- Entender el contenido de los datos.
- Valorar la calidad de los datos.
- Observar el contexto de operación.
- Enriquecimiento de datos.
- Búsqueda de factores externos y adquisición de datos para la visualización geo-posicionada.
Modelización y construcción de DataWarehouse
- Elaboración del modelo relacional.
- Definición de tablas de hechos y dimensiones.
- Construcción de relaciones y atributos.
Construcción del cuadro de mando
- Definición de indicadores.
- Definición de sistemas de alerta.
- Definición de gráficos de presentación.
- Estructuración pantallas de visualización.
- Definición del flujo de análisis.
Predicción
- Identificación de predictores.
- Análisis multi-variante.
- Visualización.
Tecnología
- La tecnología empleada para el proyecto es la siguiente:
Resultados
Visualización geo-posicionada de la situación de los empleados.
Evolución de los entradas/salidas de empleados.
Análisis de la situación de una localización/tienda específica.
Aprendemos del pasado observando como se relacionan los datos.
Analizamos los datos, obtenemos datos de valor y ofrecemos respuestas a las preguntas de negocio.
Ofrecemos soluciones tecnológicas que apoyan la transformación de nuestros clientes.
