No entanto, mesmo com uma grande quantidade de informações fornecidas por essas ferramentas, poucas empresas se dispõem a operacionalizar e organizar os dados e fazer com que as métricas sejam utilizadas nas decisões do dia dia de forma rápida e eficiente.
Em 2017, contratamos 246 pessoas em apenas 8 meses, o que representa um aumento de 61% em relação ao ano de 2016, em que houve a contratação 228 pessoas no ano.
Como parte da cultura da empresa, a importância das métricas já estava muito clara para todo mundo — um dos valores da RD é ser data-driven, ou seja, orientado a dados para a tomada de decisões.
No entanto, as rápidas mudanças dos processos prejudicaram a qualidade e a confiabilidade dos dados, resultando em um gasto excessivo de tempo para a resolução de análises simples e até mesmo inviabilizando aquelas consideradas mais complexas
Esse post descreve como foi o processo de implementar Business Intelligence no time de Talent Management da Resultados Digitais e os resultados que já foram conquistados nos primeiros meses.
Antes de começarmos a medir de forma desorganizada, era necessário entender todo o processo de recrutamento: como são as interações com o software de contratação, como e onde os dados são armazenados, quais são os gargalos e quais as perguntas que os dados podem ajudar a responder. Para isso, houve uma troca constante de conhecimentos com todos os stakeholders (recrutadores, gestores e analistas de pessoas).
Após o entendimento geral, foi definido que o primeiro projeto para a implementação de Business Intelligence no time de talentos seria a criação de um painel de métricas com objetivo de tornar a tomada de decisão mais precisa, baseada em dados.
Além disso, com o auxílio do software de BI, se torna mais fácil analisar o desempenho do time de recrutamento e também analisar gargalos, definir os key performance indicators (KPIs) e os objective and key results (OKRs).
O primeiro passo para a construção do dashboard foi entender com mais detalhes as reais dores da área e as principais oportunidades que poderiam ser geradas, tanto no curto quanto no longo prazo.
Quais análises e informações seriam necessárias para que uma decisão fosse realizada de modo confortável?
Com essa etapa realizada, é possível ter clareza sobre a situação da área em relação ao processo de análise, como os dados vão auxiliar a resolver os problemas expostos e até mesmo se será necessário alterar algum processo existente.
Dessa forma, a próxima etapa é entender as respostas geradas pelo questionário e transformá-las em visualizações gráficas, conhecidas também como prototipagem.
A prototipagem é um meio rápido e fácil onde você poderá iterar com os usuários mostrando o primeiro rascunho do que seria o dashboard. Ela pode ser feita tanto em um papel quanto em slides.
Como guia para essa etapa, sugerimos que você utilize esse fluxograma para entender qual é a melhor forma de visualização para cada tipo de dado que você queira mostrar.
Não espere que o primeiro protótipo seja exatamente igual à versão final do dashboard. Como veremos abaixo, é normal fazermos alterações, já que muitas vezes os usuários não têm muita clareza do que precisam até usarem no dia a dia.
Por isso, não deve ser gasto tempo demais nessa etapa, pois o objetivo dela é enxergar quais dados serão necessários para suprir os gráficos e quais são as fontes (ATS, Excel, Google Sheets, banco de dados). Essa etapa já serve para preparar e verificar se será possível obter todos os dados para o desenvolvimento do dashboard.
Se for verificada a possibilidade de obter os dados, essa etapa é finalizada com a validação do gestor da área sobre o protótipo e a realização de ajustes finais, caso tenha faltado algo. Se não for possível obter algum dado, mudanças de processo deverão ser feitas e algumas visualizações podem deixar de serem priorizadas na primeira entrega do projeto.
Sabemos agora tudo o que precisamos fazer e só falta uma coisa: fazer. É recomendado que seja utilizada uma ferramenta de BI conceituada no mercado, pois ajuda com integrações, visualizações, usabilidade etc.
Atualmente as principais ferramentas de BI são Microsoft Power BI, Qlikview, Pentaho e Tableau. Todas elas possuem versão gratuita e, hoje, o Power BI tem períodos de teste da versão paga de 1 ano.
No caso da Resultados Digitais, foi utilizado o Power BI pelo preço atrativo e pelas melhorias mensais da ferramenta, ganhando destaque no quadrante mágico da Gartner — relatório contendo uma representação gráfica segmentando os softwares de BI em quatro principais quadrantes: líderes, desafiadores, visionários e concorrentes de nicho.
Não serão abordadas questões técnicas nesse post (se tiver alguma dúvida no futuro, pode nos contactar pelos emails [email protected] ou [email protected]), mas assim que tiver escolhido alguma ferramenta e tiver importado os dados para o software, começa uma das partes mais longas do projeto:
São inúmeros os casos que podem aparecer nessa etapa e não será possível abordar todos, mas vamos exemplificar um erro de processo que prejudicaram os nossos dados.
No Lever, nossa ferramenta de Applicant tracking system (ATS), temos um campo chamado “Company” que fica logo abaixo do nome do candidato. No entanto, o campo é editável e não há nenhuma indicação sobre qual informação deveria estar lá. Rapidamente, ele se tornou um ótimo bloco de notas dos recrutadores, e quando os dados foram importados, não conseguimos entender por que o campo Company não continha o nome das empresas.
Esse é só um exemplo real da Resultados Digitais, mas existem muitos campos importantes que as pessoas que não estão na operação do dia dia não conseguem entender de forma rápida. Para isso é fundamental o auxílio e interação constante entre o analista de BI e os futuros usuários.
Outro erro de processo comum que você deve se atentar é quando o avanço na etapa do processo seletivo do candidato não é marcado corretamente no software. Esse erro pode afetar todas as métricas de eficiência e velocidade do processo de recrutamento.
Uma frase comum que destaca a importância da qualidade dos dados e a importância de interpretá-los corretamente é: garbage in, garbage out.
Se você não limpar seus dados e não puder confiar neles, não importa o que você faça, os seus resultados não serão bons.