ANALISI WHAT IF SUI DATI DELLA FORMAZIONE DEL PERSONALE
SISTEMA DI ANALISI E SIMULAZIONE SUI DATI DELLA FORMAZIONE DEL PERSONALE PER LA STIMA DEI RISULTATI FUTURI
PROGETTO DI BUSINESS INTELLIGENCE HR su Base Dati H1 Hrms
Attraverso l'analisi dei dati storici della formazione del personale è possibile sviluppare sistemi predittivi, e più precisamente sistemi di analisi "What if" , in grado di stimare risultati futuri (variabili dipendenti) a seguito delle ipotesi fatte su un gruppo di variabili di ingresso indipendenti - Vedi Modulo Business Intelligence Hr di H1 Hrms
La Direzione Hr e più precisamente chi si occupa di progettare e gestire le attività formative del personale, in tutte le sue forme possibili, necessita di specifiche analisi per misurare la redditività, i benefici generali e soprattutto i benefici futuri, in termini di ritorno sugli investimenti e miglioramenti a 360 gradi del personale, dei processi, delle vendite e dell’ambiente in generale.
La costruzione di questi sistemi presuppone la definizione di un modello matematico di previsione che viene realizzato a partire dalle serie storiche disponibili, nel nostro specifico caso all’interno della sezione formazione di H1 Hrms - Modulo Gestione Formazione.
Questo modello è ricavato da un procedimento di analisi statistica multivariata. Il risultato di questo procedimento è spesso un modello non lineare ossia un modello nel quale il risultato della variabile in uscita cambia in modo non proporzionale alla variazione delle variabili in ingresso. Ad esempio, la produttività di una organizzazione può dipendere dalla formazione fatta e dai premi concordati.
La difficoltà di prevedere i risultati futuri è infatti dovuta proprio al fatto che nei sistemi complessi, talvolta, una variazione di un parametro in ingresso può comportare una variazione sproporzionata dei risultati.
Il lavoro di costruzione dei modelli di analisi "What-if" si può dividere in 3 fasi:
- RACCOLTA DATI STORICI
- ANALISI STATISTICA MULTIVARIATA
- SVILUPPO DEI FOGLI DI CALCOLO "What IF"
Questo lavoro consiste nella valutazione (di solito mediante focus group o l'intervista ad un panel di esperti) delle variabili da analizzare e della conseguente raccolta delle serie storiche disponibili, nel nostro caso in H1 Hrms sezione Formazione del personale.
Per mezzo di software di analisi statistica (MINITAB, SPSS, ecc.) vengono analizzate le serie storiche al fine di individuare il modello matematico che rappresenta al meglio i risultati. La ricerca del modello matematico consiste nel determinare le variabili che, da un punto di vista probabilistico, hanno la maggiore influenza sulle variabili dipendenti. Oltre ad individuare le variabili con valore di probabilità più alto bisogna anche determinare la formula che meglio spiega le variazioni rilevate nelle serie storiche.
Una volta determinata la relazione, è possibile costruire il modello di analisi che, grazie ad una serie di parametri, permette di prevedere i risultati futuri a fronte di una serie di modifiche operate sulle variabili in ingresso.
Il procedimento descritto è sicuramente il metodo più attendibile per ottenere risultati ma purtroppo è anche il metodo più complicato. Per le aziende interessate ad un primo approccio alla materia è possibile applicare modelli molto più semplici, meno performanti ma con costi e risorse necessarie ridotte.
E' possibile anche effettuare un lavoro più semplice.
Il progetto semplificato può essere visto come un modello di analisi preliminare, che mira a valutare se sussistono le condizioni per procedere, in seguito, al lavoro completo.
Il lavoro di analisi consiste nel costruire grafici di andamento delle variabili di interesse in relazione al cambiamento dei dati storici di ingresso.
In pratica, dopo aver svolto la fase 1 del progetto – RACCOLTA DATI STORICI, si andranno a realizzare una serie di grafici di analisi che mettano in evidenza le relazioni tra le variabili di ingresso e di uscita, mettendo in evidenza le linee di tendenza.
Laddove si identifichi un legame particolarmente forte sarà possibile procedere con l'analisi statistica multivariata (evoluzione successiva del progetto), sicuramente in grado di dare buoni risultati con risorse impiegate minori.
Di seguito elenchiamo quelle che potrebbero essere le variabili da misurare (variabili dipendenti di uscita)
- Esito della valutazione del dipendente;
- RAL (progressione di carriera economica);
- Qualifica (progressione di carriera organizzativa);
- Premi (erogazione dei premi storici);
- Ore complessive di formazione;
- Tipo di formazione svolta;
- Mix di formazione;
- Valore obiettivo dei premi di produttività;
- Dati organizzativi di partenza.
Di seguito le variabili di ingresso (variabili indipendenti)
Questo lavoro di analisi potrà mettere in evidenza ulteriori variabili o condizioni di dipendenza importanti, al momento non considerate (ad es. il clima aziendale).
UN SEMPLICE RISULTATI IMMEDIATO DI ESEMPIO
Semplificando ulteriormente il risultato atteso si potranno, per esempio, misurare la variazione di tipologia di vendite e l’aumento della quantità di vendite su determinati prodotti in base alla formazione svolta relativa.
Vedi esempio di Progetto per il settore Bancario - Valutazione del ROI della formazione ed analisi predittiva sul personale
