Preguntas frecuentes: People Analytics

Storyteller es un motor analítico automatizado que:

Busca en millones de combinaciones de datos.
Establece conexiones entre las combinaciones de datos.
Muestra los resultados más significativos en forma de insights de enfoque.

El análisis aumentado es un enfoque que utiliza técnicas estadísticas y análisis avanzados para automatizar los resultados de los datos que no son fácilmente alcanzables mediante el trabajo analítico manual. Storyteller pone en práctica los principios de la analítica aumentada.

Los insights de enfoque muestran el rendimiento actual de una métrica en comparación con un momento histórico, o el rendimiento de una métrica en un área de la organización en comparación con otra área de la organización o la empresa. Cada insight prioritario utiliza una métrica de People Analytics que calcula el motor Storyteller.

Narrador:

Agrupa los datos de entrada en distintas vistas agregando métricas para cada dimensión y distintas combinaciones de dimensiones.
Filtra las vistas que no tienen datos o que son estadísticamente insignificantes.
Establece conexiones entre las vistas para crear una red que define las relaciones entre las vistas. Esta red de relaciones proporciona contexto al evaluar una vista en comparación con otra. Ejemplo: la vista de
Location = Chicago
tiene las siguientes relaciones:
El elemento principal de
Location = Chicago; Cost Center = Sales
.
El elemento secundario de toda la organización.
El hermano de
Location = New York
.
Un proxy para
Cost Center = Sales
porque todo el departamento de Ventas está en Chicago y el 90 % del personal de Chicago son vendedores.
Analiza las vistas de la red de relaciones para determinar su importancia.
Devuelve las visualizaciones más significativas en forma de insights destacados.

Storyteller analiza y evalúa la importancia estadística de cada vista de los datos. Agrupa las vistas en función de varios factores, entre los que se incluyen:

Elementos comunes de los datos subyacentes.
Relación jerárquica
Similitud de problema

A continuación, clasifica cada vista en función del mayor impacto en la pregunta empresarial relacionada y muestra las vistas más significativas como insights de enfoque.

People Analytics utiliza los datos del campo de destino Organización asignada para determinar a qué organización está asignado actualmente el trabajador para capturar automáticamente la jerarquía más reciente ("tal cual"). Ignora los insights de enfoque que resultan de la reasignación de trabajadores a diferentes organizaciones, presentando solo insights de enfoque significativos en la aplicación.

Cada insight prioritario es el resultado de una de las siguientes opciones:

Análisis de tendencias: Storyteller compara el desempeño de la métrica del mes actual en una dimensión o combinación de dimensiones con el desempeño histórico.
Análisis de brechas: Storyteller compara el desempeño de la métrica del mes actual para una dimensión o combinación de dimensiones con otra área de la organización o la empresa. Ejemplo: si la dimensión es Organización de supervisión, el desempeño se compara con Empresa o Nivel 1.

Para normalizar el desempeño de las métricas de cualquier organización o región y hacerlas comparables, Storyteller pondera el desempeño por la población de empleados subyacente. Esto ayuda a reducir el efecto descomunal de los grandes cambios porcentuales en una población pequeña.

Todos los insights de enfoque se vuelven a calcular cada vez que se ejecuta Storyteller. Después de cada actualización de instantánea, se muestra un nuevo conjunto de insights prioritarios en el tablero de control en función de los datos actuales. En todos estos casos, lo que impulsa la visualización de insights prioritarios es una clasificación estadística del desempeño superior o inferior al detectado. En algunos casos, los cambios en la configuración o en los algoritmos subyacentes también pueden afectar a los insights de enfoque que se muestran.

El algoritmo de puntuación tiene en cuenta los siguientes factores:

La significación estadística de cada insight de enfoque. ¿Es lo suficientemente importante el cambio detectado de la tendencia o la desviación del promedio de población?
Valor de un insight de enfoque. ¿Cuál es el efecto calculado en la pregunta empresarial?
Relación con el otro insight prioritario. ¿Esta noción estratégica es un impulsor de otra noción estratégica, el efecto de otra noción estratégica o forma parte de otra noción estratégica similar?

Workday selecciona la lista de dimensiones para el análisis en función de la pregunta empresarial para garantizar que Storyteller proporcione los segmentos analíticos más relevantes. Dentro de esas dimensiones, Storyteller muestra hasta 5 impulsores principales que aumentan o disminuyen significativamente el desempeño de la métrica en un insight de enfoque.

La cardinalidad define el tamaño de la población en la dimensión, lo que afecta directamente a los insights de enfoque que se muestran, así como a la calidad y la accionabilidad del insight de enfoque. Las poblaciones más pequeñas no proporcionan insights interesantes y significativos, lo que puede dar lugar a iteraciones innecesarias del proceso de asignación. Una cardinalidad alta puede dar lugar a un tiempo de cálculo prolongado de los insights de enfoque.

Puede hacer clic en el icono de información situado junto a cada pregunta empresarial o métrica para consultar más información, como la siguiente:

Por qué es importante una pregunta empresarial
La métrica que impulsa la pregunta empresarial.
El cálculo en el que se basa una métrica.

Sí. Un porcentaje es un número o una relación expresado como una fracción de 100, mientras que un punto porcentual es una diferencia numérica entre

porcentajes

. Por ejemplo, un incremento del 40 % al 50 % es un

incremento de 10 puntos porcentuales

y un

incremento del 25 %

, porque el valor real expresado por el porcentaje aumenta en una cuarta parte (10 es el 25 % de 40).