Analytics & Reports: qual é a diferença?

Analytics & Reports: quais as diferenças entre eles?

Termos em inglês como Analytics & Reports podem parecer incompreensíveis à primeira vista. Mas não se assuste! Nesse caso, eles estão apenas descrevendo os tipos de solução usados pelas empresas: soluções analíticas (analytics) e soluções baseadas em relatórios (reports), cada qual com suas particulares.

Porém, são mais do que simples terminologias: eles também indicam uma mudança de comportamento no mercado. As empresas estão substituindo soluções puramente baseadas em relatórios para soluções mais analíticas.

É por isso que entender esses conceitos te ajuda a ficar por dentro dessa nova tendência. Sabendo diferenciá-los, você terá uma visão mais profunda da sua empresa e conseguirá pensar em melhores maneiras de resolver alguns dos maiores desafios contemporâneos.

Se você ainda não sabe muito bem do que trata, não entende direito o que são soluções analytics & reports ou como diferenciá-los, este post é para você. Confira:

  1. Analytics & Reports? Soluções analíticas e relatórios? Há diferença entre as duas coisas?
  2. Sai o operacional, entra o analítico
  3. Colunas estáticas vs. Definições dinâmicas (Oi? Que papo é esse?)
  4. É melhor estar junto do que separado!
  5. Mas, na prática, o que uma solução analytics faz? Preciso substituir minhas soluções de reports?
  6. No fim, o que o mercado está nos dizendo sobre analytics & reports?

1. Analytics & Reports? Soluções analíticas e relatórios? Há diferença entre as duas coisas?

Resumidamente, relatórios fornecem dados, análises fornecem insights!

Ou seja, os relatórios são resultados de um processo relativamente estático, projetado para executar determinadas ações, sem conexões mais sofisticadas. Já a solução analítica é o passo seguinte: pegar esses dados e tratá-los de maneira integrada e inteligente.

Essa integração permite um entendimento mais profundo das ações e dos comportamentos que levaram à existência desses dados. Ou seja, permite analisar o que há por trás dos dados e as relações entre eles.

E pronto, é isso!

Como assim, “é isso”? Então, essas são as grandes diferenças entre analytics & reports? Basicamente sim! Mas nós queremos que você compreenda, de fato, o que elas querem dizer.

Para isso, entraremos um pouco mais a fundo na questão técnica de como essas soluções funcionam. São conceitos complexos, mas não se preocupe! Nós te explicaremos de um jeito fácil e descomplicado.

2. Sai o operacional, entra o analítico

Diferenças entre Analytics & Reports

                                            Uma mudança no entendimento das soluções de Recursos Humanos.

Vimos no tópico anterior que:

  • Reports geram dados e informações
  • Analytics geram insights e esclarecimentos

Então você já deve ter entendido que soluções do tipo reports não são as mais sofisticadas, certo? Muito bem, veremos como isso funciona exatamente.

Tudo tem a ver com a fonte de onde saem os dados. A primeira diferença significativa está aí.

Sua empresa provavelmente usa algum HRMS (sigla em inglês para “Sistema de Gestão de Recursos Humanos”). Isto é, um sistema de RH. Esses sistemas são considerados transacionais ou operacionais, porque foram projetados para executar determinadas tarefas repetidamente e, então, criar registros dessas tarefas.

Fazem dessa forma visando ganhar eficiência e velocidade. Mas isso gera um contratempo: esses registros acabam sendo vinculados a um registro central, maior e mais pesado, que não é carregado livremente.

O acesso ocorre no registro central do funcionário e depois vai para dados específicos. Logo, se você quiser acessar outros dados, precisa recuperar o caminho de volta ao registro central para somente então carregar um novo registro.

Pareceu confuso? Vamos dar um exemplo para deixar mais claro.

Entendendo como o meu software trabalha

Suponha que o RH vai contratar um novo funcionário: o Luan. Para isso, o recrutador entra no software de gerenciamento, isto é, no sistema de RH, e insere as informações básicas desse funcionário (nome, idade, cargo, salário etc.). O sistema cria um registro para o novo funcionário, um registro central.

Depois de criado, esse registro pode ser acessado por outras áreas do sistema para executar novas ações. Por exemplo, processar a folha de pagamento ou os benefícios do funcionário.

Mas acontece o seguinte: o sistema não consegue criar um registro único que inclua todos os eventos ou ações do funcionário. Se criasse esse registro único, ficaria tão pesado que basicamente iria parar de funcionar!

Logo, você só consegue acessar partes desse registro (como a folha de pagamento citada acima). E depois o sistema volta para o registro central.

Ok, e aonde isso nos leva? Tem algum problema ser assim?

Problema não, mas essa estrutura inviabiliza a criação de relatórios que forneçam dados de diferentes locais do sistema. O sistema precisa ficar indo e voltando, indo e voltando, continuamente. E, por incrível que pareça, é exatamente por essa configuração que ele é rápido!

Em outras palavras: bom desempenho, pouquíssima integração!

É aí que entram as soluções analíticas. Elas conseguem um resultado mais interessante ao conectar esses registros soltos. São projetadas especialmente para juntar esses dados e, assim, facilitar a exploração.

Com esse tipo de solução é possível criar um registro único para cada evento que envolva um funcionário. E, assim, otimizar a recuperação. Uma bela solução!

3. Colunas estáticas vs. Definições dinâmicas (Oi? Que papo é esse?)

Tem muita coisa para falar sobre Analytics & Reports. É um assunto bastante rico em informações. Vamos mergulhar um pouquinho mais nesse universo fascinante e cada vez mais presente no dia a dia do RH.

Você sabe o que são colunas estáticas? (E não, não estamos falando daquelas famosas colunas gregas de palácios atenienses! Estamos falando de colunas de dados!)

Essas colunas fazem parte da estrutura dos relatórios. Basicamente, são onde os dados estão alocados. E por que são chamadas de “estáticas”? Ora, porque elas são fixas.

O sistema não consegue adicionar novas colunas. Uma vez definidos os parâmetros, as colunas são geradas e não se alteram mais. Para criar novas colunas, seria necessário criar novos registros.

Difícil de entender? Voltemos ao exemplo do Luan, o funcionário recém contratado.

Quando o RH vai inseri-lo no sistema, as colunas de informações já foram definidas. Ou seja, campos como “Nome”, “Salário” etc. já existem e só estão esperando para serem preenchidos com dados do Luan.

Assim que o RH os preenche, é gerado um registro com as seguintes informações:

  • Nome: Luan da Silva
  • Data de Início: 01/07/2020
  • Setor: Vendas
  • Salário: R$ 5.000,00

Depois de gerado, não é possível encaixar mais um coluna aí, por exemplo, “benefícios” (uma informação importante para o cargo, dado que ele vai trabalhar em vendas). Para isso, o sistema precisaria rodar um relatório diferente.

Já com o Analytics, o RH não apenas consegue mexer com essas colunas de informação como também entendê-las melhor!

A solução analítica pode mostrar padrões e tendências, sem que seja necessário o próprio RH colocar as mãos na massa! Não são mais colunas rígidas, estáticas. São definições dinâmicas! Passíveis de alteração.

A análise é dinâmica, e o usuário consegue se aprofundar nos dados. Em outras palavras: consegue insights!

4. É melhor estar junto do que separado!

Analytics & Reports, duas maneiras de encarar dados do RH

                     Atualmente, as organizações estão buscando soluções mais analíticas e integradas.

Imagine que você vá a um restaurante self-service. Atravessando a porta, você se depara com um grande salão central onde as pessoas estão almoçando. Ligados a esse salão há quatro salõezinhos menores, cada qual com uma placa indicativa.

Você entra no primeiro deles, em que está escrito “Comida”. Tenta se servir, mas percebe que não há pratos ali. Alguém te avisa que para pegar um prato tem que ir no salãozinho ao lado. Você volta para o salão central e, só depois, segue para o salãozinho escrito “Prato”.

Pega o prato e retorna ao salãozinho de comida, passando pelo central. Depois de se servir, segue ao penúltimo salãozinho, escrito “Talheres”. E depois, ao último, para pegar copo e refrigerante. Sempre passando ao salão central.

Cansativo, não? Não seria mais inteligente juntar tudo num único salão maior? Não facilitaria o processo?

Pois é basicamente dessa maneira fragmentada que um sistema de RH funciona. Ele segmenta os registros, separa os dados. E os relatórios não conseguem ser unificados.

Por exemplo, vamos supor que no recrutamento e seleção a sua empresa use uma solução melhor, como um ATS (Applicant Tracking System). Ainda assim os registros vêm de locais diferentes.

E para comparar os dados de contratação com os de um funcionário (por exemplo, o Luan), você precisa gerar relatórios separados. E em seguida manipular manualmente os dados para criar um único relatório.

É muita complicação!

Por isso mesmo as soluções do tipo analytics estão substituindo as do tipo reports. Para dar mais ferramentas ao RH. Oferecer um entendimento mais amplo da empresa e do quadro de contratação.

O ATS, por exemplo, ainda que seja uma solução interessante, não consegue acompanhar de maneira atualizada o que acontece com os candidatos após terem sido contratados. Os dados continuam no HRMS (ou em outro sistema do gênero).

Desse modo, as soluções analíticas trazem a possibilidade de acompanhar o ciclo de vida do funcionário. Identificar tendências importantes, sua produtividade, seu engajamento e muito mais!

5. Mas, na prática, o que uma solução analytics faz? Preciso substituir minhas soluções de reports?

Ok, você já deve ter entendido o caráter dinâmico do analytics, não é? E também por que ele é uma solução mais robusta do que os reports.

Mas como todo esse dinamismo funciona? É o que vamos explicar agora!

No fim das contas, o que as soluções analíticas fazem é pegar os dados que são gerados nos sistemas estáticos e aumentar o valor dessas informações. Com que finalidade? Para que você possa ter uma previsão do que vai acontecer no futuro!

Ou seja, os relatórios mostram a condição presente. A solução analítica pega essas dados e projeta uma condição futura. Assim, você consegue planejar melhor os próximos passos da sua empresa e traçar as melhores estratégias.

E como funciona esse processo em termos de lógica de programação?

Bom, a solução analítica ocorre em 3 etapas:

  1. Transformação dos valores existentes
  2. Derivação para novos valores
  3. Projeção de valores futuros

Talvez pareça um pouco abstrato demais. No entanto, é bem simples de entender. Na verdade, tendo chegado até aqui, esta é a parte mais simples de todas! Vamos ver:

Transformar

Os dados saem do sistema transacional e vão para a solução analítica. São transformados em novos valores, no intuito de acrescentar informações ou corrigir erros.

Derivar

Depois disso, o sistema pode usar esses dados para fazer algumas combinações interessantes. Por exemplo, se deseja criar um grupo de seletos funcionários que têm as melhores pontuações de performance e já estão há, pelo menos, 3 anos na empresa. Esse grupo pode ser consultado em tempo real. Os dados estarão sempre atualizados.

Prever

Por fim, os mecanismos de consulta analítica podem fazer previsões com base em padrões do passado. Por exemplo, listar os funcionários com maior propensão a deixar a empresa ou serem promovidos.

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6. No fim, o que o mercado está nos dizendo sobre Analytics & Reports?

Relatórios ainda são um recurso interessante para a sua empresa organizar dados de colaboradores. Porém, usado isoladamente, esse mecanismo tem se mostrado cada vez mais insuficiente para as demandas do mundo atual.

São muitas informações, muitos dados, muitas mudanças! Tudo isso requer agilidade e integração! Respostas rápidas que estejam à altura dos novos desafios.

Então, um conselho: chegou a hora de pensar numa solução um pouco mais analítica que consiga fazer o trabalho pesado de coletar os dados, compará-los e gerar insights relevantes para o RH.

Nós da Mindsight acreditamos que quanto mais automatizadas forem as empresas, mais alinhadas estarão com as demandas atuais. Uma maior integração dos dados abre caminho para um desenvolvimento mais sólido.

Por isso, estamos trabalhando na criação soluções de Analytics cada vez mais inteligentes e robustas! Já temos instalados no mercado produtos baseados em Inteligência Artificial e alinhados aos mais avançados estudos científicos.

Não deixe de conferir!

Gostou deste post? O assunto é meio complicado, não é? Caso você ainda tenha alguma dúvida sobre o tema ou sobre qualquer uma das nossas soluções, entre em contato conosco. Estamos à disposição para ajudar naquilo que precisar!

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