Analista de Datos de Recursos Humanos
Dominio de datos de personas, transformación de métricas de talento en decisiones estratégicas de fuerza laboral
Tendencia en la mayoría de los países. Los valores de su país están en la pestaña Salarios, formación, mercado laboral.
Acerca de la profesión
El analista de datos de recursos humanos extrae, transforma y visualiza información de capital humano para orientar decisiones de negocio.
Trabaja con sistemas HRIS como SAP SuccessFactors, Workday o Oracle HCM, herramientas de BI como Power BI y Tableau, y lenguajes como SQL y Python. Interactúa con directores de RRHH, business partners, responsables de compensación y equipos de finanzas para traducir volúmenes de datos en indicadores accionables sobre rotación, desempeño, diversidad y planificación de plantilla.
Habilidades
Competencias técnicas
- Dominio de SQL avanzado para gestionar datos complejos
- Manejo de Python o R para análisis estadístico
- Habilidad en Power BI y Tableau para modelado DAX
- Experiencia con HRIS: SAP SuccessFactors, Workday, Oracle HCM
- Competencia en Excel avanzado y Power Query
- Conocimiento en estadística aplicada: regresión, clustering, correlación
- Familiaridad con ETL y preparación de datos (dbt, Talend o similar)
- Entendimiento de legislación laboral y normativa de protección de datos
Habilidades blandas
- Rigor analítico ante ambigüedad en los datos
- Comunicación clara de resultados a audiencias no técnicas
- Proactividad en la identificación de patrones sin esperar solicitudes
- Confidencialidad y discreción en el manejo de datos sensibles
- Capacidad de gestionar múltiples solicitudes con priorización efectiva
Misiones
- Extraer y consolidar datos de múltiples fuentes HRIS mediante SQL para construir bases analíticas fiables
- Diseñar dashboards interactivos en Power BI o Tableau con KPIs de rotación, absentismo y tiempo de cobertura de vacantes
- Calcular y monitorizar el índice de rotación mensual, desglosado por unidad de negocio, función y banda salarial
- Realizar análisis predictivos de fuga de talento con modelos de regresión logística en Python o R
- Auditar la calidad de datos en el HRIS detectando duplicados, valores nulos e inconsistencias antes de cada ciclo de reporting
- Producir informes de equidad salarial y brechas de género conforme a marcos regulatorios locales
- Automatizar la carga y transformación de datos con scripts Python reduciendo el tiempo de procesamiento en un 40 %
- Colaborar con HR Business Partners para traducir preguntas de negocio en hipótesis analíticas medibles
- Elaborar modelos de workforce planning proyectando necesidades de contratación a 12 y 24 meses
- Presentar hallazgos ante el Comité de Dirección con storytelling visual y recomendaciones cuantificadas
Entornos de trabajo
- Grandes empresas con plantillas superiores a 500 empleados
- Consultoras de RRHH y people analytics
- Empresas tecnológicas con cultura data-driven
- Grupos multinacionales con reporting centralizado
- Startups de HRtech en crecimiento
- Sector financiero, retail o farmacéutico con alto volumen de datos de personas
Posibles evoluciones
- Evolucionar hacia People Analytics Manager para liderar equipos
- Convertirse en un HR Data Scientist con enfoque en innovación
- Ascender a Chief People Officer con perfil analítico
- Desarrollarse como Consultor de People Strategy
- Dirigir como Director de Compensación y Beneficios
Perfil buscado
Preguntas frecuentes
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