El análisis de datos está alterando el proceso de toma de decisiones en el panorama empresarial. Para 2025, el mercado global de inteligencia de negocios crecerá a $ 33,3 mil millones.
El gran volumen de datos puede ser alucinante cuando se trata de nómina, pero es crucial analizarlo y aprovecharlo. Después de todo, el análisis de los datos de nómina puede ayudar a las organizaciones a comprender los costos, optimizar los procesos existentes, identificar tendencias y tomar decisiones basadas en datos.
Las organizaciones pueden identificar ineficiencias, detectar fraudes y garantizar el cumplimiento de las leyes y regulaciones laborales mediante el análisis de datos de nómina. Permite a las organizaciones comprender mejor a su fuerza laboral y mejorar su desempeño financiero.
Pero, ¿cuáles son los diferentes tipos de datos de nómina?
Tipos de Datos de Nómina
Datos Cuantitativos: En la nómina, esto se refiere a cualquier cosa que se pueda cuantificar y medir, como los datos demográficos de un empleado, las horas de trabajo, las licencias, la compensación y los beneficios, los impuestos y la variación de datos de un ciclo de pago a otro.
Los datos cuantitativos ayudan a las organizaciones a comprender aspectos de su desempeño, planificación de la fuerza laboral, presupuestos, etc.
Datos Cualitativos: En la nómina, se refiere a cualquier dato descriptivo que no se pueda contar o medir, incluidas las encuestas subjetivas, las consultas subidas desde los empleados o los comentarios de los empleados.
Los datos cualitativos brindan perspectivas y aportes valiosos para comprender cómo se está desempeñando la organización o los aspectos de los empleados sobre qué tan satisfechos están en la organización, etc.
Con el crecimiento exponencial de los datos en las organizaciones actuales, los métodos tradicionales de procesamiento de datos se han vuelto inadecuados.
El análisis de big data brinda la capacidad de procesar grandes cantidades de datos estructurados y no estructurados, lo que genera información valiosa que puede guiar la toma de decisiones en varios dominios, incluida la nómina.
Análisis y utilización de datos
El análisis de datos es un proceso complejo que incluye la identificación de datos, la recopilación, la limpieza de datos sin procesar y el análisis y visualización de los datos para identificar patrones y tendencias para impulsar una toma de decisiones clara y concisa.
1. Toma de Decisiones: este es el primer paso para el análisis de datos. La organización debe identificar el área o decisión que se requiere tomar. Posteriormente, se iniciarán las siguientes etapas de identificación de datos.
2. Identificación de datos: Es esencial identificar los datos que se correlacionan con el objetivo y la meta final, que se pueden utilizar para procesos posteriores. Esto es como identificar las diversas entradas, como el tiempo, la ausencia, los impuestos, el cumplimiento, la compensación y los beneficios necesarios para procesar la nómina para comprender las tendencias del mercado.
3. Recopilación de datos: Una vez que se identifican los datos requeridos, la recopilación de datos es el siguiente paso. Los datos pueden estar disponibles dentro de la organización o compararse desde fuera de la organización. En el paso de recopilación de datos, la identificación de la fuente de datos es fundamental y se utilizará más en el proceso.
EHub de Neeyamo es una plataforma basada en la nube que optimiza el almacenamiento de datos y ayuda a optimizar el flujo de trabajo interno de las organizaciones. Cumplimiento de Neeyamo almacena los datos según el cumplimiento del país de fuentes externas, que se pueden utilizar para el análisis.
4. Limpieza de Datos: Los datos sin procesar a menudo incluyen información innecesaria y no concluyente, como datos irrelevantes, duplicados, formato inconsistente y disposición desorganizada. Para que los datos sean más utilizables, es fundamental limpiarlos y organizarlos. Este paso es una parte crucial del proceso de análisis de datos y normalmente ocupa la mayor parte del tiempo del analista.
5. Modelado de datos: El modelado de datos implica la creación de representaciones conceptuales de objetos de datos, conocidas como modelos de datos. Estos modelos pueden almacenar datos nuevos y actualizados, lo que permite la expansión continua del conjunto de datos y mejora la precisión del modelo.
6. Análisis de datos: El análisis de datos es el examen de los datos recopilados y refinados para determinar patrones y fluctuaciones para mejorar el rendimiento. Hay cuatro tipos de análisis de datos: diagnóstico, descriptivo, predictivo y prescriptivo. El método de análisis más adecuado para una empresa dependerá de dónde se encuentre en su proceso de desarrollo.
7. Visualización de datos: Alrededor del 90 % de la información procesada por el cerebro es visual, por lo que la presentación de datos a través de gráficos y tablas puede mejorar significativamente la comprensión y facilitar la comprensión del espectador.
Neeyamo ofrece Informes globales, que brinda informes contextuales que le permiten minimizar los cuellos de botella y tomar decisiones inteligentes con información procesable en tiempo real.
El análisis de datos proporciona respuestas, pero la utilización de datos permite la creación de estrategias e impulsa la acción.
Para volverse impulsadas por datos, las empresas deben usar los datos analizados de manera efectiva para mejorar la eficiencia operativa y aumentar la productividad.
La recopilación y verificación de datos es un aspecto crucial del procesamiento de nóminas y requiere un sistema efectivo con herramientas integradas para simplificar estas tareas.
Las soluciones automatizadas que recopilan información sobre el tiempo y las ausencias pueden almacenar y administrar los datos, lo que permite a las empresas optimizar sus flujos de trabajo y mejorar el procesamiento de la nómina.
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