La solución adoptada, a través de nuestra plataforma BeDataScience, ha consistido en:
1. Datalake específico
Se recogió, integró y normalizó información de encuestas de clima así como de indicadores de perfil, relación laboral y desempeño a nivel empleado, creándose un Datalake específico.
2. Identificación de los retos de negocio a abordar
Se identifican, de todos los elementos que se miden en las encuestas, cuáles realmente impactan en el Trust Index de los empleados, y cuánto mejora este índice si se mejoran los elementos clave. Además, se identifican cuáles son los impulsores de los empleados con alto Trust Index y alto desempeño, y cuál es el GAP con el resto. Por último, se identifica el impacto de los distintos estilos de liderazgo en el clima de la organización.
3. Modelización con IA
Partiendo de las encuestas realizadas, se generan indicadores a nivel empleado para cada componente, aplicándose los siguientes procesos de IA: Análisis de distribución y correlaciones, Análisis de componentes principales, Modelos de regresión y Relative Weight para cálculo de pesos.
4. Mapa de Impulsores
Los componentes del Trust Index se posicionan en una matriz que permite priorizar el orden en que trabajar cada uno de ellos para maximizar el impacto en el Trust Index.
5. Simulador de Impacto
Adicionalmente, generamos un aplicativo que permite modificar la valoración de los empleados en los distintos componente y simular el impacto que dicha variación tiene sobre el Trust Index. De esta forma la organización puede identificar el impacto que cualquier mejora realizada sobre los componentes clave tiene sobre el Trust Index.
