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Obiettivi Formativi
Il corso "HR Analytics and Digital Transformation" esplora l'integrazione dell'analisi dei dati HR con le strategie di trasformazione digitale per migliorare le prestazioni organizzative. Nel corso di sei settimane, gli studenti apprenderanno i concetti chiave di HR Analytics, la raccolta e la gestione dei dati, e le tecniche avanzate di analisi. Il corso copre anche strumenti digitali per l'acquisizione di talenti, la pianificazione della forza lavoro e l'ottimizzazione dei processi HR. Sarà posta enfasi sulla misurazione dell'impatto delle iniziative HR e sulla comunicazione efficace delle risultati analitici.
OBIETTIVI FORMATIVI:
Il corso ha lo scopo di introdurre il tema del HR analytics, intesi sia come variabile organizzativa, che orienta e condiziona i comportamenti delle persone, sia come componente del patrimonio di tecnologie a disposizione delle imprese. Allo studente saranno forniti modelli interpretativi per apprezzare questa doppia dimensione.
CONOSCENZA E CAPACITÀ DI COMPRENSIONE:
Al termine del corso lo studente saprà cosa si intende per HR analytics, quali sono gli strumenti a disposizione e come vengono usati, in ottica descrittiva, predittiva e prescrittiva. Saprà inoltre come HR analytics si integra nella gestione delle risorse umane e quali sono le tendenze della trasformazione digitale. In un contesto in continua innovazione si richiede allo studente la comprensione delle tematiche trattate, più che la memorizzazione di strumenti e concetti, che rischierebbero di diventare rapidamente obsoleti. Di conseguenza, la profonda comprensione della tematica HR permetterà agli studenti di affrontare problemi complessi, pure in un contesto in continua trasformazione.
CAPACITÀ DI APPLICARE CONOSCENZA E COMPRENSIONE:
Attraverso le conoscenze e le capacità di comprensione acquisite lo studente deve essere in grado di sviluppare abilità e capacità necessarie a comprendere in che modo gli HR analytics si integrano nella gestione delle risorse umane e in che maniera ne possono arricchire, senza spersonalizzare, il compito. Al termine del corso, quindi, gli studenti sapranno pianificare, realizzare tramite uno strumento adeguato, e utilizzare in un contesto organizzativo, strumenti di analisi dei dati relativi alla gestione delle risorse umane, nei diversi ambiti in cui questi possono contribuire alla gestione HR.
AUTONOMIA DI GIUDIZIO:
Lo studente sarà in grado di riflettere criticamente sul ruolo dei sistemi di HR analytics, e di come tali strumenti non siano neutri, ma vadano valutati in un quadro più ampio di progettazione organizzativa. In particolare, al termine del corso, lo studente sarà in grado di capire come la progettazione del sistema di HR analytics sia di sostegno alla progettazione della gestione delle risorse umane. Lo studente saprà valutare criticamente diversi strumenti e il loro impatto sull’organizzazione
ABILITÀ COMUNICATIVE:
Lo studente, termine del corso, saprà affrontare il tema della HR analytics in forma scritta e orale, utilizzando un linguaggio tecnico appropriato agli interlocutori e al contesto di riferimento. Saprà inoltre dimostrare capacità di analisi di problemi anche complessi.
CAPACITÀ DI APPRENDIMENTO:
Lo studente raggiungerà autonomia di apprendimento sull’evoluzione del tema dell’HR analytics, anche con un metodo di studio e di ricerca adatto ad approfondire le conoscenze maturate.
Learning Objectives
This course, "HR Analytics and Digital Transformation," explores the integration of HR data analysis with digital transformation strategies to enhance organizational performance. Over six weeks, students will learn key concepts in HR Analytics, data collection and management, and advanced analysis techniques. The course also covers digital tools for talent acquisition, workforce planning, and optimizing HR processes. Emphasis will be placed on measuring the impact of HR initiatives and effectively communicating insights.
EDUCATIONAL OBJECTIVES:
The course aims to introduce the topic of HR analytics, understood both as an organizational variable that guides and influences people's behaviour and as a component of the technological assets available to companies. Students will be provided with interpretative models to appreciate this dual dimension.
KNOWLEDGE AND UNDERSTANDING:
By the end of the course, students will understand what is meant by HR Analytics, the tools available, and how they are used in a descriptive, predictive, and prescriptive perspective. They will also understand how HR Analytics integrates into human resource management and the trends in digital transformation. In a constantly innovating context, students are expected to understand the topics discussed, rather than memorize tools and concepts, which could quickly become obsolete. Consequently, a deep understanding of HR Analytics will enable students to tackle complex problems, even in a continuously changing environment.
ABILITY TO APPLY KNOWLEDGE AND UNDERSTANDING
Through the acquired knowledge and understanding, students should be able to develop the skills and abilities necessary to undesratnd how HR Analytics integrates into human resource management and how they can enrich the task without depersonalizing it. By the end of the course, students will be able to plan, implement using appropriate tools, and use data analysis tools related to human resource management in various areas where they can contribute to HR management.
AUTONOMY OF JUDGMENT:
Students will be able to critically reflect on the role of HR Analytics systems and understand that such tools are not neutral but should be evaluated within a broader framework of organizational design. In particular, by the end of the course, students will be able to understand how the design of the HR Analytics system supports the design of human resource management. They will critically evaluate different tools and their impact on the organization.
COMMUNICATION SKILLS:
By the end of the course, students will be able to address the topic of HR analytics in written and oral form, using technical language appropriate to the interlocutors and the reference context. They will also demonstrate the ability to analyze even complex problems.
LEARNING SKILLS:
Students will achieve autonomy in learning about the evolution of HR analytics, using a study and research method suitable for deepening the knowledge acquired.
Programma
Il corso sarà organizzato attorno a sei argomenti principali. A ciascuno degli argomenti sarà dedicata una delle settimane di lezione, in maniera progressiva.
Settimana 1: Introduzione a HR Analytics e Trasformazione Digitale Iniziamo definendo cosa si intende per HR Analytics, discutendo la sua importanza nelle organizzazioni moderne. Esploreremo come si integra con gli sforzi di trasformazione digitale, coprendo concetti chiave, terminologia e una panoramica degli strumenti e delle tecnologie pertinenti.
Settimana 2: Raccolta e Gestione dei Dati Nella seconda settimana, ci concentreremo sui tipi di dati HR e sulle fonti, distinguendo tra dati qualitativi, quantitativi, strutturati e non strutturati. Enfatizzeremo l'importanza della qualità, integrità ed etica dei dati. Inoltre, discuteremo come gli strumenti e le tecnologie digitali possono migliorare i processi di raccolta e gestione dei dati.
Settimana 3: Tecniche di Analisi dei Dati La terza settimana approfondisce l'analisi descrittiva, predittiva e prescrittiva. Gli studenti apprenderanno anche i più importanti strumenti e software di HR analytics. Esploreremo come la trasformazione digitale impatta l'analisi dei dati, introducendo analisi avanzate e applicazioni di machine learning in HR.
Settimana 4: Acquisizione e Gestione dei Talenti Esploreremo l'analisi del reclutamento, la gestione delle prestazioni e i fattori che influenzano il coinvolgimento e la fidelizzazione dei dipendenti. Esamineremo il ruolo della trasformazione digitale in questi ambiti, inclusi l'uso di strumenti di reclutamento basati sull'intelligenza artificiale, software di monitoraggio delle prestazioni e piattaforme di coinvolgimento digitale. Verrà trattata anche la pianificazione della successione con un focus sulle future esigenze di leadership digitale.
Settimana 5: Pianificazione e Ottimizzazione della Forza Lavoro Nella quinta settimana, analizzeremo la composizione della forza lavoro, le demografie e le tendenze del mercato del lavoro. Parleremo di pianificazione strategica della forza lavoro, allineamento delle strategie della forza lavoro con gli obiettivi organizzativi e assicurazione di livelli ottimali di forza lavoro attraverso la pianificazione delle capacità. Discuteremo anche come gli strumenti digitali possono ottimizzare la pianificazione della forza lavoro e migliorare i processi decisionali.
Settimana 6: Misurazione e Dimostrazione dell'Impatto L'ultima settimana si concentra sulla misurazione dell'impatto delle iniziative HR e degli sforzi di trasformazione digitale. Parleremo degli indicatori chiave di prestazione (KPI). Inoltre, ci concentreremo su come comunicare in maniera efficace i risultati delle analisi dei dati.
Program
The course will be organized around six main topics. Each topic will be covered in one of the weeks of the course, progressively.
Week 1: Introduction to HR Analytics and Digital Transformation
We begin by defining HR Analytics and digital transformation, discussing their significance in modern organizations. We'll explore how HR Analytics integrates with digital transformation efforts, covering key concepts, terminology, and an overview of relevant tools and technologies.
Week 2: Data Collection and Management
In week two, we focus on types of HR data and sources, differentiating between qualitative, quantitative, structured, and unstructured data. We'll emphasize the importance of data quality, integrity, and ethics. Additionally, we'll discuss how digital tools and technologies can enhance data collection and management processes.
Week 3: Data Analysis Techniques
Week three delves into descriptive, predictive, and prescriptive analytics. Students will also learn the most important tools and HR analytics software. We'll also explore how digital transformation impacts data analysis, introducing advanced analytics and machine learning applications in HR.
Week 4: Talent Acquisition and Management
We will explore recruitment analytics, performance management, and factors affecting employee engagement and retention. Digital transformation's role in these areas will be examined, including the use of AI-driven recruitment tools, performance tracking software, and digital engagement platforms. Succession planning with a focus on future digital leadership needs will also be covered.
Week 5: Workforce Planning and Optimization
In week five, we analyze workforce composition, demographics, and labor market trends. Topics include strategic workforce planning, aligning workforce strategies with organizational goals, and ensuring optimal workforce levels through capacity planning. We'll also discuss how digital tools can optimize workforce planning and enhance decision-making processes.
Week 6: Measuring and Demonstrating Impact
The final week centers on measuring the impact of HR initiatives and digital transformation efforts. We will talk about key performance indicators (KPIs). Also we will focus on how to communicate data insights.
Testi Adottati
Il materiale di riferimento sarà comunicato sulla piattaforma online
Books
The reference materials will be included directly in the online platform.
Bibliografia
Il materiale aggiuntivo sarà comunicato sulla piattaforma online
Bibliography
The additional materials will be included directly in the online platform.
Modalità di svolgimento
Il corso sarà erogato come un corso di apprendimento a distanza su una piattaforma online. Il corso includerà:
• Lezioni dal vivo e registrate
• Discussioni di casi e video
• Interventi di esperti del settore
• Interazioni dal vivo e asincrone sulla piattaforma del corso
• assignement per gli studenti
• Sessioni di domande e risposte
Teaching methods
The course will be delivered as a distance learning course on an online platform. The course will include:
• Live and recorded lectures
• Case discussions and videos
• Talks with industry experts
• Live and asynchronous interactions on the course platform
• Assignments for students
• Q&A sessions
The course will be structured over six weeks, each organized around a main theme. There will be a total of at least six hours of teaching through web conference lectures (Instructional Teaching), and at least six hours of interactive teaching (participation in discussions, collaborative activities, and case studies). These discussions will be organized both synchronously and through asynchronous forum discussions. In particular, the interactivity of online discussion forums allows for in-depth learning, replacing seminar activities with the advantage of being organized iteratively and interactively, achieving better depth than a frontal seminar with limited possibilities for interaction between the instructor and each student.
Through personalized interaction and the possibility of asynchronous forum interaction, each student can engage in the most inclusive manner, even considering situations where the digital medium can prevent potential exclusion phenomena.
The teaching materials will be made available online in three main ways, depending on the type of material:
• Materials necessary for self-learning will be made available online at the beginning of the course.
• Support materials for interactive and instructional teaching will be made available weekly.
• Materials for in-depth case discussions will be made available during the course, with specific timings for each task, always allowing ample participation time for each student. For example, in the case of group work with an online presentation, the material may be made available online on day X, the presentation will be required 4 days later, and after another 4 days, further interaction will be required where different groups will act as discussants for each other, and so on.
Regolamento Esame
L’esame è lo stesso per i frequentanti e per i non frequentanti ed è uno scritto che verte su domande di teoria, applicazioni delle stesse, soluzioni di brevi casi. In sede d'esame non è ammesso l'uso di alcun supporto cartaceo (appunti, schemi, libri) o elettronico. I materiali di studio saranno distribuiti a lezione
Il voto sarà comunicato mediante piattaforma di prenotazione degli esami (Delphi). Inoltre, la settimana successiva allo svolgimento dell'esame, prima della chiusura del verbale, sarà organizzato un ricevimento di restituzione degli esami.
Complessivamente, il voto d’'esame sarà assegnato in base ai seguenti criteri:
Non idoneo: importanti carenze e/o inaccuratezze nella conoscenza e comprensione degli argomenti; limitate capacità di analisi e sintesi, frequenti generalizzazioni e limitate capacità critiche e di giudizio, gli argomenti sono esposti in modo non coerente e con linguaggio inappropriato;
18-20: conoscenza e comprensione degli argomenti appena sufficiente con possibili generalizzazioni e imperfezioni; capacità di analisi sintesi e autonomia di giudizio sufficienti, gli argomenti sono esposti in modo frequentemente poco coerente e con un linguaggio poco appropriato/tecnico;
21-23: Conoscenza e comprensione degli argomenti routinaria; Capacità di analisi e sintesi corrette con argomentazione logica sufficientemente coerente e linguaggio appropriato/tecnico
24-26: Discreta conoscenza e comprensione degli argomenti; buone capacità di analisi e sintesi con argomentazioni espresse in modo rigoroso ma con un linguaggio non sempre appropriato/tecnico.
27-29: Conoscenza e comprensione degli argomenti completa; notevoli capacità di analisi e sintesi. Buona autonomia di giudizio. Argomenti esposti in modo rigoroso e con linguaggio appropriato/tecnico
30-30L: Ottimo livello di conoscenza e comprensione approfondita degli argomenti. Ottime capacità di analisi, di sintesi e di autonomia di giudizio. Argomentazioni espresse in modo originale e con linguaggio tecnico appropriato
Exam Rules
The exam is the same for attending and non-attending students. It consists of a written exam, which focuses on theory questions, their applications, and discussions of short cases. The use of any source (notes, diagrams, books) or electronic media is not allowed during the exam. Study materials will be distributed on the course's platform
The grade will be communicated through the exam booking platform (Delphi). Moreover, the week following the exam, before the finalization of the records, a review session will be organized.
Prof.ssa Lucia Leonelli
