Blog de la remuneración variable

Data Management: una palanca estratégica para la remuneración variable

Escrito por Enrico Sanzo | 11 de diciembre 2024

La remuneración variable es uno de los pilares fundamentales para motivar a los empleados de conformidad con la estrategia de la empresa a corto y medio plazo. En el corazón de este sistema, la gestión de datos es a la vez un reto complejo y una gran oportunidad. Desde el diseño de los criterios de performance hasta la comunicación con los equipos, la calidad y disponibilidad de los datos influye directamente en el impacto de estos esquemas. Este artículo examina los principales retos y soluciones que plantea el data management aplicado a la remuneración variable.

Gestión de datos: una cuestión crucial desde la fase de diseño

Definición de los criterios de performance: pertinencia y equidad

El diseño de un sistema de remuneración variable comienza con la elección de los criterios de performance, una etapa decisiva. Estos criterios deben estar alineados con la estrategia de la empresa, al tiempo que deben ser medibles, justos y claramente defendibles ante los equipos con el fin de fomentar una motivación fuerte y duradera. He aquí algunas de las cuestiones clave a tener en cuenta:

  • ¿Ofrecen dichos criterios a todos los empleados las mismas oportunidades de alcanzar y superar los objetivos que se les han fijado?
  • ¿Se dispone de los datos necesarios a nivel individual o solo a nivel agregado (comunidad autónoma, provincia)?
  • ¿Cómo integrar de forma pertinente la estacionalidad y la volatilidad de los criterios en el proceso de evaluación de la performance?

Las respuestas a estas preguntas se basan en gran medida en la calidad y fiabilidad de los datos disponibles, una cuestión clave para cualquier empresa que desee implantar un esquema motivador y eficaz.

Definición de los criterios de performance: pertinencia y equidad

La gestión del cálculo de los incentivos depende de la regularidad y la fiabilidad de los datos, que a menudo proceden de sistemas de información heterogéneos. Esta diversidad de fuentes puede dificultar el establecimiento de procesos robustos y estandarizados, esenciales para garantizar la fiabilidad de los cálculos y su realización en los plazos requeridos. La integración de herramientas automatizadas de control de calidad es, por lo tanto, esencial para garantizar la fiabilidad y la armonización de estos flujos de datos, y para lograr el «cero defectos» requerido en cualquier cálculo de remuneración.

Comunicación transparente con los equipos

Disponer de datos accesibles y precisos es fundamental para asegurar el compromiso de los empleados con un esquema de remuneración variable, ya que con ello se garantiza la posibilidad de una comunicación fluida y continuada. Se trata de una condición esencial para generar confianza y reforzar la adhesión de los empleados al sistema de remuneración.

 

Los retos técnicos del data management en la remuneración variable

Fiabilidad de los datos: una cuestión primordial

¿Cómo puede garantizarse la fiabilidad de los datos utilizados para calcular los incentivos? La implantación de herramientas ETL (Extract, Transform, Load) específicas y de flujos de trabajo automatizados permite gestionar eficazmente los retos de la remuneración variable, asegurando la construcción, el control y el mantenimiento de repositorios de datos fiables.

Garantizar la coherencia de los datos

A lo largo de todo el ciclo de performance, es esencial garantizar la coherencia de los datos utilizados. Esto requiere una gestión rigurosa de los flujos de datos, tanto en sentido ascendente durante la recogida de los mismos como en sentido descendente en el momento de comunicar los resultados a los equipos.

Automatización de procesos: entre el ahorro de tiempo y el control humano

La automatización es un factor clave para mejorar la eficacia del cálculo de incentivos, pero su grado depende de la madurez de los datos. Cuando los datos son fiables en origen, la automatización total mediante conectores API reduce el riesgo de errores. Por el contrario, cuando algunos datos todavía se gestionan manualmente o presentan un riesgo en términos de fiabilidad, el proceso ha de poder permitir la actualización manual de los datos para garantizar la flexibilidad y la corrección de posibles errores en un breve lapso de tiempo.

Estandarización y homogeneización de cálculos

En un contexto internacional, en el que los criterios de remuneración pueden variar de un país a otro, la estandarización de los procesos es esencial para aportar cierta uniformidad en la administración de los cálculos, conservando al mismo tiempo algunas especificidades locales. La centralización de las operaciones, combinada con el uso de herramientas comunes a escala regional o multinacional, aumenta la eficacia y reduce los costes.

Reducción del riesgo de errores

Para minimizar los errores en el cálculo de los incentivos y evitar quejas por parte de los empleados, algunas empresas externalizan esta función a agentes especializados. Estos expertos se aseguran de que cualquier problema con los datos se gestione sin problemas y con rapidez, antes de comunicarlos a los equipos o derivarlos al departamento de nóminas.

Reducción del riesgo de errores

Dado que la remuneración de los asalariados está sujeta a una normativa estricta, la trazabilidad de los cálculos es un aspecto clave. Las empresas deben poder registrar todas las etapas del cálculo, las reglas aplicadas y los datos utilizados, con el fin de mantener una transparencia total durante varios años. A diferencia de las hojas de cálculo Excel, las herramientas especializadas ofrecen un nivel de trazabilidad mucho mayor, esencial para cumplir con los requisitos reglamentarios y asegurar una gestión rigurosa de los incentivos.

Retos de la LOPD y alojamiento de datos: garantizar el cumplimiento y la seguridad

En el marco de la gestión de la remuneración variable, el tratamiento de los datos personales de los empleados está sujeto a las estrictas obligaciones de la Ley Orgánica de Protección de Datos (LOPD). Esta ley impone normas exigentes de protección de datos, en particular en lo que respecta a la recopilación, el almacenamiento y el uso de información personal y sensible. Las empresas deben garantizar que los datos de performance, de incentivos o cualquier otra información individual se procesan de forma segura.

 

En la remuneración variable, la gestión de datos no es solo un desafío técnico. También es una oportunidad para que las empresas mejoren el grado de compromiso de sus empleados. Adoptando las estrategias y herramientas adecuadas, pueden superar los retos asociados a la gestión de datos, impulsar la motivación de los equipos y, en última instancia, mejorar la performance general de la organización.