Los avances tecnológicos y el uso apropiado de los datos cada vez toman más relevancia. Muchas áreas de las compañías se benefician de la información disponible y la gestión que puede hacerse con ella para la toma de decisiones más precisas y que generen un impacto real. Una de ellas sin duda es el uso de data analytics para salud ocupacional, descubra en nuestro artículo sus usos más frecuentes y por qué en Healthy Rent estamos a la vanguardia con su implementación. 

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¿En qué consiste el data analytics para salud ocupacional? 

Antes de abordar la forma como se implementa es necesario tener claridad en torno a qué es y los aspectos claves que implica. En primera instancia todo el trabajo realizado en torno a la salud ocupacional genera información útil para la compañía. Es decir, es un insumo resultante del esfuerzo que se realiza por gestionar de manera adecuada los ambientes laborales a través del sistema de gestión de la seguridad y salud en el trabajo. 

Si bien esta información como actas, protocolos, diagnósticos de área, historias clínicas laborales e informes siempre se han utilizado, con el data analytics para salud ocupacional se va un paso más allá. Esto se debe a que no trata esta información como solo una constancia de la labor realizada. Por el contrario, es un activo clave para implementar nuevas estrategias o afinar las existentes. A continuación te contamos su rango de aplicación. 

Identificación de riesgos

En ocasiones la exploración visual no es suficiente para descubrir los riesgos manifiestos y, sobre todo, los latentes en un ambiente laboral. Es por eso que apoyarse en el análisis crítico de los datos contribuye a examinar a profundidad esos espacios que no siempre se consideran. Así mismo, traslada las acciones a puntos específicos que realmente inciden en la disminución de los incidentes y accidentes laborales. 

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Evaluación de la eficacia de los programas 

El data analytics para salud ocupacional tiene un rol muy importante para calificar la efectividad de los programas, estrategias y acciones puntuales que se implementan. Datos relacionados con incidentes laborales y cuestionarios hechos a los colaboradores con el fin de determinar si las capacitaciones han sido efectivas, son perfectos para un análisis más profundo de aquello que sí funciona.

Sin dejar de lado que también es práctico para determinar que no está siendo efectivo desde la promoción y prevención de salud en el trabajo. De este modo se facilita corregir el rumbo e incluso intervenir a gran escala la cultura organizacional y la gestión de los espacios laborales que requieren adaptaciones urgentes. 

Identificación de tendencias 

Sin importar el tamaño de la compañía, aplicar técnicas de Data analytics para salud ocupacional contribuye a un panorama 360 grados de los programas implementados. Sin embargo, su trabajo es aún más destacable en escenarios de gran envergadura. En empresas con más de 20 empleados y múltiples sedes es más complejo realizar un seguimiento de los factores de riesgo y generar asociaciones con los datos que se van encontrando. Por eso al implementar el análisis a escala de los datos es posible atacar problemáticas concretas que de otro modo pasarían inadvertidas. 

Impacto del estrés 

En todos los entornos laborales existen factores de riesgo y problemáticas que pueden pasar inadvertidas. Una de las más frecuentes es la correlación entre el trabajo y la salud mental. Al recopilar y utilizar data analytics para salud ocupacional se puede relacionar el ausentismo, la rotación de personal y la productividad para determinar si el estrés laboral está afectando negativamente a sus empleados. 

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Data analytics para salud ocupacional con Healthy Rent 

Estas son solo algunas de sus aplicaciones más frecuentes. Pero este cambio de paradigma y el uso efectivo de los datos a disposición trae consigo muchos más beneficios. En Healthy Rent somos conscientes de ello, por eso hace parte de nuestro portafolio. Si deseas una asesoría en salud ocupacional u otro servicio relacionado no dudes en agendar una reunión inicial con nosotros. 

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