[en] Context: Numerous studies affirm the positive impact of Human Resources Analytics (HRA) on gaining a competitive edge and enhancing Human Resources (HR) strategic role therefore given the importance of knowing how to implement an HRA function in organizations successfully, this Ph.D. thesis brings relevant insights of the most critical variables, and the barriers to be faced during this process so that future researchers and practitioners have the enough knowledge and tools to address it with success. Purpose: The Ph.D. thesis is divided into two interrelated purposes: (1) identifying the most crucial factors through which organizations base their HRA implementation and (2) the learning barriers to face during the organizational change that suppose implementing those factors to become a data-driven decision-making organization. Method: For the culmination of both purposes, we have conducted an inductive/explorative study using semi-structured interviews as the qualitative data collection method. In this case, the sample consists of ten managers, seven HRA function leaders, and three from HR departments who had carried out analytics projects. Those ten leaders work for ten different organizations in distinct sectors and across varying levels of analytical maturity. We have based on a couple of frameworks, one of organizational learning and another of HRA to design and create our own to guide the research. Results: Through empirical qualitative research, we obtained the five key HRA factors highlighted in the literature: Data, Technology Support, Culture, People and Project Design. Additionally, we considered the analytical maturity level of our organization's sample and related to this, the results show that Data quality and accessibility are crucial in descriptive and predictive stages. On the contrary, prescriptive organizations seem to be more focused on Technology, to support advanced analytical models. As far as organizational change is concerned, our results show that the intensity of the learning barriers in HRA decreases as the organizations increase their analytical maturity level. Besides, communication problems seem to be in the descriptive organizations, especially with the Data and Technology departments and the management. On the other hand, in predictive organizations, HR and/or HRA departments seem to lack autonomy in accessing the Data, building their teams, and choosing the technology they need to mature the function. Finally, other factors, such as ethics, budget, and trust in the HR function, were shown in the results. Conclusions / Implications: This allows researchers and practitioners to design and implement an HRA function supported by a framework that guarantees success in the process. Originality: This Ph.D. thesis extends existing theory about HRA success factors (SSFF), as well as organizational learning, developing a new model including both disciplines for implementing HRA function in organizations successfully.

[es] Contexto: Numerosos estudios afirman el impacto positivo de Human Resources Analytics (HRA) en la obtención de una ventaja competitiva y en la mejora del rol estratégico de Recursos Humanos (RH). Por lo tanto, dada la importancia de saber cómo implementar una función de HRA en las organizaciones con éxito, esta tesis doctoral aporta conocimientos relevantes sobre las variables más críticas y las barreras a enfrentar durante este proceso, para que futuros investigadores y profesionales tengan el conocimiento y las herramientas suficientes para abordarlo con éxito. Propósito: La tesis doctoral se divide en dos propósitos interrelacionados: (1) identificar los factores más cruciales sobre los cuales las organizaciones basan su implementación de HRA y (2) las barreras de aprendizaje a enfrentar durante el cambio organizacional que supone implementar esos factores para convertirse en una organización de toma de decisiones basada en datos. Método: Para la culminación de ambos propósitos, hemos llevado a cabo un estudio inductivo/exploratorio utilizando entrevistas semiestructuradas como método de recolección de datos cualitativos. En este caso, la muestra consta de diez líderes, siete de la función de HRA y tres del departamento de RH que han llevado a cabo proyectos analíticos. Estos diez líderes trabajan para diez organizaciones diferentes en distintos sectores y con variados niveles de madurez analítica. Nos hemos basado en un par de marcos teóricos, uno de aprendizaje organizacional y otro de HRA, para diseñar y crear nuestro propio marco que guíe la investigación. Resultados: A través de una investigación cualitativa empírica, obtuvimos los cinco factores clave de HRA destacados en la literatura: Datos, Soporte Tecnológico, Cultura, Personas y Diseño de Proyectos. Además, consideramos el nivel de madurez analítica de la muestra de nuestra organización y, en relación con esto, los resultados muestran que la calidad y accesibilidad de los Datos son cruciales en las etapas descriptiva y predictiva. Por el contrario, las organizaciones prescriptivas parecen estar más enfocadas en la Tecnología, para apoyar modelos analíticos avanzados. En cuanto al cambio organizacional, nuestros resultados muestran que la intensidad de las barreras de aprendizaje en HRA disminuye a medida que las organizaciones aumentan su nivel de madurez analítica. Además, los problemas de comunicación parecen estar presentes en las organizaciones descriptivas, especialmente con los departamentos de Datos y Tecnología y la gerencia. Por otro lado, en las organizaciones predictivas, los departamentos de RH y/o HRA parecen carecer de autonomía para acceder a los Datos, construir sus equipos y elegir la tecnología que necesitan para madurar la función. Finalmente, otros factores, como la ética, el presupuesto y la confianza en la función de RH, también se mostraron en los resultados. Conclusiones / Implicaciones: Esto permite a investigadores y profesionales diseñar e implementar una función de HRA respaldada por un marco que garantiza el éxito en el proceso. Originalidad: Esta tesis doctoral amplía la teoría existente sobre los factores de éxito de HRA (SSFF), así como el aprendizaje organizacional, desarrollando un nuevo modelo que incluye ambas disciplinas para implementar con éxito la función de HRA en las organizaciones.