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Ventajas de la implementación del análisis de Big Data en la Gestión de Talento

Ventajas de la implementación del análisis de Big Data en la Gestión de Talento

Ventajas de la implementación del análisis de Big Data en la Gestión de Talento

El análisis predictivo como una herramienta que puede proporcionar precisión en la predicción de eventos y aportar mejoras en áreas de Recursos Humanos en la retención de la fuerza laboral y la adquisición de talento.

En RH, ya desde antes de la llegada de la tecnología se trabajaba con datos, buscando a través de la intuición y la experiencia, patrones que por mucho tiempo nos ayudaron a predecir algunos sucesos. En un mundo tan volátil como el actual y con la cantidad de información disponible, es imposible seguir pensando igual sin el riesgo de la extinción.

Hoy existe una opción para afrontar el futuro a través del Big Data, ya que dicho en pocas palabras, proporciona impulso y precisión a los procesos de toda la administración empresarial, incluyendo el resolver problemas relacionados con la gestión de talento con mayor exactitud y velocidad.

En México y Latinoamérica es evidente que cada vez hay mayor entusiasmo por aplicar cuestiones de análisis de datos a Recursos Humanos.

Estas son algunas de las principales ventajas de su implementación:

STIN, a través de esta solución logra que el área de Recursos Humanos de las organizaciones conviertan sus datos en una ventaja competitiva.

E

1. Permite conocer mejor al personal y candidatos

Se genera un conocimiento profundo del talento y sus procesos mediante la integración de múltiples fuentes de información para someterla a análisis avanzados.

E

2. Potencializa el reclutamiento

Con los datos correctos, los reclutadores saben cuáles son los perfiles más adecuados para las vacantes que se encuentran gestionando. También se puede predecir las necesidades de contratación.

E

3. Aumenta el rendimiento y compromiso del empleado

A través de la medición de las experiencias y el compromiso se conoce qué factores pueden ser importantes en el talento para incrementar su productividad.

E

4. Ayuda a retener al personal más calificado

Permite identificar por qué un departamento tiene altos índices de rotación o deserción. Además de retribuir de manera más justa la productividad, algo siempre valorado por quien mayor produce.

E

5. Apoya el aprendizaje y el desarrollo

La analítica avanzada basada en Inteligencia Artificial (IA) puede agregar valor al diseñar rutas de aprendizaje intuitivo de acuerdo con las demandas de un trabajo y la brecha de habilidades identificadas en los empleados.

E

6. Automatiza los procesos y reduce errores

Cuando se automatizan tareas y procesos de RH, el equipo de trabajo está más disponible para la planificación estratégica, la comunicación con los empleados y la implementación de iniciativas que mejoren la empresa.

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Aplicar toda nuestra experiencia para incrementar el valor del negocio del cliente, a través de la mejora de sus competencias, prácticas de trabajo y aprendizaje.

Los 7 retos de RH para comenzar a gestionar con base en Big Data

Los 7 retos de RH para comenzar a gestionar con base en Big Data

Los 7 retos de RH para comenzar a gestionar con base en Big Data

La transformación digital no es un proceso sencillo y muchas empresas podrían fracasar en el intento.

Esta es una compilación de algunos de los principales retos en la adopción de sistemas de Big Data.

1. Contar con el talento calificado

Se necesitan en las empresas y en RH de nuevos perfiles profesionales o complementar en los puestos de liderazgo actuales un enfoque hacia la tecnología. Que sean expertos en el análisis de datos, matemáticas, algoritmos, lenguajes de programación, entre otros. Contar con este nuevo perfil es el principal obstáculo para las organizaciones.

2. Coordinación entre los líderes

Si somos sinceros, la implementación de la tecnología es la parte fácil. Lograr que los directivos y la fuerza laboral adopten verdaderamente el análisis de datos en toda la organización es más difícil. Tener una perspectiva única y coherente para el análisis en toda la empresa suele ser un gran reto. Empezar por el liderazgo senior en adoptarlo plenamente y dirigir la cultura de la organización hacia la toma de decisiones basada en datos.

3. No saber de dónde obtener los datos

Hay que ser conscientes de que los datos no son valiosos por sí mismos, el valor se obtiene mediante su enfoque: qué y para qué medimos. La cantidad y el tipo de información estarán relacionados con el patrón de decisiones. Para poder lograr mejores resultados, hay que conocer las diferentes herramientas y las posibilidades, así como los verdaderos objetivos, tareas y naturaleza de las funciones.

4. Dar valor al proceso de análisis frente a la organización

La gestión del personal puede aprender del marketing y considerar su función de análisis de datos del talento como si fueran un producto, con un diseño pensado e intencional. Los líderes deben saber asesorar sobre los presupuestos y la dotación de personal para puestos de análisis de datos, crear y gestionar una cultura laboral que valore esta innovación.

5. Cambio de paradigma de la gestión

La gestión con base en Big Data se centra en la inducción y en la capacidad de predecir; más que en la deducción y en la aptitud de explicar. Entender estos cambios en los métodos de tratamiento y análisis de datos mediante técnicas de decodificación y aprendizaje automático nos obliga a ejecutar las cosas de distinta manera.

6. Seguridad y ética

Es fundamental garantizar a los empleados la seguridad de todos sus datos, así como avisar la forma en que serán utilizados, debido a la dificultad para controlar su volumen, velocidad, variedad, y manipulación de información sensible de los trabajadores.

7. Tener paciencia

Los datos cobran más sentido mientras mayores sean. En la gestión de talento estamos lejos de poder seguir modelos teóricos, somos nosotros quienes forjarán la madurez de dichas tecnologías.

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Consideraciones para RH sobre la recopilación de Big Data

Consideraciones para RH sobre la recopilación de Big Data

Consideraciones para RH sobre la recopilación de Big Data

El aplicar análisis de Big Data en los procesos de administración, significa adoptar un nuevo enfoque y metodología para gestionar de la mejor manera los datos de los empleados y las oportunidades que se generan; pero al mismo tiempo también implica importantes desafíos a nivel tecnológico, metodológico y éticos.

Aplicar análisis de Big Data en la gestión de talento involucra trabajar con dos tipos de datos:

Externos.

Datos de la propia empresa y del mercado recopilados y manipulados con tecnologías de la información para respaldar decisiones relacionadas con el personal vinculado a los resultados del negocio y el desempeño organizacional.

Internos.

Ejemplos de estos datos son los de desempeño y compensación, además de económicos y comerciales, preferencias de compra, biológicos y demográficos, geolocalización, entre otros.

STIN, a través de esta solución logra que el área de Recursos Humanos de las organizaciones conviertan sus datos en una ventaja competitiva.

La recopilación de datos

Las fuentes deben ser proporcionadas por los propios empleados, que los datos y las interfaces sean de una forma sencilla, consciente o inconscientemente, a través de sensores y dispositivos móviles:

E

A través de encuestas, preguntas abiertas y muestreo continúo de empleados.

E
Datos de comportamiento como horas de reunión, correo electrónico y colaboración en red.
E
Ejecución de algoritmos de procesamiento de lenguaje natural y aprendizaje automático en plataformas de redes sociales internas.

Seis consideraciones en la selección de datos

El desconocimiento de los medios no tradicionales para obtener datos puede generar información informal, no sistemática y anecdótica.

La compilación de datos para la gestión comprende una serie de métodos no solo recopilar, sino también limpiar, organizar y analizar grandes cantidades de información de múltiples fuentes.

  1. Confiabilidad y validez de los datos, lo cual implica que pueden estar contaminados por comentarios personales o ajenos al análisis deseado.
  2. La utilidad de los datos recopilados.
  3. Cómo incluir formalmente los datos en el proceso de evaluación.
  4. Los datos pueden volverse obsoletos rápidamente.
  5. La ética y sus implicaciones en el uso de datos.
  6. Elementos contextuales como la cultura nacional del país, ya que pueden influir en el uso de las redes y la información incluida.

Aplicar análisis de los datos

Algunos de los principales problemas al trabajar con bases de datos incluyen separar los útiles de los no necesarios, qué realizar con ellos con relación a la calidad cuestionable y cómo extraer conocimientos válidos y prácticos.

Las técnicas para analizar datos se pueden agrupar en tres tipos:

Análisis de texto

Se usa ampliamente en lingüística y humanidades. Hay tres técnicas principales a saber, definidos y diccionarios, por el usuario. El recuento, extracción de características comunes y co-ocurrencia de palabras, las dos últimas basados en algoritmos que reconocen sus patrones o secuencias y son útiles cuando los datos no están estructurados.

Análisis multimedia

 Recopila sonidos, imágenes y videos. La minería de datos permite encontrar asociaciones y   patrones para predecir resultados útiles y es una de las aplicaciones más importantes del   estudio.

Aprendizaje el que sí y el que no está supervisado

Constituyen los principales modelos de técnicas de minería de datos y capacitación automática.

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Los principales desafíos de planear en RH con base en la analítica de datos

Los principales desafíos de planear en RH con base en la analítica de datos

Los principales desafíos de planear en RH con base en la analítica de datos

Al llevar a cabo la planeación en nuestras organizaciones considerando herramientas de analítica de datos avanzadas se genera un cambio significativo. Esto convierte el proceso de toma de decisiones basado en cifras, no en la intuición o sabiduría general.

Algo muy interesante está ocurriendo en las empresas en los años recientes. Antes eran las grandes organizaciones las que implementaban Big Data en varios dominios de sus operaciones. Hoy en día, comienza a ser una necesidad vital para todo tipo de empresa.

Los datos de RH han evolucionado para convertirse en Big Data en términos de su complejidad, diversidad de fuentes y su relevancia del negocio, que además se requiere de un análisis avanzado en operar de manera eficiente y generar valor en la organización.

Las áreas de RH no han estado expuestas en gran medida a este tipo de herramientas en el pasado, basándose típicamente en métodos tradicionales. Sin embargo, está llegando el momento de ir más allá de los cuadros de mando y las métricas, aprovechar el poder del Big Data a través de la confluencia de la analítica de datos y la tecnología de recursos humanos.

Algunos de los retos principales para obtener una ventaja competitiva del uso de la analítica de datos en RH son:

1. Obtener datos de alta calidad para tomar decisiones de los recursos humanos

Combinar la analítica con los procesos de recursos humanos ayudará a desbloquear el potencial de estos datos.

Necesidad de precisión en los datos. La integridad es un elemento primordial para las cifras corporativas. A medida que las organizaciones intentan ganar a la competencia y mantenerse a la vanguardia, sus operaciones diarias requieren información más precisa de una correcta toma de decisiones.

El uso de la analítica ayuda a las organizaciones a obtener inteligencia procesable a través de sus datos. En RH ha pasado de ser solo un método de medición a convertirse en un proceso de aprovechamiento de fuentes de cifras y predicción del resultado probable de varios escenarios.

STIN, a través de esta solución logra que el área de Recursos Humanos de las organizaciones conviertan sus datos en una ventaja competitiva.

2. Estructurar datos en función de la empresa y el talento

Los datos mejor estructurados permitirán mejores decisiones, más matizadas y precisas, mientras que los que no están basados en fuentes tradicionales implicarán resoluciones de mayor riesgo.

La analítica avanzada es capaz de manejar grandes volúmenes de datos y presentarlos en un formato visualmente fácil de entender y procesar mucho más rápido.

Debido a que los datos ya no se ven en dos dimensiones, obtenemos información más rápida y holística asimilada de múltiples fuentes dispares y que no están estructuradas.

Con las tecnologías actuales los datos se generan y se transmiten constantemente y las organizaciones deben clasificarlos rápidamente en categorías significativas para obtener información relevante en la toma de decisiones.

El volumen de datos transmitidos por dispositivos Internet de las Cosas (IOT) son 10 veces más que lo que generaban hace un año. Incluso, los de los empleados que usan mecanismos de grupos de bienestar corporal, pueden brindar información valiosa a las empresas.

Los líderes corporativos deben estar convencidos de que la analítica de datos de RH es un método transparente y seguro que agrega valor a su experiencia organizacional.

La forma de ganarse el corazón de los empleados es hacerles saber que la información es suya y que las herramientas de gestión de datos y de Inteligencia Artificial, les ayudan a mejorar.

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5 analíticas de aprendizaje de datos con interacción de los empleados

5 analíticas de aprendizaje de datos con interacción de los empleados

5 analíticas de aprendizaje de datos con interacción de los empleados

1. Comience por definir sus desafíos de análisis de aprendizaje

  • ¿Qué preguntas relacionadas con el aprendizaje o puntos débiles se desea obtener de información?

Antes de recopilar datos, aclare qué desafíos de aprendizaje, instancias y rendimientos se están tratando de resolver y puedan brindar información.

2. ¿Cuáles son sus medidas de éxito?

Determinar qué métricas se pueden usar para medir el éxito. Cómo realizar las ofertas de aprendizaje y definir su efectividad.

Cuáles son las métricas que contribuyen al éxito y de donde proviene el aprendizaje, además de otras áreas comerciales, como la tasa de rotación de empleados, el compromiso y la gestión del desempeño.

3. ¿Dónde están tus datos?

Recopilar los datos en un solo lugar bajo un formato estandarizado y efectuar verificación rápida para su visualización, que estén disponibles o si se necesita obtener más de otros departamentos y plataformas, así como saber las métricas que se necesitan.

  • ¿Sabes dónde están tus datos?
  • ¿Está en un solo lugar o en muchos sistemas?
  • ¿Tiene acceso a ellos o a través de su departamento de TI?
  • Cómo asegurar el acceder a los datos y contar con el apoyo de la administración para colaborar con colegas de otras unidades comerciales en la recopilación de los mismos.

4. ¿Cómo se asegura la calidad de los datos?

Comprobar si los datos son correctos y verificar que se pueda medir lo que se desea, y de fácil recopilación. Algún colega los revise y audite para garantizar su calidad y precisión.

Los datos provienen de varias fuentes, por lo que hay que evaluar su calidad, si es buena o mala. Su análisis puede ser ineficiente por encontrarse con información contaminada. El proceso debe estar asegurado para detectarlo y corregirlo por ser inexacta o desviada antes de su estudio.

5. ¿Qué tipo de herramientas ya existen?

Contar con herramientas que puedan realizar análisis de aprendizaje. Hacer un inventario rápido de lo que se puede usar y consultar con otras personas su manejo.

Contemplan funciones de análisis de TI y RH, con algún software de datos e inteligencia empresarial como Microsoft Power BI, Tableau, Visier o Sisense.