Consideraciones para RH sobre la recopilación de Big Data

por | 17 Nov, 2020

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.

Servicios, Tecnologías e Innovación

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.

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