Denominamos Big Data a la gestión y análisis de enormes volúmenes de datos que no pueden ser tratados de manera convencional, ya que superan los límites y capacidades de las herramientas de software habitualmente utilizadas para la gestión y procesamiento de datos. Dentro de los recursos humanos, esa gestión y análisis de datos se denomina People Analytics.
Dicho concepto engloba infraestructuras, tecnologías y servicios que han sido creados para dar solución al procesamiento de enormes conjuntos de datos.
El objetivo del People Analytics es convertir el gran volumen de datos que se generan diariamente, que provienen de una gran variedad de información en diferentes formatos, que ha de ser capaz de transformar a gran velocidad, con la finalidad de obtener una información verídica y útil que nos permita mejorar la toma de decisiones en el menor tiempo posible. Estas son las cuatro “V” de la base de la tecnología Big Data.
Conociendo su definición es conveniente profundizar en los términos fundamentales para entender el People Analytics.
Data Science.
Es la ciencia que usa la tecnología para buscar soluciones, realizar pronósticos y proporcionar información en tiempo real mediante una fácil visualización de los resultados.
Data Scientist.
Es un científico de datos que tienen conocimientos de informática y estadística. Un data scientist tiene un perfil matemático, un poco menos informático y su trabajo es diseñar los algoritmos a utilizar. Además, suele tener conocimientos sobre de qué manera presentar los datos al público para que sean útiles y fácilmente interpretables. Las empresas cada vez dan más importancia a esta profesión y contrata a estas personas para ayudarlos a convertir datos brutos en valiosa información comercial.
Performance Assessment.
Son las evaluaciones de desempeño creadas en base a la gestión de objetivos. Las organizaciones miden competencias, objetivos (KPI) o una combinación de ambos. Las competencias representan actitudes que están en la base de la consecución de ciertos resultados, los cuales por sí mismos podrían verse influidos por otras variables que no controlamos. Según Beatriz Lucía del Instituto de Ingeniería del Conocimiento,
«Consiste en utilizar los datos que tenemos a nuestra disposición para mejorar la toma de decisiones. Y esto hay que hacerlo con una metodología y un proceso que garantice tanto la calidad en la recogida del dato como en la analítica.»
Qlik Sense.
Es la plataforma de análisis visual líder y el pionero de la inteligencia empresarial impulsada por el usuario. Se basa en atender las crecientes necesidades creando informes y análisis visuales de autoservicio hasta análisis guiados, integrados y personalizados, independientemente de dónde se encuentren los datos. Obtienen la información de múltiples fuentes, explorando las relaciones ocultas dentro de los datos que conducen a ideas que encienden las buenas ideas.
Big Data Insights.
Son las “claves” ocultas en entre el gran volumen de los datos, tales como los patrones de comportamiento, las tendencias, los detalles, que delatan comportamientos. El Big Data va a permitir compararlos, ordenarlos, ponerlos en contexto y convertirlos en «Insights» o Claves traducibles en acciones concretas en las que basar la estrategia del proceso de selección.
Employee relationship management.
Un ERM (Employee Relationship Management) es un programa que te permite visualizar la evolución de los trabajadores de tu empresa a lo largo del tiempo y te ayuda a adecuar sus capacidades en función de sus necesidades. Básicamente gracias a un software ERM puedes tener una visión clara de cada empleado, su compensación, evolución en la empresa y su estado personal para que puedas invertir recursos y tiempo en el desarrollo de esta persona dentro de la empresa. Este tipo de programas son de utilidad a la hora de gestionar cualquier interacción con el equipo con tal de alcanzar las metas del departamento de RR.HH.
Cognitive Talent Management.
Es la capacidad de buscar, conocer y nutrir a las empresas de personal con un talento especial. Facilita la elección de un candidato en función de múltiples factores a un puesto determinado. Supone aprovechar al máximo las capacidades únicas de la tecnología cognitiva, incluida la adquisición de talentos, la incorporación, el desarrollo de talentos y las operaciones de recursos humanos. Basándonos en las palabras de Bob Schultz, gerente general de IBM Talent Management Solutions,
“Las soluciones cognitivas de gestión del talento ahorran un tiempo valioso y mejoran la experiencia del empleado para que todos puedan enfocarse en lo que realmente importa «.
Machine Learning.
El aprendizaje automático o aprendizaje de máquinas trata de crear programas capaces de generalizar comportamientos a partir de una información suministrada en forma de ejemplos. Machine Learning es una disciplina científica del ámbito de la Inteligencia Artificial que crea sistemas que aprenden automáticamente. Consiste en identificar patrones complejos en millones de datos. La computadora, realmente aprende un algoritmo que revisa los datos y es capaz de predecir comportamientos futuros. También implica que estos sistemas se mejoran de forma autónoma con el tiempo, sin intervención humana. La gran cantidad de datos que se nos ofrece son imposibles de analizar por una persona para sacar conclusiones y menos todavía para hacer predicciones. Los algoritmos en cambio sí pueden detectar patrones de comportamiento contando con las variables que le proporcionamos y descubrir cuáles son las que han llevado a cabo para una determinada acción.
Employer Branding.
El proceso de un employer branding es crear un reconocimiento especial a la empresa como empleador de valor. El máximo objetivo del employer branding es construir una reputación de buen empleador tanto para los empelados actuales como para los futuros. La idea es asociar su marca y atributos de identidad corporativa con las características que buscan empleados y candidatos a un puesto de una organización: desarrollo, crecimiento personal, éxito, fuerza, buen ambiente laboral, buena reputación social, etc. Una estrategia de employer branding apoyada en herramientas de análisis de datos masivos puede verificar en un corto plazo la efectividad de sus programas de retención y atracción, así como también analizar los atributos de la imagen que proyecta de cara a los candidatos y el poder de atracción de su marca.
Experiencia Candidato.
Es la detección de tendencias que permiten observar a los candidatos a gran escala, conocer sus preferencias y estudiar cómo se comportan para poder detectar patrones de comportamiento y mejorar la experiencia del candidato. Según el II Informe sobre la madurez de la Experiencia de Cliente en España de Asociación para el Desarrollo de la Experiencia de Cliente. La Experiencia de Cliente es una palanca clave de creación de valor para las compañías. Existe una correlación directa e inmediata entre la Experiencia de Candidato y el crecimiento de las empresas, que cada vez son más conscientes de la importancia y del papel clave que desempeña la Experiencia de Candidato a la hora de diferenciarse.
Reskilling.
Según el Cambridge Dictionary es el proceso de aprender nuevas habilidades para que pueda hacer un trabajo diferente , o de capacitar a personas para hacer un trabajo diferente. Los empleados tienen que ‘comprar en’ su propio reciclaje profesional en lugar de tener que obligarse a formarse de forma repentina debido a una situación inesperada. Consiste en conocerse uno mismo, evaluarse, analizar sus habilidades, aptitudes, capacidades y de esta manera formarse para ser un elemento de valor profesional.
Onboarding.
El onboarding lo que hace es justamente acelerar el proceso de adaptación e integración de esa nueva persona a la organización. Lo hace ser más eficiente en más corto tiempo. Determina qué cosas claves debe conocer cada empleado que ingrese a la empresa (Visión, Valores, Estrategia de Negocio –en los niveles que corresponda-,) y los procesos en los cuales estará involucrado.
Personal branding.
Consiste en crear una marca personal propia, diferenciadora del resto y potente. Entre el gran volumen de datos a los que se enfrenta un departamento de recursos humanos, People Analytics ayuda a elegir el mejor candidato entre todas las candidaturas que tiene. Si elaboras una marca personal fuerte, sabiendo destacar tus puntos diferenciadores ayudas a simplificar el proceso de los reclutadores.
Self handicapping.
Se trata de un mecanismo motivacional anticipatorio dirigido a priorizar la protección de la competencia personal ante el temor a fracasar. Gracias al Big Data en People Analytics priorizamos en conocer todos los datos que pueden ser clasificados como falta de capacidades para evitar interpretarlos como fallos y de esta manera no limitarse en la consecución de las tareas laborales.
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