Ya sabemos que la tendencia de Big Data ha llegado a todos los campos profesionales, el área de RRHH no es la excepción. Se estima que para el 2018 serán 6400 las empresas con más de 100 colaboradores que implementen Big Data en sus gestiones.
Por medio del seguimiento, evaluación, análisis e intercambio de datos relacionados con el rendimiento de los objetivos de los colaboradores, las organizaciones, y en especial las áreas de RRHH pueden obtener una visión global y detallada del desempeño de su equipo, de sus áreas de mejora y sus fortalezas.
1) Mejorar el proceso de selección: mediante el uso de grandes volúmenes de datos, el departamento de RRHH puede tomar decisiones estratégicas aplicando un correcto análisis, de esta manera el proceso deja de ser una “sensación” y se evita caer en malas contrataciones.
2) Mayor retención: Utilizando los datos en la organización se puede llegar a entender las razones por las que los colaboradores deciden quedarse o irse de la compañía. Herramientas como encuestas de satisfacción, evaluación de clima laboral, etc. Permiten predecir el comportamiento de las personas.
3) Formación Inteligente: Los programas de capacitación alineados a aprovechar el potencial de los colaboradores y aportar a su formación profesional son necesarios para potenciar la capacidad productiva de las compañías.
Podemos ver que la implementación del Big Data en la gestión del talento humano es una excelente estrategia para obtener una visión precisa del comportamiento y del desempeño de los colaboradores. De esta manera será más sencillo retenerlos, formarlos y capacitarlos.
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1 Comentario
Manuel Enrique Rovira Ugalde
septiembre 16, 2019 de 1:38 pmCreo que el Big Data es muy útil para abordar con éxito el comportamiento de grandes cantidades de datos. No obstante hay que tener mucho cuidado con la procedencia de datos, y podríamos caer en aquel lema, muy conocido por cierto, que si basura entra al sistemas, los resultados son también basura. Entre más exactos sean los dato y entre mejor representen una realidad, así como entre más objetivos sean, las conclusiones serán mejores. Cuando los datos reflejan comportamientos de sistemas cerrados o mecánicos, datos independientes de la interpretación humana, sus resultados son más exitosos. Por ejemplo tratar con BD el escaneo del comportamiento de los motores de los automóviles es muy seguro en sus conclusiones. Pero qué pasa cuando los datos provienen de variables cualitativas, variables que parten de la interpretación humana, datos subjetivos, datos de opinión, ya allí utilizar el BD para hacerlos representativos de una realidad es una tarea inútil.Por ejemplo analizar datos cualitativos de opinión sobre el clima organizacional son imposibles de analizar con los instrumentos del BD. La encuestas de opinión sobre preferencias políticas, han sido un fracaso, la evaluación del desempeño, una variable totalmente subjetiva y situacional, el análisis BD no agreda nada. El error es generalizar el hecho de que como sirve para analizar sistemas cerrados y mecánicos, sirve también para estudiar el comportamiento de variables cualitativas y subjetivas. Ese es el problema que ha tenido la estadística con el promedio, las distribuciones en la estadística inferencial. No es más análisis, no es más de lo mismo, es necesario otro abordaje que sea nativos de los sistemas abiertos.
Para grandes masas de datos, si son veraces, el BD sirve para ver el comportamiento de muestras o universos, pero cuando se singulariza el fenómeno lo que es verdadero en que todo se mueve por probabilidades, y eso invalida el determinismo. Por ejemplo, cuando un médico le dice a un paciente, “la probabilidad de cura de su enfermedad es de un 90%” no lo está aplicando a el caso en particular, entonces la pregunta lógica del paciente sería: “¿Dónde me ubico yo , en el 90% o en el 10%?” y esa pregunta no tiene una respuesta verdadera, nadie puede darla, así que estamos en las mismas. Los eventos probabilísticos, son eso probabilidades, y las probabilidades aparecen cuando no se tiene la información perfecta, y además si es incompleta.