Frecuente se escucha que el Big Data es el futuro. En la actualidad, los expertos estiman que el 45% de las empresas se verán obligadas a buscar nuevas formas de negocio a través de los ecosistemas digitales. Este proceso de digitalización de las empresas supone que en la próxima década se crearán en torno a 900.000 puestos de trabajo relacionados con el análisis de datos.
Entre los perfiles profesionales más demandados por las empresas se encuentra el de analista en Big Data, pero ¿en qué consiste su trabajo? A continuación, analizamos las funciones de estos profesionales dentro de las empresas y cuáles son las principales competencias con las que deben contar.
El trabajo de un analista de datos consiste en identificar patrones de comportamiento de los usuarios entre un gran volumen de datos. Es decir, su misión es la de transformar los datos en información que permita llevar a cabo una toma de decisiones empresariales fundamentadas.
fundamentales:
Sin embargo, desde una perspectiva más profunda podemos dividir esas tareas en dos grandes grupos, en función de los distintos departamentos de las empresas:
Se refiere a los aspectos relacionados con la ingeniería de software y el procesamiento de datos. Los procesos que se llevan a cabo en este nivel son:
En primer lugar, es necesario identificar las fuentes en las que se encuentra la información. A continuación, se lleva a cabo la recuperación a través de las técnicas pertinentes en cada caso para, finalmente, estructurarlos.
Para conseguir que los datos sean interpretables es necesario realizar un análisis de su naturaleza, así como una limpieza y estructuración para su posterior procesamiento.
Dentro del trabajo de un analista de Big Data, la ciencia de datos es la vertiente más relacionada con la parte puramente empresarial. Consiste en la creación de modelos predictivos que permitan extrapolar los datos con el objetivo de apoyar en el proceso de toma de decisiones. Los procesos que intervienen en este punto son los siguientes:
Orientado a la interpretación de los datos con el fin de establecer modelos predictivos
Creación de presentaciones que permita la comunicación fluida de la información y las conclusiones obtenidas.
Desarrollo de recomendaciones concretas para el modelo de negocio.
Según el informe Talent Treds 2020, publicado por la consultora de Recusos Humanos Randstad, la búsqueda de talento por parte de las empresas se centra en las competencias ligadas a la digitalización y la incorporación de la tecnología en los procesos empresariales. Por este motivo, los perfiles profesionales expertos en Big Data ocuparán un lugar destacado en el nuevo escenario global.
Los analistas de Big Data son profesionales versátiles, con una gran capacidad de adaptación y una clara orientación a los resultados. Además, la visión empresarial es determinante para desarrollar su trabajo con éxito. Entre las competencias más buscadas por los reclutadores de las empresas, destacan las siguientes:
Según el informe mencionado, el 81% de los responsables de Recursos Humanos de las empresas consideran el análisis como una variable fundamental en la búsqueda de talento.
Las organizaciones buscan profesionales solventes con una alta capacidad de adaptación a los cambios del mercado. Las habilidades para trabajar bajo presión y priorizar las tareas serán determinante a la hora de conseguir un puesto de trabajo.
Debido a los altos requerimientos técnicos del trabajo como analista en Big Data, los expertos en RR.HH. dan prioridad a los candidatos con una formación adecuada para desempeñar su puesto. De esta manera, contar con un curso en Introducción a Big Data & Analytics supone una diferencia sustancial en los currículos de los aspirantes.
La importancia de contar con perfiles profesionales altamente especializados en Big Data dentro de las empresas aumenta cada día. Por eso en datahack, ponemos a tu disposición nuestros programas de formación en Big Data. Contacta con nosotros y te informaremos de nuestros programas con facilidades de pago para que consigas el trabajo de tus sueños.
Temática
Trabajo de un Ingeniero de datos
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3 minutos
La profesión de ingeniero de datos es una de las especializaciones que van ganando enteros en el ecosistema del Big Data. El Emerging Jobs Report de 2020 de LinkedIn la coloca entre las 15 ocupaciones emergentes más destacadas de los últimos cinco años, compartiendo protagonismo con puestos tan sugerentes como experto en Inteligencia Artificial, científico de datos o Site Reliability Engineer. En este listado, los ingenieros de datos se sitúan en la octava posición, con la constatación por parte de LinkedIn de que su contratación ha crecido un 35% entre 2015 y 2019.
Y tú, ¿te sentirías cómodo trabajando como data engineer? ¿Se trata de una vía laboral que te gustaría explorar? Mira lo que hacen estos profesionales del Big Data y, si encaja con tu personalidad y tus objetivos, quédate con nosotros. ¡En datahack te ayudaremos a avanzar en tu carrera!
El ingeniero de datos es el profesional encargado de sentar las bases para la adquisición, el almacenamiento, la transformación y la gestión de los datos en una organización. Este especialista asume la configuración de la infraestructura tecnológica necesaria para que el gran volumen de datos no estructurados recogidos se convierta en materia prima accesible para otros especialistas en Big Data, como los data analysts y los científicos de datos.
Los data engineers trabajan diseñando, creando y manteniendo la arquitectura de las bases de datos y de los sistemas de procesamiento, de manera que la posterior labor de explotación, análisis e interpretación de la información pueda llevarse a cabo sin incidencias, de manera ininterrumpida, segura y eficaz.
Si quieres profundizar en las tareas que hace un ingeniero de datos y convertirte en uno de ellos, ¡en datahack tenemos la mejor opción! Con nuestro Master en Data Science y Big Data aprenderás todo lo que necesitas para dar un paso al mundo de los datos.
El día a día del ingeniero de datos transcurre, fundamentalmente, entre procesos ETL (Extract, Transform, Load), es decir, desarrollando tareas de extracción, transformación y carga de datos, moviéndolos entre diferentes entornos y depurándolos para que lleguen normalizados y estructurados a las manos de analistas y data scientists. El papel del data engineer es, en este caso, comparable al de un fontanero, ya que se centra en implementar y mantener en buen estado la red de pipelines (tuberías) por la que los datos (a semejanza del agua) correrán para alimentar el funcionamiento de toda la organización.
Extracción
En la primera etapa del proceso ETL, el ingeniero de datos se encarga de sacar los registros de distintas localizaciones, así como de estudiar la incorporación de nuevas fuentes al flujo Big Data de la compañía. Estos datos se presentan en diferentes formatos, integrando variables muy diversas, y pasarán a un data lake, u otro tipo de repositorio donde esta información quedará almacenada en bruto, disponible para cualquier uso futuro.
Transformación
En un segundo paso, el data engineer coordina la limpieza de los datos, eliminando duplicados, corrigiendo errores y desechando el material inservible; y los elabora y clasifica para convertirlos en un conjunto homogéneo
Carga
Finalmente, el ingeniero de datos lidera la carga de estos en su destino, ya sea este una base de datos ubicada en un servidor propio de la compañía o un data warehouse en la nube. Además de la correcta exportación, una de las preocupaciones recurrentes en esta etapa final es la vigilancia de la seguridad, puesto que el data engineer ha de garantizar que la información se guarda a salvo de ciberataques y de accesos no autorizados.
Para trabajar como ingeniero de datos es preciso adquirir las destrezas técnicas que requiere un proceso ETL completo. La mayoría de las empresas piden a sus candidatos que sepan manejar bases de datos SQL y NoSQL, que estén familiarizados con servicios cloud (como Microsoft Azure o Amazon Web Services) y que se muevan con soltura dentro del ecosistema Hadoop (MapReduce, Hive, etc.).
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De acuerdo con un estudio realizado por la consultora PWC, solo una de cada tres empresas está usando las ventajas que otorga el Big Data para la selección de personal en la actualidad. A pesar de ello, las nuevas necesidades laborales empujadas por la digitalización acelerada que vivimos están provocando que cada vez más empresas confíen en el análisis y la explotación del Big Data en Recursos Humanos. ¿Quieres saber por qué? Te contamos cómo el Big Data contribuye a la mejora de la gestión de Recursos Humanos.
Destacamos las áreas más relevantes en las que se combina el poder del Big Data con la gestión de Recursos Humanos:
El gran reto a la hora de captar talento es dar con los perfiles de candidatos más adecuados. Aplicar el Big Data en esta área tan importante para Recursos Humanos se basa en técnicas de analítica predictiva. Por ejemplo, el Big Data puede usarse para extraer información ligada a los factores que mejoran el rendimiento y, a partir de ellos, diseñar pruebas y tests de evaluación. Además, el Big Data permite valorar a los candidatos de forma más precisa, pues se eliminan sesgos o prejuicios que puedan surgir durante el proceso y se toman decisiones más apropiadas.
También puede utilizarse para ampliar la perspectiva e investigar candidatos que pertenezcan a otros sectores, pero cuyas habilidades encajan con las necesidades de la empresa. Este tipo de análisis es interesante cuando se buscan capacidades muy específicas.
Esta área de aplicación del Big Data en Recursos Humanos requiere de un entendimiento profundo de las relaciones que se dan entre el rendimiento de una empresa en su conjunto, por un lado, y el de cada uno de los departamentos y trabajadores, por otro. Por tanto, los modelos basados en Big Data sirven para sacar a la luz cómo los factores específicos del área de RR. HH. tienen un impacto concreto en los resultados de negocio. Además, con la gestión masiva de datos, se pueden ajustar mejor los sistemas de retribución y medir el impacto que tienen los bonus en la productividad del trabajador y qué efecto tiene para la empresa.
Esta aplicación del Big Data en Recursos humanos también permite descubrir talento oculto en la empresa. Por ejemplo, a partir de los datos de la plantilla, se pueden construir perfiles con habilidades que constituyan el primer punto de partida ante cualquier necesidad emergente. De esta forma, se optimiza la gestión del personal aprovechando al máximo el talento disponible.
Esta aplicación del Big Data en Recursos Humanos está en relación con el punto anterior, puesto que las necesidades de formación van muy ligadas a la naturaleza de cada proyecto y puesto de trabajo. De esta manera, con el Big Data se pueden detectar lagunas en las capacidades de los empleados y suplirlas a través de programas de formación. Además, al gestionar los KPI de los empleados de forma muy granular, se puede analizar el impacto que ha tenido la formación en la productividad de cada trabajador y así calcular el retorno de la inversión en acciones formativas.
La retención del talento en la empresa es fundamental y el Big Data ayuda no solo a localizar los perfiles clave, sino también a realizar predicciones para, de este modo, estudiar escenarios de trabajo alternativos en función de variaciones en la plantilla.
Por otro lado, la retención del talento engloba diferentes factores, pero uno crucial es el compromiso y la motivación de los empleados. Gracias al Big Data, en Recursos Humanos se pueden diseñar encuestas que lo evalúen y sacar conclusiones a partir de las respuestas para determinar puntos de fricción y crear programas de retención de talento eficaces.
La gestión efectiva de los datos en Recursos Humanos mejora la productividad global de la empresa, cimenta la estructura organizacional y fomenta la innovación. Al igual que ocurre con el Big Data en el marketing digital, el área de RR. HH. se apoya en técnicas de data mining y en el análisis avanzado de datos para extraer insights relevantes en informes que permitan visualizarlos de manera efectiva para llevar a cabo una toma de decisiones inteligente.
Si crees que tu empresa está lista para dar el salto, en datahack somos especialistas en la búsqueda y selección de perfiles IT, Data Science y Big Data. Si necesitas asesoramiento en este campo, no dudes en contactar con nosotros aquí.
Sabemos que el Big Data se puede aplicar a infinidad de campos. Sin embargo, pocos sectores cuentan con una perspectiva tan optimista como el Big Data Marketing. El desarrollo del comercio online es el principal responsable de esta situación. Según el Informe de Economía Digital 2019, el negocio digital supone un 19% del PIB en España. Por tanto, la digitalización de los procesos se ha convertido en una necesidad acuciante en el entorno empresarial.
En este sentido, el Marketing Digital es una herramienta imprescindible para las empresas, independientemente de su tamaño o dedicación. Se trata del conjunto de estrategias de comercialización puestas en marcha a través de los medios digitales. Y, de ahí deriva la necesidad de aplicar el Big Data Marketing en los procesos empresariales. La capacidad para analizar la gran cantidad de datos generada en el entorno digital será determinante en el éxito de las empresas.
Según los expertos, la combinación de Big Data y Bussiness Intelligence (BI) con el Marketing Digital redunda en una mejor experiencia para el usuario. Mientras que el Big Data permite examinar un amplio universo de datos sin consolidar, la BI transforma esa información en conocimiento aplicable a la toma de decisiones empresariales.
De esta manera, el entendimiento de las tendencias y hábitos de consumo permite diseñar estrategias personalizadas. En consecuencia, es posible crear mensajes relevantes para el público objetivo y, así, garantizar el éxito de las campañas. El Marketing Digital permite llegar a un mayor volumen de potenciales usuarios o clientes y, para optimizar esa capacidad, el análisis de los datos disponibles es clave.
Por todo ello, la aplicación de estrategias de BI en el entorno del Marketing Digital podría considerarse como una nueva disciplina conocida como Marketing Intelligence. Para entender este concepto es necesario definir qué es el Customer Relationship Manager (CRM). Se trata del conjunto de prácticas, estrategias y tecnologías dirigidas a la gestión de la relación con el cliente. Si a estos procesos le añadimos el análisis y la interpretación de datos propias de la BI, conseguiremos una visión global que permite optimizar las estrategias empresariales.
Resulta importante destacar que el Marketing Intelligence es útil para empresas de cualquier tamaño. El desarrollo de la digitalización se está viendo acelerado en los últimos tiempos, lo que supone una oportunidad única para introducir este tipo de estrategias en los procesos de toma de decisiones. Por ello, las empresas digitales buscan, cada vez con más urgencia, profesionales del Big data Marketing para impulsar sus estrategias de negocio.
El desarrollo de una estrategia de Marketing Intelligence requiere de la integración de profesionales del análisis de datos dentro de los equipos comerciales. Pero, ¿cuáles son los perfiles profesionales con más futuro?
Estos profesionales se encargan del análisis del comportamiento comercial de los distintos productos o servicios de una empresa. Su papel en las corporaciones es dotar de información útil a las personas responsables de la toma de decisiones.
Para desarrollar su trabajo de manera eficaz, el Analista de Marketing Intelligence debe contar con habilidades técnicas, analíticas y de resolución de problemas. No solo es importante la recopilación de datos, sino que su análisis e interpretación será determinante.
El desarrollo de la venta online conlleva nuevos desafíos empresariales. Para adaptarse a los nuevos tiempos, las empresas deben desarrollar estrategias omnicanal, en las que el papel de los perfiles analíticos cobra relevancia. Así, el objetivo principal de un e-Commerce Manager es obtener el mayor ROI (Retorno de la inversión) posible. Es decir, mediante el análisis de los distintos datos recopilados durante todo el proceso de venta, el e-Commerce Manager de un negocio debe ser capaz de plantear estrategias para conseguir los mejores resultados con la menor inversión posible.
Entre sus principales funciones destacan:
En datahack sabemos que el entorno profesional está cambiando. Por eso, diseñamos programas formativos que dan respuesta a las necesidades profesionales de las empresas. Descubre cuáles son los perfiles profesionales más demandados y consigue una formación a tu medida.
Una competencia es una característica subyacente en una persona, que está causalmente relacionada con una actuación de éxito en un puesto de trabajo
Boyatzis, 1982
Las competencias son un pilar básico para poder analizar y describir un puesto de trabajo.
¿Qué competencias son necesarias en un puesto de trabajo? Cada empleo tendrá unas necesidades diferentes a otras, pero es vital para la efectividad del trabajo que desempeñe que estas competencias se definan correctamente. De esta manera, el que aplique para el trabajo podrá ver qué competencias necesita desarrollar y cuáles ya ha desarrollado.
Actualmente, las nuevas generaciones son las mejores formadas de la historia. El auge en nuevas carreras y títulos, máster, cursos o especialización en algún campo del sector crean la necesidad de buscar algo que va más allá de la formación. El mercado está saturado de gente cualificada pero, ¿qué es lo que te hace diferente a los demás?, ¿qué es lo que te hace diferente de una persona con la misma formación que tú? Como si se tratara de competencia empresarial, deberemos diferenciarnos de los demás. Las competencias pueden ser el medio para conseguirlo.
Cada vez más se desarrollan diferentes competencias que pueden hacerte marcar la diferencia, ya que cada vez más se buscan puestos de trabajo con competencias específicas. Esos conocimientos, habilidades, cualidades, valores, motivaciones y aptitudes son propias de las personas enfocadas al buen desempeño profesional.
Estas competencias se pueden aprender y desarrollar como explica Maslow:
Por esto, una vez que identifiques las competencias que quieres desarrollar ya estarás a un paso de conseguir obtener la competencia.
Dependiendo del sector en el que te encuentres necesitaras unas competencias u otras, las competencias clave en el sector del Big Data son:
Con estas competencias desarrollar tu talento, porque cada vez más el departamento de Recursos Humanos utiliza el Big Data para analizar los perfiles y definir las competencias.
En el mundo profesional actual, nos encontramos con nuevos puestos de trabajo y nuevas formas de definir los puestos de trabajo, donde cada vez más se pide la especialización del empleado. Al fin y al cabo, el desarrollo de nuevas competencias que conformen a profesionales más especializados. Las competencias básicas de un perfil en el sector del Big Data son la capacidad de adaptarse a los nuevos cambios, la capacidad de aprendizaje y la capacidad comunicativa.
Prepárate para desarrollar tus competencias en el sector del Big Data y, si lo haces con el mejor master de Big Data & Analytics, pues mejor que mejor.
Alejandra Sánchez, asistente en marketing y comunicación de datahack
Todas las personas que nos dedicamos a la búsqueda de candidatos utilizamos linkedin, es la mayor base de datos viva que hay en el mundo.
Es de Perogrullo, pero lo peor que podemos hacer en un perfil es tener faltas de ortografía. Cuando tenemos la suerte de poder hacerlo en otros idiomas, muchas veces cometemos el fallo de escribir mal algo (que puede aparentemente estar bien) y no comprobar que sea correcto.
A continuación, os pongo un ejemplo de contactos relacionadas con profesionales del Big Data que salen en búsquedas en mi red de perfiles con palabras mal escritas
Recordad que Linkedin es un buscador por palabras, si escribimos mal una palabra, esta nos define ante el resto, un cv con faltas dice de ti:
Ejemplos de palabras mal escritas:
Si descartamos la palabra arquitecto (casi igual que arquitect), en mi red me salen la friolera de 3.626 personas que han escrito mal la palabra (a menos que en algún idioma que se me haya pasado lo reconozca)
Para que no haya ningún tipo de duda recurro al diccionario collins:
Recuerdo, por si acaso, que la palabra Cientific en inglés tampoco existe
Esta palabra sí existe en francés, pero no en inglés. Me pregunto, de todos mis contactos que viven en España (he recortado la búsqueda), cuántos han hecho el perfil en francés y cuántos en inglés (dudo que los perfiles en francés lleguen al 10%)
En este caso hasta he hablado con candidatos que lo decían mal y no daban su brazo a torcer.
Si eres científico de datos, has de dominar Python, si en tu perfil pones phython, dudo mucho que hayas visto bien alguna librería seria
También reduciendo la búsqueda a España
Es increíble lo poco que dice en favor de posibles candidatos el escribir mal lo que se supone que dominas...
Gracias al Master en Big Data Analytics 100% Online tendrás amplios conocimientos sobre las herramientas y técnicas analíticas necesarias para la modelización de los principales retos de negocio, con el fin de mejorar la toma de decisiones a través de los datos y el conocimiento.
DHSEED
En DHSEED somos conscientes de que orientar una compañía hacia la digitalización y el Big Data supone un proceso complejo de realizar. Por ello, acompañamos a la empresa en ese proceso, ya que ofrecemos consultoría orientada a la transformación digital; somos headhunters especialistas en la evaluación, búsqueda y selección de perfiles de IT, Big Data y digital. Para más información pincha aquí.
La realidad de cada uno se basa en una convivencia grupal, dentro de nuestra familia, amigos, equipo de trabajo, con nuestros jefes, nuestros pares, nuestros subordinados.
A veces, en algunas entrevistas de trabajo, ante la pregunta de qué es lo que valora más de sí mismo, o qué puntos destacan de su candidatura, algún candidato me ha respondido: “yo soy auténtico, digo siempre la verdad”. Como si fuera algo bueno o destacable…
Nuestros padres nos han educado en decir la verdad siempre, a nuestros hijos es una de las cosas que siempre repetimos: No hay nada peor que una mentira.
Más allá del respeto absoluto por la verdad, está el respeto por las personas. Eso implica una serie de comportamientos en la vida y en la empresa:
Por eso, tomo con pinzas los que abogan por decir siempre la verdad. Quien dice la verdad (su verdad) a toda costa es una persona imprudente, con poca psicología de equipo, con poca capacidad para el diálogo y con escasa capacidad de escucha.
El que va proclamando siempre la (su) verdad es muy posible que sea ególatra, y posiblemente narcisista. Muy probablemente, es una persona injusta que no va a contribuir al buen ambiente de la empresa.
Hay que decir siempre la verdad, en la oficina y fuera de ella, pero por encima están las personas, cuidarlas y tenerlas en el centro. SOLO decir la verdad (despreciando a las personas) creo que no es un valor en sí mismo.
En la oficina, el trabajo en equipo, la paciencia, la templanza y la cooperación sí son valores en sí mismos.
Que la persona esté por encima de toda verdad debe de ser una máxima para toda organización.
En DHSEED somos conscientes de que orientar una compañía hacia la digitalización y el Big Data supone un proceso complejo de realizar. Por ello, acompañamos a la empresa en ese proceso, ya que ofrecemos consultoría orientada a la transformación digital; somos headhunters especialistas en la evaluación, búsqueda y selección de perfiles de IT, Big Data y digital. Para más información pincha aquí.
Ya hemos hablado de las formas en que puede ayudar el Big Data a los Recursos Humanos y nos hemos centrado en la captación de nuevos perfiles. No obstante, la mayor fuerza del Big Data aplicado a los RRHH está en los procesos internos de la empresa. Gracias a los datos (People Analytics), el foco vuelve a ponerse en la persona. Esto es porque conocemos mejor a nuestros empleados y podemos aumentar su motivación y su productividad, más allá de automatizar tareas rutinarias y tediosas.
Además, para el departamento de RRHH es clave la fidelización del capital humano, pues una tasa alta de rotación implica un alto gasto. Con Big Data, sabemos quién se va y si se repite un patrón entre ellos. También podemos detectar pautas de los que eligen quedarse y crear un modelo de fidelización en función de eso.
Con el Big Data, la productividad es solo uno de los parámetros que medimos en relación con el empleado. Aprendemos más sobre su posición en el ecosistema de la organización: cómo se involucra, sus interacciones sociales, qué le motiva…
El conocimiento del trabajador nos permite personalizar nuestra comunicación con él a través de sus temas de interés, los vínculos generados, los nodos de conocimiento que percibamos... Gracias a esto, podremos identificar las interacciones más productivas y conocer más profundamente al equipo.
La motivación es un factor clave tanto en el rendimiento del empleado como en su fidelización. Con Big Data, podemos identificar cómo de motivado está nuestro talento. Incluso se puede llegar a predecir su marcha de la empresa y sus motivos.
Además, gracias a encuestas, evaluaciones, entrevistas y análisis de sentimientos en plataformas de colaboración de nuestra empresa (grupos de whatsapp, slack…) podremos identificar problemas emergentes y llevar a cabo estrategias para solucionarlos antes de que vayan a mayores.
Detectando también sus gustos y puntos fuertes, descubrimos talento inesperado y potencial interno. Esto nos permite optimizar los planes de formación, personalizándolos, y permitir que los propios empleados gestionen su carrera profesional y su crecimiento en la empresa de forma individualizada. También, favoreceremos la promoción y movilidad interna detectando perfiles interesantes dentro de la propia compañía.
Una mezcla potente y cada vez más necesaria para conseguir y conservar talento. No es fácil acometer un cambio en el que el Big Data se implante a la perfección en nuestra empresa y menos si no contamos con personal especializado.
En DHSEED somos conscientes de que orientar una compañía hacia la digitalización y el Big Data supone un proceso complejo de realizar. Por ello, acompañamos a la empresa en ese proceso, ya que ofrecemos consultoría orientada a la transformación digital; somos headhunters especialistas en la evaluación, búsqueda y selección de perfiles de IT, Big Data y digital. Para más información pincha aquí.
En el artículo anterior, hablamos de cómo el Big Data, de forma general, puede ayudar a nuestro departamento de Recursos Humanos a desarrollar todo su potencial. En este, profundizaremos en las formas en que el Big Data puede ayudarnos a captar talento.
Antes incluso de comenzar con el proceso de selección, podemos utilizar el Big Data para definir de forma precisa qué necesidades, tanto técnicas como humanas, debemos cubrir. Gracias a ello, tendremos más claro qué buscamos y hasta qué punto encajan en el perfil nuestros candidatos.
Cuantos más datos tengamos y analicemos, menor posibilidad de contratar a la persona equivocada. Mediante procesamiento de lenguaje natural, y aprovechando la huella digital de nuestro candidato, podemos acceder fácilmente a dichos datos. Es por esto por lo que cada vez se reclutan más candidatos a través de las redes sociales como LinkedIn. Utilizando Big Data, podemos rastrear la red de forma automatizada para encontrar al candidato ideal y contactarle en tiempo real.
El currículum y la entrevista personal nos dan información bastante limitada sobre el futuro empleado. Sabremos, gracias a ellos, su experiencia y algunos puntos clave de su personalidad. No obstante, para saber si su encaje es perfecto para nuestra organización, en especial a nivel humano, son herramientas que se quedan cojas. Las características de los empleados de éxito no están en los criterios de selección tradicionales. Es un hecho: el que tiene mejor currículum o da la mejor impresión no es necesariamente la mejor elección.
Utilizando las mismas herramientas de Big Data que hemos usado para encontrar a los candidatos perfectos, también podremos definir mejor la personalidad, las aspiraciones… de nuestros finalistas. Incluso, en fases iniciales de los procesos, podemos conocer la probabilidad de éxito de cada candidato, si es contratable o no e incluso si cumplirá nuestros objetivos y permanecerá en la compañía. Es lo que se llama workforce science.
También es posible completar la selección de personal poniendo en marcha ejercicios simulados en los que, a través del planteamiento de escenarios concretos, adaptables en función de las respuestas, se compruebe la capacidad y calidad de decisión del candidato en tiempo real.
Encontrar a un candidato con medios tradicionales no es nada fácil, pero usando nuevos métodos y tecnologías Big Data optimizamos el proceso. Si no sabes por dónde empezar, en DH SEED somos expertos en apoyar en los procesos de selección y contratación de personal especializado dentro de la transformación digital.
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Mucho se habla de la importancia del Big Data, que se puede usar en ámbitos diversos. Incluso en los Recursos Humanos. Esto puede sorprender, porque, a priori, este departamento no funciona con grandes cantidades de datos más allá de los básicos para la contratación y el seguimiento del desempeño.
No obstante, podemos ir mucho más allá e integrar otro tipo de datos menos estructurados (redes sociales, interacciones con otros empleados…) que nos harán tener un conocimiento mejor de nuestro empleado. Así, podemos fidelizarle y hacer que se sienta más motivado y sea más productivo.
Integrar el Big Data y llevar a cabo la Transformación Digital de nuestra empresa no solo mejora la eficiencia de los procesos y multiplica las posibilidades de negocio, sino que tiene múltiples beneficios en el departamento de Recursos Humanos.
Una mezcla que, además de potente, es cada vez más necesaria para conseguir y conservar talento. Ciertamente es difícil acometer un cambio en el que el uso del Big Data se implante a la perfección en nuestra organización y más si no contamos con personal especializado.
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