¿Qué puede hacer la ciencia de datos por recursos humanos? 7 etapas del ciclo de vida de la ciencia de datos

Vivimos en una época en la que las computadoras y la tecnología moderna no solo están generalizadas, sino que son un estándar mínimo. Es difícil imaginar una vida diaria sin un teléfono en la mano y acceso a Internet. Además, gestionar una organización ya no es posible sin el uso de herramientas modernas de TI y una base de datos. La información y los datos son cruciales para tomar decisiones estratégicas y planificar actividades futuras. Sin embargo, para utilizar hábilmente la información recopilada, se necesitan las habilidades adecuadas. Y es la ciencia de datos la que es clave para el procesamiento óptimo de datos, que se puede aplicar con éxito en varios niveles organizacionales. ¿Qué puede hacer la ciencia de datos por RRHH? Sigue leyendo para descubrir más.

Ciencia de datos – tabla de contenido:

1. ¿Qué es la ciencia de datos?
2. Ciclo de vida de la ciencia de datos
3. Uso de la ciencia de datos en RRHH
4. Resumen

¿Qué es la ciencia de datos?

La ciencia de datos es una disciplina que combina conocimientos especializados, habilidades de programación y conocimientos de matemáticas, econometría y estadística. En general, podemos decir que es la ciencia sobre los datos. Utilizando diversos métodos de investigación, algoritmos y procesos, y basándose en una gran cantidad de información, permite al analista hacer conclusiones y predicciones significativas.

La ciencia de datos se basa en algoritmos especiales de minería de datos, modelos de aprendizaje automático e inteligencia artificial. La tarea de los algoritmos es limpiar y estructurar adecuadamente un conjunto de datos, y luego estudiar las relaciones y correlaciones entre ellos.

Gracias a los métodos avanzados incluidos en la ciencia de datos, se vuelve posible encontrar patrones ocultos que de otro modo serían imposibles de observar. La aplicación hábil de estos permite a las empresas crear una fuerte ventaja competitiva. El uso de la ciencia de datos en una organización puede ser integral, buscando nuevas fuentes de ganancias, optimizando costos y previniendo pérdidas potenciales.

Ciclo de vida de la ciencia de datos

El proceso que los datos atraviesan se conoce como el ciclo de vida de la ciencia de datos. Generalmente, es un proceso iterativo que implica operaciones repetitivas y suele constar de seis o siete etapas:

1. Definir el problema organizacional, establecer objetivos y planificar actividades.
2. Explorar y preparar los datos verificando propiedades básicas, identificación detallada y resolución de problemas en lo que respecta a reformateo, recodificación, agrupamiento y fusión.
3. Representación de datos (incluyendo aquellos de naturaleza especial, por ejemplo, datos acústicos, imágenes) y transformación de datos que implica la implementación y transformación de datos en una forma más “digesta” como archivos de texto, hojas de cálculo a bases de datos SQL y NoSQL.
4. Computación con datos basados en lenguajes de datos como R y Python, por ejemplo. Esta etapa permite ejecutar una gran cantidad de tareas en clústeres y procesamiento en la nube, y desarrollar paquetes que incluyen elementos abstractos de flujo de trabajo.
5. Modelado de datos generativos y predictivos. El modelado generativo propone un modelo estocástico que podría generar datos e introducir métodos para hacer inferencias correctas. El modelado predictivo se basa en métodos que hacen buenas predicciones sobre ciertos datos que apuntan a un conjunto particular de datos.
6. Visualización y presentación de resultados utilizando histogramas y gráficos de series temporales.
7. Construir experiencia basada en la ciencia de datos utilizando datos de frecuencia en el sistema, midiendo la efectividad de los flujos de trabajo estándar.

Uso de la ciencia de datos en RRHH

El funcionamiento de los departamentos de RRHH se basa cada vez más en el uso de datos y su análisis. Las decisiones de personal más importantes se toman basándose en informes de ciencia de datos. Sin embargo, para que esto sea posible, es importante entender que la ciencia de datos es un proceso, no una actividad puntual. Por eso es tan importante organizar y preparar los datos que proporcionarán una fuente de análisis confiable y creíble.

Un análisis bien realizado apoya la implementación de la estrategia empresarial y construye la credibilidad del departamento de RRHH. La ciencia de datos es indispensable en áreas como reclutamiento, marca del empleador, gestión de la rotación de personal, evaluación del potencial de competencia de los empleados y evaluación de los efectos de gestión de los gerentes.

Al combinar datos de diversas fuentes, utilizando algoritmos apropiados, permite a las empresas, por ejemplo, planificar dónde y qué tipo de empleados buscar, qué tipo de empleado atraer a la empresa, cuáles son las posibilidades de su interés en una nueva oferta y qué impacto tendrá esto en los objetivos comerciales que se persiguen.

Solo la ciencia de datos permite un análisis tan detallado de los recursos humanos, lo que permite una mejor comprensión de las necesidades de los empleados tanto a nivel de toda la organización, como de equipo o empleado individual. Los resultados, en forma de informes, determinan la gestión proactiva de los programas de capacitación y aumentan la retención de empleados, entre otras cosas, ofreciendo un cambio de puesto dentro de la organización. A su vez, la posibilidad de que los empleados vean los informes les permite moldear su propio camino profesional y tomar decisiones sobre sus carreras.

Resumen

La ciencia de datos se utiliza en diversas industrias, sectores y campos económicos. Crea un valor empresarial real, contribuye a la eficiencia operativa y reduce errores. Mejora la participación del cliente, agiliza los procesos de toma de decisiones, crea productos y construye marcas, optimiza ventas y aumenta la eficiencia de la gestión de recursos humanos. Independientemente de la industria y el tamaño, las organizaciones que desean mantener su posición competitiva en el mercado deben desarrollarse de manera efectiva sobre la base de la ciencia de datos y utilizar hábilmente los resultados del análisis.

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