Big Data & RRHH

1
BIG DATA Y RRHH
CATIA NEVES, 2016

2
ÍNDICE
I – Qué es el Big Data
II – Aplicaciones prácticas
III – El Big Data en RRHH
IV – Reflexión Final

I –Qué es el Big Data
3
Algunas citas…

4
"Duda siempre de ti mismo hasta que los datos no dejen lugar a dudas "
Luis Pasteur, químico francés (1822-1895)

5
" Los datos son la nueva iglesia a la que vamos a rezar con la esperanza
de llegar a entender a las personas "
Juan Luis Polo, fundador de Territorio Creativo. Presentación del informe Infoempleo-
Adecco sobre Redes Sociales y Mercado de Trabajo (Febrero 2015)

6
" El Big Data es como el sexo en la adolescencia: todos hablan sobre ello,
nadie sabe realmente como hacerlo, todo el mundo piensa que los
demás lo están haciendo y por lo tanto todos afirman que también lo
hacen "
Dan Ariely, catedrático de la Universidad de Duke (Carolina del Norte, EE.UU)

7
BIG DATA
• Son los sistemas de información que
sobrepasan las capacidades de la
tecnologías tradicionales basadas
principalmente en datos relacionales.
• Es la democratización de las herramientas
y técnicas para recopilar y procesar
información.
?

8
Como explicar el BIG DATA a tu abuela:
• Captura y procesamiento de elevados volúmenes de datos
traduciéndose en inteligencia y conocimiento.
• Está en todas partes, la clave está en saber interpretar los
datos a nuestra disposición de manera a que puedan ser
útiles para nuestro negocio.
• Las fuentes para obtener estos datos son muy amplias: Cloud
Computing (Nube) / Internet de las Cosas / Social Media /
Geolocalización…
• El objetivo es poder conocer mejor a nuestros clientes,
empleados, socios, competidores, etc., permitiéndonos
tomar decisiones en base a datos objetivos y no en base a
suposiciones, datos subjetivos o intuición.
Fuente imagen: ICEMD, ESIC

9
Las 4 V´s en las que se basa el BIG DATA:
Volumen: se procesan datos de la escala
de los Gigabytes o Terabytes.
Velocidad: no solo la alta frecuencia con
la que se producen los datos sino la
necesidad de dar respuesta a la
información en tiempo real.
Variedad: la naturaleza de la información
a manejar es muy diversa.
Valor: de los datos se extraen
conocimientos.

10
Cómo el Big Data genera ventaja competitiva:
Fuente: Raúl Arabales: Computación Cognitiva, la nueva revolución del Big Data, ICEMD – ESIC

II –Aplicaciones prácticas
11
SECTOR SALUD
Gestión hospitalaria – determinación de los tratamientos más
eficaces, monitorización del grado de desempeño de los
profesionales médicos, aplicación de modelos predictivos y
reducciones económicas mediante una mejor gestion de
recursos.
• Ejemplo: Health Hospital en Florida – los enfermeros
portan un receptor que monitoriza todas sus actividades, el
tiempo que pasan con cada paciente, en el baño, en la sala
común, en la cafetería… sirve no solo para conocer la
jornada de los empleados y optimizarla sino también para
conocer a los pacientes (se ha descubierto que los
pacientes negros necesitan menos atención que blancos y
las mujeres más atención que los hombres)

12
SECTOR FINANCIERO
Análisis de riesgos antes de conceder una hipoteca
Recomendaciones de inversión
Predicción del fraude bancario
• Ejemplo: hay bancos que analizan no solo las
transacciones tradicionales sino toda la
actividad de la persona en redes sociales, blogs,
etc.

13
SECTOR PÚBLICO
Áreas como la justicia, sanidad, seguridad,
medioambiente, educación…
• Ejemplo: Dublín ha implementado un sistema de
control de tráfico en el centro de la ciudad,
monitorizando 600 líneas de autobuses diariamente
y analizando 50 actualizaciones de localizaciones de
autobús por segundo. El objetivo es mejorar el
tráfico, incrementar la precisión y reducir costes .

14
E-COMMERCE
Traza y seguimiento de consumidores y posibles
consumidores
Mejor segmentación del cliente y venta cruzada
• Ejemplo: Amazon te recomienda productos que
te pueden interesar en función de tus
búsquedas / compras.

15
GRAN CONSUMO
• Mejorar el conocimiento de los clientes, ejercer una
atención personalizada, gestionar la reputación de marca .
• Ejemplos: Supermercados que ya permiten ir escaneando la
compra en el momento en que se coge el producto –
permite por una parte ahorrar colas al final pero por otro
lado aporta información sobre el orden de adquisición de
los productos y como situar la mercancía.
• Wallmart: tras el huracán Katrina ofreció el tipo de
productos que los estadounidenses más demandaban en
situaciones similares.

16
TURISMO
Conocer datos y padrones de comportamiento de turistas de
manera a ofrecer servicios más adecuados.
• Ejemplo: estudio Telefónica y BBVA sobre la industria
turística en Madrid y Barcelona (2014). Telefónica aportó
los datos sobre los terminales extranjeros utilizados en
estas ciudades y BBVA sobre los pagos electrónicos
realizados con tarjetas extranjeras. Se cruzaron los datos
entre ambos y se han identificado el origen de los turistas,
la duración de su estancia, los desplazamientos efectuados,
días y zonas preferidos para alojarse y realizar compras,
gasto medio, etc. Estudiando estos datos el sector hostelero
puede segmentar y focalizar su acción comercial .

17
RESTAURACIÓN
Conocer mejor a los consumidores y saber cómo se
comportan, qué quieren, qué les empuja a comprar…
Ejemplo: Mcdonalds analiza la composición de sus colas
(longitud, tipología de clientes, etc.) para determinar que
productos mostrar en las pantallas que hay junto a la fila
de espera.

18
AUTOMOCIÓN
Utilizar los datos para ganar ventaja competitiva y
crear nuevos productos y servicios a medida.
Ejemplo: BMW se basa en el modo de
conducción y datos del vehículo para ofrecer su
servicios de seguros y mantenimiento.

III–El Big Data en RRHH
20
• Humanyze: ha creado un brazalete para detectar cuánto
tiempo habla cada empleado, cuánto tiempo escucha,
cuales son los lugares preferidos para el intercambio de
opiniones y dónde socializa más. La consultora Deloitte
ha utilizado estos datos para rediseñar una de sus
oficinas de manera a incentivar la colaboración entre
sus empleados (St Johns, EEUU).
• Google en EEUU estudia el tiempo ideal de espera que
los empleados deben pasar en la fila para el café. No
puede ser demasiado pero debe ser el suficiente para
permitir la socialización entre ellos.
SOCIALIZACIÓN Y CLIMA LABORAL

21
•Psyware es una aplicación que realiza estudios de personalidad a candidatos
basados en entrevistas de 15 minutos hechas por ordenador. En 0.2 segundos
produce informes sobre preocupaciones, dotes de mando, motivación, etc. El
análisis no esta basado en contenidos sino en la velocidad del habla, volumen
de voz, negaciones, pausas etc. Randstand lo esta utilizando ya en Alemania.
•Google ha creado un Algoritmo de Contratación, que predice que candidatos
tienen mayor probabilidad de éxito una vez contratados.
•Google analiza las carreras futuras de las personas que descartó en sus
procesos de selección para detectar si hubo errores en descartarlas .
•AT&T demostró a través de datos estadísticos de sus contrataciones que la
capacidad de iniciativa de un candidato es un factor más importante que su
expediente académico.
•El IIC ha creado un algoritmo que predice los candidatos que según su cv
tienen mayor probabilidad de llegar con éxito al final del proceso de selección,
contrastando estos cvs con lo de los empleados más exitosos de la compañía.
IDENTIFICACIÓN DE TALENTO Y RECLUTAMIENTO

22
• Google dispone de una herramienta llamada Project
Oxygen que evalúa datos de sus mejores lideres para
hacer predicciones.
• Google ha creado un Algoritmo de Retención, que
identifica personas con alto riesgo de dejar la
organización y ayuda a tomar decisiones de
promoción, formación, incentivos, etc. Oracle ha
hecho el mismo estudio con sus empleados.
• Volometrix analiza los emails de los empleados para
conocer en que emplean su tiempo. No analiza los
contenidos, solo recaba datos estadísticos. Microsoft
lo emplea ya en sus oficinas canadienses
• El IIC analiza los correos de los empleados ( no sus
contenidos) para identificar influencers y líderes
ocultos
GESTIÓN DEL TALENTO Y DESAROLLO

23
• Mercer realiza estudios detallados sobre los
sectores de manera a definir bandas salariales.
• El propio empleado tiene también información a
su disposición en paginas como Glassdoor .
COMPENSACIÓN Y BENEFICIOS

24
El BIG DATA no hace magia…

25
• ¿El Big data responde a una necesidad del negocio?
• ¿Mi cultura organizacional está preparada para ello?
• ¿Qué problemas queremos resolver con el Big Data?
• ¿Qué impacto tendrá en la organización?
• ¿Qué métricas voy a utilizar?
• ¿Tengo el personal necesario para el análisis de datos?
(Data Scientist, Departamento de People Analytics, etc.)
Cuestiones a plantear antes de implantar el Big Data en una organización:

Big Data & RRHH

Más contenido relacionado

Similar a Big Data & RRHH (20)

Último (20)

Big Data & RRHH