OpenSistemas

El futuro Data Driven en e-Learning y RR.HH.

Congreso de RRHH y Formación

Un nuevo mundo Data Driven Datos, almacenamiento y Capacidad

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Claves del nuevo entorno

Datos Masivos y contínuos

Generados por personas y cosas ( IoT )

Mayor capacidad para procesarlos

Hiperconectividad y multidispositivo

Entornos cloud y servicios

Mayor capacidad analítica

Un nuevo mundo Data Driven Data Driven vs Big Data

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Data Driven vs Big Data

Un nuevo mundo Data Driven Como es de pública nuestra información

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http://www.adweek.com/socialtimes/social-public-private-information/502822

Un nuevo mundo Data Driven Como es de pública nuestra información

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Datos son públicos y visibles

Aparecen modelos que cruzan datos

Límites legales y éticos de la información

Límites aplicados a nuestra compañía

Orientación analítica / orientada a negocio

RRHH desarrolla nuevas capacidades

El nuevo perfil del Data Scientist

Qué pasa con la información histórica

Podemos ir de lo analítico a lo predictivo

Un nuevo mundo Data Driven Qué consecuencias tiene

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Data Driven en RRHHCasos reales

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Otros Casos

VoloMetrix: análisis mail vs clients

Mercer: estudios bandas salariales

AT&T: estudios de éxito en función de datos entrada

Talent Analytics: optimización de procesos de selección en taskforce

Data Science y Google

Optimización de la selección

Estudia las carreras de los no seleccionados

Oxygen: mejores predictores

Algoritmo de retención …

Tiempo de espera en el café

Data Driven en RRHH02

Analítica del proceso de selección Costes: entrevista, tiempos, números de entrevista por

perfil .. Tiempos: entrevista, inicio-fin proceso. Correlación con variables conocidas Identificación de factores clave de éxito Éxito de los no contratados

Análisis operativo en RRHH y bajas Tiempos: en cada puesto, en cada puesto vs interés en

cambiar, medio/mediana de antiguedad de trabajador en compañía, ...

Número de días de vacaciones, bajas por tipo, otros … Análisis de la formación ( áreas preferidas, formación

preferida, horas de formación por empleado, tiempo entre formación, medidas de satisfacción de formación, rois de formación )

Intereses de los trabajadores ( áreas que más les ineteresa, temas de los que obtener formación, ... ), nivel de competencia,

Salarios, costes de empleo, costes de formación, costes de beneficios sociales, compensaciones,

Medidas de satisfacción de empleado, tipos de contrato, cuotas de rotación, ...

Sexos/edad ( ratios por edad, sexo, origen, lugar de residencia, ... ),

Caracterización por horas trabajadas/tipos de empleado ( part time / full time )

Benchmarking

Qué podríamos hacer con todo esto en RRHH...

Strategic Analytics Clustering, segmentación Aplicación de Estadística descriptiva

Modelos predictivos Reclutamiento Predicción de bajas Optimización

Data Driven en RRHH… pero todo esto ya es realidad ?

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Data Driven en RRHH02

Caracterización

Entorno gran corporaciónSistema escucha de mail ( from – to )Base teórica en Social Network Analysis ( Telco )Arquitectura Big Data en Real Time

OpenSistemas: SNA Analysis in Corporative Mail

Resultados

Nivel macro Estructura general de la red: número de nodos,

distancias, nivel de relación, modificación de la red durante el tiempo

Identificación de comunidades Análisis: altas, bajas, relaciones, ...

Nivel micro Personas relevantes, líderes ? Influencers ? Patrones de comportamiento llamativos entre

nodos ( motifs ) Más allá: Natural Language Processing ( NLP ),

Sentiment Analysis, trending topics, conflictos, relaciones con ex-empleados, ...

El proyecto parte de la idea de aplicar tecnologías big data al análisis de recursos humanos en una gran corporación partiendo de un enfoque propio de una red social. El sistema monitorizará los envíos de correos que se realizan dentro de una organización a través de un plugin que se instala en el programa de correo a nivel de cuenta y que

determina origen y destino de cada correo junto con datos generales como tamaño, fecha y hora de envío, generando en tiempo real un mapa de red, cuyos nodos lo conforman los usuarios de la organización y cuyos enlaces son los envíos de correo que se realizan. Se trata por tanto de una suerte de estructura informal donde las relaciones se

establecen en base a las comunicaciones

ReflexionesManejar expectativas

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ReflexionesCorrelation is not causation

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Algunas Conclusiones03

Los datos están para quedarseProvienen de personas y cosas

Mayor capacidad, almacenamiento, conectividad

Mayor capacidad de análisis

La tendencia llega a RRHH !!Orientación al análisis

Modelos predictivos

Cambios en los departamentos / nuevos roles

Implicaciones legales / éticas

Casos de aplicaciónProcesos de selección

Análisis interno, gestión, ...

Análisis y predicción de bajas

Sistemas de Recomendación en formación

Pero también ...Ir paso a paso: de lo analítico a lo predictivo

Expectativas vs resultados / moda

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