Un nuevo mundo Data Driven y su aplicación real en el entorno de los RR. HH.

1. OpenSistemas
El futuro Data Driven en e-Learning y RR.HH.
Congreso de RRHH y Formación

2. Un nuevo mundo Data Driven
Datos, almacenamiento y Capacidad
01
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

3. Un nuevo mundo Data Driven
Data Driven vs Big Data
01
Data Driven vs Big Data

4. Un nuevo mundo Data Driven
Como es de pública nuestra información
01
http://www.adweek.com/socialtimes/social-public-private-information/502822

5. Un nuevo mundo Data Driven
Como es de pública nuestra información
01

6. 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
01

7. Data Driven en RRHH
Casos reales
02
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

8. 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

9. Data Driven en RRHH
… pero todo esto ya es realidad ?
02

10. Data Driven en RRHH02
Caracterización
Entorno gran corporación
Sistema 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

11. Reflexiones
Manejar expectativas
03

12. Reflexiones
Correlation is not causation
03

13. Algunas Conclusiones03
Los datos están para quedarse
Provienen 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 aplicación
Procesos 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

14. www.opensistemas.com
lflores@opensistemas.com