Algunas fuentes informan que el 57% de las empresas y organizaciones no han dado el paso en dirección a estructurar sus procesos de toma de decisiones apoyándose en los datos.  Un estudio reciente sobre “cultura de los datos” de McKinsey & Company, Inc., una de las grandes consultoras estratégicas globales, argumenta que aquellas estructuras productivas que invierten esfuerzo en extraer información relevante de sus datos muestran una considerable superación de sus competencias: un 85% en aumento de ventas y un 25% en márgenes brutos.

En el mercado de las herramientas digitales se acelera la aparición, entre otras soluciones, de Apps para análisis de datos destinadas a departamentos de Recursos Humanos y enfocadas a captar las posibilidades y cualidades de los candidatos más idóneos.

Una de las cuestiones centrales del Big Data aplicado a la búsqueda del talento es la metodología para imponer algún orden en los enormes volúmenes de datos disponibles (además desestructurados).  Téngase en cuenta que esas búsquedas de talentos tienen algunos parámetros medibles objetivamente (como la formación, la experiencia, los signos que revelan capacidad para resolver problemas complejos, profundad en el análisis o pensamiento crítico), pero también obedecen a otros factores que se tocan con lo subjetivo, una cosa es el potencial o la existencia de un conocimiento que permite resolver un problema y otra es la capacidad de respuesta, el elemento emocional o los efectos de la presión.

Los experimentos que se han realizado para viabilizar el uso del Big Data en el área de los Recursos Humanos parecen revelar ciertos indicadores de medición.  

Lo primero que debe ser sometido a evaluación es la propia compañía, es necesario saber su presencia objetiva en el mercado, sus estrategias de comunicación o el peso de su marca digital para determinar qué capacidad real tiene para captar y retener el talento. Se trata de una lectura determinante para trazar el perfil que se demanda. Lógicamente, existe el escenario donde una empresa busca cierto nivel de profesionales, precisamente, porque está embarcada en un proceso de proyección y crecimiento nuevos.

Por otra parte, es relevante  conocer el volumen y el origen de los datos. Es decir, de dónde llegan las fichas de los candidatos en un proceso de selección, cómo contactaron o qué canales visibilizaron las convocatorias. El trazado general de estos perfiles dará una lectura muy importante acerca de la imagen que se proyecta al exterior sobre el modelo de organización de la empresa y cómo es captada por el público interesado.

En líneas generales, se busca mejorar todos los funcionamientos internos. Y esto se relaciona con optimizar los procedimientos de contratación, que es otro aspecto de la vida productiva de la organización. Un análisis de los datos permite acelerar los ciclos de convocatoria, recepción, selección e incorporación; básicamente porque facilita la implementación de procesos más inteligentes, en base a un “filtrado” por el perfil más buscado de nuestro volumen de datos. 

Por supuesto, ese perfil más buscado es el resultado de varios factores, concretamente de hacer las preguntas correctas con objeto de extraer las mejores respuestas de los datos, como nombráramos en una entrada anterior de este Blog. A todo lo anterior sumemos que en el Big Data en sí, también existe la caza del talento.

Una empresa u organización con verdadera visión de futuro no puede permitirse ignorar las posibilidades de la ciencia de los datos en sus procesos habituales y especiales de toma de decisiones. Big Data es algo aplicable prácticamente a todos los aspectos de la cultura empresarial y corporativa del mundo actual: producción, ventas, distribución, Recursos Humanos, etc.

Pero recuérdese que el talento es algo cimentado muy  mayoritariamente sobre la formación de calidad, un buen Programa académico, una buena Facultad en una Universidad de prestigio multiplican las posibilidades de cualquier profesional y empresa que lo contrate.

Aviso para navegantes: Programa de Experto, Especialista y Máster en Big Data y Data Science de la UNED.