3a Edición MOOC UOC Business Intelligence y Big Data

Las estrategias de datos son desde hace varios años la prioridad de muchas organizaciones. Adquirir las competencias necesarias y transformar la propia compañía o institución en una organización orientada al dato ya sabemos que no es un proceso rápido o sencillo.

Por ello, considero que las personas interesadas en conocer las competencias dentro de las estrategias de datos deben aprovechar las muchas oportunidades que les son brindadas actualmente para formarse. Existen programas de pago, abiertos, recursos en blogs, libros, conferencias,… incluso grupos en Telegram o WhatsApp!

Los dos últimos años he participado como profesor colaborador en la UOC tanto en sus programas propios y universitarios como en los abiertos abiertos. Este año, desde mi rol como profesor asociado, tengo la tarea de coordinar la tercera edición del MOOC “Introducción al Business Intelligence y Big Data” que se hospeda en la plataforma MiriadaX de Telefónica.

Este curso tiene una duración de 5 semanas y se conforma por cinco módulos que hace un recorrido desde la inteligencia de negocio hasta el big data.

Será un placer acompañar a tantos estudiantes en el viaje tan interesante que supone adquirir competencias para analizar datos y fundamentar la toma de decisiones basadas en hechos.

 

Starting your people analytics initiative

Organizations have long focused their analytical efforts on customers. Aspects such as Customer Attrition or Customer LifeTime Value are well known. But not all companies are using analytics to understand their employees.

What if we can have a data-driven approach to managing people at work? This is what we call People Analytics (previously known as talent analytics or HR analytics).

Which are the tasks to be done?

People analytics aims to develops and maintains a wide set of data and metrics but also tests hypotheses, runs experiments, reviews academic research, builds models, and uses science to make work better for employees. If this sounds familiar, you are right. This should be your data science team.

How to start?

A people analytic team must ensure all people decisions are informed by data. The only way to start is understanding the people problems that needed to be addressed and the organizational context. These problems may be of different nature such as employee retention, understanding your knowledge map or identifying the dysfunctions of your team among others.

We will continue discussing about this passionated topic in future posts.


Desde hace mucho tiempo, las organizaciones han centrado sus esfuerzos analíticos en sus clientes. Aspectos como el Customer Churn o el Customer Lifetime Value son bien conocidos. Pero no todas las empresas están utilizando la analítica para entender a sus empleados.

¿Y si fuera posible tener tener un enfoque basado en datos para gestionar a nuestros empleados? Esto es lo que llamamos People Analytics (anteriormente conocido como analítica de talento o analítica de recursos humanos).

¿Cuáles son las tareas a realizar?

People analytics tiene como objetivo desarrollar y mantener un amplio conjunto de datos y métricas, pero también crear y validar hipótesis, ejecutar experimentos, revisar la investigación académica, construir modelos y utilizar la ciencia para hacer que el trabajo sea mejor para los empleados. Si esto os suena familiar, tenéis razón. Esto es el trabajo del equipo de científicos de datos.

¿Cómo empezar?

El equipo analítico debe asegurar que todas las decisiones vinculadas con personas deben ser informadas (con datos). No se trata de aplicar simplemente un algoritmo sino de hacer un diagnóstico. Es decir, la única manera de empezar es entender los problemas de la gente que necesitan ser abordados y el contexto organizacional. Estos problemas pueden ser de naturaleza diferente, como la retención de empleados, la comprensión de su mapa de conocimientos o la identificación de las disfunciones de su equipo, entre otros.

Seguiremos discutiendo sobre este apasionante tema en futuros posts.