Técnicas de Data Science para People Analytics
Técnicas de Data Science para People Analytics

Técnicas de Data Science para People Analytics

Los algoritmos al servicio de las personas

La ciencia de datos es un campo interdisciplinario que se centra en el análisis y la interpretación de datos para obtener conocimientos y tomar decisiones informadas. Combina elementos de estadísticas, matemáticas, programación y conocimientos específicos del dominio para extraer patrones, tendencias y relaciones significativas de conjuntos de datos complejos. La ciencia de datos abarca todo el ciclo de vida de los datos, desde la recopilación y limpieza hasta el análisis y la visualización.

En el contexto de People Analytics, la ciencia de datos juega un papel fundamental al aplicarse a la gestión de recursos humanos y las decisiones relacionadas con las personas que, recordemos, se trata del activo más importante de las organizaciones. People Analytics hace referencia, por tanto,  al uso de datos para comprender mejor las necesidades de los empleados y optimizar la toma de decisiones (gestión basada en la evidencia). Al emplear técnicas de ciencia de datos en People Analytics, las organizaciones pueden obtener insights valiosas sobre el rendimiento laboral, la satisfacción de los empleados, la retención, la selección de candidatos y otros aspectos relacionados con el capital humano.

Una buena forma de aproximarse a la Ciencia de datos es mediante la lectura de la obra Data Science for Business,  un libro ampliamente reconocido y escrito por Foster Provost y Tom Fawcett. Publicado en 2013, el libro se ha convertido en una referencia popular para aquellos interesados en comprender cómo aplicar conceptos de ciencia de datos en el contexto empresarial. La obra tiene como objetivo explicar los conceptos fundamentales de la ciencia de datos y cómo se pueden aplicar de manera efectiva en el entorno empresarial. Se centra en proporcionar una comprensión práctica y accesible de los métodos y técnicas de análisis de datos, sin profundizar en detalles matemáticos complejos. Esto lo hace particularmente adecuado para gerentes, profesionales y líderes empresariales que buscan adentrarse en el mundo de la ciencia de datos sin una formación técnica profunda.

Pues bien, en la citada referencia bibliográfica, podemos encontrar un catálogo con las nueve técnicas analíticas más empleadas en el Data Science. A continuación, pasamos a explorarlas y a proponer ejemplos de posibles casos de uso en el ámbito de People Analytics:

Classification and Class Probability Estimation (Clasificación y Estimación de Probabilidad de Clase): esta técnica se emplea para asignar etiquetas o categorías a instancias en función de sus características. Además de la asignación de etiquetas, esta técnica también proporciona una estimación de la probabilidad de que una instancia pertenezca a una clase específica. En el contexto de People Analytics, esta técnica podría aplicarse para clasificar candidatos en términos de idoneidad para un puesto en función de su experiencia laboral, habilidades y formación. Por ejemplo, un sistema de reclutamiento podría clasificar a los candidatos en «apto» o «no apto» para un puesto particular. La estimación de probabilidad también permitiría evaluar qué tan confiado está el sistema en cada una de estas clasificaciones, en una escala del 0 al 1, por ejemplo.

Regression (Regresión): la regresión es una técnica utilizada para predecir valores numéricos continuos basados en variables predictoras. En el ámbito de HR Analytics, podría emplearse para prever el salario de un empleado en función de características como los años de experiencia, el nivel educativo y la ubicación geográfica. Por ejemplo, al ingresar la experiencia laboral y el nivel educativo de un empleado potencial, un modelo de regresión podría estimar el salario que sería razonable ofrecerle.

Similarity Matching (Coincidencia de Similitud): la coincidencia de similitud busca encontrar elementos similares en función de sus características compartidas. En HR, esta técnica podría utilizarse para encontrar candidatos similares a uno dado. De esta forma, si una empresa busca a alguien con habilidades específicas, la coincidencia de similitud podría identificar candidatos que tengan habilidades y experiencia similares, permitiendo así que los reclutadores exploren perfiles similares a la persona que están considerando contratar.

Clustering (Agrupamiento): la técnica de clustering consiste en agrupar instancias similares en conjuntos separados basados en sus características compartidas. Pensando en People Analytics, se podría aplicar para segmentar a los empleados en grupos con características y perfiles similares. Pensemos que si logramos categorizar a los empleados en diferentes grupos en función de sus roles, habilidades o niveles de experiencia, esto permitiría a los equipos de recursos humanos personalizar sus estrategias de gestión y desarrollo para cada grupo, adaptándolas a las necesidades específicas de cada conjunto de empleados.

Co-occurrence grouping (Agrupación de co-ocurrencias): la agrupación de co-ocurrencias se refiere a identificar elementos que tienden a aparecer juntos con frecuencia en un conjunto de datos. En el ámbito de recursos humanos, esto podría ser utilizado para descubrir patrones de asociación entre habilidades, roles o características de los empleados. Por ejemplo, si se encuentra que ciertas habilidades o certificaciones a menudo se presentan en conjunto en un equipo exitoso, esto podría guiar las decisiones de formación y asignación de roles para futuros empleados.

Profiling (Perfilado): la técnica de profiling implica crear perfiles detallados de individuos o elementos en función de sus características. En el área de recursos humanos, el profiling podría utilizarse para construir perfiles de empleados en función de su historial laboral, habilidades, rendimiento y otras métricas relevantes. Estos perfiles proporcionarían una vista completa y detallada de cada empleado, lo que podría ser útil para la toma de decisiones en términos de asignación de tareas, promociones y desarrollo profesional. Por ejemplo, un perfil de empleado podría resaltar su trayectoria laboral, áreas de fortaleza y oportunidades de crecimiento, lo que ayudaría a los gerentes a tomar decisiones informadas sobre cómo maximizar el potencial de cada empleado.

Link Prediction (Predicción de Enlaces): se utiliza para predecir la probabilidad de que ocurra una conexión entre dos entidades en una red. En HR Analytics, podría aplicarse para prever la probabilidad de que dos empleados colaboren en proyectos futuros. Por ejemplo, analizando el historial de colaboraciones anteriores, las habilidades compartidas y las ubicaciones de los empleados, se podría predecir la probabilidad de que ciertos empleados trabajen juntos en proyectos próximos.

Data Reduction (Reducción de Datos): la técnica de reducción de datos se utiliza para simplificar conjuntos de datos complejos manteniendo la información esencial. Si tratamos de pensar en un posible uso en la analítica de personas, se podría aplicar para manejar grandes volúmenes de datos sobre empleados, como registros de asistencia, desempeño y formación. Mediante técnicas de reducción de datos, se podría mantener la información crucial mientras se elimina el ruido o la redundancia, lo que facilitaría el análisis y la toma de decisiones.

Causal Modeling (Modelado Causal): el modelado causal implica comprender las relaciones de causa y efecto entre variables en un sistema. En RRHH, podría emplearse para explorar cómo ciertas variables, como la capacitación y el ambiente de trabajo, afectan al rendimiento y a la retención de los empleados. Por ejemplo, un modelo causal podría revelar si la inversión en programas de formación tiene un impacto significativo en el rendimiento laboral y, en última instancia, en la permanencia de los empleados en la empresa. Esto ayudaría a los líderes a tomar decisiones informadas sobre cómo mejorar el compromiso y el desempeño de los empleados a través de la capacitación.

Por supuesto, estas técnicas no agotan las vastas posibilidades analíticas que encontramos en el Data Science y que podemos trasladar a People Analytics. Así, por ejemplo, no hemos hablado del Análisis de Series Temporales, de la Minería de Texto, del Procesamiento del Lenguaje Natural o del Análisis de Redes. Invitamos al lector, pues, a seguir investigando y profundizando en una disciplina en las que las innovaciones se suceden diariamente.

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