Análisis de Datos para Recursos Humanos: Fundamentos Esenciales

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¿Cómo se construyen los analíticos de talento?

Para adentrarnos en la creación de analíticos de talento, es indispensable tener una comprensión sólida de datos, bases de datos y las herramientas para gestionarlas. Aunque algunos de estos temas pueden parecer familiares, es crucial revisarlos para evitar dudas futuras. Dominando estas bases, podemos transformar conjuntos de datos en información humanamente relevante, es decir, datos que nos ayuden a tomar decisiones en el ámbito del talento y los recursos humanos. ¡Vamos a explorar estos componentes esenciales!

¿Qué son los datos y cómo se clasifican?

Un dato es una representación simbólica de algo. Los datos en sí pueden parecer insignificantes, pero cobran importancia cuando se usan para explorar una hipótesis o teoría. Según su contenido y características, se categorizarán de distintas maneras. En el mundo del talento, manejamos principalmente tres tipos de datos:

  • Texto: Cadenas de caracteres que representan información alfabética como nombres o apellidos.
  • Número: Datos numéricos que pueden ser utilizados para cálculos o métricas cuantitativas como edades o puntuaciones.
  • Fechas: Importantes para medir el progreso de nuestras métricas en el tiempo.

¿Cómo se estructuran los datos?

Los datos generalmente se almacenan en tablas, compuestas por columnas y filas. En estos sistemas:

  • Filas: Representan registros individuales, a menudo asociadas a personas en el contexto de analíticos de talento.
  • Columnas: Corresponden a diferentes campos de datos como nombre, edad, o fecha de contratación.

Cada intersección entre fila y columna tiene un dato específico que debe mantener la consistencia de formato. Por ejemplo, si una columna es designada para texto como apellidos, toda entrada en esa columna debería ser texto.

¿Cuál es la utilidad de las fechas en los datos?

Las fechas son especialmente valiosas ya que permiten analizar el cambio de las métricas a lo largo del tiempo. Nos ayudan a responder preguntas importantes, como determinar si las estrategias de talento han sido exitosas o necesitan ajustes. El análisis de estas métricas temporales se convierte en un insumo clave para la toma de decisiones.

¿Cómo se almacenan y gestionan los datos de talento?

Muchas organizaciones en sus primeros pasos utilizan hojas de cálculo para gestionar la información del equipo. Estas son herramientas valiosas por su simplicidad, aunque con el tiempo, la necesidad de sistemas más especializados de administración de personas se hace evidente. Sin importar el método, es fundamental considerar:

  • Acceso a los datos: ¿Quién tiene permiso para ver o modificar esta información?
  • Gobernanza de datos: Asegurando la calidad y consistencia de los datos.
  • Seguridad: Protegiendo los datos sensibles del personal.

Estos aspectos son esenciales para el análisis exitoso y evitar decisiones erradas basadas en información incorrecta.

Próximos pasos: calidad, seguridad y gobernanza de datos

En el contexto de construcciones analíticas, la calidad de los datos es fundamental. Errores en el almacenamiento o procesamiento pueden llevar a interpretaciones erróneas y decisiones desfavorables. En las siguientes etapas del aprendizaje, se profundizará en la gestión de la calidad de los datos, sentando las bases para un correcto análisis de talento. Así que, ¡permanece atento y prepárate para seguir avanzando en esta travesía educativa hacia el dominio de los analíticos de talento!

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Un dato es la representación simbolica de algo, una abstracción. Por si solo un dato puede no ser suficiente para responder preguntas, es cuando se toma en consideración un conjunto de datos que se pueden responder preguntas planteadas en hipotesis o teorías.

La medición del talento requiere de los siguientes tipos de datos:

  • Alfabéticos, numéricos, simbólicos (fechas)

El almacenamiento de un dato puede ser por medio de tablas, estas tablas pueden encostarse en sistemas como Excel, o software más especializado. Es importante que cuando se almacenen los datos, estos respeten a su tipo (e.g: Si se guarda una columna de edad, está debe de contener solo números, o si se guarda un nombre, solo se use texto)

Al trabajar con datos se deben de tener en cuenta los siguientes conceptos, ya cada uno garantiza al siguiente
Acceso -> Gobierno -> Calidad -> Análisis

El curso se va a enfocar en los puntos de análisis y calidad, siendo este ultimo importante ya que los errores en los datos generan respuestas erróneas que puede conducir a una mala toma de decisiones.

  • Dato: Es una representación simbólica de algo.
  • Hay varias tipos de datos, ejemplo: Alfabéticos, numéricos y simbólicos.

Dato : Es una representación simbólica de algo

Categoría de datos: * **Un dato** es una representación simbólica de algo, pueden o no tener información relevante. * **Los datos son:** Alfabéticos, Numéricos y Simbólicos. * Ejemplo: Texto, número y fechas * **Acceso** ¿Quién tiene acceso?, La seguridad * **Gobierno:** ¿Cómo lo vamos a gobernar? Asegurarnos que tengan la **calidad** necesaria para poder hacer el **análisis.**
![](https://www.notion.so/People-Analitycs-9eb75fe557a0439c92aa1294e0c340f5?pvs=4#d312d1883faa4ffcb52f27919efc229c)
![]()![]()![]()![](file:///C:/Users/yajay/Downloads/frases%20\(3\).png)![](https://www.notion.so/People-Analitycs-9eb75fe557a0439c92aa1294e0c340f5?pvs=4#5586dfdaf4ae4cf1ac01721e5100b5f0)![](https://www.notion.so/People-Analitycs-9eb75fe557a0439c92aa1294e0c340f5?pvs=4#5586dfdaf4ae4cf1ac01721e5100b5f0)

Gracias

Texto: El de carácter está formado por una sola unidad o símbolo, el de cadena refiere a una sucesión de símbolos o unidades.

Numérico: El entero es un tipo de dato numérico que no cuenta con una parte decimal, el real es un tipo de dato numérico que cuenta con parte decimal.

Lógico: En la lógica encontramos los datos booleanos, que en rigor de verdad son binarios, de ahí que se dividan en verdadero o falso.

Tipos de datos
texto
números
fechas