Antes de construir cualquier análisis de talento, necesitas dominar los fundamentos de los datos en talent analytics: qué son, cómo se clasifican y cómo se almacenan en tablas. Esta base te permite leer información de tu equipo sin confusiones y tomar mejores decisiones de recursos humanos.

Qué es un dato y por qué importa en recursos humanos

Un dato es la representación simbólica de algo. Por sí solo, un dato aislado no dice mucho; cobra sentido cuando lo usas dentro de un dataset para explorar un enfoque, probar una hipótesis o validar una teoría sobre tu equipo.

Piénsalo así: el número 32 no significa nada hasta que sabes que es la edad promedio de tu área de ventas. Ahí el dato se convierte en información útil.

¿Qué es un dato? Es la representación simbólica de un hecho (texto, número o fecha) que adquiere valor cuando se analiza junto a otros datos para responder una pregunta concreta.

Qué tipos de datos vas a usar al analizar talento

Los datos pueden ser alfabéticos, numéricos o simbólicos, y van de lo simple a lo complejo. Un data scientist te diría que hay muchísimas más capas, y tiene razón, pero para analítica de talento basta con trabajar con tres tipos.

• Texto: nombres, apellidos, áreas, cargos.
• Números: edad, salario, años de experiencia, headcount.
• Fechas: ingreso, salida, promociones.

¿Por qué incluir fechas como categoría propia? Porque las fechas muestran el avance de tus métricas a lo largo del tiempo, es decir, si estás mejorando o empeorando en indicadores como rotación o tiempo de contratación.

Cómo evitar mezclar tipos de datos en una misma columna

La regla es simple: si una columna se llama Apellido, siempre debe contener texto. Si otra columna se llama Edad, siempre debe contener un número. Mezclar tipos de datos rompe los cálculos y los filtros, y es una de las causas más comunes de errores en reportes de RR. HH.

Cómo se organizan los datos en tablas

Los datos se almacenan en tablas, y una tabla no es más que columnas y filas que se cruzan. En cada intersección vive un dato.

Imagina una tabla con dos columnas y tres filas: ahí caben seis datos distintos. Cada fila representa una persona o un registro, y cada columna representa un campo. Si lo abres en una hoja de cálculo, las columnas aparecen como letras y las filas como números.

¿Qué diferencia hay entre fila y columna en una base de datos de talento? La fila es el registro de una persona específica; la columna es el campo o atributo (nombre, edad, fecha de ingreso) que se repite para todas las personas.

Cuando hablas de personas, cada una tiene sus datos asociados y esos datos no se pueden mezclar entre individuos. Además, la información histórica debe guardarse para poder consultarla después.

De la hoja de cálculo al sistema especializado de HR

Es muy común que una organización, en sus primeros años, use hojas de cálculo para consolidar la información del equipo. Con el tiempo, la mayoría evoluciona hacia sistemas especializados de gestión de recursos humanos, conocidos como HRIS.

No importa si trabajas en una hoja de cálculo o en un sistema robusto: los datos deben gestionarse con tres criterios en mente.

1. Seguridad: definir quién tiene acceso a qué información.
2. Gobernanza: establecer reglas para administrar y actualizar los datos.
3. Calidad: asegurar que la información sea correcta antes de analizarla.

Por qué la calidad del dato decide tus resultados

El objetivo de la analítica de talento es analizar, y ningún análisis sirve si parte de información equivocada. Los errores en los datos generan resultados incorrectos, y con resultados incorrectos terminas tomando malas decisiones sobre contratación, compensación o desempeño.

¿Por qué la calidad de los datos es crítica en talent analytics? Porque un dato erróneo se multiplica en cada cálculo y métrica, y puede llevarte a decisiones de talento basadas en una realidad que no existe.

La seguridad y la gobernanza de datos son temas amplios que merecen su propio espacio. Pero la calidad del dato es el punto de entrada obligatorio para cualquiera que quiera analizar información de personas con seriedad.

¿Cómo estás organizando hoy los datos de tu equipo: en hojas de cálculo o en un sistema especializado? Cuéntalo en los comentarios.