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  • Compartimos aquí la grabación del webinar dictado por Úrsula Franco Bock (Perú). Un webinar para "alquilar balcones" y deleitarse de la creatividad y profundas reflexiones de Úrsula que nos invita
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  • Compartimos aquí la grabación de la 1ra Jornada Internacional en People Analytics, la cual tuvo más de 1700 inscriptos.    Haz click en cada uno de los siguientes puntos para
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  • Compartimos aquí un nuevo webinar del ciclo "Compartiendo Experiencias". En esta oportunidad, Ali Farach, desde Guatemala, nos hará recorrer temas vinculados a cómo integrar en una herramienta de visualización de
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  • Compartimos aquí un nuevo webinar del ciclo "Compartiendo Experiencias". En cada webinar contamos con un invitado, amigo de la casa, que comparte una experiencia que merece ser escuchada. En esta
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  • Este conforma un nuevo webinar del ciclo "Pensar en medio del vértigo". En esta oportunidad Marisa Vázquez Mazzini, de Huatana, compartirá el Webinar que ha titulado "Ni la negación ni
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HR Analytics NO es un software

Esa es una pregunta frecuente cuando nos consulta por capacitaciones en HR Analytics.

Cada vez que la escucho veo que el obstáculo para el desarrollo de la práctica no es la estadística o matemática necesaria, sino qué se supone de la disciplina.

Analytics no es un software, es la toma de decisiones utilizando datos. Como todo campo de acción, requiere herramientas. Más allá de que ciertos ERPs de Recursos Humanos pueden incluir diversas funcionalidades para aprovechar los datos que almacenan y gestionan, no son softwares de Analytics.

Me gusta pensar que finalmente lo que uno tiene es una caja de herramientas, y para cada tarea, hay una herramienta adecuada. Por ej. si uno quiere sacar un tornillo, no utilizaría un martillo. Esto es lo que ocurre en este mismo ámbito. Por ej. si lo que uno quiere hacer es construir o desarrollar dashboards de Recursos Humanos, requerirá herramientas de Visualización de Información (Por ej. Tableau, Qlik, PowerBI, etc.). El Excel tiene ciertas funcionalidades para ello, pero no es la herramienta más apropiada.

Si en cambio lo que quieres es desarrollar un modelo predictivo, necesitarás software para hacer Data Mining (r, Python, SAS, SPSS, Rapidminer, etc.)

Más allá de la herramienta que prefieras, lo importante es entender qué es lo que uno quiere hacer, y cuál es la estrategia más adecuada.

El uso de las mejores herramientas sin comprensión de lo que uno efectivamente necesita, o sin entender hacia dónde quiere ir, tampoco tiene sentido.

 

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