¿Qué es la analítica de datos y como llevarla a la asistencia? - GeoVictoria

Un concepto muy difundido en México es la analítica de datos y puede ser llevado a muchos campos, como la asistencia. Según TechTarget, este se define como “la ciencia que examina datos en bruto con el propósito de sacar conclusiones sobre la información”. El análisis de datos es el proceso de evaluar datos utilizando herramientas analíticas y estadísticas para descubrir información útil. De esta forma, se toman decisiones empresariales. 

¿Cómo se realiza el análisis de datos?

El análisis de datos es parte de un proceso más amplio, que deriva en inteligencia empresarial. En México este tiene los siguientes pasos: Definición de objetivos:  gran parte de las decisiones tomadas son a partir de las metas que tenga la empresa, que, a su vez, requiere de analítica de datos. Recopilación de datos:  los datos seleccionados para la ejecución del propósito de la empresa, dependerá de los objetivos. Por ejemplo, si la meta de la empresa es ahorrar horas extras, debe contar: la cantidad de trabajadores que lo hacen y el dinero que gasta en ello. Disposición de datos: los datos sin procesar se pueden recopilar en varios formatos. Para empezar a trabajar, es necesario limpiar los datos para que las herramientas de análisis puedan asimilarlos. El analista de datos debe agregar estas diferentes formas de datos y convertirlas en una forma adecuada para las herramientas de análisis. Análisis de datos: este es el paso donde los datos limpios y agregados se importan a las herramientas de análisis. Estas herramientas le permiten explorar los datos, encontrar patrones en ellos. También responder sobre qué hacer y formular hipótesis. En nuestro ejemplo anterior puede ser: ¿será por excesiva carga de trabajo?, ¿es tendencia de un área?, etc. Sacar conclusiones y hacer predicciones: este es el paso donde, después de un análisis suficiente, se pueden sacar conclusiones de los. Estas conclusiones y predicaciones pueden resumirse en un informe entregado a los usuarios finales. En nuestro caso, será utilizada por RR.HH. para tomar las decisiones pertinentes.

Minería de datos

La minería de datos es un método de análisis de datos para descubrir patrones en grandes conjuntos de datos utilizando los métodos de estadísticas, inteligencia artificial, aprendizaje automático y bases de datos.  El objetivo es transformar los datos en bruto en información empresarial comprensible. Estos pueden incluir la identificación de grupos de registros de datos. También la identificación de anomalías y dependencias entre grupos de datos. Aplicaciones de minería de datos:
  • La detección de anomalías puede procesar grandes cantidades de datos (“big data”) e identificar automáticamente casos atípicos, posiblemente por exclusión de la toma de decisiones o detección de fraude (por ejemplo, fraude bancario).
  • Aprender los hábitos de asistencia de tus trabajadores: Las técnicas de aprendizaje automático (Machine Learning) se pueden utilizar para modelar los hábitos de llegada y salida. También si un sector de la empresa es mas propenso a llegar tarde o temprano.
  • Tomar decisiones: La mejor aplicación de un sinfín de datos y su posterior analítica, es saber que hacer. En el caso de la gestión de asistencia, como en tiendas de retail, es útil para saber la dotación de personal. Si está sobrepasada en la sucursal, o si hace falta en otra.

Inteligencia de Negocio: fundamental para asistencia y analítica de datos

La inteligencia empresarial transforma los datos en inteligencia procesable para fines comerciales y puede usarse en la toma de decisiones comerciales estratégicas y tácticas de una organización. Ofrece una manera para que las personas examinen las tendencias de los datos recopilados y obtengan información de ellos. Algunos ejemplos de inteligencia empresarial se utilizan hoy en día:
  • Las decisiones operativas de una organización, como la colocación de productos y los precios.
  • Identificar nuevos mercados, evaluar la demanda y la idoneidad de los productos para diferentes segmentos del mercado.
  • Presupuestos y previsiones continuas.
  • Uso de herramientas visuales como mapas de calor, tablas dinámicas y mapeo geográfico.

Analítica de datos para asistencia: las herramientas del mercado

En el mercado mexicano existen herramientas que van más allá del simple marcaje. Como lo hemos mencionado en el artículo, la analítica de datos es fundamental para la toma de decisiones. A pesar de que se puede usar cualquier medio de registro de asistencia, como relojes control biométricos checadores, no es suficiente. Actualmente, la tendencia es dotar estos aparatos con sofisticados softwares que den mas información que simple asistencia. La respuesta es ir hacia la gestión de estos datos de asistencia. Así, podrá saber los porcentajes de productividad, la dotación ideal y analítica de capital humano.

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