La relevancia del Big data

Mejorar la planificación de la fuerza de trabajo

el big data en RRHH pueden ayudar a organizar los diferentes tipos de datos que las empresas tienen sobre los empleados para que puedan ser usados eficazmente. el big data con el Procesamiento de Lenguaje Natural pueden asistir a examinar la retroalimentación, las revisiones de proyectos y los datos de perfiles de talentos por norma general para edificar perfiles de habilidades de los empleados en la organización en tiempo prácticamente real, que pueden ser utilizados como una herramienta para la planificación de la fuerza de trabajo, afirma Srikant Chellappa de Engagedly a Forbes.

Van Vulpen apunta que Natural Language Processing también puede examinar las revisiones del rendimiento empresarial para crear perfiles de competencias de los empleados o bien generar automáticamente puntuaciones de rendimiento tanto para los empleados como para los directivos.



Creando nuevas posiciones

RRHH asimismo podría introducir nuevas situaciones enfocadas a los datos, como el detective de datos, Richard Binder escribe en Benefits Pro. Creyendo que los equipos de RRHH inevitablemente aceptarán más funciones basadas en datos ... los estudiosos (del Centro de Conocimiento para el Futuro del Trabajo y el Sitio de Trabajo Futuro) se imaginan a un detective de datos de RRHH que sintetizaría flujos de datos como portales de beneficios y encuestas a empleados con el propósito de solucionar inconvenientes empresariales, escribe Binder. El Detective podría ir desde una inmersión en big data a explicar los conocimientos de la enorme imagen a los menos versados en datos, ayudando en último término a progresar el desempeño de los empleados.


Lo que el big data significan para su pequeña empresa
En un mundo cada vez más digital, la cantidad de datos que una pequeña empresa debe analizar aumenta de año en año. Aprende lo que significan el big data para tu PYME.

Internet solo existe desde hace tres décadas, mas en ese tiempo relativamente corto, se ha transformado en una de las herramientas más esenciales a nuestra disposición colectiva. Como propietario de una pequeña empresa, puede usarla para compilar datos que le ayuden a tomar resoluciones comerciales informadas, ejecutar análisis predictivos para futuras ventas y prosperar la experiencia del cliente del servicio.

Todas y cada una esas funciones son el resultado de big data. Al aprender a digerirlos y utilizarlos, su pequeña empresa puede transformar una valiosa información en acción.

¿Qué es el big data?

En su núcleo, big data es lo que parece. Merced a los avances en la tecnología, podemos recoger y entender conjuntos de datos masivos y complejos que fluyen a una velocidad increíble. Puesto que estos grandes conjuntos de datos pueden proceder de una amplia gama de fuentes a un volumen que los humanos no pueden entender, confiamos en un avanzado software de procesamiento de datos para hacer que esos datos sean utilizables.

Sitios como Internet Live Stats facilitan la visualización de big data y la velocidad a la que una cantidad insalubre de información fluye a través de Internet. Por servirnos de un ejemplo, ILS estima que cien con cinco Terabytes de tráfico de Internet, ochenta y cinco y ochocientos treinta y seis búsquedas en Google y nueve mil ciento treinta y nueve tuits se mandan en un segundo.

Sin embargo, el big data provienen de más fuentes que solo la Internet. La computadora de a bordo de su auto recoge miles y miles de puntos de datos sobre sus hábitos de conducción que el fabricante puede utilizar para determinar futuros cambios en sus autos, al paso que los proveedores de seguros pueden utilizar esos mismos datos para ajustar sus tarifas.

Las grandes herramientas de datos modernas nos dejan examinar de manera rápida los resultados del pasado y el estado del presente para decidir qué acción sería la más efectiva en una situación particular, dijo Ivan Kot, gerente senior de Itransition.

A través del uso de dicha herramienta, afirmó Kot, el tipo de datos que fluyen mediante una fuente externa (como Internet) o bien una fuente interna (como los centros de llamadas internos y los registros de sitios) puede asistir a las pequeñas empresas a predecir los resultados, prevenir el fraude y también impulsar la innovación.

¿Cómo marcha el big data?

Puede asistir a comprender el big data en términos de pesca comercial. Si tratas de dirigir un negocio siendo el único pescador parado al lado de un riachuelo, no vas a generar muchos peces. No obstante, si tienes una flota de navíos, cada uno de ellos con grandes trampas y amplias redes, conseguirás muchos peces de múltiples especies. Los programas de datos grandes son como esa flota de barcos, y los peces son todos los diferentes tipos de datos que generamos día a día.

Una vez recogidos, los datos son analizados por las compañías que emplean las técnicas de big data. Este análisis deja a un científico de datos entender una multitud de formas en que una empresa puede ser más eficiente y acrecentar los beneficios. el big data marchan para algo más que las necesidades de los usuarios - el campo médico asimismo usa esos datos para pronosticar mejor la propagación de enfermedades.

Las empresas utilizan el big data para conseguir información sobre una serie de cosas, incluyendo los patrones y comportamientos de los clientes - más comúnmente, los comportamientos de adquiere, dijo Jack Zmudzinski, asociado senior de Future Processing. La razón por la cual el big data son tan vitales para los negocios es que pueden asistir a identificar nuevas oportunidades de desarrollo e inclusive nuevas industrias a través del examen de la información de los clientes del servicio.

Un científico de datos puede usar el big data para administrar un contexto por medio de consultas para identificar los conocimientos y los resultados de los datos. La automatización y las herramientas de flujo de trabajo automatizarían entonces las acciones basadas en los datos, conforme James Ford, que tiene un doctorado en ciencias de los datos y es el cofundador de AutoBead.

Tradicionalmente, los modelos de tecnología empleados por quienes invertían en lectura adicional grandes ideas de datos incluían géneros de bases de datos como SQL o NoSQL, que se conectaban a través de un bus de servicio empresarial (integraciones de bases de datos y puntos finales), lo que estandarizaba los datos y permitía que funcionaran juntos, dijo Ford. Las soluciones de procesamiento de datos a gran escala como Apache Hadoop o bien Databricks permiten el procesamiento y análisis de datos a gran escala.

Merced al avance de la computación en nube, dijo Ford, el software de base de datos como el Universo DB de Microsoft Azure puede cobijar múltiples géneros de bases de datos en una base de datos. Debido a ello, los equipos ya no precisan invertir en costosos y difíciles sistemas de integración, en tanto que todos los datos existen en un sitio, separados por políticas de seguridad y lógica en vez de API y distancia.



Certificaciones en ciencias de la información para mejorar tu currículo y tu salario.

A fines de agosto, Glassdoor tenía más de cincuenta y tres ofertas de empleo que mentaban el aprendizaje automático (ML) y 20.000 trabajos que incluían la ciencia de los datos con salarios que iban de 50.000 a más de 180.000 dólares estadounidenses. Poco a poco más empresas están haciendo del análisis de datos y del aprendizaje automático un factor central del desarrollo de nuevos productos y de las ocasiones de ingresos futuros.

Las grandes empresas de tecnología, como las organizaciones tecnológicas independientes, ofrecen programas de capacitación para personas que son nuevas en la ciencia de los datos, de esta manera como para profesionales que quieren dominar la tecnología más reciente. Cada programa de esta lista de los mejores cursos en línea para la ciencia de los datos ampliará su experiencia y agregará un valioso elemento de línea en forma de certificación de ciencia de los datos a su currículum.


Analítica certificada Certificación profesional

Este programa, que es neutral en lo que se refiere a los proveedores, está dirigido a profesionales de la analítica en la primera fase o bien media de sus carreras. Los solicitantes precisan una licenciatura y 5 años de experiencia profesional o bien una maestría con tres años de experiencia laboral. Todos los aspirantes al examen firman un código de ética y deben presentar una referencia de un empleador para confirmar las habilidades sociales.

El examen se basa en el análisis de labores del trabajo y cubre siete áreas:

El problema de la enmarcación de los negocios
El análisis de los inconvenientes de enmarcado
Data
Selección de la metodología
Construcción de modelos
Despliegue
Administración del ciclo de vida

Hay cien preguntas de opción múltiple en el examen. El precio base de la certificación CAP es de seiscientos noventa y cinco dólares estadounidenses o bien 495 dólares para los miembros del Instituto de Investigación de Operaciones y Ciencias de la Administración (INFORMS). INFORMS ofrece una clase de preparación para el examen.

Una nueva versión del examen va a ser lanzada el 1 de enero de dos mil veintiuno y puede ser tomada on line.



Mesa de especialista de escritorio

El análisis de datos es inútil a menos que motive la acción. Eso de manera frecuente requiere hacer un caso basado en este análisis y presentarlo a los colegas de otros departamentos. Visualizar los datos en vez de confiar solo en los números puede asistir a ganarse a quienes no tratan con datos a diario. Tableau puede ayudarte a hacer eso.

El certificado de Especialista en Escritorio de Tableau va a mostrar que tiene una entendimiento básica de esta herramienta de visualización de datos. La compañía sugiere que los examinadores tengan por lo menos tres meses de experiencia con la plataforma. El programa de preparación para el examen de Especialista en Escritorio Tableau es un programa de seis semanas de entrenamiento interactivo, lecciones y hasta dos intentos para el examen de certificación.

El examen tiene treinta preguntas y ha de ser completado en 60 minutos. Los examinandos deben conseguir un 70 por ciento para aprobar. El examen mide estas habilidades:

Crear y guardar conexiones de datos
La gestión de las propiedades de los datos
Creando gráficos básicos
Aplicar el análisis a una hoja de trabajo
Crear y alterar un tablero de mandos
Entendimiento de las dimensiones y medidas
Dominar los campos reservados y continuos