¿Qué es BIG DATA? Introducción, Tipos, Características

Eliminando el sesgo en la contratación

big data en RRHH podrían hacer más equitativa la contratación y mejorar la diversidad reduciendo el corte, afirma Zoe Jervier Hewitt de EQT Ventures a Protocol. Eso empieza incluso antes que los aspirantes sean entrevistados identificando qué criterios deben cumplir. Trato de hacer que el sistema de evaluación sea realmente hermético, y encuentro que hay menos espacio a fin de que el sesgo no útil se introduzca en el proceso de esa manera, afirma Jervier Hewitt. Agrega que una tarjeta de puntuación de la evaluación puede centrar la atención en la competencia de un candidato y tener un efecto positivo en la diversidad de la cañería y la diversidad de las contrataciones.


¿Deseas saber más?

Muchas organizaciones y escuelas ofrecen clases on-line de análisis de recursos humanos y análisis predictivo. Asimismo hay guías online disponibles. Lee aconseja que los profesionales de RRHH obtengan ayuda de los departamentos de TI, pero que asimismo aprendan ellos mismos lo suficiente para decirle al científico de datos lo que es correcto.

Resumiendo, no hay duda de que RRHH no solo tiene big data, sino que tiene muchas formas potenciales de utilizar big data que podrían hacer que el sitio de trabajo sea mejor tanto para los empleadores como para los empleados.

Si ha disfrutado de esta profunda inmersión en de qué forma el big data están cambiando la forma en que funcionan los departamentos de RR.HH., puede suscribirse a nuestro boletín diarioHRnewsbrief para obtener un contenido más informativo.



Grandes herramientas de administración de datos y análisis de negocios que precisa conocer



Plataforma de Automatización de Procesos Metódicos Alteryx (APA)

La Plataforma de Automatización de Procesos Analíticos (APA) de Alteryx es un sistema de automatización de procesos analíticos, de aprendizaje automático y de ciencias de la información de extremo a extremo, utilizado por analistas y científicos de datos para preparar, entremezclar, enriquecer y analizar datos. El Centro Analítico trabaja con la APA de Alteryx para afianzar los activos analíticos en un sistema donde se puede acceder y compartir por los trabajadores de datos. Intelligence Suite, una parte de la actualización de la plataforma Alteryx APA dos mil veinte.2, trabaja con Analytics Hub y Alteryx Designer para ayudar a los usuarios sin conocimientos de ciencia de datos a construir modelos predictivos.



CockroachCloud

CockroachCloud es una instancia de nube totalmente administrada de CockroachDB, el sistema de base de datos relacional distribuida desarrollado por Cockroach Labs para aguantar aplicaciones transaccionales de próxima generación, nativas de la nube. Lanzado en versión beta en 2019, CockroachCloud estuvo libre este año en Amazon Web Services y en la plataforma de nubes de Google. Cockroach Labs promociona la fácil escalabilidad de CockroachCloud así como sus capacidades de geo-localización de datos y transacciones compatibles con ACID (atomicidad, consistencia, aislamiento, durabilidad).



Nube de Inteligencia de Datos Collibra

Collibra Data Intelligence Cloud es un sistema nativo de la nube, completamente gestionado, que automatiza los flujos de trabajo de datos, proporciona visibilidad de los activos de datos, garantiza la seguridad y crea una forma racionalizada para que los usuarios empresariales accedan y analicen datos de confianza. Collibra Data Intelligence Cloud está construido sobre una arquitectura de microservicios para prosperar más de manera fácil los servicios de datos o desarrollar nuevos. Asimismo ofrece una puntuación de los datos, que calcula una medida de la calidad de los datos a nivel de atributos, y herramientas para gestionar las solicitudes de datos de los individuos.


MariaDB SkySQL

MariaDB SkySQL es una base de datos Aprende más en nube totalmente administrada como una edición de servicio de la popular base de datos relacional MariaDB que aguanta aplicaciones transaccionales y analíticas. SkySQL usa Kubernetes para la orquestación de contenedores; el motor de flujo de trabajo ServiceNow para la gestión de inventario, configuración y flujo de trabajo; Prometheus para la supervisión y alarma en tiempo real; y la aplicación de análisis y visualización de código abierto Grafana para la visualización de datos. Los usuarios de SkySQL asimismo tienen la posibilidad de personalizar las opciones y configuraciones de las bases de datos para satisfacer los requisitos de seguridad, alta disponibilidad y recuperación de desastres de la compañía.


Zendesk Explore Enterprise

Una nueva adición a la plataforma de servicio al cliente de Zendesk, Explore Enterprise deja el análisis en tiempo real de los datos de servicio al cliente para tomar resoluciones más informadas sobre ventas, soporte y productos para entender las necesidades alterables de los clientes y progresar las experiencias de los mismos. Explore Enterprise permite el monitoreo de datos por medio de los canales de atención al usuario usando gráficos en vivo preconstruidos y personalizables, y mejora la colaboración del equipo con capacidades avanzadas de intercambio de informes y programación.



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

A fines de agosto, Glassdoor tenía más de cincuenta y tres ofertas de trabajo que mencionaban el aprendizaje automático (ML) y veinte trabajos que incluían la ciencia de los datos con salarios que iban de 50.000 a más de 180.000 dólares. Poco a poco más empresas hacen del análisis de datos y del aprendizaje automático un factor central del desarrollo de nuevos productos y de las oportunidades de ingresos futuros.

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


Certificado profesional de ciencias de los datos de IBM

IBM ofrece este programa en Coursera, que es dado por empleados de la empresa. Los estudiantes de este curso tomarán una serie de laboratorios prácticos en la nube de IBM que dan experiencia con Jupyter/JupyterLab, GitHub, R Studio y Watson Studio.

Este programa online toma en torno a 10 meses para completarse y tiene nueve cursos:

Qué es la ciencia de los datos Herramientas para la ciencia de los datos
Metodología de la ciencia de los datos
Pitón para la ciencia de los datos y la IA
Bases de datos y SQL para la ciencia de los datos
Análisis de datos con Python
Visualización de datos con Python
Aprendizaje de máquinas con Python
La piedra angular de la ciencia de los datos aplicados




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 lugar de confiar solo en los números puede ayudar a ganarse a quienes no tratan con datos a diario. Tableau puede asistirte 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 al menos tres meses de experiencia con la plataforma. El programa de preparación para el examen de Especialista en Escritorio Tableau es un programa de 6 semanas de adiestramiento interactivo, lecciones y hasta dos intentos para el examen de certificación.

El examen tiene 30 preguntas y ha de ser completado en 60 minutos. Los examinandos deben obtener un 70 por cien para aprobar. El examen mide estas habilidades:

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