marzo 15, 2022

¿Datos fríos o Datos Soft? Datawharehouse, datamining, people analytics, BI, IA …

Estamos en la era de la digitalización y por lo tanto, la información y la analítica de los datos ha tomado un gran protagonismo que viene dado por el uso acelerado de la tecnología en los últimos tiempos con el fin de extraer mejores aprendizajes.

Me acuerdo en el año 2001 cuando empecé a estudiar el master de eCommerce, ya nos explicaban esto, pero entonces nos hablaban de dos cosas.

El DataWharehouse y el DataMining. Es decir, grandes volúmenes de datos y después, digamos, exprimirlos y manejarlos para sacar lecciones.

Ahora ya en pleno 2022, llevamos un tiempo hablando de nuevos vocablos que, al fin y al cabo, no distan mucho de aquello de hace 20 años aunque eso sí, ahora lo hacemos de una manera más acelerada, más fácil y más eficiente.

Ahora hablamos de People Analytics, Business Intelligence o Inteligencia Artificial

Llegando más o menos a un consenso de todo esto, deberíamos ir a la raíz de las cosas y esas cosas creo que deben responder a la pregunta:

¿Datos Fríos o Datos Soft?

El Dato Frío es aquel dato que lo tenemos de una forma fácil y que muchas veces, posiblemente ya lo tenemos registrado. Por ejemplo:

  • Si registramos la entrada y salida en el control de presencia, el dato ya lo tenemos.
  • Si registramos los pedidos por comercial y los pedidos perdidos, el dato ya lo tenemos.
  • Si registramos los días de baja laboral, el dato ya lo tenemos

Y así, una gran cantidad de datos fríos que realmente nos son de gran ayuda pero que además, al aplicar herramientas actuales, la toma de decisiones puede mejorar y ser más eficiente aún.

¿Y los datos soft?

Aquí creo es donde podemos encontrar otro punto acelerador.

El dato soft es aquel dato que casi seguro que no tengo en mi sistema, es el dato que mide conceptos o habilidades soft, que habitualmente suele ser muy subjetivo. Es decir, algo medible pero que no tenemos medido porque es muy ‘intangible’

Por ejemplo

  • ¿Medimos el bienestar de nuestros empleados?
  • ¿Cómo sabemos las ganas de cambiar de nuestros equipos?
  • ¿Qué nivel de satisfacción con la empresa tienen nuestros clientes?

Etc

El éxito de estas soluciones de people analytics, business intelligence y inteligencia artificial viene de combinar estos dos tipos de datos para a partir de aquí, disponer de mejores análisis, para tomar mejores decisiones y al fin y al cabo, manejar mejor la incertidumbr

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