Big Data es atractivo. Es seductor. Es fascinante. Es el futuro. Pero todavía no para la Gestión Humana. 
Continuamente insistimos en que el término, y más importante aún, el concepto, todavía no es tema de agenda de la agenda del área. Si lo es HR Analytics, que es una disciplina clave del presente y futuro de nuestra profesión.
En publicaciones anteriores explicábamos que Big Data implica las 4 V (Volume, Veracity, Variety, Velocity). El primer punto ya da la razón de nuestra postura (que comparten otros también, como por ej. el de este artículo reciente de Harvard Business Review)
En los HRIS (Human Resources Information Systems) almacenamos mucha información -y nadie puede decir que no tiene muchos más datos de lo que imagina-. Pero a lo sumo, tenemos decenas de miles de empleados, no millones o billones, lo que si estaría vinculado a Big Data, ya que implica una cantidad másiva de información. Esto marca la clara diferencia y por qué Big Data todavía no es el tema clave de agenda. No significa que no vamos a generar esa cantidad de datos, a la velocidad que lo hace el negocio, ya que el mundo de IoT (Internet of Things, que implica la conexión a la red de todo tipo de dispotivos) está cada vez más presente, y no faltará mucho en que podramos generar en tiempo real datos sobre la conducta y trabajar de loe empleados). Pero hoy todavía no.
Es por eso que todavía no necesitamos la complejidad de tecnologías que requiere Big Data (sistemas de almacenamiento y procesamiento distribuido/en paralelo), porque además del volumen, todavía no está en juego usar datos heterogéneos (video, imágenes, audio, texto), como lo hace Big Data.
Pero HR Analytics si es clave. Es una disciplina que ya no podemos seguir postergando o demorando, y las excusas ya van agotando:
- Hay datos en Gestión Humana
- El área podría tomar un enfoque mucho más analítico y tomar decisiones basadas en evidencias (como lo están exigiendo otras áreas)
- Lo blando, también puede ser cuantificado, o genera datos que pueden ser utilizados (o en la jerga "explotados")
- Se puede mostrar el impacto de los procesos y el trabajo diario de los profesionales del área, utillizando los datos disponibles
- Muchas veces con preguntas inteligentes y saber aprovechar los datos, se pueden resolver temas importantes, generando impacto inmediato
- Analytics es también usar lo que ya la ciencia sabe, y no saltar automáticamente a analizar datos
Sabemos que hay asuntos que generan ciertas complejidades:
- Legislación vigente vinculada a privacidad y uso de datos
- Calidad de los datos almacenados
- Falta de tiempo (y la necesidad de generar "hábito" de análisis"
Pero estos pueden ser obstáculos para los que mediante creatividad se puede dejar de lado, o buenas herramientas para seguir postergando lo inevitable.
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