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lunes, 27 de mayo de 2019

Oracle posiciona la analítica de datos como elemento estratégico en la gestión de Recursos Humanos



El 86% de las empresas no tienen aún capacidades analíticas en sus aplicaciones de RRHH, pero el volumen de datos se multiplicará por 50 en esta área hasta el año 2020

La mayor parte de los sistemas de gestión de Recursos Humanos existentes ofrecen informes muy básicos y no tienen capacidades analíticas avanzadas. Sin embargo, en la era de la explosión de datos en la que nos encontramos, las fuentes de datos útiles para la gestión del talento están creciendo de forma exponencial. De acuerdo con los datos de diversas consultoras, ofrecidos por Oracle durante el evento Analytics para RRHH, celebrado en Madrid, el 86% de las empresas no cuentan aún con capacidades analíticas en sus aplicaciones de RRHH, pero el volumen de datos se multiplicará por 50 en esta área hasta el año 2020.

“Las empresas deben apostar por un análisis predictivo que permita crear modelos para la retención y el desarrollo del talento”, ha explicado Eduardo Martínez, director del área de aplicaciones HCM (Human Capital Management) de Oracle Ibérica. “El objetivo es que las organizaciones sean Data Driven, es decir, que pongan los datos en el centro de su estrategia, también en el área de Recursos Humanos”.

El evento Analytics para RRHH, celebrado hoy por Oracle y con la colaboración HR Certification Institute tm y 2mProgress tm, ha sido una jornada dirigida a acercar a los responsables de la gestión de personas de distintas organizaciones españolas los múltiples beneficios que la analítica de datos ofrece a la hora de tomar decisiones, en un entorno en constante evolución. 

De acuerdo con Eduardo Martínez, una organización Data Driven en Recursos Humanos, mejora en más de un 10% la calidad de los candidatos para un proceso de selección y ahorra costes de modo significativo. Al mismo tiempo se producen otros beneficios como reducir la rotación no deseada y el absentismo laboral. Así, contar con una herramienta tecnológica que permita generar, de modo ágil, informes actualizados sobre la situación del talento corporativo puede, por ejemplo, reducir la rotación, que puede llegar a caer a un 48% desde un 84% o disminuir la tasa de absentismo de los empleados desde un 9% a un 4%, según los modelos presentados. 

Oracle HCM, aplicación intuitiva 

La oferta de Oracle en el área de analítica de datos para RRHH - Oracle HCM-  incorpora el autoservicio, garantizando que el usuario, que no tiene por qué ser experto, se beneficie de los insights generados, mediante visualizaciones simples e intuitivas, explica Eduardo Martínez, director de HCM (Human Capital Management) de Oracle Ibérica.

A lo largo de la jornada se ha celebrado una mesa redonda que, titulada Cómo los Recursos Humanos pueden beneficiarse de la analítica de datos ha estado moderada por expertos de la talla de Alberto Meynial Sánchez, HR Manager de Ibermática; Marcos Ramos, gerente de Administración de Personal de Abanca; y Manuel Porrua, director del centro de RRHH y RSC de Fraternidad-Muprespa. Además, se han incluido varios ejemplos de KPIs que permiten a los participantes apreciar el valor de las herramientas tecnológicas de análisis de datos para el departamento de RRHH. 



martes, 6 de diciembre de 2016

INFOGRAFRÍA: Análisis visuales para obtener una visión más clara de tu negocio



Ahora que la agilidad es la mejor arma de competitividad, es imprescindible capturar, analizar y proporcionar información operativa y financiera al ritmo del mercado actual.

En esta infografía, que muestra cómo sacar partido a las soluciones modernas de inteligencia de negocio, descubrirás:   
  • Los rasgos que tienen en común con empresas best-in-class que están cresciendo
  • Lo que están logrando otros profesionales gracias a al análisis visual
  • Cómo iniciar la transición para convertirse en una empresa dirigida por la información
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miércoles, 16 de noviembre de 2016

CASO: Pernod Ricard Asia acelera la Analítica con Oracle




Pernod Ricard Asia usa Exalytics para disponer de una potente plataforma analítica del negocio para soportar una rápida toma de decisiones. 

miércoles, 22 de junio de 2016

¿Cómo convertir el dato en capital?

Por Jordi Trill
Core Tech Business Development Manager, Oracle
 



Casi todo lo que hacemos ahora es digitalizado y capturado como dato, -a dónde vamos, lo que compramos, lo que hablamos, lo que escribimos-. Los datos son una parte muy importante del trabajo diario. Los datos son ahora una forma de capital, en el mismo nivel que el capital financiero en términos de generar nuevos productos digitales y servicios. Este desarrollo tiene implicaciones para todas las empresas de estrategia competitiva, así como para la arquitectura IT que lo apoya.

Contrariamente a la creencia convencional, los datos no son un recurso abundante. En su lugar, se compone de una gran variedad de escasas, y a menudo únicas, piezas capturadas de información. De la misma manera que un negocio minorista no pueden entrar en nuevos mercados sin la financiación necesaria, no se puede crear nuevos algoritmos de establecimiento de precios sin los datos para alimentarlos. En casi todas las industrias, las empresas están en una carrera para crear stocks de datos exclusivos,  -y también las maneras de usarlos-, antes que sus rivales les supere en esta faceta. Las empresas que aún tienen que ver los datos como una materia prima, están en riesgo. En esta línea, el fundador de Alibaba, Jack Ma, comentaba recientemente en este link: “No queremos vender más, queremos más datos”. 

La gran diversidad de los datos capturados y las decisiones y acciones que utilizan esos datos requiere una nueva arquitectura de computación que incluye tres características claves: igualdad de datos, liquidez y seguridad. La búsqueda de estas características impulsa la reinvención de la informática empresarial en un conjunto de servicios que son más fáciles de comprar y utilizar. Algunos serán ejecutados sobre Internet como servicios en la nube pública. Algunos centros de procesamientos de datos serán reconfigurado como nubes privadas. Ambos deben trabajar conjuntamente. 

Posterior a la recolección de los datos adecuados, se procede a su análisis mediante técnicas de analítica avanzada y aprendizaje de máquinas (Machine Learning),  generando información y extrayendo un conocimiento convertido en valor mediante la generación de nuevos productos y servicios. 

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