Si analizo los primeros 15 minutos de mi jornada laboral, logro distinguir que produzco las siguientes informaciones que son capturadas por mi empresa: hora de entrada, conexión al WiFi vía smartphone, login en el ordenador, páginas web visitadas, envío y recepción de e-mails y horario de reserva de sala en la que se celebra el ‘daily meeting’, así como su duración y los asistentes.

Tecnológicamente, además de los datos que yo he generado, también sería posible recoger la temperatura corporal -al pasar el dedo por el lector biométrico- con el objetivo de ayudar a detectar estados febriles y de aconsejar una visita médica para impedir la propagación de enfermedades; el itinerario realizado por los empleados en las oficinas, por medio de sensores alojados en la ropa o en las etiquetas de identificación que permitirían representar los mapas de calor para obtener una ponderación de los recorridos realizados; o la detección del estado de ánimo de los trabajadores gracias a una webcam integrada y un algoritmo. Informaciones que, desde el punto de vista del análisis para la empresa, resultarían muy interesantes.

La oficina en casa.png

¿Quién recoge estos datos? Big Data.

Dichas referencias son recopiladas y se acopian para su análisis. La capacidad de almacenamiento crece de forma exponencial del mismo modo que lo hacen las fuentes de emisión de datos. El desafío es el tiempo para el análisis. Encontrar el algoritmo que realice dicho trabajo por nosotros resulta crucial.

¿Cómo se analizan los datos?

Se usan los datos en la toma de decisiones diarias para evitar los prejuicios. Se puede medir el rendimiento a través del análisis de datos puesto que cada vez se incorporan más variables para determinar la eficacia, la eficiencia y la productividad de los empleados. En este estadio, el desafío es saber hasta qué punto podemos llegar en el análisis.

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¿por qué estamos tan preocupados en el mundo de las TI por recopilar, almacenar, tratar y analizar estos datos? No obstante, la cuestión para la que realmente quieren una respuesta es: ¿Qué valor me aporta al negocio el dedicar recursos a este campo? Me centro en responder a esa pregunta y en ofrecer soluciones de valor para que la explotación de los datos ofrezca oportunidades de mejora.

A través de la detección y del seguimiento de comportamientos sospechosos en las plataformas de los clientes. De este modo, la seguridad en la empresa es predictiva y no reactiva. Todo proceso que llevan a cabo las máquinas genera logs y el poder no solo almacenar dicha información sino además hacerlo en una única plataforma permite que el análisis sea más sencillo, rápido y eficiente. Los datos no son tratados antes de su almacenamiento, así podemos extraer de ellos el máximo de información durante el análisis. Creo que la gestión visual en tiempo real de todos los indicadores clave es crucial para la toma de decisiones.

La comunicación es la clave

Con el auge del sector servicios, a lo largo de estas últimas décadas hemos asistido a la transformación de los productos. De ser objetos físicos han evolucionado a bienes intangibles cuyo valor reside en la reacción emocional del cliente cuando los consume. Aquello que la empresa produce es más que un producto, es un estado de ánimo. Y para poder alcanzarlo dejamos de enfocarnos en el trabajo manual para volcarnos en el trabajo emocional. El sector tecnológico lleva años reconvirtiéndose y transformándose en una industria de servicios. Este hecho ha propiciado que las emociones de los empleados no sean un recurso más en la cadena de valor, sino posiblemente el recurso más valioso por encima incluso de los conocimientos técnicos. Si los empleados trabajan a gusto en la empresa trasladarán al producto esa actitud positiva y, siguiendo el flujo de la cadena de valor, el cliente recibirá un servicio que tendrá un valor añadido destacable sobre su competencia.

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Google ha invertido mucho tiempo y dinero en intentar averiguar por qué algunos equipos funcionan mejor que otros. Han querido explorar si existen patrones de comportamiento que nos permitan predecir cuál va a ser el resultado de un proyecto. El resultado de sus investigaciones ha determinado que la comunicación entre los miembros de un equipo es la clave para poder anticipar la productividad del mismo. Por su parte, Alex ‘Sandy’ Pentland, director del Human Dynamics Laboratory del MIT, ha cuantificado que la variable ‘comunicación’ explica hasta en un 50% la variación del rendimiento entre equipos.  Y que aquellos equipos en los que existe un facilitador que actúa como dinamizador y recopilador de información ven como se mejora la comunicación en sus tareas diarias.

Como Asistente de dirección durante muchos años, he tenido la labor de relacionarme con diferentes personas, contribuimos al negocio siendo capaces de transformar la información cualitativa en números. De este modo, nuestros clientes saben en todo momento cuál es el rendimiento real de sus equipos.

Hasta hace relativamente poco, las ciencias sociales carecían de los recursos para explotar todas esas informaciones. Sin embargo, en el último lustro han experimentado un avance increíble de la mano de la tecnología. La cantidad de datos que se puede recoger de forma automática propicia que los métodos de recolección de informaciones a través de encuestas o por observación directa, sean obsoletos. El abaratamiento de los dispositivos wearables permite una expansión del mercado que pone a nuestra disposición la tecnología para conocer en tiempo real los mapas de interacciones entre empleados. Por ejemplo, a través de sensores incorporados en las tarjetas de identificación podemos conocer cómo se comunica el equipo. La sociometría como estudio de dichas interacciones se centra en el lenguaje corporal, en el tono de voz empleado al hablar y a quién va dirigida la comunicación. Elementos que pueden ser captados por dichos sensores para comprender el comportamiento humano a través del análisis del Big Data.  

Izaskun Larrea Manzarbeitia

Assistant Director & Data Scientist

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