• Descripción

La analítica de recursos humanos (HR analytics) también llamada análisis de talento, es la aplicación de técnicas sofisticadas de minería de datos y Business Analytics a los datos de recursos humanos. Mediante un caso práctico, el estudiante verá cómo se pueden aplicar estas técnicas para una gestión estratégica eficaz de los recursos humanos, para que los objetivos de negocio se puedan cumplir de una forma rápida y eficiente, obteniendo un rendimiento óptimo sobre el capital humano. Durante el curso, el estudiante tendrá la opción de trabajar con herramientas ofimáticas (XLS, PPT), de análisis (R) y de reporting (QlikView o Tableau).

• La asignatura en el conjunto del plan de estudios

El Máster en Inteligencia de Negocio y Big Data Analytics, y los programas especializados de la UOC en este ámbito, ofrecen desde hace más de diez años una formación práctica y profesionalizadora basada en casos de negocio y en el uso de herramientas de mercado, impartida por profesionales de BI del mundo de la empresa y profesores especialistas en empresa, matemáticas e ingeniería informática.

Esta asignatura pertenece a la especialidad ESP3. Casos de Usos Analíticos, junto con las asignaturas Customer Analytics y Operations Analytics. 

La especialidad se dirige a proporcionar al profesional de perfil más empresarial casos prácticos de uso de la inteligencia de negocio tanto en la estrategia de empresa como en la gestión operativa de los procesos de negocio más importantes: marketing y ventas, operaciones y logística, recursos humanos, etc.

Esta asignatura, al igual que el resto de asignaturas de la misma especialidad, presenta una visión transversal, dotando a los estudiantes de las competencias para comprender todo el proceso que se inicia en un proyecto de inteligencia de negocio; desde el planteamiento o detección de una necesidad hasta la comunicación de una posible solución mediante la publicación de los resultados obtenidos a través de indicadores y/o modelos previamente definidos.  

• Campos profesionales en el que se proyecta

El objetivo del Máster de Inteligencia de Negocio y Big Data Analytics de la UOC es la formación de profesionales todoterreno con una formación en análisis y solución de problemas de negocio, estadística avanzada y minería de datos, y diseño y construcción de sistemas de información de Business Intelligence, que podrían trabajar en diferentes departamentos de la empresa o en un centro de competencias transversal.

Así pues, dicho máster está dirigido a dos perfiles profesionales diferenciados:

• Por un lado, un perfil funcional y empresarial interesado en adquirir o completar su formación en métodos, técnicas y herramientas de análisis y minería de datos y en la utilización de tecnologías de inteligencia de negocio, a nivel de usuario avanzado.
• Y por otro, un perfil técnico interesado en adquirir o completar su formación en el diseño, construcción, explotación y uso de los sistemas y tecnologías de la información de la inteligencia de negocio y el análisis de datos.

A medida que esta especialidad ha crecido y las empresas reconocen la necesidad de esta clase de perfiles, también lo han hecho las diferentes salidas profesionales:

• Analistas de datos en departamentos de control de gestión u otros departamentos de la empresa, especialmente en el área de marketing y ventas y en las áreas de producción y operaciones.
• Responsables, jefes de proyecto o analistas de sistemas de información de BI en departamentos de informática o técnicos y analistas de empresas que han adquirido (o están a punto de hacerlo) esta clase de sistemas.
• Científicos de datos en departamentos especializados de análisis y estadística o en empresas externas que proporcionan esta clase de servicio a sus clientes.
• Consultores e implantadores de sistemas de inteligencia de negocio y Big Data en empresas de servicios.
• Emprendedores, que desean crear negocios basados en la creación o la implantación de sistemas especializados de inteligencia de negocio o de alguno de sus componentes, así como productos y/o servicios basados en datos.

• Conocimientos previos

No existe motivo aparente para que el estudiante tenga dificultades en seguir las asignaturas de la especialidad de Casos de Usos Analíticos y menos aún si ya se han superado las primeras especialidades donde se plantean los fundamentos de la inteligencia de negocio, big data y data science, y se han abordado las bases de datos y el gobierno de datos.

A lo largo de esta asignatura se hará referencia a los conceptos básicos necesarios a modo de recordatorio. Si el estudiante lo necesita, el profesorado proporcionará más referencias respecto a los conceptos introducidos.

Además, como la metodología se basa en estudios de casos y la investigación autónoma de información, es aconsejable que el estudiante esté familiarizado con la búsqueda de fuentes de información, el análisis de la información cuantitativa y cualitativa, la capacidad de sintetizar y obtener conclusiones, así como de poseer ciertas habilidades de comunicación escrita.

Por último, es importante poner de manifiesto que para aprovechar al máximo este curso se requiere que el estudiante tenga la capacidad de leer y comprender el inglés puesto que algunos materiales de referencia, así como de otros recursos, están principalmente en dicho idioma.  

• Objetivos y competencias

Al final de la especialidad de Casos de Usos Analíticos, el estudiante debe ser capaz de entender los conceptos de la toma de decisiones y de las organizaciones orientadas al análisis de datos. En particular:

• Adquirir y estar en condiciones de implantar una mentalidad crítica y analítica dentro de la empresa, mediante el conocimiento de los diferentes sistemas de información de empresa, los métodos y técnicas de análisis de datos, la formulación de preguntas e hipótesis y la obtención de conclusiones útiles para el negocio.
• Conocer el funcionamiento y el mercado de los sistemas de información de inteligencia de negocio y Big Data, así como sus principales utilidades y componentes, para proporcionar información y conocimiento que permita mejorar la toma de decisiones.
• Comprender la evolución del papel de la inteligencia de negocio en las organizaciones: desde sistemas aislados a BI incrustado en procesos y piedra angular en la creación de productos y servicios de datos.
• Entender, ser capaz de definir y desarrollar pensamiento analítico.
• Comprender la necesidad de desarrollar una cultura basada en datos, como afirma Thomas H. Davenport.
• Entender y ser capaz de trabajar tanto con expertos en analítica, como con consumidores de información, y gestionar las expectativas de ambos tipos de profesionales.
• Entender y ser capaz de promover e iniciar una cultura basada en datos en una organización.

• Contenidos

En esta asignatura se estudian las estrategias de BI para la gestión de los recursos humanos a partir de un caso práctico. En concreto se tratan los siguientes aspectos:

1. Qué es la inteligencia de negocio

Conceptos y elementos

Distribución de la información

Minería de datos

Otras fuentes de información

Conclusión: una herramienta de gestión imprescindible y compleja

2. Descripción del entorno del caso práctico

La empresa

El proyecto

3. Elementos del ciclo de vida del trabajador

Definición

Etapas

Roles y responsabilidades

4. Actividades de negocio y de apoyo

Gestión de la contratación

Gestión de la formación

Gestión del desempeño y carrera profesional

Gestión de asignaciones

Gestión de datos del trabajador

Gestión de alumni (base de datos)

5. Fuentes de datos

Sistema de contratación

Base de datos interna de trabajadores 

Sistema de formación

CRM (base de datos de alumni)

Herramientas colaborativas

6. Datos, información, inteligencia

Eficiencia en la contratación

Nivel de rotación

Desempeño del empleado

Cobertura de las necesidades

7. Inteligencia de mercado

Oferta del mercado para cubrir la demanda interna

Análisis de fuerzas en la gestión de los recursos humanos

8. Resumen  

• Consulta de los recursos de aprendizaje de la UOC para la asignatura

• Información adicional sobre los recursos de aprendizaje y herramientas de apoyo

El material docente que se asocia a la asignatura es un caso práctico donde se contextualiza la inteligencia de negocio en una organización, se plantea una problemática concreta y se propone una resolución. Como no podría ser de otra manera, este caso está centrado en el ámbito de la gestión del personal en el ámbito de una organización. Este caso es un excelente ejemplo para el seguimiento adecuado del curso.

Este caso práctico se complementa con la bibliografía asociada a la asignatura y las lecturas y ejemplos que se proponen a lo largo del semestre.  

• Informaciones sobre la evaluación en la UOC

En la UOC, la evaluación generalmente es virtual. Se estructura en torno a la evaluación continua, que incluye diferentes actividades o retos; la evaluación final, que se lleva a cabo mediante pruebas o exámenes, y el trabajo final de la titulación.

Las actividades o pruebas de evaluación pueden ser escritas y/o audiovisuales, con preguntas aleatorias, pruebas orales síncronas o asíncronas, etc., de acuerdo con lo que decida cada equipo docente. Los trabajos finales representan el cierre de un proceso formativo que implica la realización de un trabajo original y tutorizado que tiene como objetivo demostrar la adquisición competencial hecha a lo largo del programa.

Para verificar la identidad del estudiante y la autoría de las pruebas de evaluación, la UOC se reserva la potestad de aplicar diferentes sistemas de reconocimiento de la identidad y de detección del plagio. Con este objetivo, la UOC puede llevar a cabo grabación audiovisual o usar métodos o técnicas de supervisión durante la ejecución de cualquier actividad académica.

Asimismo, la UOC puede exigir al estudiante el uso de dispositivos electrónicos (micrófonos, cámaras u otras herramientas) o software específico durante la evaluación. Es responsabilidad del estudiante asegurar que estos dispositivos funcionan correctamente.

El proceso de evaluación se fundamenta en el trabajo personal del estudiante y presupone la autenticidad de la autoría y la originalidad de las actividades académicas. La web sobre integridad académica y plagio de la UOC contiene información al respecto.

La falta de autenticidad en la autoría o de originalidad de las pruebas de evaluación; la copia o el plagio; la suplantación de identidad; la aceptación o la obtención de cualquier actividad académica a cambio o no de una contraprestación; la colaboración, el encubrimiento o el favorecimiento de la copia, o el uso de material, software o dispositivos no autorizados en el plan docente o el enunciado de la actividad académica, incluida la inteligencia artificial y la traducción automática, entre otras, son conductas irregulares en la evaluación que pueden tener consecuencias académicas y disciplinarias graves.

Estas conductas irregulares pueden conllevar el suspenso (D/0) en las actividades evaluables definidas en el plan docente -incluidas las pruebas finales- o en la calificación final de la asignatura, ya sea porque se han utilizado materiales, software o dispositivos no autorizados durante las pruebas (como el uso de inteligencia artificial no permitida, redes sociales o buscadores de información en internet), porque se han copiado fragmentos de texto de una fuente externa (internet, apuntes, libros, artículos, trabajos o pruebas de otros estudiantes, etc.) sin la citación correspondiente, por la compraventa de actividades académicas, o porque se ha llevado a cabo cualquier otra conducta irregular.

Asimismo, y de acuerdo con la normativa académica, las conductas irregulares en la evaluación también pueden dar lugar a la incoación de un procedimiento disciplinario y a la aplicación, si procede, de la sanción que corresponda, de conformidad con lo establecido en la normativa de convivencia de la UOC.

En el marco del proceso de evaluación, la UOC se reserva la potestad de:

• Solicitar al estudiante que acredite su identidad según lo establecido en la normativa académica.
• Solicitar al estudiante que acredite la autoría de su trabajo a lo largo de todo el proceso de evaluación, tanto en la evaluación continua como en la evaluación final, a través de una entrevista oral síncrona, que puede ser objeto de grabación audiovisual, o por los medios establecidos por la UOC. Estos medios tienen el objetivo de verificar los conocimientos y las competencias que garanticen la identidad del estudiante. Si no es posible garantizar que el estudiante es el autor de la prueba, esta puede ser calificada con una D, en el caso de la evaluación continua, o con un suspenso, en el caso de la evaluación final.

Inteligencia artificial en el marco de la evaluación

La UOC reconoce el valor y el potencial de la inteligencia artificial (IA) en el ámbito educativo y, a su vez, pone de manifiesto los riesgos que supone si no se utiliza de forma ética, crítica y responsable. En este sentido, en cada actividad de evaluación se informará al estudiantado sobre las herramientas y los recursos de IA que se pueden utilizar y en qué condiciones. Por su parte, el estudiantado se compromete a seguir las indicaciones de la UOC a la hora de realizar las actividades de evaluación y de citar las herramientas utilizadas y, concretamente, a identificar los textos o imágenes generados por sistemas de IA, los cuales no podrá presentar como si fueran propios.

Respecto a usar o no la IA para resolver una actividad, el enunciado de las actividades de evaluación indica las limitaciones en el uso de estas herramientas. Debe tenerse en cuenta que usarlas de manera inadecuada, como por ejemplo en actividades en las que no están permitidas o no citarlas en las actividades en las que sí lo están, puede considerarse una conducta irregular en la evaluación. En caso de duda, se recomienda que, antes entregar la actividad, se haga llegar una consulta al profesorado colaborador del aula.

• Consulta del modelo de evaluación