¿Abrumado por la gestión de datos? Cada día es más habitual emplear más tiempo de la jornada en recursos humanos para analizar un gran volumen de información. Las nuevas tendencias discriminan entre la X-data y la O-data. La combinación de ambas lleva a la Gestión de la Experiencia. Los O-data serán los clásicos datos operacionales tradicionales. Pero aumentan su potencia predictiva y de prevención al incluir indicadores cualitativos como los X-Data.

Nuevas tendencias en gestión de datos

La gestión de datos se ha vuelto más compleja hasta trascender el análisis de datos operacionales tradicional. La información obtenida puede clasificarse en dos grandes grupos que facilitan la construcción de un modelo que permita mejorar las decisiones del negocio y la experiencia del empleado:

• O-Data: son los datos operativos que revelan lo que ha ocurrido en el pasado. Carecen de información sobre la causa o si va a repetirse en el futuro. La razón es que no cuentan con el elemento crítico por excelencia, es decir, las personas.
• X-Data: son los datos de experiencia y permiten conocer las percepciones y actitudes de las personas hacia la empresa. Además, suponen un indicador adelantado de sus futuros comportamientos.

Para lograr un tratamiento de datos eficaz es aconsejable combinar la información recogida en ambos tipos de datos. Así, podrás prevenir, identificar y resolver posibles incidencias antes de que se conviertan en problemas importantes. Es muy importante desarrollar mecanismos más sistemáticos para captar y analizar este tipo de datos. La capacidad de recopilar los datos en tiempo real de experiencia adecuados y combinarlos con los operativos, constituye la base de la Gestión de la Experiencia o Experience Management (XM). La gran ventaja es que acorta notablemente los plazos necesarios para recopilar información relevante y actuar en consecuencia.

recursos humanos (RRHH), finanzas y cadena de suministro. Pero el valor de los datos está en combinar la información y clasificarla como Big Data en estas 6 categorías:

• Causas: explora los X-Data cuando encuentres algo inesperado o significativo en tu O-Data.
• Drivers: por el contrario, si lo localizas en el X-Data es el momento de recurrir al O-Data. Por ejemplo, si los primeros datos muestran que los empleados se sienten menos conectados con la misión de la empresa, podrías indagar en los datos operativos y descubrir que este descenso se está produciendo principalmente entre los nuevos empleados que recibieron una nueva formación de incorporación abreviada.
• Predicciones: a largo plazo y sobre una población más amplia.
• Personalización: te ayudará a gestionar un equipo diverso en la medida en que puedas atender a la diversidad en términos objetivos.
• Alerta: para recibir una llamada de atención en un contexto que ayude a tomar una decisión o a prevenir un conflicto.
• Valor: combinar estos datos sirve para calcular el valor previsto o real de la mejora de una experiencia.