Big Data e o RH

Big data é o termo que descreve o grande volume de dados – estruturados e não estruturados – que não consegue ser tratado pelos softwares tradicionais. Portanto, o termo se refere ao processamento de volumes monstruosos de dados, o que exige máquinas e algoritmos poderosos. Mas, além da quantidade de dados, o Big Data se diferencia pela capacidade de processar dados não estruturados, como os continuamente emanados em grandes quantidades de sensores digitais, dispositivos de gravação de áudio e vídeo, dispositivos de computação móvel, pesquisas na Internet, redes sociais e tecnologias de mídia e assim por diante.

Explicando: nas antigas fichas que o RH tinha de cada colaborador, havia campos preenchidos com informações específicas como nome, data de nascimento, etc. Então uma pesquisa para, por exemplo, saber a idade média dos colaboradores era fácil. Mas essas fichas também tinham um espaço para observações. As análises das informações anotadas ali só podiam ser feitas por humanos, por não estarem “estruturadas” ou em um formato padronizado. A mesma informação poderia ter redações diferentes quando anotada por pessoas diferentes. Por exemplo:

• Teve afastamento pelo INSS por 25 dias.

• Ela tirou licença médica de 25 dias.

• Faltou vinte e cinco dias por motivos de saúde.

As ferramentas de Big Data são capazes de interpretar essas várias redações e entender que se trata da mesma informação.

Embora o termo Big Data seja relativamente novo, o ato de coletar e armazenar grandes quantidades de informações para análises é muito antigo. O conceito ganhou força no começo dos anos 2000, quando o analista Doug Laney articulou a definição atualmente mais aceita do big data em três Vs:

Volume. Organizações coletam dados de fontes variadas, incluindo transações financeiras, mídias sociais e informações de sensores ou dados transmitidos de máquina para máquina. No passado, armazená-los teria sido um problema — mas novas tecnologias (como o Hadoop) aliviaram esse fardo.

Velocidade. Os dados são transmitidos numa velocidade sem precedentes e devem ser tratados em tempo hábil. Etiquetas RFID, sensores e medições inteligentes estão impulsionando a necessidade de lidar com torrentes de dados praticamente em tempo real.

Variedade. Dados são gerados em inúmeros formatos — estruturados (numéricos, em databases tradicionais) e não estruturados (documentos de texto, e-mail, vídeo, áudio, cotações da bolsa e transações financeiras), mas todos têm de ser lidos e interpretados.

O Big Data é a matéria-prima do processo da People Analytics. Serve para obter insights que levam a decisões melhores e ações estratégicas de negócio.

Transformação digital. O que o RH tem com isso?

Um estudo apontou que 98% dos entrevistados acreditam que a Transformação Digital é necessária, mas 86% afirmaram que as equipes não estão preparadas para essa mudança. O principal fator que atrapalha essa transformação, segundo 45% deles, é a falta de budget; 15% afirmam ser a falta de conhecimento técnico; 14% dizem que a cultura da empresa impede esse tipo de mudança; e 11% entendem que falta tempo para realizar projetos desse tipo [1].

Acredito que essa visão ocorre pela forte associação que existe entre a transformação digital e o uso de recursos tecnológicos (hardware e software) que têm custos elevados. Justamente o RH deveria ter um foco maior nas pessoas (humanware) e alavancar a transformação pelo investimento em incentivo e capacitação das pessoas, que é o alicerce mais importante e barato nesse processo de mudança. Vale a reflexão.

Na B&A capacitamos as pessoas para entender a lógica da escolha e uso dos indicadores, em trabalho a quatro mãos com os clientes, privilegiando a inteligência sobre a tecnologia.

Referência:

  1. Revista Melhor Online. Disponível em: https://revistamelhor.com.br/pesquisa-dificuldades-do-rh-com-a-transformacao-digital/  Acesso em 22.07.19.

Big Data. O quê é isso?

Gráfico de pizza com bolinhas

Compreendendo diferentes tipos de dados e suas implicações.

Hoje em dia, você ouvirá muito sobre big data e como isso pode ser valioso para sua empresa. Mas a maioria dos gerentes não entende a diferença entre big data e “dados pequenos” e usa o termo big data indiscriminadamente. Como você se refere aos seus dados não importa muito, mas é importante saber as diferenças.

“Dados pequenos” – que, apesar do nome são extremamente úteis – são dados gerenciáveis (cabem em um único servidor), estão estruturados (linhas e colunas) e mudam com pouca frequência. É mais provável que venham dos sistemas de transação da sua organização, como sistemas financeiros, CRM ou gerenciamento de pedidos. Este tipo de dado provavelmente foi analisado por muitos anos. Não têm muita publicidade nos dias de hoje, mas são essenciais para conhecer seus clientes, entender o desempenho financeiro de sua empresa e ajustar sua cadeia de suprimentos.

O big data é indisciplinado. É grande demais para caber em um único servidor, é relativamente desestruturado e se movimenta rapidamente. É mais provável que seja sobre o mundo fora de suas transações comerciais – o que seus clientes e clientes em potencial estão dizendo nas mídias sociais, o que eles estão contando aos representantes do call center e como eles estão circulando pela sua loja. O big data oferece grandes oportunidades, mas geralmente é um desafio colocá-lo em um formato que possa ser facilmente analisado. Se você quiser segui-lo, seu colega provavelmente precisa ser um cientista de dados.

Traduzido de Davenport, Tom. 5 Essential Principles for Understanding Analytics. Disponível em https://hbr.org/2015/10/5-essential-principles-for-understanding-analytics Acesso em 17.07.18.