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HR ANALYTICS

Gestión de personas, datos y decisionesBy Juan Bodenheimer

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Length6h 49m

About this audiobook

HR Analytics no es una moda o tendencia, Es el tema clave del presente y el futuro de la gestión de personas que llegó para quedarse. Por lo mismo, la obra se vuelve indispensable en el momento cuando el negocio le exige al profesional de la gestión humana datos y números que justifiquen las opiniones y propuestas del área, además de permitirle demostrar de manera importante el impacto que provoca el buen manejo de los recursos humanos en el negocio.

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Rating★★★★ 4.4 (12)

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GenreTechnology, Business and Economics

Length6 hrs 49 mins

Narrated byListen with 1,000+ voices

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Publish dateMay 30, 2018

LanguageSpanish

1HR Analytics

2Bodenheimer, Juan

3Empresas del grupo:

4Mensaje del editor

5Juan Marcelo Bodenheimer

Mostrar todos os capítulos

6los procesos, métodos y arquitectura del área de Gestión Humana de una

7No es un asunto que se nombre frecuentemente en la literatura del

8Sociales del Trabajo para luego sorprenderse por disciplinas poco nombradas

9También desde la perspectiva del software hay cambios significativos. El

1012 | Capítulo 2 ● Datos, organizaciones y HR ______________________

11Fueron así desarrollándose nuevas aplicaciones que iban más allá del

12Información de Recursos

1316 | Capítulo 2 ● Datos, organizaciones y HR ______________________

14La Era de Costo-Efectividad (1980 a los principios de los 90)

15Impulsor y producto de la globalización e innovación en tecnología, Internet no

16No se puede ignorar el impacto del Cloud Computing, término frecuente

17A nivel de sistemas de HRIS, el espacio que ocupan sistemas basados

18Esto también posibilita una relación diferente de los empleados de la

19Cómo generar análisis que permitan una auténtica comprensión de los

20(American National Standars Institute), la arquitectura “es la organización

2128 | Capítulo 2 ● Datos, organizaciones y HR ______________________

22Otra alternativa de arquitectura es la llamada modular, modelo que se

23En este sentido, lo primero que debemos hacer es diferenciar bases de

244 Traducción del autor.

25Hammerbacher, en su momento miembros de Linkedin y Facebook

26Esto comprende por una parte constancia y perseverancia: ese impulso

27Poblaciones y Muestras (¿y en Big Data?)

28DATA MINING

29El Data Mining nos abre el campo de los modelos o enfoques

30Escalabilidad:

31No siempre los datos están almacenados en una localización única o

32El análisis estadístico tradicional, o la utilización del mismo como

33CAPÍTULO 4 MEJORES PREGUNTAS GENERAN MEJORES RESPUESTAS

34Es importante prestar especial atención al modo en que fue cambiando

35Tiene una clara visión/estrategia para el equipo

36Se creó una nueva encuesta de feedback denominada UFS (Upward

37Otro ejemplo para pensar modelos predictivos para seleccionar talento

38Identificar Canales y Prácticas Efectivas de Selección y Reclutamiento

39Al pensar en temas de evaluación de la capacitación nos vemos

40Un referente de la evaluación de la capacitación dice en cada

41Predicción de empleados con probabilidad de renuncia (Churn)

42Employee Value Proposition, propuesta de valor para el empleado) apropiada.

43Impacto de Beneficios en Indicadores de Negocio

44Menos viaje para los empleados

453 leaves-out-much-of-the-real-story/2011/10/11/gIQAMA1cdL_story.html

46La profesión formalmente es reciente y no posee la historia de

4798 | Capítulo 5 ● Desafíos para la implementación __________________

48Analistas (profesionales y amateurs)

49Es momento de atender a la discusión respecto de cómo repensar la

50Las alternativas podrían sintetizarse en dos tendencias principales: incorporar

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