En el funcionamiento de cualquier software empresarial es inevitable encontrar una base de datos. Con data quality representamos el esfuerzo por garantizar que los datos almacenados cumplan la función de generar nueva información o conocimiento.

La variedad de formatos y la diversidad de fuentes con los que se alimenta un sistema de información a menudo son causa de registros problemáticos. Por ejemplo, la limpieza de datos necesaria después de detectar duplicados en los registros.

En especial, es conveniente señalar el papel que juegan estas herramientas en el reclutamiento de personal. El rastreo de volúmenes muy grandes de datos permite que los resultados sean significativamente mejores que los derivados de otros procedimientos más tradicionales.

Las decisiones para la contratación de personal se ven condicionadas por la evaluación comparativa entre tablas de información. Además, el tiempo que empleamos en entrevistas personales se aprovecha al máximo cuando antes efectuamos un filtro previo. Éste se puede automatizar y se encarga de descartar perfiles profesionales claramente no buscados.

Detectar duplicados y data cleansing

La información en las bases de datos se organiza en tablas. Los registros expresan los resultados después de una consulta. Asimismo, son la respuesta cuando se efectúan operaciones aritméticas o lógicas entre los datos almacenados en las aplicaciones. La calidad de los datos originales redunda para llegar a nueva información, clara y limpia.

La ausencia de errores evita pérdidas de tiempo en posteriores correcciones o en interpretaciones poco objetivas. Detectar duplicados es la operación típica de estas tareas de limpieza bajo estándares internacionales. Pero también son relevantes la exactitud, la integridad y la consistencia para lograr la calidad en los datos.

Los procesos de data cleansing comienzan con una auditoría en la que analizamos los errores de sintaxis y la coherencia entre las categorías tratadas. Por medio de mapas de datos y algoritmos aplicamos un flujo de trabajo de corrección y verificación.

Al final las acciones emprendidas quedan reflejadas en un informe que refleja estadísticamente la disminución de los defectos detectados.

Objetivos perseguidos en la limpieza de datos para recursos humanos

La complejidad creciente de las operaciones realizadas por un departamento de recursos humanos requiere de un software muy especializado. Estas tecnologías de la información deben las siguientes tareas fundamentales para las empresas:

1. Gestionar nóminas y salarios.

2. Supervisión del desempeño de los empleados.

3. Sistemas de reclutamiento de nuevos empleados.

4. Gestión de cargas de trabajo, permisos y vacaciones.

Para cumplir satisfactoriamente estas tareas las bases de datos implicadas cuidan que presenten las siguientes características:

1. Ausencia de duplicidades para una misma categoría de información.

2. Fácil acceso a la información desde cualquier dispositivo sin depender de dispositivos mantenidos por la propia empresa. El diseño de una arquitectura robusta y en la nube proporciona esta cualidad estratégica y de máxima actualidad.

3. Los datos reflejan la actividad de la empresa en el día a día. Para ello, con salvaguarda de la seguridad, el sistema debe facilitar la participación del personal.

4. La información mantiene un orden cronológico que la hace actual y sirve para una evaluación o análisis posterior al momento de producirse.

5. Posibilita el tratamiento automatizado de la información y el manejo de bloques homogéneos de datos. Las tareas de volcado de currículos en formularios online son un ejemplo de esta cualidad.

6. Facilita el cumplimiento de la legislación vigente sobre protección de datos. La tecnología se pone al servicio de la transparencia y a la legitimidad de las operaciones realizadas con los datos de carácter personal.

7. Permite la generación de nueva información con búsquedas potentes y la generación automática de informes. Los sistemas de etiquetado aceleran la disposición y polivalencia de cada registro realizado.

8. Búsqueda automática de duplicidades, inconsistencias y falsas correspondencias. Esta característica permite crecer al sistema de información sin temor a desvirtuar los datos anteriores.

9. Sirve para mantener las comunicaciones con los empleados de la empresa. Las acciones formativas emprendidas se añaden a los currículos con la correspondiente notificación al interesado.

Soporte especializado como el realizado por DEYDE

La actividad de las empresas no se puede dispersar en objetivos que son extraños al sector productivo que las sitúa en el mercado. El mantenimiento del foco en las tareas básicas que domina es fundamental. De ahí que contar con el apoyo de especialistas en data cleansing facilita llegar más lejos al implantar un plan de calidad de datos.

En DEYDE hacemos de la innovación, la honestidad y el talento los valores aplicados en la agenda diaria. Mediante el compromiso con los clientes aplicamos soluciones adaptadas a las necesidades de cada negocio.

Como conclusión, en la búsqueda casi instantánea de un perfil determinado intervienen un gran número de factores. La aportación del data quality merece ser destacado como una de los principales. Nos gustaría conocer tu opinión sobre estos temas de máxima actualidad en las agendas de gerentes y administradores. En los comentarios tienes la oportunidad de expresarlas.

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