El mundo de la tecnología gira en torno a los datos. Cada organización colecciona grandes cantidades de varias fuentes, gasta mucho dinero en almacenarlos y los procesa para mejorar, acelerar y fortalecer su organización. Sin importar el sector o el campo en el que estés, el análisis de datos ayuda a tomar mejores decisiones, ya que mejora los enfoques comerciales, evita que los problemas escalen, soluciona problemas, garantiza que los objetivos se logren más rápido y posibilita mejores estrategias comerciales.
Los datos son la ventaja más grande que una organización puede tener. Sin embargo, hay un problema: la escasez de profesionales de datos que puedan administrarlos correctamente y filtrar los mejores insights y predicciones.
Los profesionales de datos tienen un amplio rango de conocimientos y especializaciones. Pueden desempeñarse en áreas como la ingeniería de datos (transformación de datos en información útil con análisis), la minería de datos y el análisis estadístico, la computación distribuida y en la nube, la administración de bases de datos, y la arquitectura, inteligencia empresarial o el aprendizaje automático y la visualización de datos.
La demanda de profesionales de datos ha sido alta en los últimos años. Según los datos de LinkedIn, los trabajos de ciencia de datos presentaron un aumento del 650 % desde 2012. Las estadísticas de Glassdoor respaldan esta información con alrededor de 1700 publicaciones de trabajos de ciencia de datos en el sitio recibidas en 2016. La cantidad de estos trabajos aumentó a 4500 en 2018 y se estabilizó en 6500 en 2020 (la meseta se atribuye al COVID). Un informe de la Oficina de Estadísticas Laborales de los Estados Unidos predice un aumento en las habilidades laborales de ciencia de datos y un crecimiento del 28 % del sector en los próximos años, hasta 2026. A medida que aumenta la demanda de profesionales de datos, también lo hace la necesidad de desarrollo de los usuarios de línea de negocios para seguir el ritmo de los cambios en los estilos de operación.
Se predice que una cantidad récord de trabajadores de datos renunciará a sus trabajos, ya que la pandemia del COVID perdió notoriedad y vuelve “la vida normal”. Hasta ahora, los informes muestran que la tasa más alta de renuncia se encuentra entre empleados de nivel medio y en áreas del sistema de salud y la tecnología. Esta “Gran renuncia” es la mejor oportunidad para obtener trabajadores de datos excepcionales. Los reclutadores y las organizaciones tendrán que cambiar los procesos de contratación para alinearse con el cambiante entorno del mercado, ya que enfrentan varios problemas cuando contratan trabajadores de datos.
Los desafíos de contratar trabajadores de datos
Los equipos de RR. HH. y los profesionales de datos identificaron obstáculos importantes para una contratación exitosa. Las organizaciones deben adaptar los procesos o arriesgarse a perder a excelentes empleados.
Procesos de contratación extensos
El proceso de contratación para trabajadores de datos es largo y difícil, un obstáculo considerable para los empleadores y los posibles empleados. Uno de los principales motivos es el largo ciclo de calificación del proceso de contratación promedio. Debido a que la ciencia de datos está en constante evolución, las empresas a menudo no están seguras de los requisitos. Hay una desconexión entre el sector de Recursos Humanos y los equipos que necesitan profesionales de datos.
Esto genera procesos de entrevista arduos, a menudo con entre cinco y seis interacciones, pruebas prácticas y candidatos con presentaciones. Durante este tiempo, si cambia el perfil de trabajo requerido, se tendrá que considerar un conjunto de candidatos completamente nuevo o se puede entrevistar al mismo candidato para un conjunto diferente de criterios. El problema radica en la falta de claridad entre las necesidades de una empresa y cómo un científico de datos puede abordar esto.
Realizar muchas rondas y aun así no conseguir el rol es muy desalentador para los empleados potenciales. Si el proceso es demasiado intenso, muy largo o si se entrevistan muchos candidatos, puede que los mejores simplemente lo abandonen.
Discrepancia entre los requisitos y las calificaciones
A menudo, la falta de claridad sobre la necesidad real de un científico de datos es la razón por la que los profesionales no se ajustan a sus roles. Si una empresa requiere un científico de datos con experiencia avanzada en inteligencia artificial (IA), inteligencia empresarial (BI) y aprendizaje automático (ML), el científico promedio está subcalificado. Al contrario, cuando se contrata a un científico de datos muy calificado, que trabaja con ML e IA para crear gráficos bonitos para presentaciones, hay discrepancia entre la calificación y el requisito. Esto hace que el equipo de científicos de datos esté desmotivado y que la empresa no se beneficie.
Priorizar el proceso técnico por sobre el potencial
Una cantidad cada vez mayor de profesionales de ciencia de datos que se entrevistan para varios puestos considera que el proceso técnico se prioriza por sobre el potencial. La búsqueda del candidato perfecto a menudo puede causar la pérdida de buenos candidatos con potencial de crecer. Los equipos de contratación tienen filtros que no se alinean con la realidad de lo que se requiere en un rol de ciencia de datos, y candidatos ideales quedan excluidos. Centrarse demasiado en las calificaciones de variantes específicas de tecnología de datos también provoca pérdida de candidatos.
Mayor demanda de opciones de trabajo remotas y flexibles
El COVID cambió para siempre el funcionamiento del lugar de trabajo. Las personas descubrieron que trabajar desde casa o con horarios flexibles no afecta negativamente la productividad. Esto significa que muchas personas que no requieren presencia física en el trabajo buscan esa flexibilidad para continuar. Este efecto del COVID se encuentra entre los principales motivos de la Gran renuncia.
Las empresas que buscan ocupar puestos de tiempo completo presenciales consideran difícil conseguir candidatos adecuados para entrevistar. El miedo a que una empresa no rinda lo suficiente con el personal trabajando en horarios flexibles o de forma remota es, en gran parte, un mito, y las organizaciones deben flexibilizarse o arriesgarse a perder excelentes candidatos.
Consejos para reclutadores que contratan profesionales de datos
Con la desconexión entre la realidad y las necesidades percibidas en el área de reclutamiento, hay algunas prácticas recomendadas que las organizaciones deben adoptar para contratar profesionales de datos.
Identificar los problemas que requieren nuevas contrataciones
A menudo, las empresas no saben cómo los científicos de datos pueden ayudarlos. El resultado es una contratación que puede estar sobrecalificada (o subcalificada en algunos casos) y un profesional que no coincide con su tarea. Es importante comprender primero qué problemas de datos buscas resolver.
Asegúrate de tener un requisito claro sobre las calificaciones necesarias y filtra a los candidatos en consecuencia. Pide pautas a otros empleados de ciencia de datos, en lugar de plantillas anteriores o protocolos de contratación del personal no técnico. De este modo, obtendrás el grupo adecuado de profesionales para elegir.
Considera el mapa de crecimiento de la organización
Los reclutadores tienden a contratar personal para un problema específico que enfrenta la empresa. En el caso de la ciencia de los datos, es importante contratar personal con una visión futura. Estos son profesionales que pueden desarrollarse y ayudar a tomar el camino establecido hacia el crecimiento. Buscar habilidades visionarias y de liderazgo es igual de importante. Comunicar esta visión futura al posible candidato es una razón motivadora para que se incorporen.
Asegura rápidamente a los posibles candidatos
Actualmente, los bucles de entrevistas a profesionales de la ciencia de datos pueden ser infinitos. Esto es desalentador para un candidato. Una vez que tengas una visión clara del tipo de empleado que buscas, contratar rápido es clave para incorporar al talento adecuado. Es probable que también se postulen a otros roles, asegúrate de llegar primero.
Contratar personal teniendo en cuenta el potencial
Amplía el alcance para contratar un científico de datos. Además de las habilidades adecuadas, observa el potencial para trabajar con teoría y aplícalo a la resolución de problemas de la organización. Pregunta si están interesados en desarrollarse y qué creen que pueden aportar para que la empresa avance con los datos. Un buen científico de datos va más allá de su capacidad para trabajar con los datos, ya que también debe ser buen comunicador, investigador, presentador y un trabajador proactivo.
Los empleados de ciencia de datos son valiosos
No se puede subestimar la importancia de un científico de datos. Aportan muchas ventajas a una organización. Ellos:
- Mitigan el riesgo con datos que identifican posibles riesgos
- Ayudan a crear productos y servicios más relevantes con el análisis de datos de toda la empresa
- Mejoran las experiencias del cliente y reducen la rotación, que es un factor decisivo en el éxito de una empresa
- Permiten tomar mejores decisiones con pruebas cuantificables basadas en datos para respaldar las soluciones
- Abren oportunidades para una empresa y ayudan a refinar la definición del público objetivo de una organización
Contratar a los científicos de datos adecuados puede mejorar el funcionamiento de una empresa. El análisis de datos puede ayudar con el proceso de RR. HH. para garantizar una buena adaptación y un empleado productivo a largo plazo. Hay muchas herramientas de analítica disponibles con Alteryx que se pueden aplicar a la contratación.
Un ejemplo sería: la Empresa X busca contratar a un científico de datos con el conjunto de habilidades específicas de minería de datos. El rol que se debe cubrir está dentro de un equipo existente. La empresa recibió 400 currículums. Usar Alteryx Intelligence Suite puede ayudar a reducir el número a diez candidatos principales que coincidan con la lista de requisitos. Reduce el sesgo, ya que elimina los nombres de los candidatos durante el análisis, por lo que los reclutadores contratan solo por el mérito. Intelligence Suite hace esto rápidamente, lo que permite realizar entrevistas detalladas con candidatos prometedores. La ciencia de datos reúne varias disciplinas de programación, estadísticas y matemáticas. El buen uso de la ciencia de datos ayuda a una empresa a mejorar el funcionamiento, los servicios y la satisfacción del cliente que proporciona. Contratar a los profesionales de datos adecuados a fin de aprovechar su potencial es clave para el éxito de una empresa.
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