En la última década, Big Data ha pasado de ser una herramienta al alcance de tan solo grandes empresas para convertirse en un pilar de transformación para cualquier tamaño de empresa y sector; pero, sin embargo, Big Data continúa siendo un concepto difícil de entender y una asignatura pendiente para muchos.
Comencemos entonces por tratar de despejar la incógnita ¿Qué es exactamente Big Data? La empresa Oracle nos define este concepto como “(…) conjuntos de datos que son tan grandes, rápidos o complejos que es difícil o imposible procesarlos con métodos tradicionales” 1 esto quiere decir que bien hasta hace poco tiempo, podíamos manejar gran cantidad de datos para tener una foto fija, ahora podemos hacer lo que hasta el momento parecía algo reservado a películas de ciencia ficción: descubrir patrones y generar modelos predictivos. Ambas utilidades son avances de gran valor en la construcción de modelos de aprendizaje con un enfoque educativo en el que cada participante está en el centro y, por lo tanto, consiga generar una experiencia de aprendizaje única.
- Estrategia de aprendizaje basada en datos
El esfuerzo en tiempo y recursos para hacer una recopilación de toda la información posible y así generar una base datos limpia y estructurada suele ser el principal stopper de las compañías para comenzar a trabajar el dato. Sin embargo, este no es el único planteamiento que nos podemos hacer a la hora de construir nuestro enfoque en materia de gestión del conocimiento y formación; otra opción es comenzar con un Data Lake.
- Construcción de un Data Lake
Un Data Lake es un contenedor de datos totalmente en bruto, aloja datos estructurados (bases de datos), semiestructurados (xml) o no estructurados (fotografías, vídeos, textos…). Todo dato tiene cabida en estos lagos de información, lo importante es tenerlos almacenarlos en un buen sistema de recopilación de archivos, con un mínimo de catalogación utilizando metadatos por ejemplo y así, dejarlos accesibles hasta el momento que vayan a ser procesados y analizados. Es en este último momento cuando convertiremos la información en conocimiento.
- Generación de Modelos de Aprendizaje
Si nos enfocamos en construir un buen Data Lake, éste nos permitirá generar ricos modelos de aprendizaje que combinen diversas metodologías en nuestra Escuela Corporativa y, además, tomar como recurso el conocimiento histórico de la marca, los resultados de la formación, el performance de cada participante o de diferentes grupos y otros inputs aprovechables para mejorar tanto el aprendizaje técnico como en el desarrollo de habilidades.
En definitiva, los Data Lakes ofrecen una visión centralizada de múltiples fuentes de datos integrando información dispersa para obtener una perspectiva global del Know How de la compañía que puede y debe ser convertida en conocimiento para los empleados de hoy y del futuro.
Aprendizaje y Análisis Predictivos
Qué duda cabe que un buen análisis de datos junto a una estrategia de aprendizaje agile, asegura que cada participante reciba la formación necesaria en el momento preciso aumentando la eficacia de esta; además, nos permite obtener información para refinar cada impacto formativo, pudiendo flexibilizar el programa, adaptándolo en fondo y forma al proceso de aprendizaje de cada uno de los usuarios. Pero una buena gestión Big Data no se queda ahí…
- Números que hacen magia
Los modelos analíticos tienen como propósito entender los datos históricos para arrojar luz sobre nuestra evolución en el pasado pudiendo darnos una “biografía” de nuestra trayectoria. Sin embargo, los modelos predictivos ponen su mirada en el horizonte ya que pueden anticipar necesidades futuras. Por lo tanto, para que podamos sacar el máximo rendimiento al dato, una vez puesta en marcha nuestro Plan de Formación no podemos olvidar definir un Dashboard que nos permita no solo hacer un análisis de la acogida de los programas sino también hacer esa magia: construir modelos predictivos tanto del modelo de aprendizaje como del retorno del plan de formación. La clave está en transformar números en nuevas estrategias.
- Aplicaciones estratégicas
Las aplicaciones de los modelos predictivos en la implementación de planes de formación corporativa son múltiples. Por ejemplo, en el ámbito de las necesidades futuras en upskilling y reskilling de los empleados, al analizar los resultados de negocio, una empresa puede predecir qué habilidades y conocimientos serán más requeridos en su compañía para los próximos años y adelantarse a esas necesidades preparando a sus plantillas con antelación. Otra aplicación de los modelos predictivos en formación in-company está en utilizarlos para el diseño del presupuesto de formación, siendo capaces de realizar una predicción ajustada a la realidad y así provisionar con antelación el presupuesto de formación asegurando que disponemos de los recursos necesarios en todo momento y maximizando el retorno de la inversión en formación.
Las 3B del Modelo de Aprendizaje basado en datos
Como conclusión, podría decir que un buen Modelo de Aprendizaje se construye desde el dato y llega a la excelencia en el desempeño:
Big Data, en un mundo donde los datos son el nuevo petróleo, nace una ventaja competitiva para las empresas que buscan optimizar la eficacia de la formación y el retorno de la inversión en sus planes de aprendizaje. La combinación de la ingeniería de datos con principios de neuro didáctica permite diseñar programas de aprendizaje basados en la evidencia y con una mayor probabilidad de impacto efectivo.
Bigger Intelligence, el futuro de la formación in company no solo consiste en enseñar más, sino en enseñar mejor. Y, como demuestran los análisis predictivos, éstos son la bola de cristal que muestran la necesaria evolución hacia una formación más inteligente, eficiente y significativa.
Best Performance, en definitiva, Big Data no solo significa más datos, más información, sino que es más inteligencia colectiva, más conocimiento individual, y, por lo tanto, mejor desempeño y resultados de negocio.
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