De los fundamentos de People Analytics a la preparación de datos para el análisis.
La preparación de datos tiene sentido únicamente cuando sabemos qué necesitamos comprender. Recuperemos las ideas que servirán como punto de partida para la nueva clase.
People Analytics es un enfoque sistemático para utilizar información sobre las personas, el trabajo y la organización con el propósito de producir evidencia que contribuya a mejores decisiones.
Identificar el problema y la decisión necesaria.
Seleccionar, relacionar e interpretar información.
Considerar contexto, equidad y consecuencias para las personas.
Construye la ruta paso a paso. Antes de revelar cada etapa, anticipa qué produce y qué se pierde si se omite.
Todo comienza con un problema real de la organización que exige una decisión.
Riesgo si se omite: analizar sin un propósito que oriente el trabajo.
Transforma el problema en algo delimitado y respondible.
Riesgo: recopilar información sin dirección.
Selecciona únicamente los registros relacionados con la pregunta.
Riesgo: medir algo que no ayuda a la decisión.
Relaciona e interpreta la información seleccionada.
Riesgo: confundir una cifra con una explicación.
Contextualiza el resultado y reconoce sus limitaciones.
Riesgo: tomar decisiones basándose únicamente en una cifra.
Conecta la evidencia con una acción organizacional.
Riesgo: analizar sin producir utilidad organizacional.
Registro básico.
Medida calculada.
Medida relacionada con un objetivo o resultado relevante.
Comprensión al relacionar información, contexto y evidencia.
“El 92 % del personal completó una capacitación.”
¿Qué podemos concluir?
¿Qué debería ocurrir primero?
Síntesis de los principios ya estudiados. No añaden reglas nuevas: recuerdan el marco con el que trabajaremos los datos.
Ya sabemos que la pregunta determina qué información necesitamos. El siguiente desafío consiste en comprobar si esa información está suficientemente organizada y preparada para poder analizarla.
De registros disponibles a información confiable para analizar.
Comprender el proceso de preparación de datos organizacionales mediante su recolección, organización, limpieza y validación, para disponer de información consistente y adecuada antes de realizar un análisis.
Prepara y revisa conjuntos de datos organizacionales, identificando problemas básicos de estructura, consistencia, actualización, duplicidad, ausencia y error que pueden afectar la interpretación de la información.
Pulsa sobre las celdas que te parezcan problemáticas. La base parece ordenada… pero mírala de cerca.
| Nombre | Puesto | Sede | Fecha ingreso | Fecha salida |
|---|---|---|---|---|
| Ana López | Auxiliar contable | Guatemala | 03/01/2025 | (vacío) |
| Luis Pérez | Vendedor | Xela | 15/02/2025 | 12/09/2025 |
| Carlos Díaz | Vendedor | Quetzaltenango | 17-03-25 | — |
| Ana López | Auxiliar contable | Guatemala | 03/01/2025 | (vacío) |
Recolectar información de forma estructurada significa definir previamente qué se registrará, cómo se registrará y bajo qué reglas.
Cada quien escribe a su manera.
Valores previamente definidos.
Qué se registrará.
Cómo se registra.
Valores previamente definidos.
Qué representa cada fila.
¿Cuál forma de preguntar por la sede facilita mejor el análisis posterior?
Define dónde se encuentra cada información.
Agrupa los registros mediante criterios definidos.
| ID | Departamento | Puesto | Fecha ingreso | Modalidad | Estado |
|---|---|---|---|---|---|
| 001 | Guatemala | Analista | 12/02/2025 | Presencial | Activo |
| 002 | Escuintla | Técnico | 20/03/2025 | Híbrida | Activo |
Clasificación de antigüedad
¿El registro está correctamente presentado?
Corrige problemas evidentes de formato, escritura o estandarización.
¿El dato tiene sentido?
Puede ser numérico, pero no es coherente para una base de trabajadores.
Corregir problemas del registro.
Comprobar que el valor sea posible y coherente.
¿Los datos permiten responder la pregunta?
Queremos analizar el ausentismo por sede, pero el 40 % de los registros no tiene sede.
¿Cuántas categorías diferentes detectaría un sistema?
Una organización tiene personal en Guatemala, Cobán y Quetzaltenango y quiere saber cuántas personas trabajan actualmente en cada sede. La base disponible fue descargada seis meses antes.
¿Qué problema puede surgir?
| ID | Puesto | Sede |
|---|---|---|
| 101 | Contador | Guatemala |
| 102 | Asistente | (vacío) |
| 103 | Técnico | Escuintla |
Un campo vacío puede representar: dato no recopilado, no respondió, no aplica, información desconocida o pérdida durante la integración.
Horas de capacitación: vacío no permite asumir automáticamente 0 horas.
| Código | Nombre | Puesto |
|---|---|---|
| E025 | María López | Analista |
| E025 | María López | Analista |
¿Duplicado?
| Código | Curso | Fecha |
|---|---|---|
| E025 | Excel | Marzo |
| E025 | Liderazgo | Agosto |
¿Duplicado?
332 en lugar de 32.15/08/2025 frente a 2025-08-15.Masculino / M / masc.135 en escala 0–100.Pulsa sobre las celdas que consideres problemáticas. Nada se revela solo: primero piensa, luego revisa tu selección.
| ID | Departamento | Puesto | Edad | Fecha ingreso | Estado |
|---|---|---|---|---|---|
| 001 | Guatemala | Auxiliar | 26 | 10/01/2025 | Activo |
| 002 | Guate | Analista | 31 | 15/02/2025 | ACT |
| 003 | Escuintla | Técnico | 214 | 10/03/2025 | Activo |
| 003 | Escuintla | Técnico | 24 | 10/03/2025 | Activo |
| 004 | Quetzaltenango | Asistente | (vacío) | 08/04/2025 | Vigente |
¿Eliminarías inmediatamente uno de los registros con ID 003?
Preparar datos no significa borrar lo que parece extraño. Significa detectar, verificar y documentar.
Una organización analiza renuncias, pero durante años no hizo entrevistas de salida. La base responde quién salió, cuándo y de qué puesto, pero probablemente no por qué renunció cada persona.
Nómina (pagos), ATS (selección), LMS (formación) y desempeño (evaluaciones). Al combinarlas pueden aparecer estructuras, códigos y definiciones distintas.
¿Podemos comparar directamente ambos años? No sin revisar cómo cambiaron las categorías.
Una base de datos representa una parte de la realidad organizacional, no la realidad completa.
Una empresa guatemalteca quiere conocer por qué está aumentando la salida del personal con menos de un año de antigüedad. Selecciona las fuentes que usarías.
Las fuentes ligadas a la pregunta —ingreso, salida, puesto, sede, condiciones de incorporación, entrevista de salida, formación y salario— ayudan a entender el patrón. En cambio, dirección particular e historial médico no aportan a esta pregunta y su uso sería desproporcionado: violan minimización y finalidad. No existe una única “respuesta perfecta”; lo que importa es sostener pertinencia, minimización, finalidad, calidad y reconocer limitaciones.
Preparar datos no consiste en hacer que una base se vea ordenada. Consiste en conocer qué representa cada dato, comprobar su coherencia y reconocer sus límites antes de utilizarlo como evidencia.
Piensa tu respuesta y luego compárala. Sin calificación: solo para verificar que la ruta quedó clara.
¿Por qué un espacio vacío no debería convertirse automáticamente en cero?
¿Por qué un registro repetido no siempre representa un duplicado?
¿Qué diferencia existe entre limpiar y validar un dato?