Después de semanas de llevar a cabo evaluaciones de las habilidades de los empleados en diferentes departamentos, Sarah, Directora de RRHH en una empresa de tecnología de rápido crecimiento, tuvo que recopilar información para la reunión trimestral de la junta directiva.
Pero con las respuestas de las evaluaciones dispersas en varias plataformas -algunas en su sistema de gestión del aprendizaje, otras en herramientas de encuestas y aún más en hojas de cálculo- no podía proporcionar índices de finalización precisos, y mucho menos información significativa sobre las carencias de habilidades.
Cuando el Director de Información se pasó por su despacho para hablar sobre el cumplimiento de la seguridad de los datos, Sarah se dio cuenta de que su fragmentado sistema de evaluación no sólo era ineficaz, sino que ponía en peligro los datos confidenciales de los empleados.
Este escenario se repite en organizaciones de todo el mundo, donde el reto no es sólo recopilar datos de evaluación, sino gestionarlos de forma eficaz y segura. Con el 90% de los datos del mundo creados en sólo los dos últimos años, la abundancia de datos de que disponen las organizaciones modernas puede provocar una sobrecarga de información. Por lo tanto, la gestión eficaz de los datos y la seguridad son esenciales para que los datos de evaluación se utilicen de forma significativa y rentable.
Aquí, discutimos cómo el almacenamiento centralizado de datos de evaluación ofrece una solución a los sistemas de gestión fragmentados, proporcionando una mayor integridad, una mejor accesibilidad, una mayor seguridad y una utilización eficiente de los recursos para las organizaciones que realizan evaluaciones y valoraciones periódicas.
Ventajas del almacenamiento centralizado de datos
A medida que las organizaciones amplían sus programas de evaluación, desde las evaluaciones de los empleados hasta las encuestas de opinión de los clientes y las evaluaciones de habilidades, las ventajas de un enfoque unificado y centralizado se hacen cada vez más evidentes. Principalmente, la centralización aborda los desafíos únicos de la gestión de datos de evaluación al tiempo que facilita un flujo de trabajo más seguro y productivo.
Evitar la fragmentación de datos
Las organizaciones a menudo se enfrentan a importantes retos cuando utilizan múltiples plataformas para el almacenamiento de datos de evaluación. Estos sistemas fragmentados a menudo dan lugar a datos de respuesta duplicados, lo que provoca incoherencias en los informes y mayores costes de almacenamiento.
Por ejemplo, cuando los diferentes departamentos utilizan herramientas distintas para las evaluaciones de competencias y las encuestas a los clientes, resulta casi imposible comparar los resultados o realizar un seguimiento del progreso a lo largo del tiempo.
Además, los diferentes formatos de datos y métodos de categorización de las distintas plataformas hacen que la comparación y el análisis de los datos sean complejos.
Esta fragmentación también afecta a la productividad, ya que los empleados dedican un tiempo considerable a buscar y conciliar datos en varias plataformas. La necesidad de transferir datos manualmente entre sistemas supone una pérdida de tiempo y aumenta el riesgo de errores e incoherencias.
Tal vez lo más crítico es que la gestión de datos a través de múltiples plataformas complica la adhesión a las regulaciones de protección de datos como GDPR o HIPAA, poniendo a las organizaciones en riesgo de incumplimiento.
Ventajas de la centralización
La centralización de datos resuelve estos retos específicos de la evaluación y ofrece ventajas adicionales.
La centralización facilita una mejor gobernanza de datos y gestión del ciclo de vida, proporcionando una visión global de todos los datos disponibles. Establece una única fuente de verdad, reduciendo las discrepancias y mejorando la calidad general de los datos.
La seguridad es otra ventaja importante de la centralización. Los sistemas centralizados, como los que ofrecen los proveedores de SIP en la nube, o tecnologías como las plataformas de almacenamiento en la nube y las soluciones de cifrado de datos, permiten aplicar medidas de seguridad uniformes en todos los conjuntos de datos, lo que reduce eficazmente las vulnerabilidades.
Además, un sistema centralizado promueve una mejor colaboración al facilitar el intercambio de información sobre las evaluaciones entre los departamentos. Por ejemplo, los equipos de RR.HH. pueden compartir fácilmente los datos relevantes de la evaluación de habilidades con los equipos de aprendizaje y desarrollo para informar sobre los programas de formación. Además, la integración de programas de tutoría dentro de este marco centralizado puede mejorar aún más la colaboración al proporcionar retroalimentación y orientación, lo que apoya el desarrollo tanto individual como de equipo.
Las modernas plataformas de evaluación "todo en uno" como Pointerpro ofrecen diversas formas de utilizar y compartir información a partir de datos centralizados:
Lo esencial para evitar la fragmentación de datos es minimizar la exportación e importación de datos de evaluación en diferentes herramientas. Si la herramienta que utiliza para recopilar datos de evaluación es también la que utiliza para procesar los datos y convertirlos en información compartida y procesable, estará por delante de la mayoría de los actores en el juego de la evaluación.
Pero, ¿cómo asegurarse de que los datos recopilados se traducen realmente en información útil?
Transformar las respuestas brutas de evaluación en información procesable requiere un enfoque estructurado adaptado a los datos de evaluación.
Al centrarse en la calidad de la evaluación, la estandarización y las técnicas de análisis eficaces, las organizaciones pueden liberar todo el potencial de sus programas de evaluación.
Calidad de los datos
Los datos de evaluación de alta calidad constituyen la base esencial para obtener información significativa. Las organizaciones deben priorizar:
- Relevancia: Recopile sólo datos que se alineen con las metas y objetivos de la organización.
- Precisión: Implemente procesos rigurosos de validación de datos para garantizar la precisión en la recopilación de datos. Además, asegúrese de atribuir el peso adecuado a los distintos datos de respuesta mediante el uso de una puntuación personalizada.
- Puntualidad: Actualice regularmente los datos para mantener su relevancia y valor. En otras palabras, permita que sus evaluaciones formen parte de un proceso recurrente.
- Completitud: Recopilar todos los puntos de datos necesarios para proporcionar una visión completa.
- Coherencia: Mantenga prácticas uniformes de recopilación de datos en todos los procesos de evaluación.
Normalización
La estandarización de los datos de evaluación garantiza la comparabilidad entre diferentes tipos de evaluación y periodos de tiempo:
- Revisión periódica: Revisar y actualizar las prácticas de estandarización para alinearlas con las necesidades cambiantes de la organización.
- Categorías coherentes: Implemente marcos de competencias o criterios de evaluación uniformes en todas las evaluaciones relevantes.
- Escalas estandarizadas: Utilice escalas de valoración coherentes en todas las evaluaciones.
- Formatos de respuesta uniformes: Asegúrese de que todas las evaluaciones recogen y almacenan las respuestas en formatos consistentes para facilitar el análisis comparativo.
Análisis de datos
Un análisis eficaz transforma las respuestas de las evaluaciones en información práctica:
- Identificación de patrones: Sumérjase en los análisis de su herramienta de evaluación para descubrir tendencias en las respuestas de las evaluaciones, como deficiencias comunes en las habilidades de los departamentos o temas recurrentes en los comentarios de los clientes.
- Segmentación de respuestas: Desglose los datos de las evaluaciones en subgrupos significativos para revelar información específica, como la comparación de los resultados de las evaluaciones entre diferentes departamentos o niveles de experiencia.
- Técnicas de visualización: Utilice funciones de visualización de datos (gráficos y widgets) para que los resultados de evaluaciones complejas sean más accesibles y comprensibles para las distintas partes interesadas.
- Análisis predictivo: Utilice datos históricos de evaluación para predecir tendencias futuras, como proyectar necesidades de desarrollo de habilidades o trayectorias de satisfacción del cliente.
- Análisis contextual: Considere los factores externos que pueden influir en los resultados de la evaluación para proporcionar una comprensión más completa de los datos.
Probablemente, el temor número uno de cualquiera que recopile muchos datos en el ámbito profesional: las amenazas ala ciberseguridad.
Los delincuentes cibernéticos pueden utilizar los datos de evaluación para actividades nefastas como el robo de identidad o el soborno, y como tal, la comprensión de estas amenazas y cómo la centralización de datos ayuda a asegurar los datos es esencial para las organizaciones que buscan maximizar sus datos de evaluación.
Las amenazas más comunes son:
- Los intentos de acceso no autorizado por parte de personas sin la debida autorización suponen una amenaza constante.
- Los errores humanos, como la eliminación accidental o el intercambio de información confidencial por parte de usuarios autorizados, siguen siendo un factor de riesgo importante.
- El software malicioso, incluidos el malware y el ransomware, puede comprometer la integridad y la accesibilidad de los datos.
- No se pueden pasar por alto las amenazas internas de empleados o contratistas que hacen un mal uso de los datos en beneficio propio o causan daños intencionados.
Para hacer frente a estas amenazas, una organización debe asegurarse de que el proveedor de software como servicio que gestiona la solución de evaluación mantiene los más altos estándares de seguridad de la información. Una forma de comprobarlo es verificar si la empresa cuenta con la certificación ISO 27001. La certificación demuestra que el proveedor se adhiere a las mejores prácticas mundialmente reconocidas para proteger los datos, gestionar los riesgos y garantizar el cumplimiento. Aprovechar las soluciones de seguridad nativas de la nube también ayuda a minimizar las brechas, proteger las cargas de trabajo y protegerse de los ciberataques durante el tiempo de ejecución.
Cómo crear informes de evaluación automatizados con Pointerpro
He aquí una rápida introducción sobre cómo funciona Pointerpro, traída a usted por uno de nuestros expertos en productos, Chris.
"Utilizamos Pointerpro para todo tipo de encuestas y evaluaciones en todo nuestro negocio global, y a los empleados les encanta su facilidad de uso y la flexibilidad de los informes."
Director en Alere
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CFO & COO en Egg Science
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Director de Cuentas en Reed Talent Solutions
"Es una gran ventaja disponer de fórmulas y de la posibilidad de realizar un análisis realmente exhaustivo. Hay cientos de fórmulas, pero el cliente sólo ve el informe fácil de leer. Si buscas algo así, es muy agradable trabajar con Pointerpro".
Country Manager Países Bajos en Better Minds at Work
Es muy recomendable implementar medidas de ciberseguridad proactivas como organización y mejorar aún más la protección de datos en general. Muchos de los controles de seguridad recomendados son más fáciles de implementar y mejorar, una vez más, mediante la maximización de la centralización de datos.
Por ejemplo, los controles de acceso son más sólidos y manejables en un sistema centralizado. Las organizaciones pueden implementar políticas de acceso estrictas y basadas en roles en todos los conjuntos de datos simultáneamente, reduciendo los riesgos de acceso no autorizado. La centralización también permite a las organizaciones aplicar de forma coherente protocolos de cifrado a todos los datos, tanto en reposo como en tránsito, cerrando así posibles brechas de seguridad en sistemas descentralizados con distintos estándares de cifrado.
Además, la implementación de software de copia de seguridad de Microsoft 365 o soluciones similares garantiza que los datos almacenados en entornos en la nube estén protegidos contra la eliminación accidental, la corrupción o los ataques de ransomware. Las auditorías de seguridad se vuelven más exhaustivas y eficientes en un entorno centralizado, lo que permite identificar y abordar las vulnerabilidades mucho más rápido.
La centralización también mejora la formación del personal sobre las mejores prácticas de seguridad de los datos. Las organizaciones pueden aplicar políticas de seguridad coherentes en todos los departamentos, lo que reduce el riesgo de error humano en el manejo de los datos.
La gestión eficaz de los datos de evaluación va más allá de las soluciones técnicas y las medidas de seguridad. Requiere un enfoque colaborativo que estandarice las prácticas organizativas. La gestión centralizada de datos facilita este enfoque unificado, lo que conduce a políticas coherentes y esfuerzos de cooperación.
Una política de evaluación unificada
Una política de evaluación completa y unificada constituye la base de una gestión eficaz de los datos entre equipos. Esta política debe establecer directrices claras para:
- Diseño e implementación de evaluaciones
- Procedimientos de recogida y almacenamiento de respuestas
- Acceso a los datos y permisos de uso
- Normas y formatos de los informes
- Requisitos de conformidad
Al definir claramente las funciones y responsabilidades de todos los miembros del equipo que participan en el proceso de evaluación, la política crea responsabilidad y reduce la confusión. Por ejemplo, RR.HH. puede ser propietario de los datos de evaluación de los empleados, mientras que los equipos de Aprendizaje y Desarrollo tienen permisos de acceso específicos para los resultados de la evaluación de habilidades.
La centralización apoya una política unificada al proporcionar un único punto de referencia para todas las actividades de evaluación.
Permite a las organizaciones alinear sus políticas más fácilmente con las normativas de protección de datos pertinentes, ya que los cambios se pueden implementar y supervisar desde una ubicación central. Las revisiones y actualizaciones periódicas de esta política resultan más manejables en un sistema centralizado, lo que permite a las organizaciones abordar con rapidez la evolución de las necesidades de gestión de datos.
Colaboración organizativa
La colaboración es crucial para extraer el máximo valor de los datos de evaluación, y la centralización lo mejora significativamente. Por ejemplo:
- Los equipos multifuncionales pueden acceder fácilmente a los datos de evaluación relevantes a través de permisos basados en roles.
- Los departamentos pueden compartir información de evaluaciones relacionadas sin comprometer la seguridad de los datos.
- La formación sobre las mejores prácticas de evaluación se vuelve más estandarizada y eficiente
- Los equipos pueden colaborar en el diseño y la mejora de las evaluaciones utilizando información compartida.
Además, los canales de comunicación abiertos se vuelven más eficaces en un entorno de datos centralizado. Los miembros del equipo pueden compartir más fácilmente experiencias y sugerencias para mejorar las prácticas de datos cuando trabajan desde una plataforma de datos común.
Por último, la centralización simplifica la mejora continua en los procesos de gestión de datos, lo que permite a los equipos recopilar e implementar los comentarios de los usuarios sin problemas.
Maximizar los datos de evaluación requiere un enfoque equilibrado que enfatice la generación de información y la seguridad de los datos. Los puntos clave incluyen:
- Centralice el almacenamiento de datos: Consolide todos los datos en una plataforma única y segura para mejorar la gestión y el análisis.
- Priorizar la calidad de los datos: Implemente normas rigurosas para la recopilación y el mantenimiento de los datos.
- Generar información procesable: Utilice técnicas avanzadas de análisis para descubrir información valiosa a partir de sus datos.
- Implemente fuertes medidas de seguridad: Desarrolle y mantenga protocolos de seguridad exhaustivos para proteger sus activos de datos.
- Promueva la gestión colaborativa de datos: Cree una política de datos unificada y fomente la colaboración entre equipos en el manejo de datos.
Mediante la aplicación de estas mejores prácticas, las organizaciones pueden aprovechar todo el potencial de sus datos de evaluación, garantizando al mismo tiempo su seguridad e integridad. Ya sea para mejorar los resultados educativos, mejorar la formación corporativa u optimizar las evaluaciones sanitarias, la gestión eficaz de los datos es clave para el éxito de la organización.
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Sobre el autor:
Irina Maltseva
Irina Maltseva es Growth Lead en Aura, fundadora de ONSAAS y asesora de SEO. Durante los últimos ocho años, ha ayudado a empresas SaaS a aumentar sus ingresos con el marketing entrante.