En este nuevo episodio de nuestra serie Descubre, profundizamos en la cuestión crítica de los datos incorrectos en las taxonomías, la información del mercado laboral (LMI), las previsiones y predicciones del mercado laboral y los análisis de RR. HH. Exploramos los retos que plantea el uso de datos no supervisados y no verificados procedentes de diversas fuentes, que luego se aplican sin un examen crítico a procesos como el matching, el análisis de carencias, las previsiones del mercado laboral y las predicciones de la oferta y la demanda.

Calidad de los datos sobre cualificaciones y empleo

En este artículo queremos poner de relieve la calidad general de los datos sobre competencias y puestos de trabajo que impregnan las taxonomías oficiales y comerciales, los modelos lingüísticos y diversas aplicaciones. A menudo extraídos de Internet, estos datos se integran en colecciones y modelos sin un escrutinio riguroso, lo que provoca deficiencias alarmantes en su fiabilidad y precisión. Nuestra investigación, presentada en un vídeo revelador, expone las inquietantes normas adoptadas por numerosas empresas y gobiernos en sus procesos de RR. HH y análisis del mercado laboral. A pesar de la gravedad de la situación, el vídeo ofrece una mezcla de humor y preocupación, proporcionando tanto perspicacia como entretenimiento.

Las imperfecciones de las fuentes de datos oficiales y comerciales

Es vital reconocer que incluso las taxonomías y fuentes de datos más apreciadas, como ESCO, CEDEFOP/Eurostat, O*Net, así como las populares colecciones de Lightcast, Textkernel, LinkedIN, entre otras, son susceptibles de errores. Desgraciadamente, estas fuentes se utilizan a menudo en diversos procesos sin una verificación exhaustiva de su exactitud. Aunque estas taxonomías se desarrollaron con el noble objetivo de facilitar una categorización precisa y mejorar la investigación del mercado laboral, su aplicación se ha quedado a la zaga.

Impacto en las previsiones del mercado laboral y los análisis de RR. HH.

Las repercusiones de trabajar con datos inexactos, incluidos los procedentes de taxonomías oficiales, pueden ser profundas. Estos datos pueden conducir a una toma de decisiones errónea, a una mala asignación de recursos y a una planificación ineficaz de la plantilla. Además, la información sesgada o engañosa puede distorsionar los conocimientos y dar lugar a estrategias de contratación equivocadas, iniciativas de desarrollo de los empleados inadecuadas y un rendimiento organizativo insuficiente.

Superar los retos

Para hacer frente a estos retos, las empresas deben dar prioridad a la calidad e integridad de los datos en sus procesos de recopilación y análisis. La implementación de mecanismos sólidos de validación y limpieza de datos, la utilización de múltiples fuentes de datos para la verificación cruzada y el aprovechamiento de técnicas avanzadas de análisis de datos, idealmente por parte de expertos en el mercado laboral, pueden mejorar la precisión y fiabilidad de las previsiones del mercado laboral y los análisis de RR. HH. de manera significativa. En resumen, la mala calidad de los datos y los errores potenciales en las taxonomías oficiales presentan obstáculos significativos para la previsión del mercado laboral y el análisis de RR. HH. Al abordar estos retos y dar prioridad a la calidad de los datos, las organizaciones gubernamentales del mercado laboral y las empresas pueden liberar el verdadero potencial de los conocimientos basados en datos para la toma de decisiones informadas y la gestión estratégica de RR. HH. Para obtener información y soluciones integrales, las organizaciones pueden recurrir a JANZZon!, la ontología de datos del mercado laboral más exhaustiva, completa y revisada a mano del mundo, disponible en más de 60 idiomas y adaptada a cientos de mercados laborales de todo el mundo.