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Identificación y retención de talento clave mediante el uso de analítica de personas para una organización productora de alimentos en Colombia
| dc.contributor.advisor | Salazar Betancourth, Erika Johana | |
| dc.creator | Marquinez Villegas, Monica Andrea | |
| dc.creator.degree | Magíster en Business Analytics | |
| dc.creator.degreetype | Full time | |
| dc.date.accessioned | 2024-02-02T20:00:56Z | |
| dc.date.available | 2024-02-02T20:00:56Z | |
| dc.date.created | 2024-01-15 | |
| dc.description | Identificación y retención de talento clave a través de la analítica de personas en una destacada empresa de alimentos en Colombia. El departamento de Talento de una empresa líder en el mercado de alimentos en Colombia cuenta con valiosa información histórica sobre sus colaboradores. Se espera que esta información sea aprovechada para agregar un considerable valor a la toma de decisiones relacionadas con el personal de la empresa. Reconociendo que las personas son un pilar fundamental en la organización, se trabaja constantemente para mejorar las condiciones personales y profesionales de todos los colaboradores, proporcionándoles beneficios y oportunidades de formación. Recientemente, ha surgido la necesidad de retener a aquellos individuos cuyo talento y función desempeñan un papel crucial en la organización. En este contexto, el proyecto empresarial tiene como objetivo primordial utilizar la información pertinente de los empleados activos y retirados para desarrollar e implementar un modelo de identificación. Este modelo segmentará la información en grupos o clusters, determinando así el talento clave o de alta relevancia para el núcleo del negocio de la empresa. Una vez identificado y segmentado este talento relevante, se empleará como base para crear un modelo predictivo que permita anticipar la probabilidad de una posible fuga o salida no deseada de dicho talento. Esta iniciativa es esencial para identificar a tiempo cualquier riesgo, tomar decisiones estratégicas y aplicar medidas para retener a este valioso personal y evitar pérdidas en recursos humanos. Se espera que, mediante la aplicación de estos modelos, se generen predicciones cada vez más precisas, permitiendo a la organización seguir conservando, aprovechando y potenciando el talento de sus colaboradores de manera efectiva. | |
| dc.description.abstract | Identification and retention of key talent through people analytics in a prominent food production company in Colombia. The Talent department of a leading food company in the Colombian market possesses valuable historical information about its employees. This information is expected to be leveraged to add significant value to decision-making related to the company's personnel. Recognizing that people are a fundamental pillar in the organization, there is a constant effort to improve the personal and professional conditions of all employees by providing benefits and training opportunities. Recently, there has been a need to retain individuals whose talent and role play a crucial part in the organization. In this context, the business project aims to use relevant information from active and retired employees to develop and implement an identification model. This model will segment the information into groups or clusters, thus determining key talent or high relevance for the core business of the company. Once this relevant talent is identified and segmented, it will be used as a basis to create a predictive model that anticipates the probability of potential leakage or undesired departure of such talent. This initiative is essential to identify any risks in a timely manner, make strategic decisions, and implement measures to retain valuable human resources and prevent losses. It is expected that, through the application of these models, increasingly accurate predictions will be generated, allowing the organization to continue effectively retaining, leveraging, and enhancing the talent of its employees. | |
| dc.format.extent | 69 pp | |
| dc.format.mimetype | application/pdf | |
| dc.identifier.doi | https://doi.org/10.48713/10336_42205 | |
| dc.identifier.uri | https://repository.urosario.edu.co/handle/10336/42205 | |
| dc.language.iso | spa | |
| dc.publisher | Universidad del Rosario | |
| dc.publisher.department | Escuela de Administración | |
| dc.publisher.department | Escuela de Ingeniería, Ciencia y Tecnología | |
| dc.publisher.program | Maestría en Business Analytics | |
| dc.rights | Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International | * |
| dc.rights.accesRights | info:eu-repo/semantics/closedAccess | |
| dc.rights.acceso | Bloqueado (Texto referencial) | |
| dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ | * |
| dc.source.bibliographicCitation | ACRIP. (2020, septiembre). Las 5 preguntas básicas de People Analytics – ACRIP – Federación Nacional de Gestión Humana. https://www.acripnacional.org/las-5-preguntas-basicas-de-people-analytics/ | |
| dc.source.bibliographicCitation | Chen, H., Chiang, R., & Storey, V. (2012). Business intelligence and analytics: From big data to big impact. | |
| dc.source.bibliographicCitation | DAMA. (2020). Dama Colombia. https://www.damacolombia.org/ | |
| dc.source.bibliographicCitation | Davenport, T. H., & Harris, J. G. (2007). Competing on Analytics: The New Science of Winning. Eckerson, W. (2010). Performance dashboards: Measuring, monitoring, and managing your business. | |
| dc.source.bibliographicCitation | IBM. (2021, agosto 17). Conceptos básicos de ayuda de CRISP-DM. Ciclo de vida de minería de datos [Imagen]. https://www.ibm.com/docs/es/spss-modeler/saas?topic=dm-crisp-help-overview | |
| dc.source.bibliographicCitation | Kelleher J, Mac name B, D´Arcy A. (2015). Fundamentals of machine learning for predictive Data analytics. | |
| dc.source.bibliographicCitation | PeopleForce. (2023). ¿Qué significa el headcount para RRHH? - PeopleForce. https://peopleforce.io/es/hr-glossary/headcount | |
| dc.source.bibliographicCitation | RRHHDigital. (2021). People Analytics: Qué es y por dónde empezar. https://www.rrhhdigital.com/secciones/empresa/145811/People-Analytics-que-es-y-por-donde-empezar | |
| dc.source.bibliographicCitation | Velasco, J. P. (2023). Modelos de segmentación: Clave para adelantarse a situaciones no deseadas en un negocio. https://enzyme.biz/blog/modelos-de-segmentacion-clave-para-adelantarse-a-situaciones-no-deseadas-en-un-negocio | |
| dc.source.instname | instname:Universidad del Rosario | |
| dc.source.reponame | reponame:Repositorio Institucional EdocUR | |
| dc.subject | Analítica de personas | |
| dc.subject | Fuga de talento | |
| dc.subject | Predicción | |
| dc.subject | Resultados de negocio | |
| dc.subject | Talento clave | |
| dc.subject.keyword | People analytics | |
| dc.subject.keyword | Employee flight | |
| dc.subject.keyword | Predictive model | |
| dc.subject.keyword | Business results | |
| dc.subject.keyword | Key talent | |
| dc.title | Identificación y retención de talento clave mediante el uso de analítica de personas para una organización productora de alimentos en Colombia | |
| dc.title.TranslatedTitle | Identification and retention of key talent through the use of people analytics for a food production organization in Colombia | |
| dc.type | bachelorThesis | |
| dc.type.document | Trabajo de grado | |
| dc.type.spa | Trabajo de grado | |
| local.department.report | Escuela de Administración |
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- Identificacion_y_retencion_de_talento_clave_mediante_el_uso_de_analitica_MarquinezVillegas-MonicaAndrea-2024.pdf
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