Prueba de Big Data y Análisis de Talento: Gestión del Talento

Question 1

Para identificar a los empleados con mayor potencial de liderazgo, ¿qué fuente de datos sería la MÁS útil?

Accepted Answer

Evaluaciones de desempeño y registros de capacitación

Answer

Información de redes sociales de los empleados

Answer

Datos de la gestión de tiempo de los empleados

Question 2

Si una empresa quiere predecir la rotación de empleados usando análisis de big data, ¿qué tipo de análisis sería el MÁS apropiado?

Accepted Answer

Análisis predictivo

Answer

Análisis exploratorio

Answer

Análisis prescriptivo

Answer

Análisis descriptivo

Question 3

Para mostrar la distribución de la satisfacción laboral en diferentes departamentos, ¿qué técnica de visualización de datos sería la MÁS adecuada?

Accepted Answer

Gráfico de barras

Answer

Mapa de calor

Answer

Diagrama de flujo

Question 4

Si un análisis de big data revela que los empleados con altas puntuaciones en las evaluaciones de desempeño tienden a dejar la empresa después de un año, ¿qué acción sería la MÁS apropiada?

Accepted Answer

Investigar las razones detrás de la rotación de estos empleados e implementar medidas para mejorar la retención.

Answer

Ignorar el patrón, ya que podría ser una coincidencia.

Question 5

¿Cuál de los siguientes NO es un desafío común en el análisis de big data para la gestión del talento?

Accepted Answer

Acceso a datos externos

Answer

Volumen de datos

Answer

Calidad de los datos

Answer

Privacidad de los datos

Question 6

Para identificar a los empleados con mayor potencial para un puesto de liderazgo, ¿qué tipo de análisis de big data sería el MÁS apropiado?

Accepted Answer

Análisis de clasificación

Answer

Análisis de regresión

Answer

Análisis de clústeres

Answer

Análisis de series temporales

Question 7

¿Cuál es un beneficio clave de utilizar big data en la gestión del talento?

Accepted Answer

Tomar decisiones más informadas y basadas en datos.

Answer

Aumentar la satisfacción laboral.

Answer

Reducir los costos de capacitación.

Question 8

Para analizar la relación entre la satisfacción laboral y la productividad de los empleados, ¿qué tipo de análisis sería el MÁS apropiado?

Accepted Answer

Análisis de correlación

Answer

Análisis de clústeres

Answer

Análisis de regresión

Answer

Análisis de series temporales

Question 9

Una empresa quiere identificar a los empleados con mayor potencial para ser promovidos a puestos de liderazgo. ¿Qué tipo de análisis de big data sería el MÁS apropiado?

Accepted Answer

Análisis de clasificación

Answer

Análisis de clústeres

Answer

Análisis de series temporales

Answer

Análisis de regresión

Question 10

¿Cuál de las siguientes afirmaciones sobre el big data en la gestión del talento es correcta?

Accepted Answer

Puede utilizarse para identificar tendencias y patrones en los datos de los empleados.

Answer

Solo se puede utilizar para recopilar datos estructurados.

Answer

No es ético utilizarlo para tomar decisiones sobre los empleados.

Question 11

¿Cuál de las siguientes fuentes de datos NO es relevante para el análisis del talento?

Accepted Answer

Datos sobre la satisfacción del cliente

Answer

Datos de evaluaciones del rendimiento

Answer

Datos de uso de la tecnología

Question 12

¿Qué técnica de análisis se utiliza para encontrar patrones en los datos de los empleados, agrupándolos según características comunes?

Accepted Answer

Análisis de clúster

Answer

Análisis de series temporales

Answer

Análisis de regresión

Answer

Análisis de correlación

Question 13

¿Cómo puede el análisis del talento optimizar el proceso de contratación?

Accepted Answer

Identificando candidatos con mayor probabilidad de éxito en el puesto.

Answer

Reduciendo el tiempo necesario para contratar

Answer

Eliminando la necesidad de entrevistas

Question 14

¿Cuál de los siguientes es un reto ético relacionado con el uso del big data en la gestión del talento?

Accepted Answer

Posibles sesgos en los resultados del análisis

Answer

Dificultad para interpretar los resultados

Answer

Costo de implementación

Answer

Falta de datos relevantes

Question 15

¿Qué papel desempeñan los profesionales de RR. HH. en el análisis del talento?

Accepted Answer

Interpretar los resultados del análisis y tomar decisiones basadas en datos.

Answer

Recopilar todos los datos de los empleados

Answer

Realizar análisis estadísticos complejos

Question 16

¿Cuál de los siguientes beneficios NO está directamente asociado con el uso del big data en la gestión del talento?

Accepted Answer

Mejora de la moral de los empleados

Answer

Toma de decisiones más informadas

Answer

Identificación de talento de alto potencial

Answer

Reducción de la rotación de personal

Question 17

¿Cómo puede utilizarse el análisis del talento para desarrollar a los empleados?

Accepted Answer

Identificando fortalezas y áreas de mejora para planes de desarrollo personalizados.

Answer

Proporcionándoles retroalimentación en tiempo real

Answer

Automatizando su formación

Question 18

¿Qué afirmación sobre el análisis del talento predictivo es correcta?

Accepted Answer

Puede utilizarse para predecir el rendimiento y la retención de los empleados, ayudando a la toma de decisiones estratégicas.

Answer

No es fiable porque depende de datos históricos.

Answer

Sólo puede utilizarse para datos estructurados.

Question 19

¿Qué es importante considerar al implementar una solución de análisis del talento?

Accepted Answer

Alineación con los objetivos estratégicos, calidad de los datos y aceptación de los empleados.

Answer

Sólo el costo de implementación

Answer

Sólo la tecnología utilizada

Question 20

Una empresa busca identificar empleados con mayor potencial de desarrollo para un programa de liderazgo. ¿Qué fuente de datos sería MÁS útil?

Accepted Answer

Evaluaciones de desempeño, registros de formación y participación en proyectos especiales.

Answer

Datos demográficos de los empleados (edad, género, ubicación).

Answer

Información de las redes sociales de los empleados.

Question 21

Un algoritmo de aprendizaje automático detecta patrones en los datos de contratación que sugieren un posible sesgo en la selección de candidatos. ¿Cuál es la acción MÁS adecuada para la empresa?

Accepted Answer

Investigar y eliminar cualquier sesgo en el proceso de contratación, asegurando la equidad y la justicia en la selección.

Answer

Ajustar el algoritmo para que coincida con los resultados de contratación históricos, sin analizar la causa del sesgo.

Answer

Ignorar el hallazgo y continuar con el proceso actual de contratación.

Question 22

Un equipo de RR.HH. está utilizando análisis de datos para mejorar el proceso de incorporación de nuevos empleados. ¿Cuál de las siguientes opciones NO es un beneficio probable de este análisis?

Accepted Answer

Reducir los costos de contratación mediante la identificación y eliminación de candidatos con menor potencial, sin considerar factores como la diversidad y la inclusión.

Answer

Mejorar la experiencia de incorporación al personalizar el proceso según las necesidades individuales.

Answer

Aumentar la retención de empleados al identificar y abordar las necesidades de los nuevos empleados.

Question 23

Una empresa utiliza un panel de datos (dashboard) para monitorear la satisfacción laboral de sus empleados. ¿Cuál de los siguientes datos sería MÁS útil para identificar áreas de mejora?

Accepted Answer

Comentarios de los empleados, puntajes de encuestas de satisfacción, tasas de rotación y datos sobre el clima laboral.

Answer

Salarios y beneficios de los empleados, aunque estos pueden influir en la satisfacción, no son el único factor.

Answer

Datos demográficos de los empleados (edad, género, ubicación), aunque relevantes, no revelan directamente la satisfacción laboral.

Question 24

¿Qué técnica de análisis de datos sería MÁS adecuada para identificar los factores que predicen el éxito de los empleados en un determinado rol?

Accepted Answer

Análisis de regresión, ya que permite establecer relaciones entre variables y predecir resultados.

Answer

Análisis de cluster, que agrupa datos similares pero no predice resultados.

Answer

Análisis de sentimiento, que analiza opiniones y emociones, no factores predictivos de éxito.

Question 25

Un equipo de RR.HH. está utilizando el análisis de big data para identificar a los empleados con mayor probabilidad de dejar la empresa. ¿Cuál de los siguientes factores sería MÁS probable que se considere como predictor de rotación?

Accepted Answer

Nivel de satisfacción laboral, oportunidades de desarrollo profesional, sentimiento de pertenencia y reconocimiento.

Answer

Salario y beneficios de los empleados, aunque importantes, no son los únicos factores de rotación.

Answer

Edad y género de los empleados, que no son indicadores fiables de rotación.

Question 26

Una empresa está implementando un sistema de gestión del talento basado en big data. ¿Cuál de los siguientes es un desafío clave que la empresa debe abordar?

Accepted Answer

Proteger la privacidad de los datos de los empleados y garantizar el cumplimiento de las leyes de protección de datos, como el RGPD en España.

Answer

Falta de acceso a datos relevantes para el análisis, aunque importante, no es el desafío más crucial.

Question 27

¿Cuál de las siguientes herramientas de análisis de datos se utiliza MÁS comúnmente para analizar grandes conjuntos de datos en la gestión del talento?

Accepted Answer

Software de análisis empresarial (por ejemplo, Tableau, Power BI), que ofrece capacidades de visualización y análisis avanzadas.

Answer

Software de gestión de recursos humanos (por ejemplo, SAP SuccessFactors, Workday), que gestiona datos de RR.HH. pero no realiza análisis complejos.

Answer

Hojas de cálculo (por ejemplo, Excel, Google Sheets), que son limitadas para el análisis de grandes conjuntos de datos.

Question 28

Una empresa quiere utilizar el análisis de big data para identificar a los empleados con mayor potencial de liderazgo. ¿Qué tipo de análisis sería MÁS útil para este propósito?

Accepted Answer

Análisis predictivo, que utiliza datos históricos para predecir comportamientos y potenciales futuros.

Answer

Análisis de sentimiento, que analiza opiniones y emociones, no el potencial de liderazgo.

Answer

Análisis descriptivo, que describe datos existentes, no predice el potencial futuro.

Answer

Análisis prescriptivo, que ofrece recomendaciones basadas en datos, pero no predice el potencial de liderazgo.

Question 29

Una empresa está utilizando el análisis de big data para optimizar el proceso de formación de sus empleados. ¿Cuál de los siguientes beneficios es MÁS probable que se obtenga?

Accepted Answer

Personalizar los programas de formación para satisfacer las necesidades específicas de cada empleado, mejorando la eficacia del aprendizaje.

Answer

Reducir los costos de formación al eliminar la formación presencial, aunque esto puede afectar la calidad y la interacción.