Evaluación de People Analytics

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Evaluación de logros y conocimientos

Creada por

Noel Montero

República Dominicana

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#	Jugador	Acierto	tiempo
1	Anónimo 30 de Agosto de 2026	% 90	03:12

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Actividades interactivas para reconocer los distintos tipos de sintagmas

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Evaluación de People Analytics


Evaluación de People AnalyticsVersión en línea Evaluación de logros y conocimientos por Noel Montero 1 ¿Cuál es el objetivo principal de People Analytics en la toma de decisiones estratégicas de RR. HH.? a Automatizar procesos de nómina b Brindar sólo reportes descriptivos sin acción c Transformar datos de personas en insights accionables para estrategias d Reemplazar a los gerentes de RR. HH. 2 Módulo 1: ¿Qué métricas clave suelen usar para medir el talento en una organización? a Rotación, rendimiento y diversidad b Número de correos enviados c Horas extra y primas d Gasto en publicidad 3 ¿Qué caracteriza la calidad de datos de personas en estos análisis? a Velocidad de procesamiento b Formato de la fuente sin importar c Tamaño del equipo de datos d Precisión, completitud y consistencia 4 Módulo 2: ¿Qué proceso es clave para garantizar datos de personas útiles? a Creación de personajes de datos b Consulta de dashboards c Limpieza y normalización de datos d Análisis únicamente de datos externos 5 ¿Qué técnica ayuda a identificar sesgos en los datos de RR. HH.? a Auditoría de sesgos y muestreo representativo b Optimización de costos c Predicción sin validación d Codificación de verbos en NLP 6 Módulo 3: ¿Qué tipo de visualización facilita decisiones ejecutivas? a Tableros ejecutivos con indicadores clave b Gráficos decorativos sin KPI c Diagramas de flujo complejos d Listados de datos sin resumen 7 ¿Qué debe incluir un reporte ejecutivo efectivo? a Todos los datos crudos b Gráficos sin título c Texto sin conclusiones d Resumen claro, KPI relevantes y recomendaciones 8 Módulo 1 y 2: ¿Cuál es una buena práctica para mantener la calidad de datos a lo largo del tiempo? a Cambiar las métricas cada mes b Usar solo datos externos c Definir reglas de validación y monitoreo continuo d Eliminar datos históricos 9 ¿Qué beneficio ofrece la normalización de datos de persona? a Reforzar sesgos de muestra b Aumentar el tamaño del dataset c Comparabilidad entre distintas fuentes y periodos d Disminuir la visibilidad de datos 10 ¿Qué indicador ayuda a evaluar la efectividad de iniciativas de talento? a Costo promedio por empleado b Retorno de inversión en personas (ROI de RR. HH.) c Número de reuniones d Total de vacantes abiertas Explicación 1 La finalidad es convertir datos en insights que guíen decisiones estratégicas, no solo reportes. 2 Rotación, rendimiento y diversidad son métricas centrales en People Analytics de talento. 3 La calidad de datos se define por precisión, completitud y consistencia. 4 La limpieza y normalización aseguran datos consistentes y utilizables. 5 Las auditorías y muestreo ayudan a detectar sesgos en datasets de personas. 6 Los tableros con KPI permiten decisiones rápidas a nivel directivo. 7 Los reportes deben ser claros, con KPIs y recomendaciones accionables. 8 Reglas de validación y monitoreo continuo sostienen la calidad de datos. 9 Normalizar facilita comparaciones consistentes entre fuentes y periodos. 10 El ROI de RR. HH. cuantifica el impacto económico de iniciativas de talento.

Puedes integrar el juego en un LMS compatible con LTI 1.1 o LTI 1.3 como Canvas, Moodle, o Blackboard. De esta manera podrás guardar las puntuaciones automáticamente en el libro de calificaciones de esa plataforma.

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por Noel Montero

¿Cuál es el objetivo principal de People Analytics en la toma de decisiones estratégicas de RR. HH.?

Módulo 1: ¿Qué métricas clave suelen usar para medir el talento en una organización?

¿Qué caracteriza la calidad de datos de personas en estos análisis?

Módulo 2: ¿Qué proceso es clave para garantizar datos de personas útiles?

¿Qué técnica ayuda a identificar sesgos en los datos de RR. HH.?

Módulo 3: ¿Qué tipo de visualización facilita decisiones ejecutivas?

¿Qué debe incluir un reporte ejecutivo efectivo?

Módulo 1 y 2: ¿Cuál es una buena práctica para mantener la calidad de datos a lo largo del tiempo?

¿Qué beneficio ofrece la normalización de datos de persona?

¿Qué indicador ayuda a evaluar la efectividad de iniciativas de talento?

Explicación