Identificando talento en la Nasa usando ciencia de datos

David Meza, jefe interino de análisis de personas y científico de datos sénior de la NASA, está ayudando a la agencia espacial de EE. UU. A identificar sus brechas clave en las habilidades de ciencia de datos y a implementar una serie de programas para ayudar a la organización a obtener la experiencia que necesita.

Con el analista Gartner sugiriendo que más de la mitad (53%) de las empresas creen que la incapacidad para identificar las habilidades en demanda es el mayor impedimento para la transformación empresarial, el trabajo de Meza en la Nasa podría ayudar a la agencia a encontrar la capacidad de próxima generación que necesita para cumplir algunos requisitos. de su trabajo más importante durante las próximas décadas, incluidos los viajes espaciales y más allá.

“Por supuesto, eso es definitivamente parte de eso: cuando estamos en las noticias, ves muchas de las cosas que estamos tratando de hacer, como volver a la Luna o a Marte”, dice. “Pero también tenemos otras áreas en las que trabajamos. Las ciencias de la tierra son un área importante dentro de la NASA, y el cambio climático y el control del clima.

“También tenemos cosas en las que estamos trabajando dentro del área de supercomputación; investigamos mucho en aeronáutica. Apoyamos una gran cantidad de actividades de desarrollo dentro de diferentes tipos de aplicaciones de software y también estamos realizando un trabajo pionero en las áreas médicas “.

Como jefe de rama interino, Meza sustituye al jefe permanente, que volverá a finales de año. Su función principal es liderar la explotación de la inteligencia artificial y la arquitectura e infraestructura de aprendizaje automático por parte de la agencia en todos los recursos humanos, con el objetivo de mejorar y desarrollar los procesos de capital humano.

“Se trata de utilizar este tipo de herramientas de datos avanzadas para identificar varios problemas, métricas y análisis”, dice. “Estamos mirando alrededor de nuestra fuerza laboral y tratando de manejar mejor nuestra fuerza laboral: tenemos las habilidades adecuadas, tenemos las personas adecuadas en el lugar correcto, estamos perdiendo personas y qué tipo de habilidades estamos perdiendo ? “

“Estoy tratando de descubrir y descubrir respuestas a partir de nuestros datos, para mejorar el uso de nuestros datos y ayudar a impulsar decisiones basadas en datos”

David Meza, NASA

Ese es un gran proyecto para Meza y requiere que aproveche su vasta experiencia, que incluye 20 años en la Nasa. Ha pasado la mayor parte de ese tiempo con el Centro Espacial Johnson en Houston. Durante 10 de esos años, desempeñó el papel de arquitecto jefe del conocimiento. Meza se mudó a la sede de la NASA en 2019 para asumir su cargo actual.

“Básicamente, estoy haciendo lo mismo que hacía como arquitecto principal del conocimiento, pero se trata de especializarme en el dominio del capital humano”, dice. “Realmente estoy tratando de mejorar nuestras capacidades y utilizar las tecnologías más nuevas que están disponibles en la actualidad”. Meza agrega que la oportunidad de encontrar nuevas respuestas a preguntas desafiantes es su motivación clave.

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“Siempre he sido un tipo técnico”, dice. “Estoy tratando de descubrir y descubrir respuestas a partir de nuestros datos, para mejorar nuestro uso de nuestros datos y ayudar a impulsar decisiones basadas en datos. Se trata de ayudarnos a comprender y utilizar los datos para el bien más que cualquier otra cosa. Los datos se pueden usar para muchas cosas diferentes, pero usarlos realmente para ayudar a comprender a nuestra fuerza laboral es clave, y realmente me gusta jugar con los datos “.

Analizar flujos de trabajo e identificar vacantes

Meza dice que uno de los proyectos principales que está liderando en el área de capital humano es el despliegue e implementación de lo que la Nasa llama la plataforma de datos empresariales, que es un grupo de herramientas y un marco asociado que tiene como objetivo modernizar el flujo de trabajo analítico de la organización. . Él dice que este trabajo se extiende desde todo hasta las fuentes de datos de la agencia hasta la capa de presentación que utiliza.

“Ese trabajo implica actualizar y actualizar nuestro almacén de datos y nuestras capacidades de tipo lago de datos, mejorar nuestro flujo de trabajo analítico y utilizar tecnologías en la nube, así como otros mecanismos”, dice Meza.

“Se trata de observar cómo catalogamos nuestros datos, cómo los rastreamos, cómo creamos metadatos y diccionarios de datos, y luego el aspecto de visualización, y también hay varias formas de hacerlo”.

Como parte de ese trabajo, Meza está analizando cómo el equipo de capital humano mejora sus flujos de trabajo analíticos y modelos de datos. Ese ejercicio de exploración implica investigar cómo la organización podría usar la tecnología de aprendizaje automático para asegurarse de que realiza un seguimiento de sus modelos de datos y cómo estos modelos podrían refinarse operativamente.

Otro elemento importante del trabajo de Meza se centra en el apoyo y el desarrollo continuos del mercado de talentos de la Nasa, que es la plataforma interna de selección de candidatos y listas de empleos de la agencia. Este mercado brinda a los empleados acceso a una variedad de oportunidades de desarrollo profesional interno en sus centros locales y en toda la organización en general.

Esta plataforma forma parte de la iniciativa Future of Work de la agencia, que es una investigación de los roles y habilidades que podrían requerirse durante los próximos 60 años en el hogar y en el espacio. Meza dice que su equipo continúa perfeccionando cómo se utilizan los datos en el mercado como parte de esta iniciativa a largo plazo.

“Estamos haciendo muchas evaluaciones diferentes”, dice. “Estamos buscando evaluar y validar algunos de los modelos que ya hemos desarrollado para tratar de ver si identificamos correctamente los tipos correctos de conocimientos y habilidades que se encuentran dentro de la fuerza laboral.

“Estamos haciendo algunas evaluaciones de las necesidades de capacitación y evaluaciones de alfabetización. A fines del año pasado, comenzamos un esfuerzo de transformación digital, que aún continúa este año. Ese trabajo permanece en desarrollo y todavía estamos tratando de resolver algunas de esas cosas “.

Implementar tecnología de gráficos para mostrar relaciones

Lo que ya está claro, dice Meza, es que el talento de datos se distribuye en la Nasa, algunos de los cuales no se identifican o categorizan fácilmente debido a la amplia gama de trabajos que se llevan a cabo en la agencia espacial. La ayuda viene en forma de otra de las iniciativas clave de Meza: una base de datos de mapeo de talentos para identificar las habilidades de datos requeridas para todo tipo de proyectos.

La base de datos de mapeo de talentos aún se está desarrollando, pero utiliza la tecnología Neo4j para construir un gráfico de conocimiento. Meza comenzó a usar el gráfico de conocimiento de Neo4j hace más de una década. En el caso del capital humano en la agencia espacial, el gráfico está diseñado para mostrar las complejas y variadas relaciones entre personas, habilidades y proyectos.

Como punto de partida, el equipo de Meza se centró en la creación de una taxonomía ocupacional, que analizaba los componentes clave de un rol desde la perspectiva del empleado, la capacitación y el proyecto. Para ayudar a construir esta taxonomía, utilizaron una base de datos del Departamento de Trabajo de EE. UU. Llamada O * NET, que tiene descripciones y conjuntos de habilidades para cientos de ocupaciones.

La captura de esos componentes le permitió a su equipo construir un modelo de las habilidades asociadas a los diferentes roles en la Nasa y comenzar a identificar a las personas con habilidades que podrían ocupar esas ocupaciones. El modelo también destaca los tipos de capacidad que otras personas de la Nasa podrían necesitar para completar con éxito las tareas de cada ocupación.

Luego, Meza y su equipo harán que los empleados de la agencia validen las habilidades y tareas asociadas a cada ocupación, y usarán esta retroalimentación para entrenar el modelo. Luego, desarrollarán una aplicación para el usuario final y crearán una interfaz. Con suerte, para fines de este año, la gente de la NASA utilizará el sistema para buscar talentos y posibles oportunidades laborales.

Los gerentes podrán usar la base de datos de mapeo de talentos para rastrear las brechas de habilidades e impulsar la capacitación en áreas difíciles de cubrir, mientras que los empleados podrán usar la tecnología para descubrir cómo mejorar sus habilidades si quieren pasar a nuevas áreas de trabajo. .

“Dentro de nuestro mercado de talentos, ofrecemos oportunidades a los empleados de la NASA para que realicen diferentes tipos de trabajo”, dice Meza. “Tener un puesto de trabajo que esté conectado al sistema nos permitirá, con suerte, encontrar personas que se acerquen mucho a lo que estamos buscando. Por el contrario, un empleado que realmente quiera comenzar a desempeñar un papel en particular puede averiguar qué tipo de oportunidades existen y pensar en cómo llegar a ese destino “.

Ayudando a dar forma a la capacidad de la próxima generación

Meza dice que implementar todas estas tecnologías basadas en datos es solo un elemento del rompecabezas. Para ayudar realmente a la NASA a encontrar y capacitar al talento de próxima generación que necesita, los gerentes y empleados deberán acostumbrarse a aprovechar al máximo la tecnología que está implementando su equipo. Meza reconoce que el proceso requiere un cambio de mentalidad.

“Implica mucha comunicación y, a veces, mucha humillación y mendicidad”, dice. “Digo eso en broma, pero es difícil mover una organización, no solo la Nasa, sino cualquier organización, que tiene un sistema integrado y tratar de lograr que hagan algo diferente. La mayoría de las veces, eso significa trabajar en paralelo para empezar, lo que significa costos adicionales antes de que pueda cambiar por completo “.

Sin embargo, Meza cree que este enfoque conjunto ayudará a todos en la organización a comenzar a ver cómo se pueden aplicar los datos y la tecnología en combinación para ayudar a la NASA a superar algunos de sus desafíos de habilidades más intratables. A medida que la tecnología demuestre su valor, espera que la agencia comience a pensar en cómo se podrían aplicar los sistemas de gráficos en otras áreas.

Por ahora, Meza desea continuar desarrollando formas innovadoras para ayudar a la NASA a llenar sus brechas de habilidades más importantes. Cuando piensa en el continuo requisito de talento en la agencia, cree que el científico de datos del futuro será parte de un grupo cohesivo y colaborativo, y la tecnología que su equipo está desarrollando en este momento ayudará a señalar a las personas capacitadas en la dirección correcta. .

“A medida que comenzamos a desarrollar nuestra infraestructura y nuestras capacidades para tener bibliotecas de modelos y compartir código más fácilmente, creo que verá científicos de datos que pueden seleccionar fácilmente diferentes dominios basados ​​en estos modelos e identificar cómo podrían usar estas herramientas dentro de sus propios dominios ”, dice. “Así que creo que la capacidad de compartir y el uso de modelos es definitivamente algo que va a aumentar”.

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