El término "big data" se empleó por primera vez en el ámbito de la informática a finales de los años 90, concretamente en 1997, cuando los investigadores Michael Cox y David Ellsworth lo usaron para describir conjuntos de datos tan grandes que no cabían en la memoria de los sistemas de la época. Sin embargo, su aplicación en el reclutamiento no llegó hasta principios de la década de 2010, cuando las empresas empezaron a digitalizar los procesos de selección y a almacenar grandes volúmenes de información sobre candidatos, como currículums, pruebas psicométricas y datos de redes sociales.
En el contexto de la selección de personal, el big data permite analizar patrones de contratación, predecir el rendimiento de los candidatos y optimizar la retención del talento. Por ejemplo, plataformas como LinkedIn empezaron a usar algoritmos de big data alrededor de 2012 para recomendar perfiles a los reclutadores.
Si hablamos de España, la adopción fue un poco más tardía: hacia 2015, algunas grandes consultoras de RR.HH. comenzaron a integrar herramientas de análisis masivo para evaluar la eficacia de sus procesos. Hoy en día, el big data es una pieza clave en la optimización del reclutamiento, aunque todavía hay pequeñas y medianas empresas que no lo han incorporado del todo.
Para que te hagas una idea de la evolución, aquí tienes una tabla con hitos relevantes:
| Año | Hito en big data y reclutamiento |
|---|
| 1997 | Primera mención del término "big data" (Cox y Ellsworth) |
| 2005 | Hadoop impulsa el almacenamiento masivo de datos |
| 2010 | Primeras herramientas de análisis de candidatos en EE.UU. |
| 2012 | LinkedIn lanza su algoritmo de recomendación basado en big data |
| 2015 | Grandes empresas españolas adoptan analítica de RR.HH. |
| 2020 | El 60% de los departamentos de RR.HH. en España usan datos para decisiones de contratación |
En resumen, el término big data nació en los 90, pero su impacto real en el reclutamiento comenzó a sentirse hace poco más de una década, y desde entonces no ha parado de crecer.
