En este artículo explicamos qué es el Staff Augmentation de equipos de datos, qué problemas viene a resolver y cuáles son sus principales beneficios.
¿Qué problemas resuelve Staff Augmentation?
El problema es global: la cantidad de especialistas en datos que las empresas necesitan no alcanza a cubrir la demanda. La brecha entre las posiciones requeridas y las personas dispuestas a ocuparlas es cada vez mayor.
En los roles de ingeniería de datos, desde que una empresa publica un anuncio hasta que tiene candidatos acordes, pueden pasar entre 56 y 92 días. Una vez encontrada la persona, pueden demorar entre 28 y 36 días en hacer efectiva la contratación.
Esta situación, es el resultado de tres desafíos a los que hay que hacer frente:
- El proceso de selección: conseguir personas con experiencia en un determinado stack de herramientas es muy complejo.
- Retención: en un mercado con una altísima rotación en perfiles muy demandados, retenerlos es un verdadero desafío.
- Formación: hay que repensarla a partir de la variedad, de los tiempos y de las exigencias de la demanda actual. El dinamismo con el que cambian la tecnología y las soluciones cloud, hace que las capacitaciones deban ser constantes.
Todo el talento en DATA & AI que las organizaciones necesitan, es un recurso escaso en el mercado. En este contexto, Staff Augmentation aparece como una solución que permite a las empresas hacer frente al desafío de encontrar talento idóneo para las áreas de datos.
¿Qué es Staff Augmentation?
Staff augmentation es un modelo de contratación de personas que permite a las organizaciones adaptar el tamaño de sus equipos de datos a las necesidades de negocio.
Una empresa que necesite un equipo de datos o algún perfil en particular contrata esos perfiles a una consultora especializada que se encarga de gestionar a esas personas (contratación, salario, beneficios, capacitaciones, etc.)
Este tipo de esquemas son útiles cuando se necesitan perfiles con cierta urgencia o para proyectos con una duración específica.
¿Cuáles son los beneficios de Staff Augmentation?
Contar con personas capacitadas es crucial para garantizar el éxito de los proyectos de data analytics. La estrategia de Staff Augmentation permite a las áreas de datos ganar mayor flexibilidad y agilidad mientras que reducen los costos asociados al reclutamiento y a la capacitación de los equipos.
Algunas de las principales ventajas de este modelo de contratación son:
- Aceleración del time-to-value: Contar con equipos de especialistas acelera el tiempo de entrega de valor en proyectos de datos. Esto es fundamental ya que permite que el negocio empiece a ver el valor de data analytics y pueda empezar a tomar decisiones data-driven.
- Respuesta Dinámica: Al tener un enfoque flexible y escalable, los modelos de Staff Augmentation permiten agrandar y achicar equipos rápidamente para dar respuestas a las necesidades de negocio.
- Equipo de especialistas: Este tipo de equipos está diseñado para unirse rápidamente a los equipos internos, lo que permite una alineación rápida con los objetivos de negocio.
- Habilidades complejas en corto plazo: Cuando se contrata este tipo de servicios a consultoras muy especializadas, la curva de aprendizaje se acelera porque las personas tienen una sólida formación técnica en data analytics. El aprendizaje continuo es una parte central de su tiempo. En el caso de Datalytics, diseñamos un sistema de aprendizaje que se enfoca en upskilling y/o reskilling de acuerdo a las necesidades del mercado.
- People Management (PM): Este modelo de contratación incluye PMs y especialistas en gestión de talento que hacen un seguimiento del rendimiento de las personas que trabajan con clientes.
¿Cómo son los procesos de Staff Augmentation?
Las consultoras especializadas en ofrecer este tipo de servicios suelen contar con personas capacitadas listas para ingresar a trabar en el cliente que lo demande.
En el caso de Datalytics, contamos con un equipo de más de 200 personas especializadas en todo tipo de roles: ingeniería, visualización, arquitectura, ciencia de datos, ingeniería en machine learning, Project Managers, etc.
En caso que el perfil solicitado no esté disponible, desarrollamos una metodología propia para encontrar a la persona que mejor se adapte a la demanda. El proceso es el siguiente:
1°) Hunting y selección de perfiles.
2°) Assessment 360°: En esta etapa evaluamos las habilidades interpersonales y el background técnico mediante nuestro Data Challenge.
3°) Los perfiles que mejor se adapten a los requisitos de la posición son entrevistados por el cliente.
4°) Si el cliente decide avanzar con el o la candidata/a, la persona estará lista para el onboarding en dos semanas.
5°) Desde Datalytics realizamos un seguimiento continuo y delivery management.
6°) Capacitación continua y programas de educación.
* Este contenido fue publicado originalmente en Datalytics.com. Datalytics y Lovelytics se fusionaron en enero de 2025.
