Mit tehet az adat tudomány a HR-ért? Az adat tudomány életciklusának 7 szakasza

Olyan időben élünk, amikor a számítógépek és a modern technológia nemcsak elterjedtek, hanem minimális standardot is képviselnek. Nehéz elképzelni a mindennapi életet telefon nélkül a kézben és internet-hozzáférés nélkül. Ráadásul egy szervezet irányítása már nem lehetséges modern IT eszközök és adatbázis használata nélkül. Az információ és az adatok kulcsfontosságúak a stratégiai döntések meghozatalában és a jövőbeli tevékenységek tervezésében. Azonban ahhoz, hogy ügyesen használhassuk a begyűjtött információt, megfelelő készségekre van szükség. És az adatelemzés az, ami a kulcs az optimális adatfeldolgozáshoz, amely sikeresen alkalmazható különböző szervezeti szinteken. Mit tehet az adatelemzés a HR számára? Olvass tovább, hogy többet megtudj.

Adatelemzés – tartalomjegyzék:

1. Mi az adatelemzés?
2. Adatelemzési életciklus
3. Adatelemzés használata a HR-ben
4. Összegzés

Mi az adatelemzés?

Az adatelemzés egy olyan tudományág, amely ötvözi a szakmai tudást, a programozási készségeket, valamint a matematika, ökonometria és statisztika ismereteit. Általánosságban elmondható, hogy az adatok tudománya. Különböző kutatási módszerek, algoritmusok és folyamatok alkalmazásával, valamint nagy mennyiségű információ alapján lehetővé teszi az elemző számára, hogy jelentős következtetéseket és előrejelzéseket vonjon le.

Az adatelemzés speciális adatbányászati algoritmusokra, gépi tanulási modellekre és mesterséges intelligenciára épül. Az algoritmusok feladata, hogy megfelelően megtisztítsák és struktúrálják az adatokat, majd tanulmányozzák a közöttük lévő kapcsolatokat és korrelációkat.

Adataelemzésben alkalmazott fejlett módszereknek köszönhetően lehetővé válik olyan rejtett minták felfedezése, amelyeket egyébként lehetetlen lenne megfigyelni. Ezek ügyes alkalmazása lehetővé teszi a vállalatok számára, hogy erős versenyelőnyt teremtsenek. Az adatelemzés használata egy szervezetben átfogó lehet, új profitforrások keresésével, költségek optimalizálásával és potenciális veszteségek megelőzésével.

Adatelemzési életciklus

A folyamat, amelyen az adatok áthaladnak, az adatelemzési életciklus néven ismert. Ez általában egy iteratív folyamat, amely ismétlődő műveleteket foglal magában, és általában hat vagy hét szakaszból áll:

1. A szervezeti probléma meghatározása, célok kitűzése és tevékenységek tervezése.
2. Az adatok felfedezése és előkészítése az alapvető tulajdonságok ellenőrzésével, részletes azonosítással és problémamegoldással a formázás, újrakódolás, csoportosítás és egyesítés terén.
3. Adatok reprezentálása (beleértve a különleges jellegű adatokat is, pl. akusztikus adatok, képek) és az adatok átalakítása, amely magában foglalja az adatok megvalósítását és átalakítását egy “emészthetőbb” formába, például szöveges fájlok, táblázatok SQL és NoSQL adatbázisokhoz.
4. Adatokkal való számítás adatok nyelvei, például R és Python alapján. Ez a szakasz lehetővé teszi, hogy hatalmas számú feladatot futtassunk klaszterekben és feldolgozzunk a felhőben, valamint csomagokat fejlesszünk, amelyek absztrakt munkafolyamat-elemeket tartalmaznak.
5. Generatív és prediktív adatmodellezés. A generatív modellezés egy stochasztikus modellt javasol, amely képes adatokat generálni, és módszereket vezet be a helyes következtetések levonására. A prediktív modellezés olyan módszerekre támaszkodik, amelyek jó előrejelzéseket adnak bizonyos adatokra, amelyek egy adott adathalmazra mutatnak.
6. Eredmények vizualizálása és bemutatása hisztogramok és időbeli sorozatok diagramjainak segítségével.
7. Tapasztalatok építése az adatelemzés alapján a rendszerben lévő frekvenciaadatok felhasználásával, a standard munkafolyamatok hatékonyságának mérésével.

Adatelemzés használata a HR-ben

A HR osztályok működése egyre inkább az adatok és azok elemzésének használatára épül. A legfontosabb személyzeti döntéseket az adatelemzési jelentések alapján hozzák meg. Azonban ahhoz, hogy ez lehetséges legyen, fontos megérteni, hogy az adatelemzés egy folyamat, nem pedig egyszeri tevékenység. Ezért olyan fontos az adatok megszervezése és előkészítése, amelyek megbízható és hiteles elemzési forrást biztosítanak.

A jól végzett elemzés támogatja az üzleti stratégia megvalósítását és építi a HR osztály hitelességét. Az adatelemzés nélkülözhetetlen olyan területeken, mint a toborzás, a munkáltatói márkaépítés, a munkavállalói fluktuáció kezelése, a munkavállalók kompetenciájának értékelése és a vezetők menedzsment hatásainak értékelése.

Különböző forrásokból származó adatok kombinálásával, megfelelő algoritmusok alkalmazásával lehetővé teszi a vállalatok számára például, hogy megtervezzék, hol és milyen típusú munkavállalókat keressenek, milyen munkavállalót vonzanak a céghez, mik a lehetőségek az új ajánlat iránti érdeklődésükre, és milyen hatással lesz ez az üzleti célokra, amelyeket követnek.

Csak az adatelemzés teszi lehetővé az emberi erőforrások ilyen részletes elemzését, amely lehetővé teszi a munkavállalók igényeinek jobb megértését, akár az egész szervezet, akár a csapat, akár az egyes munkavállalók szintjén. Az eredmények, jelentések formájában, meghatározzák a képzési programok proaktív kezelését, és növelik a munkavállalói megtartást, többek között azáltal, hogy lehetőséget kínálnak a pozícióváltásra a szervezeten belül. Ezzel szemben a munkavállalók számára a jelentések megtekintésének lehetősége lehetővé teszi számukra, hogy formálják saját karrierútjukat és döntéseket hozzanak karrierjükről.

Összegzés

Az adatelemzést különböző iparágakban, szektorokban és gazdasági területeken használják. Valódi üzleti értéket teremt, hozzájárul a működési hatékonysághoz és csökkenti a hibákat. Javítja az ügyfélkapcsolatokat, egyszerűsíti a döntéshozatali folyamatokat, termékeket hoz létre és márkákat épít, optimalizálja az értékesítést, és növeli az emberi erőforrás menedzsment hatékonyságát. Függetlenül az iparágtól és a mérettől, azok a szervezetek, amelyek meg akarják tartani versenyképességüket a piacon, hatékonyan kell, hogy fejlődjenek az adatelemzés alapján, és ügyesen kell használniuk az elemzés eredményeit.

Olvasd el ezt is: Az adatok mesélésének alapjai.

Ha tetszik a tartalmunk, csatlakozz a nyüzsgő méheink közösségéhez a Facebookon, Twitteren, LinkedInen, Instagramon, YouTube-on, Pinterest-en, TikTok-on.