Ενίσχυση της αριστείας του εργατικού δυναμικού μέσω της ανάλυσης δεδομένων ανθρώπινου δυναμικού

Εισαγωγή

Η ανάλυση δεδομένων είναι απίστευτα ζωτικής σημασίας σε όλες σχεδόν τις βιομηχανίες της οικονομίας σήμερα. Ένας τομέας στον οποίο έχει αποδειχθεί ότι είναι πολύ μετασχηματιστική είναι οι ανθρώπινες πηγές (HR). Αυτή η ανάλυση δεδομένων ανθρώπινου δυναμικού έχει διασφαλίσει ότι πολλοί οργανισμοί μπορούν να καταργήσουν τις παραδοσιακές πρακτικές διαχείρισης ταλέντων και προσλήψεων.

Επέτρεψε στους οργανισμούς να υιοθετήσουν μια στρατηγική και βασιζόμενη στα δεδομένα προσέγγιση για τη λήψη τεκμηριωμένων αποφάσεων σχετικά με το εργατικό δυναμικό τους. Πώς όμως η ανάλυση δεδομένων ανθρώπινου δυναμικού βοηθά στην ενίσχυση της αποτελεσματικότητας της εργασίας; Συνεχίστε για να μάθετε περισσότερα παρακάτω.

Πηγή

Τι περιλαμβάνει η ανάλυση δεδομένων ανθρώπινου δυναμικού;

Η ανάλυση δεδομένων ανθρώπινου δυναμικού περιλαμβάνει μια διαδικασία σύγκρισης, αξιολόγησης και εισαγωγής δεδομένων ανθρώπινου δυναμικού σε μια εταιρεία. Αυτή η διαδικασία επιτρέπει στις εταιρείες να χρησιμοποιούν εξόρυξη δεδομένων, στατιστικές τεχνικές και άλλες μεθόδους ανάλυσης δεδομένων για να αποκτήσουν διορατικά δεδομένα ανθρώπινου δυναμικού.

Ο πρωταρχικός στόχος της ανάλυσης δεδομένων ανθρώπινου δυναμικού είναι η καλλιέργεια της επιτυχίας στο εργατικό δυναμικό και η βελτίωση των πρακτικών, όπως:

• Διατήρηση εργαζομένων
• Δέσμευση των εργαζομένων
• Αξιολόγηση επιδόσεων
• Διαχείριση ταλέντων
• Πρόσληψη
• Ικανοποίηση των εργαζομένων

Αλλά από πού αντλούν οι εταιρείες δεδομένα για ανάλυση; Στις περισσότερες περιπτώσεις, τα δεδομένα προέρχονται από:

• Αρχεία εργαζομένων
• Δεδομένα μισθοδοσίας
• Μετρήσεις επιδόσεων
• Έρευνες εργαζομένων
• Δεδομένα κατάρτισης και ανάπτυξης
• Δημογραφικά στοιχεία εργαζομένων
• Δεδομένα κοινωνικού δικτύου
• Δεδομένα για την αγορά εργασίας
• Δεδομένα του LinkedIn
• Δεδομένα δέσμευσης των εργαζομένων

Ποιος είναι ο ρόλος της ανάλυσης δεδομένων ανθρώπινου δυναμικού στη διασφάλιση της αριστείας του εργατικού δυναμικού;

Η ανάλυση ανθρώπινου δυναμικού διαδραματίζει σημαντικό ρόλο στη σύγχρονη διαχείριση του ανθρώπινου δυναμικού μιας εταιρείας. Ο ρόλος αυτός είναι τόσο σημαντικός που έχει μεταμορφώσει τον τρόπο λειτουργίας του ανθρώπινου δυναμικού. Ποιος είναι λοιπόν ο ρόλος της ανάλυσης δεδομένων ανθρώπινου δυναμικού σε μια εταιρεία;

1. Διευκολύνει την καλύτερη δέσμευση και διατήρηση των εργαζομένων

Πηγή

Η ανάλυση δεδομένων ανθρώπινου δυναμικού βοηθά τους οργανισμούς να κατανοήσουν τι οδηγεί στη διατήρηση και τη δέσμευση των εργαζομένων. Επιτρέπει στο τμήμα ανθρώπινου δυναμικού να εντοπίσει τους παράγοντες που οδηγούν σε "υψηλά" ή "χαμηλά" επίπεδα δέσμευσης. Αυτή η κατανόηση του τι οδηγεί στη δέσμευση και τη διατήρηση των εργαζομένων εξασφαλίζει ότι οι εταιρείες λαμβάνουν περισσότερα προληπτικά μέτρα για να διατηρήσουν τα κορυφαία ταλέντα τους και να διασφαλίσουν την ομαλότητα της εργασίας τους.

Ένα βασικό στοιχείο που πρέπει να σημειωθεί είναι ότι οι πρακτικές δέσμευσης και διατήρησης των εργαζομένων είναι ζωτικής σημασίας για τις επιχειρηματικές δραστηριότητες. Εξασφαλίζουν ότι οι εταιρείες μπορούν να απολαμβάνουν αύξηση της παραγωγικότητας κατά 14%. Επιπλέον, η δέσμευση και η διατήρηση των εργαζομένων διαδραματίζουν ουσιαστικό ρόλο στη διαχείριση της φήμης ενός οργανισμού.

2. Επιτρέπει την προγνωστική ανάλυση

Ένας άλλος σημαντικός ρόλος της ανάλυσης δεδομένων ανθρώπινου δυναμικού είναι ο προγραμματισμός της εργασίας. Η ανάλυση δεδομένων ανθρώπινου δυναμικού επιτρέπει στις εταιρείες να αναλύουν ιστορικά δεδομένα, όπως τα ποσοστά συνταξιοδότησης και τον κύκλο εργασιών των εργαζομένων. Η ανάλυση αυτή επιτρέπει στις εταιρείες να κάνουν πιο ακριβείς προβλέψεις σχετικά με τις ανάγκες του μελλοντικού τους εργατικού δυναμικού.

Επιπλέον, η προγνωστική ανάλυση επιτρέπει στον εικονικό βοηθό ανθρώπινου δυναμικού να δημιουργεί προληπτικά στρατηγικές διατήρησης και πρόσληψης που εξασφαλίζουν σταθερή προσφορά ταλέντων σε κρίσιμους τομείς. Ένα άλλο πράγμα που πρέπει να σημειωθεί είναι ότι μπορείτε να χρησιμοποιήσετε την προγνωστική ανάλυση για να εντοπίσετε πιθανά προβλήματα πριν αυτά προκύψουν.

Για παράδειγμα, η ανάλυση των δεδομένων για την απασχόληση των εργαζομένων μπορεί να βοηθήσει το τμήμα Ανθρώπινου Δυναμικού να εντοπίσει τα πρώτα στάδια της αποσύνθεσης των εργαζομένων. Μπορούν να χρησιμοποιήσουν τα δεδομένα που συλλέγονται για να αντιμετωπίσουν τα υποκείμενα ζητήματα πριν το πρόβλημα πάρει διαστάσεις.

3. Διευκολύνει τη λήψη αποφάσεων βάσει δεδομένων

Η ανάλυση δεδομένων ανθρώπινου δυναμικού διασφαλίζει ότι οι εταιρείες μπορούν να λαμβάνουν πιο τεκμηριωμένες, με βάση τα δεδομένα, αποφάσεις σχετικά με το εργατικό δυναμικό τους. Αυτό συμβαίνει επειδή επιτρέπει στις εταιρείες να αξιολογούν διαφορετικά στοιχεία ανθρώπινου δυναμικού, όπως τα δεδομένα του κύκλου εργασιών των εργαζομένων. Η ανάλυση αυτή βοηθά τους επαγγελματίες του ανθρώπινου δυναμικού να εντοπίζουν τάσεις και μοτίβα που τους βοηθούν να λαμβάνουν τεκμηριωμένες στρατηγικές αποφάσεις.

Σημειώστε ότι όσο περισσότερο μια εταιρεία παίρνει αποφάσεις βάσει δεδομένων, τόσο υψηλότερες είναι οι πιθανότητες να ενισχύσει την εργασιακή έξαρση. Αυτό οφείλεται κυρίως στην ακρίβεια των αποφάσεων που βασίζονται σε δεδομένα.

4. Εξασφαλίζει την αποτελεσματική απόκτηση και πρόσληψη ταλέντων

Η ανάλυση δεδομένων ανθρώπινου δυναμικού αποτελεί το επίκεντρο της αποτελεσματικής απόκτησης και πρόσληψης ταλέντων. Επιτρέπει στις εταιρείες να λαμβάνουν ορθότερες αποφάσεις πρόσληψης, καθώς οι επαγγελματίες του ανθρώπινου δυναμικού αναλύουν τα δεδομένα των υποψηφίων. Επίσης, προσδιορίζουν αποτελεσματικά τους υποψηφίους με εμπειρίες και δεξιότητες που ευθυγραμμίζονται με την κουλτούρα και τους στόχους της εταιρείας.

Ένα πράγμα που πρέπει να σημειωθεί είναι ότι το σωστό ταλέντο μπορεί να σας βοηθήσει να διατηρήσετε τους πελάτες σας ευχαριστημένους και πιστούς. Έτσι, η ανάλυση δεδομένων ανθρώπινου δυναμικού μπορεί να σας βοηθήσει να βελτιώσετε την ποιότητα των εργαζομένων, η οποία είναι ζωτικής σημασίας για την εξακρίβωση της εργασίας. Μπορεί επίσης να σας βοηθήσει να προβλέψετε τη μελλοντική απόδοση συγκεκριμένων υποψηφίων.

5. Ενισχύει την απόδοση των εργαζομένων

Ένα σημαντικό πλεονέκτημα της ανάλυσης δεδομένων ανθρώπινου δυναμικού στην εργασιακή εξέλιξη είναι η ικανότητά της να βελτιώνει την αποδοτικότητα των εργαζομένων. Η ανάλυση δεδομένων ανθρώπινου δυναμικού επιτρέπει στους οργανισμούς να αναλύουν δεδομένα σχετικά με την ομαδική και ατομική απόδοση. Η ανάλυση αυτή βοηθά τους οργανισμούς να εντοπίσουν τομείς προς βελτίωση. Επίσης, θα τους επιτρέψει να αναπτύξουν στοχευμένα προγράμματα εκπαίδευσης και κατάρτισης.

Για παράδειγμα, εάν η ανάλυση δεδομένων δείχνει ανεπάρκεια σε έναν τομέα, το τμήμα Ανθρώπινου Δυναμικού μπορεί να συνεργαστεί με τα στελέχη της εταιρείας για την υλοποίηση εκπαιδευτικών πρωτοβουλιών για την αντιμετώπιση των ελλείψεων δεξιοτήτων.

Επιπλέον, οι εταιρείες μπορούν να χρησιμοποιήσουν την ανάλυση δεδομένων ανθρώπινου δυναμικού για να εντοπίσουν υπαλλήλους με υψηλό δυναμικό. Στη συνέχεια, μπορούν να χρησιμοποιήσουν τα δεδομένα αυτά για να αναπτύξουν σχέδια φροντίδας και ανάπτυξης γι' αυτούς και να καλλιεργήσουν το ταλέντο τους προσφέροντάς τους ευκαιρίες ανάπτυξης.

Ποια είναι τα βασικά στοιχεία της ανάλυσης δεδομένων ανθρώπινου δυναμικού;

Πηγή

Ένα πράγμα που πρέπει να σημειώσουν όλες οι εταιρείες είναι ότι η ανάλυση δεδομένων ανθρώπινου δυναμικού περιλαμβάνει πολλά στοιχεία. Τα συστατικά αυτά περιλαμβάνουν τα εξής,

Συλλογή δεδομένων

Η συνεργασία δεδομένων είναι το πρώτο βήμα στην ανάλυση δεδομένων ανθρώπινου δυναμικού. Περιλαμβάνει τη συγκέντρωση ολοκληρωμένων και ακριβών δεδομένων για διάφορα χαρακτηριστικά του ανθρώπινου δυναμικού, ώστε να διασφαλιστεί η επιτυχής ανάλυση. Όπως αναφέρθηκε παραπάνω, τα δεδομένα αυτά περιλαμβάνουν δεδομένα σχετικά με την απόδοση των εργαζομένων, αρχεία κατάρτισης και ανάπτυξης και πολλά άλλα. Επίσης, μπορεί να προέρχονται από:

• Φορητή τεχνολογία
• Κινητές συσκευές
• Συστήματα βασισμένα στο σύννεφο
• Συστήματα μάθησης και ανάπτυξης
• Συστήματα HR

Οργάνωση και καθαρισμός

Το επόμενο βήμα μετά τη σύγκλιση δεδομένων είναι η οργάνωση και η καθαριότητα. Αυτή η οργάνωση και η εκκαθάριση περιλαμβάνει τη μετακίνηση όλων των άσχετων και διπλών δεδομένων. Επίσης, συνίσταται στον εντοπισμό και την αντιμετώπιση σφαλμάτων και ασυνεπειών. Ένα πράγμα που πρέπει να σημειωθεί είναι ότι μόνο αξιόπιστα και έγκυρα δεδομένα μπορούν να διασφαλίσουν ότι μπορείτε να πραγματοποιήσετε με εμπιστοσύνη ανάλυση και να έχετε ακριβή αποτελέσματα.

Μέτρηση

Σε αυτή τη συνιστώσα, οι εταιρείες πρέπει να προσδιορίσουν τις μετρήσεις ανθρώπινου δυναμικού που θα χρησιμοποιήσουν για την ανάλυσή τους και την επίτευξη του στόχου τους. Οι επιλεγμένες μετρήσεις θα πρέπει να είναι σε θέση να συγκρίνουν τα πρότυπα ενός οργανισμού με τα ιστορικά πρότυπα.

Ανάλυση και ερμηνεία

Η τελευταία συνιστώσα της ανάλυσης δεδομένων ανθρώπινου δυναμικού είναι η ανάλυση και η επεξεργασία δεδομένων. Σε αυτό το στάδιο, οι επαγγελματίες του ανθρώπινου δυναμικού αναλύουν τα δεδομένα και στη συνέχεια εντοπίζουν συσχετίσεις, χαρακτηριστικά και τάσεις που διασφαλίζουν ότι οδηγούν στην επίτευξη της αποτελεσματικότητας της εργασίας και στη λήψη τεκμηριωμένων αποφάσεων. Ένα σημαντικό πράγμα που πρέπει να σημειωθεί είναι ότι η ανάλυση και η επεξεργασία δεδομένων ανθρώπινου δυναμικού πρέπει να διεξάγεται από επαγγελματίες που γνωρίζουν τις αρχές της ανάλυσης δεδομένων και κατανοούν τον τομέα του ανθρώπινου δυναμικού.

Πώς μπορείτε να ξεκινήσετε με την ανάλυση δεδομένων ανθρώπινου δυναμικού;

Τώρα που κατανοείτε το ρόλο της ανάλυσης δεδομένων ανθρώπινου δυναμικού στην ενίσχυση της απασχολούμενης εργασίας, το επόμενο πράγμα που πρέπει να κάνετε είναι να ξέρετε πώς να την εφαρμόσετε στην εταιρεία σας. Πώς μπορείτε λοιπόν να ξεκινήσετε με την ανάλυση δεδομένων ανθρώπινου δυναμικού;

Καθορισμός σαφών στόχων

Ένα πράγμα που πρέπει να σημειώσετε είναι ότι η επιτυχής ανάλυση δεδομένων ανθρώπινου δυναμικού απαιτεί μια δομημένη προσέγγιση. Έτσι, ξεκινήστε με τον καθορισμό σαφών στόχων για το τι επιθυμείτε να επιτύχετε. Μια ολοκληρωμένη κατανόηση των επιθυμητών αποτελεσμάτων σας μπορεί να καθοδηγήσει τις προσπάθειές σας για ανάλυση δεδομένων.

Προσδιορισμός και ενσωμάτωση των σχετικών πηγών δεδομένων

Μετά τη διαμόρφωση των στόχων του συστήματος, το επόμενο βήμα θα πρέπει να είναι ο εντοπισμός και η ενσωμάτωση των σχετικών πηγών δεδομένων. Σημειώστε ότι οι ομάδες ανθρώπινου δυναμικού απαιτούν ορθότητα, ακρίβεια και συμβατότητα των δεδομένων για να διασφαλιστεί η αποτελεσματική και αποδοτική ανάλυση των δεδομένων. Συνεπώς, βεβαιωθείτε ότι οι πηγές δεδομένων που διαθέτετε συμπληρώνουν τον στόχο σας.

Επενδύστε στις σωστές τεχνολογίες και εργαλεία

Για να μπορέσετε να εφαρμόσετε αποτελεσματική ανάλυση ανθρώπινου δυναμικού, πρέπει να εξοπλιστείτε με τα απαραίτητα εργαλεία και τεχνολογίες ανθρώπινου δυναμικού. Αυτά τα εργαλεία και οι τεχνολογίες μπορούν να υποστηρίξουν τη συγκέντρωση, την ανάλυση, την αποθήκευση και την αναφορά δεδομένων. Μπορούν να περιλαμβάνουν:

• Συστήματα διαχείρισης δεδομένων
• Λογισμικό στατιστικής ανάλυσης
• Λογισμικό οπτικοποίησης δεδομένων
• Ολοκληρωμένα συστήματα πληροφοριών για το ανθρώπινο δυναμικό

Προσλαμβάνετε επαγγελματίες HR με δεξιότητες ανάλυσης δεδομένων

Όπως αναφέρθηκε παραπάνω, η ανάλυση δεδομένων ανθρώπινου δυναμικού πρέπει να διεξάγεται από άτομα με ποικίλες γνώσεις διαχείρισης ανθρώπινων πόρων και ανάλυσης δεδομένων. Συνεπώς, η επένδυση σε επαγγελματίες του τομέα Ανθρώπινου Δυναμικού με ισχυρές αναλυτικές δεξιότητες θα πρέπει να είναι απαραίτητη για εσάς!!!'

Ξεκινήστε από μικρό μέγεθος

Εάν πραγματοποιείτε την πρώτη σας ανάλυση δεδομένων ανθρώπινου δυναμικού, το καλύτερο που έχετε να κάνετε είναι να ξεκινήσετε από τα μικρά. Βεβαιωθείτε ότι ξεκινάτε με μια μικρής κλίμακας ανάλυση δεδομένων ανθρώπινου δυναμικού και στη συνέχεια βελτιώστε την προσέγγισή σας με βάση την αποκτηθείσα εμπειρία. Σημειώστε ότι η ανάλυση δεδομένων ανθρώπινου δυναμικού είναι μια συνεχής διαδικασία που περιλαμβάνει μάθηση και βελτίωση.

Ποιο είναι το μέλλον της ανάλυσης δεδομένων ανθρώπινου δυναμικού;

Το μέλλον της ανάλυσης δεδομένων ανθρώπινου δυναμικού είναι απίστευτα λαμπρό, καθώς οι τεχνολογίες συνεχίζουν να εξελίσσονται. Οι εταιρείες θα συνεχίσουν να αυξάνουν τη χρήση της μηχανικής μάθησης (ML) και της τεχνητής νοημοσύνης (AI) στην ανάλυση δεδομένων ανθρώπινου δυναμικού.

Η τεχνητή νοημοσύνη και η ML διαδραματίζουν ουσιαστικό ρόλο στην αυτοματοποίηση και τον εξορθολογισμό των διαδικασιών ανθρώπινου δυναμικού, όπως η αξιολόγηση των επιδόσεων και η πρόσληψη. Έτσι, στο μέλλον, όλο και περισσότερες επιχειρήσεις θα χρησιμοποιούν την τεχνητή νοημοσύνη και το ML για να λαμβάνουν αμερόληπτες και ακριβείς αποφάσεις που βασίζονται σε σύνθετες και μεγάλες αναλύσεις δεδομένων. Αυτές οι αποφάσεις θα βοηθήσουν στην ενίσχυση της αποτελεσματικότητας της εργασίας.

Μια άλλη μελλοντική τάση στην ανάλυση δεδομένων ανθρώπινου δυναμικού είναι η χρήση της επαυξημένης ενσωμάτωσης. Η επαυξημένη νοημοσύνη θα μεταμορφώσει την ανάλυση δεδομένων ανθρώπινου δυναμικού συνδυάζοντας τη μηχανική και την ανθρώπινη νοημοσύνη. Ένα ζωτικής σημασίας πράγμα που πρέπει να σημειωθεί είναι ότι αυτή η επαυξημένη νοημοσύνη θα σας βοηθήσει να αποκαλύψετε κρυφές πληροφορίες στα δεδομένα ανθρώπινου δυναμικού. Επίσης, θα προσφέρει στις εταιρείες καλύτερες πληροφορίες για τη λήψη αποφάσεων.

Συμπερασματικά

Η ανάλυση δεδομένων ανθρώπινου δυναμικού είναι το κλειδί για την αριστεία του εργατικού δυναμικού. Επιτρέπει στις εταιρείες να αξιοποιήσουν τα δεδομένα για να αποκτήσουν πολύτιμες πληροφορίες σχετικά με το εργατικό δυναμικό τους. Οι πληροφορίες αυτές μπορεί να αφορούν τα καλύτερα ταλέντα που πρέπει να προσλάβουν, τον τρόπο με τον οποίο μπορούν να εξασφαλίσουν τη δέσμευση, την ικανοποίηση και τη διατήρηση των εργαζομένων και τον τρόπο με τον οποίο μπορούν να κάνουν προγνωστική ανάλυση σχετικά με τον καλύτερο τρόπο για να ενδυναμώσουν τους υπαλλήλους σας ώστε να επιτύχουν την επιτυχία!!!