HR-Analitika a jövő? – 2. rész
A HR-analitika, más néven HR-elemzés, munkaerő-elemzés, egy adatközpontú megközelítés, amely a HR-adatok gyűjtésével, elemzésével és értelmezésével felhatalmazza az emberierőforrás-menedzsmentet. Cikksorozatunk első részében részletesen kitárgyaltuk a fő fogalmakat, a HR-elemzés fontosságát és betekintést nyújtottunk a gyakorlati alkalmazásukba is HR-analitikai mutatók által.
Ha lemaradtál róla, itt tudod elolvasni a teljes cikket!
A HR-Analitika megvalósítása
A HR-elemzés megvalósítása magában foglalja a HR-adatok hatékony gyűjtésének, elemzésének és értelmezésének szisztematikus folyamatát. Íme a HR-elemzés megvalósításának legfontosabb lépései:
1. Anyaggyűjtés és minőség
A HR analitika megvalósításának első lépése a pontos és releváns adatok gyűjtésének biztosítása. A HR szakembereknek azonosítaniuk kell azokat a kulcsfontosságú HR-mutatókat és adatpontokat, amelyek összhangban vannak szervezeti céljaikkal és célkitűzéseikkel. Ez magában foglalhatja a különböző HR-rendszerekből származó adatok integrálását, mint például a HRIS, a teljesítménymenedzsment és a munkavállalói elkötelezettségi felmérések.
Az adatminőség biztosítása érdekében a szervezeteknek adatkezelési szabályzatokat és folyamatokat kell létrehozniuk, beleértve az adatok érvényesítését, tisztítását és biztonsági intézkedéseit. A HR-szakembereknek együtt kell működniük az informatikai és adatkezelési csapatokkal az adatok integritásának és hozzáférhetőségének biztosítása érdekében.
2. Adatelemzés és vizualizáció
Az adatok összegyűjtése után a HR szakembereknek hatékonyan kell elemezniük és értelmezniük az adatokat. Ez magában foglalja a statisztikai technikák, az adatbányászat és a vizualizációs eszközök alkalmazását a minták, trendek és korrelációk feltárására. Az adatelemzés segít a HR-vezetőknek betekintést nyerni a munkaerő dinamikájába, azonosítani a fejlesztésre szoruló területeket, és adatvezérelt döntéseket hozni.
Az adatvizualizáció döntő szerepet játszik a HR elemzési eredményeinek világos és érthető formában történő bemutatásában. A HR-szakemberek diagramokat, grafikonokat és irányítópultokat használhatnak a betekintések közlésére és a döntéshozatali folyamatok megkönnyítésére.
3. Elemzési képességek kiépítése
A HR-elemzés erejének teljes kihasználásához a szervezeteknek elemzési képességeket kell kiépíteniük HR-csapatukon belül. Ez magában foglalja a HR-adatok hatékony gyűjtéséhez, elemzéséhez és értelmezéséhez szükséges készségek és kompetenciák fejlesztését. A HR szakembereknek képzést kell kapniuk az adatelemzésről, a statisztikai elemzésről és az adatvizualizációs eszközökről.
A szervezetek fontolóra vehetik adatelemzők vagy adattudósok felvételét is, akik szakértelemmel rendelkeznek a HR-elemzésben a HR-kezdeményezések támogatására. Az informatikai és adatkezelési csapatokkal való együttműködés elengedhetetlen az adatokhoz való hozzáférés biztosításához, a rendszerek integrálásához és a fejlett elemzési technikák megvalósításához.
4. Etikai és adatvédelmi megfontolások
A HR-elemzés megvalósításakor a szervezeteknek prioritásként kell kezelniük az etikai és adatvédelmi megfontolásokat. A HR szakembereknek biztosítaniuk kell az adatvédelmi előírások és az etikai irányelvek betartását. A munkavállalói adatokat biztonságosan kell kezelni, és az adatgyűjtési és elemzési folyamat során fenn kell tartani a magánélet védelmét.
A szervezeteknek egyértelmű szabályzatokat és irányelveket kell létrehozniuk az adathasználatra, -tárolásra és -hozzáférésre vonatkozóan. A HR szakembereknek tájékozott beleegyezést kell szerezniük az alkalmazottaktól az adatgyűjtéshez, és biztosítaniuk kell az adatok anonimizálását vagy összesítését az egyéni magánélet védelme érdekében.
BIG DATA a HR-analitikában
A big data megjelenése forradalmasította a HR-elemzést, mivel a szervezetek hatalmas mennyiségű adathoz férhetnek hozzá, amelyek felhasználhatók a stratégiai HR-kezdeményezések ösztönzésére. Így alakíthatja át a big data a HR-elemzést:
A BIG DATA erejének kiaknázása
A big data nagy mennyiségű strukturált és strukturálatlan adatra utal, amelyeket a szervezetek összegyűjthetnek és elemezhetnek, hogy betekintést nyerjenek és megalapozott döntéseket hozzanak. A HR-elemzésben a big data különböző adatforrásokat foglal magában, beleértve az alkalmazotti rekordokat, a közösségi médiát, a teljesítménymutatókat és a külső adatokat.
A big data erejének kihasználásával a szervezetek átfogóbb képet kaphatnak a munkaerőről, és adatvezérelt döntéseket hozhatnak. A big data-elemzés lehetővé teszi a HR-szakemberek számára, hogy azonosítsák a mintákat, megjósolják a trendeket, és feltárják azokat a rejtett betekintéseket, amelyeket a hagyományos HR-adatok esetleg nem rögzítenek.
Kihívások és lehetőségek
Míg a big data hatalmas lehetőségeket kínál a HR elemzéshez, kihívásokat is jelent. A szervezeteknek fejlett analitikai eszközökbe, infrastruktúrába és szakértelembe kell befektetniük a nagy mennyiségű adat hatékony kezeléséhez és feldolgozásához. Adatintegrációs és adatminőségi problémák merülhetnek fel a különböző forrásokból származó adatok kombinálásakor.
A big data előnyei azonban a HR-elemzésben felülmúlják a kihívásokat. Ezen elemzések kihasználásával a szervezetek versenyelőnyre tehetnek szert a jobb tehetségszerzés, a fokozott munkavállalói elkötelezettség és a pontosabb munkaerő-tervezés révén. A Big Data lehetővé teszi a HR szakemberek számára, hogy proaktív döntéseket hozzanak, optimalizálják a HR folyamatokat és stratégiai kezdeményezéseket hajtsanak végre.
Adatbiztonság és megfelelőség
Amikor big data-val dolgoznak a HR-elemzésben, a szervezeteknek prioritásként kell kezelniük az adatbiztonságot és a megfelelőséget. A HR szakembereknek gondoskodniuk kell arról, hogy a munkavállalói adatok védelme és felhasználása megfeleljen az alkalmazandó adatvédelmi előírásoknak. Az adatok anonimizálását, titkosítását és hozzáférés-vezérlését a bizalmas információk védelme érdekében kell megvalósítani.
A szervezeteknek adatkezelési keretrendszereket és irányelveket is létre kell hozniuk az etikus adatfelhasználás és az adatvédelmi előírásoknak való megfelelés biztosítása érdekében. A HR szakembereknek együtt kell működniük az informatikai és jogi osztályokkal az adatbiztonsági protokollok létrehozásában és rendszeres ellenőrzések elvégzésében a megfelelés biztosítása érdekében. Szerencsére, már ezek kezelésére is léteznek hatékony automatizmusok.
Jövőbeli trendek a HR-analitikában
A technológia folyamatos fejlődésével a HR analitika további átalakulás előtt áll. Íme néhány jövőbeli trend, amely formálja a HR analitika területét:
MESTERSÉGES INTELLIGENCIA ÉS GÉPI TANULÁS: A mesterséges intelligencia (AI) és a gépi tanulás (ML) forradalmasítja a HR-elemzést az adatelemzés automatizálásával és az összetett minták feltárásával. Az AI-alapú algoritmusok hatalmas mennyiségű HR-adatot képesek feldolgozni, trendeket azonosítani és pontos előrejelzéseket készíteni. ML modellek tanulhatnak a korábbi HR-adatokból, hogy betekintést és javaslatokat nyújtsanak a HR-szakemberek számára.
ALKALMAZOTTI ÉLMÉNY ELEMZÉSE: Az alkalmazotti élmény elemzése az alkalmazottak útjának megértésére és javítására összpontosít a foglalkoztatási életciklusuk során. Az alkalmazottak visszajelzéseinek, az elkötelezettségi felméréseknek és a teljesítményadatoknak az elemzésével a szervezetek betekintést nyerhetnek az alkalmazottak elégedettségét, termelékenységét és megtartását befolyásoló tényezőkbe.
Az alkalmazotti élmény elemzése lehetővé teszi a szervezetek számára, hogy azonosítsák a fájdalompontokat, optimalizálják a HR folyamatokat és pozitív munkakörnyezetet teremtsenek. Az alkalmazotti élmény előtérbe helyezésével a szervezetek vonzhatják és megtarthatják a legjobb tehetségeket, növelhetik a termelékenységet, és elősegíthetik a folyamatos fejlődés kultúráját.
PREDIKTÍV MUNKAERŐ-ELEMZÉS: A prediktív munkaerő-elemzés a következő szintre emeli a prediktív elemzést a munkaerő-trendek előrejelzésével és a jövőbeli tehetségigények azonosításával. A korábbi adatok és a külső tényezők elemzésével a szervezetek előre jelezhetik a készséghiányokat, a fluktuációs kockázatokat és a munkaerő-keresletet. A prediktív munkaerő-elemzés lehetővé teszi a proaktív munkaerő-tervezést és a tehetségszerzési stratégiákat.
A prediktív munkaerő-elemzés révén a szervezetek azonosíthatják a feltörekvő készségeket, előre jelezhetik a tehetséghiányt, és stratégiákat dolgozhatnak ki a legjobb tehetségek vonzására és megtartására.
Esettanulmányok: valós alkalmazások
Nézzünk meg néhány valós esettanulmányt, amelyek kiemelik a HR-analitika gyakorlati alkalmazásait és előnyeit:
1. A munkaerő-felvétel hatékonyságának javítása
Az ABC Vállalat, egy globális technológiai vállalat, kihívásokkal szembesült a legjobb tehetségek vonzása és megtartása terén. A HR-analitika bevezetésével elemezték a toborzási adatokat, és azonosították a szűk keresztmetszeteket a felvételi folyamatban. Felfedezték, hogy a hosszadalmas jelentkezési folyamat és a késleltetett visszajelzés volt a fő tényező, amely hozzájárult a jelöltek lemorzsolódásához.
Prediktív elemzés segítségével az ABC Vállalat kifejlesztett egy jelöltpontozási modellt, amely felmérte a jelöltek alkalmasságát és az állásajánlatok elfogadásának valószínűségét. Ez lehetővé tette számukra, hogy rangsorolják a nagy potenciállal rendelkező jelölteket, és egyszerűsítsék a toborzási folyamatot. Ennek eredményeként a betöltési idő 30% -kal csökkent, és sikeresen vették fel a legjobb tehetségeket.
2. Munkavállalói elkötelezettség növelése
Az XYZ Zrt., egy kiskereskedelmi vállalat, alacsony munkavállalói elkötelezettséget és magas fluktuációt tapasztalt. A munkavállalói elkötelezettségi felmérések elvégzésével és a teljesítményadatok elemzésével megállapították, hogy a karrierfejlesztési lehetőségek hiánya és a rossz vezető-alkalmazott kapcsolatok az elköteleződés fő mozgatórugói.
A diagnosztikai analitika révén az XYZ Zrt. célzott képzési programokat dolgozott ki a vezetők számára, és karrierfejlesztési kezdeményezéseket hajtott végre. Előíró elemzéseket is használtak az alkalmazottak fejlesztési terveinek személyre szabására az egyéni készségek és törekvések alapján. Ennek eredményeként a munkavállalói elkötelezettség 20% -kal nőtt, és a forgalom jelentősen csökkent.
3. A munkaerő-tervezés optimalizálása
A DEF Enterprises gyártó vállalat a kiszámíthatatlan kereslet és a gyorsan változó piac miatt küzdött a munkaerő-tervezéssel. A prediktív elemzés segítségével elemezték a korábbi termelési adatokat, a piaci trendeket és az alkalmazottak készségprofiljait, hogy előre jelezzék a jövőbeli tehetségigényeket.
Előíró elemzések segítségével a DEF Enterprises munkaerő-forgatókönyveket dolgozott ki, és optimális munkaerő-konfigurációkat azonosított. Proaktív tehetségszerzési stratégiákat, továbbképzési programokat és tehetségmegtartási kezdeményezéseket hajtottak végre. Ez lehetővé tette számukra, hogy munkaerőjüket az üzleti igényekhez igazítsák, csökkentsék a költségeket és növeljék a működési hatékonyságot.
Összefoglalva
A HR-elemzés hatékony eszközként szolgál a HR-adatokban rejlő lehetőségek kiaknázásában a stratégiai döntéshozatal ösztönzése és a szervezeti teljesítmény javítása érdekében. A leíró, diagnosztikai, prediktív és előíró elemzések kihasználásával a szervezetek értékes betekintést nyerhetnek a munkaerőbe, és adatvezérelt döntéseket hozhatnak.
A jobb felvételi döntések, a jobb munkavállalói teljesítmény, a hatékony munkaerő-tervezés, a csökkentett alkalmazotti fluktuáció és az optimalizált HR-műveletek előnyeivel a szervezetek versenyelőnyre tehetnek szert, és alakíthatják szervezetük jövőjét.
A HR-elemzés alkalmazása szisztematikus megközelítést igényel az adatgyűjtés, -elemzés és -megjelenítés terén. A szervezeteknek be kell fektetniük az elemzési képességek kiépítésébe, az adatminőség és a megfelelőség biztosításába, valamint a jövőbeli trendekkel, például a big data, a mesterséges intelligencia és a gépi tanulással való lépéstartásba.
A HR-analitika egyre jobban létfontosságú eszközzé válik azok számára, akik javítani szeretnék a stratégiai döntéshozatalt és optimalizálni szeretnék munkaerőjüket.
Következő cikkünkben folytatjuk
Addig is, ha szeretnéd hasonló cikkekkel bővíteni a tudásod nézz körül híreink között!
Az L-SOFT segít a helyes döntéshozásban!
Sokszor kérdezik, miért szakértő az L-SOFT programcsaládja, a PIRAMIS™?
A válaszunk egyszerű : beépített automatizmusok. A PIRAMIS™ helyzetérzékeny beépített automatizmusokkal támogatja a felhasználót a mindennapi munkavégzés során. Vezetőként és munkavállalóként is bárhol. bármikor hozzá férhetsz munkaügyeidhez, kimutatásaidhoz, web alapú moduljainkkal, mindezt papírmentesen!
Kidolgoztuk és működtetjük azokat az egyedi munkafolyamatokat, melyek garantálják projektjeid nyomonkövethetőségét és folytonosságát. Támogatnak minket a vállalatirányítás és döntéshozás folyamatában a digitalizáció és ESG jegyében!
