Za posledné desaťročie sme videli, ako si personalisti z celého sveta začali uvedomovať dôležitosť analytika ľudí (People Analytics) ako základ pre budúcnosť ľudských zdrojov.
Spoločnosti, vedené rozsiahlym prijatím cloudových služieb v oblasti ľudských zdrojov, začínajú vo veľkom investovať do programov, platformy a nástroje, ktoré využívajú dáta pre všetky aspekty plánovania pracovných síl, riadenia talentov a zlepšovania funkčné.
Reklamy
V tomto článku nájdete:
Čo je People Analytics?
People Analytics, tiež známy ako Workforce Analytics, je systematický a vedecký prístup, v ktorom sú k dispozícii údaje o ľuďoch (kvalitatívne aj kvantitatívne) sú spracovávané s cieľom vyriešiť / pochopiť rôzne obchodné otázky týkajúce sa ľudských zdrojov ako celku.
Reklamy
Na čo najefektívnejšiu a nenáročnú odpoveď na najťažšie obchodné otázky sú potrebné dômyselné štatistické techniky a algoritmy strojového učenia. Tento prístup
Prístup People Analytics predstavuje skôr „balík“ alebo „balenie“ elementárnym spôsobom, ktorý sa skladá z niekoľkých opakujúcich sa krokov, ktoré zahŕňajú presne definované metodiky na získanie obchodného ducha.
Reklamy
Dôležitosť
Neustále sa meniace a nestále obchodné prostredie vyvolalo naliehavú potrebu lepších rozhodnutí od ľudí z celého sveta. Ak chcete byť skutočne úspešní, musíte byť schopní vypočuť svoje údaje, aby ste určili hlavnú príčinu uplatniť vhodné intervencie a predvídať budúci vývoj založený na dôkazoch pevný.
Tento proces je jadrom efektívnych stratégií analýzy ľudí. Sila analytiky ľudí pri každodennom rozhodovaní je nepopierateľná: podľa DDI, U organizácií, ktoré vynikajú v analýze ľudí, je vyššia pravdepodobnosť, že prekonajú 3,1-krát ich rovesníci.
Reklamy
Mnoho bežných HR metrík nepridávajú spoločnosti strategickú hodnotu. Často HR nepomáhajú. formulovať to, čo je potrebné na splnenie obchodného cieľa alebo potreby. Nezverejňujú, ako nedostatočný počet zamestnancov ovplyvní príjmové ciele alebo čisté skóre promotérov.
Vďaka analýze ľudí môžete upútať pozornosť svojho riaditeľa ponorením sa do strategických metrík HR, ako napríklad:
Reklamy
- Príjem na zamestnanca.
- Zvyšovanie kvality náboru.
- Striedanie výkonnosti v kľúčových pracovných pozíciách.
- Strata z dôvodu prázdnych dní.
- Efektívnosť ľudských zdrojov.
- Poruchovosť nových zamestnancov.
- Nábor rozmanitosti na pozíciách dopadu na zákazníka
Zameranie
Toto je typický ekosystém prístupu People Analytics
1 dosah
Pochopenie obchodného problému / štúdie a jej existujúcich dopadov je predbežným krokom. Všeobecne sú všetky aspekty definované / prediskutované / diskutované spolu s požadovaným požadovaným pravdepodobnostným výsledkom. Spravidla sa vyskytuje na výkonnej úrovni medzi zúčastnenými stranami a odborníkmi na dané oblasti.
2.- Plánovanie
Ďalej v riadku... ciele sú tu veľmi dobre definované, pokiaľ ide o opis SPP rozsah, logistika, ktorá sa musí používať, pokiaľ ide o zdroje, metodiky, nástroje, SLA, atď. Zámer je jasne definovaný spolu s odhadovanými časovými harmonogramami dodania.
3. - Model dátovej architektúry
Údaje sú kostrou tejto štúdie. Pochopenie existujúcej schémy je kľúčové spolu s ukážkou požadovaného modelu architektúry údajov.
Vykonávajú sa audity opakovaných údajov s cieľom merať dostupnosť, kvalitu, rozumnosť, dostupnosť, presnosť a citlivosť. Pred pokračovaním by sa mali zhromaždiť potrebné ďalšie štruktúrované údaje o výsledkoch auditu údajov, aby sa zabránilo nezhodám a anomáliám.
4. - Vývojový diagram procesu (PFD)
Tu sa spojenie uzlov uskutočňuje podľa modelu dátovej architektúry. To ilustruje cestovný plán štúdie a charakterizuje všetky možné kritiky, ktoré sa v priebehu tejto štúdie uplatnia. O PFD by sa malo pred prijatím ďalšieho kroku zvyčajne prediskutovať so zainteresovanými stranami. Tu môžete znova zmeniť rozsah projektu a v prípade potreby prehodnotiť časové osi.
5. - Analýza a spracovanie údajov
Toto je zaujímavá a zábavná časť štúdie, kde sa skutočné údaje analyzujú a spracúvajú podľa plánu definovaného v PFD. Štatistické techniky a algoritmy strojového učenia sa používajú iteratívne na získanie požadovaných výsledkov, ktoré zodpovedajú definovanému rozsahu štúdie.
6.- Extrakcia znalostí
Toto je intuitívna časť projektu, kde sa študujú výsledky na získanie poznatkov. Na vystavenie tejto časti je potrebné mať vynikajúce obchodné a technické znalosti. Výsledkom je predovšetkým technický jazyk a skúsenosti, ktoré z neho urobia obchodné výsledky vo forme príbehov.
7. - Analýza dopadov a odporúčania
Toto je posledný formálny krok v prístupe, v ktorom sa vplyv analyzuje prostredníctvom rôznych hypotéznych štúdií a so zúčastnenými stranami sa robia odporúčania. Je potrebné definovať pozitívne a negatívne stránky štúdie, aby sa predišlo následkom. Odporúčania sa obyčajne vydávajú na základe zhromaždených dôkazov a nápadov vo forme správy, vizualizácie.
