V zadnjem desetletju smo videli, kako se kadrovski strokovnjaki po vsem svetu začenjajo zavedati pomembnosti analitika ljudi (People Analytics) temeljnega pomena za prihodnost človeških virov.
Zaradi širokega sprejemanja storitev v oblaku znotraj kadrovske službe podjetja začenjajo veliko vlagati v programe, platforme in orodja, ki izkoriščajo podatke za vse vidike načrtovanja delovne sile, upravljanja talentov in izboljšav operativni.
Oglasi
V tem članku boste našli:
Kaj je People Analytics?
People Analytics, znan tudi kot Workforce Analytics, je sistematičen in znanstveni pristop, pri katerem so na voljo človeški podatki (tako kvalitativne kot kvantitativne) se obdelujejo za reševanje / razumevanje različnih poslovnih poizvedb, povezanih s človeškimi viri kot celoto.
Oglasi
Za najtežje poslovne poizvedbe na najučinkovitejši in najlažji način so potrebne pametne statistične tehnike in algoritmi strojnega učenja. Ta pristop izluščiti različne ideje in zgodbe, ki jih je mogoče uporabiti pri odločanju, oblikujejo strategije in prihodnje cilje za organizacije.
Pristop People Analytics je bolj "sveženj" ali "embalaža" na osnovni način, sestavljen iz več ponovitvenih korakov, ki vključujejo natančno določene metodologije za ustvarjanje poslovne sposobnosti.
Oglasi
Pomen
Vedno spreminjajoče se in nestanovitno poslovno okolje je ljudi povsod nujno potrebovalo po boljših odločitvah. Če želite biti resnično uspešni, morate biti sposobni zaslišati svoje podatke, da ugotovite vzrok za težave, uporabljajo ustrezne posege in predvidevajo prihodnji razvoj, ki temelji na dokazih trdna.
Ta postopek je v središču učinkovitih strategij analize ljudi. Moč analitike ljudi pri vsakodnevnem odločanju je nesporna: po mnenju DDI-ja Verjetno je, da bodo organizacije, ki se odlikujejo v analitiki ljudi, 3,1-krat boljše njihovi vrstniki.
Oglasi
Veliko pogostih meritev HR podjetju ne dodajajo strateške vrednosti. HR pogosto ne pomagajo. artikulirati, kaj je potrebno za izpolnitev poslovnega cilja ali potrebe. Ne razkrivajo, kako bo pomanjkanje osebja vplivalo na cilje glede prihodkov ali neto rezultate promotorjev.
Z analitiko ljudi lahko pritegnete pozornost svojega izvršnega direktorja tako, da se poglobite v strateške meritve človeških virov, kot so:
Oglasi
- Dohodek na zaposlenega.
- Izboljšanje kakovosti zaposlovanja.
- Vrtenje uspešnosti na ključnih delovnih mestih.
- Izgubljeni dohodek zaradi prostih dni.
- Učinkovitost kadrov.
- Stopnja neuspeha pri novih najemih.
- Najemanje raznolikosti na položajih, ki vplivajo na stranke
Osredotočite se
To je tipičen ekosistem pristopa People Analytics
1 doseg
Razumevanje poslovnega problema / študije in njegovega obstoječega vpliva je predhodni korak. Na splošno so vsi vidiki opredeljeni / razpravljani / razpravljani skupaj z želenim verjetnostnim izidom. Običajno se zgodi na izvršilni ravni med zainteresiranimi stranmi in strokovnjaki za področje.
2. - Načrtovanje
Nadalje... cilji so tukaj zelo dobro opredeljeni v zvezi z opisom obseg, logistika, ki jo je treba uporabiti v smislu virov, metodologij, orodij, SLA, itd. Namen je jasno opredeljen skupaj z ocenjenimi roki dostave.
3. - Model podatkovne arhitekture
Podatki so okostje te študije. Razumevanje obstoječe sheme je ključno skupaj s ponazoritvijo želenega modela podatkovne arhitekture.
Ponavljajoče se revizije podatkov izvajajo za merjenje razpoložljivosti, kakovosti, razumnosti, dostopnosti, natančnosti in občutljivosti. Pred nadaljevanjem je treba zbrati potrebne dodatne strukturirane podatke o rezultatih revizije podatkov, da se preprečijo nesoglasja in nepravilnosti.
4. - Diagram poteka procesa (PFD)
Tu se povezava vozlišč izvede v skladu z modelom podatkovne arhitekture. To ponazarja načrt študije in označuje vse možne kritike na tej poti. Običajno se je treba o PFD pogovoriti z zainteresiranimi stranmi za prispevek, preden nadaljujete z naslednjim korakom. Tu lahko znova spremenite obseg projekta in po potrebi ponovno ocenite časovnice.
5.- Analiza in obdelava podatkov
To je zanimiv in zabaven del študije, kjer se dejanski podatki analizirajo in obdelajo v skladu z načrtom, opredeljenim v PFD. Statistične tehnike in algoritmi strojnega učenja se ponavljajoče se uporabljajo za pridobitev želenih rezultatov, ki ustrezajo opredeljenemu obsegu študije.
6. - Pridobivanje znanja
To je intuitivni del projekta, v katerem se preučujejo rezultati za pridobivanje znanja. Za razstavljanje tega dela je treba imeti odlično trgovsko in tehnično znanje. Rezultat je predvsem tehnični jezik in izkušnje, ki jih v obliki zgodb spremenijo v poslovne rezultate.
7. - Analiza vpliva in priporočila
To je zadnji formalni korak v pristopu, pri katerem se vpliv analizira z različnimi študijami hipotez in daje priporočila zainteresiranim stranem. Treba je opredeliti pozitivne in negativne vidike študije, da se izognemo posledicam. Priporočila se praviloma pripravijo na podlagi zbranih dokazov in idej v obliki poročila in vizualizacije.
