複雑で常に進化する人事 (HR) の分野では、常に先頭に立つということは、変化に適応するだけでなく、変化をリードすることを意味します。データ サイエンス分析の出現は、HR に大きな変革をもたらし、採用プロセスから従業員維持戦略まで、あらゆるものに影響を与えています。このブログでは、HR におけるデータ サイエンスの広範な役割について掘り下げ、データ主導のアプローチを活用することで、より情報に基づいた意思決定と組織の有効性の向上につながる方法について洞察を提供します。
参照: 自動車業界における機械学習の役割
HRにおけるデータサイエンスの理解
科学的手法、ツール、システムを使用して、整理されたデータと管理されていないデータの両方から洞察を得ることこそが、データ サイエンスの本質です。HR 分析では、これはデータ サイエンスの手法を適用して意思決定プロセスを改善し、従業員関連の成果を高めることを意味します。この HR テクノロジーは、企業の生産性の向上と従業員の福利厚生の向上につながります。
採用最適化
人事部門のリーダーの 46% が、採用を最優先事項としています。しかし、36% は優秀な人材を採用するためのリソースが不足していると答えています。
採用プロセスは、採用候補者が最初に目にするものであり、データ サイエンスが大きな違いを生んだ重要な領域です。予測分析を使用すると、人事部門は仕事に最適な人材をより迅速に見つけることができます。データ サイエンスは、たとえば、書類やオンライン アカウントを調べて、求職者のスキルと経験が仕事のニーズを満たしているかどうかを確認するのに役立ちます。これにより、採用プロセスが迅速化され、採用された人材の質が向上します。
機械学習システムは、過去の採用選択や職務遂行傾向を見て、候補者がどの程度の成果を上げるかを推測できます。うまくやって会社に長く留まる可能性が高い人材を採用することで、企業は退職者の数を減らすことができます。
従業員エンゲージメントの強化
従業員のエンゲージメントを高めることは、生産性の高いスタッフを維持するために重要です。データ サイエンスは、従業員のコメント、エンゲージメント アンケート、ソーシャル メディアの投稿のトーンを調べることで、HR チームが従業員のエンゲージメントを把握するのに役立ちます。企業は、このデータの傾向とパターンを調べることで、気分とエンゲージメントを高めるための具体的な手順を実行できます。
たとえば、データ サイエンス分析によって、関与レベルとトレーニング プログラムへの参加の間に関連性が示された場合、人事部門は戦略を変更して、より多くの専門的成長の機会を奨励できます。これにより、従業員は職場でより幸せになり、全体的な生産性が向上する可能性があります。
人材育成と維持
優秀な従業員を維持する方が、新しい従業員を雇うよりもコストがかかりません。データ サイエンスは、従業員が仕事を辞める原因を特定することで、この点に役立ちます。高度なデータは、どの従業員が辞める可能性が高いか、またその理由を特定するのに役立ちます。この知識があれば、人事担当者は、雇用の不安定さや不満な労働条件などの問題が従業員の退職につながる前に対処できます。
データ サイエンスでは、パフォーマンスの傾向を分析し、それをビジネスのニーズや可能性と照合することで、職務開発計画を立てることもできます。これにより、優秀な従業員を維持できるだけでなく、従業員が自分の仕事に重要性を感じ、関与していると感じるようになります。
パフォーマンス管理
従来のパフォーマンス レビューは主観的であり、頻度も低い場合が多くあります。データ サイエンスは、より客観的で継続的なアプローチを提供します。プロジェクト管理ツール、電子メール、その他のコミュニケーション プラットフォームなど、さまざまなソースからデータを収集して分析することで、人事部門は従業員のパフォーマンスをリアルタイムで把握できます。
予測分析では、履歴データに基づいて将来のパフォーマンスを予測することもできます。これにより、マネージャーはタイムリーなフィードバックとサポートを提供して、従業員が自分の役割を向上させ、優れた成果を上げることができるようになります。
人材計画
データ サイエンスは、効果的な人員計画に不可欠です。HR アナリティクスでは、市場の状況、ビジネスの成長、社内業務の傾向を分析して、人員配置のニーズを予測できます。この予測機能により、組織は労働力を最適化し、需要の変動に備え、人員配置コストをより効率的に管理できます。
たとえば、販売データの季節的な傾向を分析することで、小売業者はピーク時に必要な最適なスタッフ数を予測し、人件費を過剰に費やすことなく顧客の需要に十分対応できるようになります。
課題と検討事項
プライバシーと善悪に関する懸念が、これらの問題の根底にあります。人事チームは、機密性の高い個人情報を扱うことがよくあります。この情報が適切に取り扱われないと、重大なデータ侵害を引き起こし、会社のイメージを損なう可能性があります。この情報は責任を持って使用しなければならないことは法律で定められているだけでなく、従業員の信頼と信用を維持することも重要です。したがって、企業は EU の一般データ保護規則 (GDPR) などのデータ保護法に厳密に従う必要があります。この法律では、企業に厳格なデータ処理プロセスに従うことを義務付け、人々にデータに対する大きなコントロールを与えています。
人事部門で使用する自動意思決定システムが公平で偏りがないかどうかも考慮することが重要です。アルゴリズムが正しく作成されていれば、採用、昇進、成功の判断において欠陥を補うことができます。これらのツールが公平で明確であることを保証することは、責任を果たし、社内で公平な考え方を奨励するために重要です。
HRにおけるデータサイエンスの未来
HR 分析の将来は、データ サイエンスの進歩と幅広い利用から切り離すことはできません。テクノロジーは常に急速に変化しているため、HR 担当者が使用できるツールや方法も向上しています。この変化により、HR チームの業務が改善され、従業員の行動や会社の運営に関するより詳細な情報が提供されます。
AI を活用したよりスマートなデータ ツールが開発され、人事のさまざまな分野についてより深く幅広い情報が得られるようになることを期待できます。これらのツールでは、機械学習、自然言語処理、複雑なアルゴリズムが使用され、膨大な量のデータをこれまで以上に簡単に確認できるようになります。たとえば、予測分析を使用すると、従業員の将来の業績や退職の可能性を推測できます。一方、処方分析では、現在のデータ傾向を使用して、従業員が仕事にもっと関わり、仕事に満足する方法を提案できます。
結論
人事 (HR) 手法にデータ サイエンスを追加すると、企業が従業員を扱い、最大限に活用する方法が大きく変わります。データの力を活用することで、HR 部門は主に機能的な存在から、ビジネスの成果に大きな影響を与える重要な戦略的パートナーへと変化しています。この変化は、HR チームがデータを効果的に使用するためにデータ スキルとトレーニングに投資することがいかに重要であるかを示しています。
データ サイエンス分析と人事のつながりが強化され、仕事の体験を改善し、企業の成功を支援するためのより創造的な方法がさらに生まれます。これらの分野間の進行中の取り組みは、人事戦略を変えるだけでなく、組織の最も貴重な資産である人材をよりデータ主導で扱う方法への道を開きます。
注目の画像: DCスタジオによる画像
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