I det komplexa och ständigt föränderliga landskapet av mänskliga resurser (HR) innebär att ligga i framkant ofta inte bara att anpassa sig till förändringar utan att leda dem. Framväxten av datavetenskaplig analys har utlöst en betydande omvandling inom HR, som har påverkat allt från rekryteringsprocesser till strategier för att behålla anställda. Den här bloggen fördjupar sig i datavetenskapens expansiva roll inom HR och ger insikter om hur utnyttjande av datadrivna tillvägagångssätt kan leda till mer välgrundat beslutsfattande och förbättrad organisatorisk effektivitet.
Se även: Rollen av maskininlärning i fordonsindustrin
Förstå datavetenskap inom HR
Att använda vetenskapliga metoder, verktyg och system för att få insikter från både organiserad och okontrollerad data är vad datavetenskap handlar om. Inom HR-analys innebär detta att man tillämpar datavetenskapliga tekniker för att förbättra beslutsprocesser och förbättra medarbetarrelaterade resultat. Denna HR-teknik leder till mer produktivitet i företaget och bättre personalförmåner .
Rekryteringsoptimering
46 % av HR-ledare uppger att rekrytering är sin högsta prioritet. Däremot säger 36 % att de saknar resurser för att rekrytera topptalanger.
Anställningsprocessen är det första som en eventuell anställd ser, och det är ett nyckelområde där datavetenskap har gjort stor skillnad. Med hjälp av prediktiv analys kan personalkontor hitta de bästa personerna för ett jobb snabbare. Datavetenskap kan hjälpa till att till exempel titta på papper och onlinekonton för att se om kompetensen och erfarenheterna hos arbetsutsikter möter arbetets behov. Detta påskyndar anställningsprocessen och förbättrar de anställda.
Maskininlärningssystem kan gissa hur bra en kandidat kommer att klara sig genom att titta på tidigare anställningsval och jobbprestandatrender. Genom att anställa mer sannolikt att göra bra ifrån sig och stanna kvar på företaget längre, kan företag minska antalet personer som slutar.
Förbättra medarbetarnas engagemang
Att engagera medarbetare är viktigt för att behålla en produktiv personal. Genom att titta på tonen i medarbetarkommentarer, engagemangsundersökningar och inlägg på sociala medier hjälper datavetenskap HR-team att ta reda på hur engagerade deras anställda är. Företag kan vidta specifika åtgärder för att öka humöret och engagemanget genom att leta efter trender och mönster i denna data.
Till exempel, om datavetenskapliga analyser visar en koppling mellan nivåer av engagemang och deltagande i utbildningsprogram, kan HR ändra sin taktik för att uppmuntra fler professionella tillväxtmöjligheter. Detta kan göra människor lyckligare på jobbet och mer produktiva överlag.
Talangutveckling och retention
Det är billigare att behålla bra arbetare än att anställa nya. Data science hjälper till med detta genom att avgöra vad som får anställda att lämna sina jobb. Avancerad data kan hjälpa dig att avgöra vilka arbetare som sannolikt kommer att sluta och varför. Med denna kunskap kan HR-experter hantera problem som otrygghet på jobbet eller olyckliga arbetsförhållanden innan de får människor att sluta.
Datavetenskap låter dig också göra jobbutvecklingsplaner genom att analysera prestationstrender och matcha dem med affärsbehov och möjligheter. Detta hjälper inte bara att behålla bra arbetare, utan det får dem också att känna sig viktiga och delaktiga i sina jobb.
Performance Management
Traditionella prestationsrecensioner är ofta subjektiva och sällsynta. Datavetenskap erbjuder ett mer objektivt och kontinuerligt tillvägagångssätt. Genom att samla in och analysera data från olika källor, såsom projektledningsverktyg, e-post och andra kommunikationsplattformar, kan HR få en realtidsöversikt över en anställds prestation.
Prediktiv analys kan också förutsäga framtida prestanda baserat på historiska data. Detta gör att chefer kan ge snabb feedback och stöd för att hjälpa anställda att förbättra och utmärka sig i sina roller.
Arbetskraftsplanering
Datavetenskap är ovärderlig för effektiv personalplanering. Det gör det möjligt för HR-analyser att förutsäga personalbehov genom att analysera trender i marknadsförhållanden, affärstillväxt och intern verksamhet. Denna förutsägande förmåga hjälper organisationer att optimera sin arbetskraft, förbereda sig på efterfrågefluktuationer och hantera personalkostnader mer effektivt.
Till exempel, genom att analysera säsongsmässiga trender i försäljningsdata, kan en återförsäljare förutsäga det optimala antalet personal som behövs under högsäsong, vilket säkerställer att de är väl förberedda för kundernas efterfrågan utan att spendera för mycket på arbetskraft.
Utmaningar och överväganden
Oron för integritet och rätt och fel är kärnan i dessa problem. HR-team hanterar ofta känslig personlig information. Om denna information inte hanteras på rätt sätt kan det orsaka stora dataintrång och skada företagets image. Det är inte bara lagen att denna information måste användas på ett ansvarsfullt sätt utan det är också viktigt att behålla anställdas förtroende och förtroende. Så företag måste strikt följa dataskyddslagar som EU:s allmänna dataskyddsförordning (GDPR). Denna lag kräver att företag följer strikta processer för datahantering och ger människor mycket kontroll över sina uppgifter.
Det är också viktigt att överväga om automatiska beslutssystem är rättvisa och partiska när de används i mänskliga resurser. Om algoritmer är gjorda på rätt sätt kan de göra brister bättre när det gäller att anställa, marknadsföra och bedöma framgång. Att säkerställa att dessa verktyg är rättvisa och tydliga är viktigt för att behålla ansvar och uppmuntra ett rättvisande tänk inom företaget.
Framtiden för datavetenskap inom HR
Det är omöjligt att skilja framtiden för HR-analys från framstegen och den bredare användningen av datavetenskap. Eftersom tekniken alltid förändras snabbt, blir verktygen och metoderna som HR-arbetare kan använda också bättre. Denna förändring kommer att förbättra HR-teamen i vad de gör, ge dem mer detaljerad information om hur anställda beter sig och hur företaget fungerar.
Vi kan se fram emot skapandet av smartare dataverktyg som drivs av AI som kommer att ge oss djupare och bredare information om olika områden inom HR. Maskininlärning, naturlig språkbehandling och komplicerade algoritmer kommer att användas i dessa verktyg för att göra det enklare än någonsin att titta på enorma mängder data. Till exempel kan prediktiv analys användas för att gissa hur bra anställda kommer att klara sig i framtiden och hur sannolikt de är att sluta. Däremot kan föreskrivande analyser använda aktuella datatrender för att föreslå sätt att få anställda mer involverade och nöjda med sina jobb.
Slutsats
Att lägga till datavetenskap till mänskliga resurser (HR)-metoder förändrar i hög grad hur företag hanterar och får ut det mesta av sina anställda. Genom att använda kraften i data förändras HR-avdelningar från att vara huvudsakligen funktionella till att vara viktiga strategiska partners som i hög grad påverkar hur verksamheten fungerar. Denna förändring visar hur viktigt det är för HR-team att investera i datafärdigheter och utbildning för att använda data effektivt.
Kopplingen mellan datavetenskaplig analys och mänskliga resurser kommer att stärkas, så det kommer att finnas ännu fler kreativa sätt att förbättra arbetsupplevelsen och hjälpa ett företag att lyckas. Det pågående arbetet mellan dessa områden förändrar inte bara HR-taktik utan banar också väg för ett mer datadrivet sätt att hantera människor, som är en organisations mest värdefulla tillgång.
Utvald bild: Bild av DC studio
Prenumerera på Whitepapers.online för att lära dig om nya uppdateringar och förändringar gjorda av teknikjättar som påverkar hälsa, marknadsföring, affärer och andra områden. Om du gillar vårt innehåll, vänligen dela på sociala medieplattformar som Facebook, WhatsApp, Twitter och mer.