Какво може да направи науката за данни за HR? 7 етапа от жизнения цикъл на науката за данни

Живеем в време, когато компютрите и съвременната технология не само че са широко разпространени, но и са минимален стандарт. Трудно е да си представим ежедневието без телефон в ръка и достъп до интернет. Освен това, управлението на организация вече не е възможно без използването на съвременни ИТ инструменти и база данни. Информацията и данните са от решаващо значение при вземането на стратегически решения и планирането на бъдещи дейности. Въпреки това, за да се използва умело събраната информация, са необходими правилните умения. И именно науката за данни е ключът към оптималната обработка на данни, която може да бъде успешно приложена на различни организационни нива. Какво може науката за данни да направи за HR? Четете нататък, за да разберете повече.

Наука за данни – съдържание:

1. Какво е наука за данни?
2. Животен цикъл на науката за данни
3. Използване на науката за данни в HR
4. Резюме

Какво е наука за данни?

Науката за данни е дисциплина, която комбинира специализирани знания, програмистки умения и познания по математика, иконометрия и статистика. По принцип можем да кажем, че това е наука за данните. Използвайки различни методи на изследване, алгоритми и процеси, и на базата на голямо количество информация, тя позволява на анализатора да прави значителни заключения и прогнози.

Науката за данни се основава на специални алгоритми за извличане на данни, модели на машинно обучение и изкуствен интелект. Задачата на алгоритмите е да почистят и структурират правилно набор от данни, а след това да проучат взаимовръзките и корелациите между тях.

Благодарение на напредналите методи, включени в науката за данни, става възможно да се открият скрити модели, които иначе биха били невъзможни за наблюдение. Умелото им приложение позволява на компаниите да създадат силно конкурентно предимство. Използването на науката за данни в организация може да бъде всеобхватно, като се търсят нови източници на печалба, оптимизиране на разходите и предотвратяване на потенциални загуби.

Животен цикъл на науката за данни

Процесът, през който преминават данните, се нарича животен цикъл на науката за данни. Обикновено това е итеративен процес, включващ повторяеми операции и обикновено се състои от шест или седем етапа:

1. Определяне на организационния проблем, поставяне на цели и планиране на дейности.
2. Изследване и подготовка на данни чрез проверка на основни свойства, детайлна идентификация и решаване на проблеми, свързани с реформиране, прекодиране, групиране и обединяване.
3. Представяне на данни (включително такива от специален характер, напр. акустични данни, изображения) и трансформация на данни, включваща внедряване и трансформация на данни в по-“смилаема” форма, като текстови файлове, електронни таблици до SQL и NoSQL бази данни.
4. Изчисления с данни на базата на езици за данни, като R и Python, например. Тази стъпка позволява изпълнението на огромен брой задачи в клъстери и обработка в облака, и разработване на пакети, които включват абстрактни елементи на работния процес.
5. Генеративно и предсказателно моделиране на данни. Генеративното моделиране предлага стохастичен модел, който може да генерира данни и въвежда методи за правене на правилни изводи. Предсказателното моделиране разчита на методи, които правят добри прогнози за определени данни, сочещи към конкретен набор от данни.
6. Визуализация и представяне на резултати с помощта на хистограми и графики на времеви редове.
7. Изграждане на опит на базата на науката за данни, използвайки честотни данни в системата, измервайки ефективността на стандартните работни потоци.

Използване на науката за данни в HR

Функционирането на HR отделите все повече се основава на използването на данни и тяхната анализа. Най-важните кадрови решения се вземат на базата на отчети от науката за данни. Въпреки това, за да бъде това възможно, е важно да се разбере, че науката за данни е процес, а не еднократна дейност. Затова е толкова важно да се организират и подготвят данни, които ще предоставят надежден и достоверен източник на анализ.

Добре проведената анализа подкрепя изпълнението на бизнес стратегията и изгражда доверието в HR отдела. Науката за данни е незаменима в такива области като набиране на персонал, брандиране на работодателя, управление на текучеството на персонала, оценка на компетентностите на служителите и оценка на управленските ефекти на мениджърите.

Чрез комбиниране на данни от различни източници, използвайки подходящи алгоритми, тя позволява на компаниите, например, да планират къде и какъв вид служители да търсят, какъв тип служител да привлекат в компанията, какви са шансовете за техния интерес към ново предложение и какво влияние ще има това върху бизнес целите, които се преследват.

Само науката за данни позволява такава детайлна анализа на човешките ресурси, която позволява по-добро разбиране на нуждите на служителите както на ниво цяла организация, така и на ниво екип или индивидуален служител. Резултатите, под формата на отчети, определят проактивното управление на обучителните програми и увеличават задържането на служителите, наред с другото, чрез предлагане на промяна на позицията в организацията. От своя страна, възможността за служителите да преглеждат отчетите им позволява да оформят собствената си кариера и да вземат решения относно своите кариери.

Резюме

Науката за данни се използва в различни индустрии, сектори и икономически области. Тя създава реална бизнес стойност, допринася за оперативната ефективност и намалява грешките. Подобрява ангажираността на клиентите, опростява процесите на вземане на решения, създава продукти и изгражда марки, оптимизира продажбите и увеличава ефективността на управлението на човешките ресурси. Независимо от индустрията и размера, организациите, които искат да запазят конкурентната си позиция на пазара, трябва ефективно да се развиват на базата на науката за данни и умело да използват резултатите от анализа.

Четете също:Основите на разказването на данни.

Ако харесвате нашето съдържание, присъединете се към нашата общност на активните пчели в Facebook, Twitter, LinkedIn, Instagram, YouTube, Pinterest, TikTok.