Mitä datatiede voi tehdä HR:lle? 7 vaihetta datatieteen elinkaaren aikana

Elämme aikaa, jolloin tietokoneet ja moderni teknologia eivät ole vain laajalle levinneitä, vaan ovat vähimmäisstandardi. On vaikea kuvitella päivittäistä elämää ilman puhelinta kädessä ja pääsyä Internetiin. Lisäksi organisaation hallinta ei ole enää mahdollista ilman modernien IT-työkalujen ja tietokannan käyttöä. Tieto ja data ovat ratkaisevia strategisten päätösten tekemisessä ja tulevien toimintojen suunnittelussa. Kuitenkin, jotta kerättyä tietoa voidaan käyttää taitavasti, tarvitaan oikeita taitoja. Ja juuri datatiede on avain optimaaliseen datankäsittelyyn, jota voidaan soveltaa menestyksekkäästi eri organisaatiotasoilla. Mitä datatiede voi tehdä HR:lle? Lue lisää saadaksesi lisätietoja.

Datatiede – sisällysluettelo:

1. Mitä on datatiede?
2. Datatieteen elinkaari
3. Datatieteen käyttö HR:ssä
4. Yhteenveto

Mitä on datatiede?

Datatiede on ala, joka yhdistää erikoistunutta tietoa, ohjelmointitaitoja sekä matematiikan, ekonometrin ja tilastotieteen tuntemusta. Yleisesti voimme sanoa, että se on tiedettä datasta. Erilaisten tutkimusmenetelmien, algoritmien ja prosessien avulla, ja perustuen suureen määrään tietoa, se mahdollistaa analyytikon tehdä merkittäviä johtopäätöksiä ja ennusteita.

Datatiede perustuu erityisiin datanlouhintaalgoritmeihin, koneoppimismalleihin ja tekoälyyn. Algoritmien tehtävänä on puhdistaa ja jäsentää datakokoelma oikein, ja sitten tutkia niiden välisiä suhteita ja korrelaatioita.

Edistyneiden menetelmien ansiosta, jotka sisältyvät datatieteeseen, on mahdollista löytää piilotettuja malleja, joita ei muuten olisi mahdollista havaita. Niiden taitava soveltaminen mahdollistaa yrityksille vahvan kilpailuedun luomisen. Datatieteen käyttö organisaatiossa voi olla kattavaa, etsimällä uusia voitonlähteitä, optimoimalla kustannuksia ja estämällä mahdollisia tappioita.

Datatieteen elinkaari

Prosessia, jota data käy läpi, kutsutaan datatieteen elinkaareksi. Se on yleensä iteratiivinen prosessi, joka sisältää toistuvia toimintoja ja koostuu yleensä kuudesta tai seitsemästä vaiheesta:

1. Organisaation ongelman määrittäminen, tavoitteiden asettaminen ja toimintojen suunnittelu.
2. Datan tutkiminen ja valmistelu tarkistamalla perusominaisuudet, yksityiskohtainen tunnistaminen ja ongelmanratkaisu, kun on kyse uudelleenmuotoilusta, koodauksesta, ryhmittelystä ja yhdistämisestä.
3. Datankuvaus (mukaan lukien erityisluonteiset, esim. akustinen data, kuvat) ja datan muuntaminen, joka sisältää datan toteuttamisen ja muuntamisen “helpommin sulavaksi” muodoksi, kuten tekstifileiksi, taulukkolaskentataulukoiksi SQL- ja NoSQL-tietokantoihin.
4. Datan laskeminen datakielillä, kuten R ja Python, esimerkiksi. Tämä vaihe mahdollistaa suuren määrän tehtävien suorittamisen klustereissa ja pilviprosessoinnin, sekä pakettien kehittämisen, jotka sisältävät abstrakteja työnkulkuelementtejä.
5. Generatiivinen ja ennustava datamallinnus. Generatiivinen mallinnus ehdottaa stokastista mallia, joka voisi tuottaa dataa ja esittää menetelmiä oikeiden johtopäätösten tekemiseksi. Ennustava mallinnus perustuu menetelmiin, jotka tekevät hyviä ennusteita tietyistä datoista, jotka viittaavat tiettyyn datakokonaisuuteen.
6. Tulosten visualisointi ja esittäminen histogrammien ja aikarivikaavioiden avulla.
7. Kokemuksen rakentaminen datatieteen perusteella käyttämällä järjestelmässä frekvenssidataa, mittaamalla standardien työnkulkujen tehokkuutta.

Datatieteen käyttö HR:ssä

HR-osastojen toiminta perustuu yhä enemmän datan ja sen analyysin käyttöön. Tärkeimmät henkilöstöpäätökset tehdään datatieteen raporttien perusteella. Kuitenkin, jotta tämä olisi mahdollista, on tärkeää ymmärtää, että datatiede on prosessi, ei kertaluonteinen toiminta. Siksi on niin tärkeää järjestää ja valmistella dataa, joka tarjoaa luotettavan ja uskottavan analyysilähteen.

Hyvin toteutettu analyysi tukee liiketoimintastrategian toteuttamista ja rakentaa HR-osaston uskottavuutta. Datatiede on korvaamatonta sellaisilla alueilla kuin rekrytointi, työnantajabrändäys, henkilöstön vaihtuvuuden hallinta, työntekijöiden osaamispotentiaalin arviointi ja johtajien johtamistehokkuuden arviointi.

Yhdistämällä dataa eri lähteistä ja käyttämällä sopivia algoritmeja, se mahdollistaa yrityksille esimerkiksi suunnitella, mihin ja minkälaisia työntekijöitä etsitään, minkälaista työntekijää houkutellaan yritykseen, mitkä ovat heidän mahdollisuutensa kiinnostua uudesta tarjouksesta ja mikä vaikutus tällä on liiketoimintatavoitteisiin.

Vain datatiede mahdollistaa niin yksityiskohtaisen analyysin henkilöstöresursseista, mikä mahdollistaa paremman ymmärryksen työntekijöiden tarpeista sekä koko organisaation, tiimin että yksittäisen työntekijän tasolla. Tulokset, raporttien muodossa, määrittävät proaktiivisen koulutusohjelmien hallinnan ja lisäävät työntekijöiden säilyttämistä, muun muassa tarjoamalla mahdollisuuden vaihtaa asemaa organisaatiossa. Vuorostaan, työntekijöille annettu mahdollisuus tarkastella raportteja mahdollistaa heidän muokata omaa urapolkuaan ja tehdä päätöksiä urastaan.

Yhteenveto

Datatiedettä käytetään eri teollisuudenaloilla, sektoreilla ja taloudellisilla alueilla. Se luo todellista liiketoiminta-arvoa, edistää operatiivista tehokkuutta ja vähentää virheitä. Se parantaa asiakassitoutumista, virtaviivaistaa päätöksentekoprosesseja, luo tuotteita ja rakentaa brändejä, optimoi myyntiä ja lisää henkilöstöhallinnan tehokkuutta. Riippumatta teollisuudesta ja koosta, organisaatioiden, jotka haluavat säilyttää kilpailuasemansa markkinoilla, tulisi kehittää tehokkaasti datatieteen perusteella ja käyttää taitavasti analyysin tuloksia.

Lue myös:Datatarinankerronnan perusteet.

Jos pidät sisällöstämme, liity vilkkaaseen mehiläisyhteisöömme Facebookissa, Twitterissä, LinkedInissä, Instagramissa, YouTubessa, Pinterestissä, TikTokissa.