Čo môže dátová veda urobiť pre HR? 7 fáz životného cyklu dátovej vedy

Žijeme v dobe, keď sú počítače a moderné technológie nielen rozšírené, ale sú minimálnym štandardom. Je ťažké si predstaviť každodenný život bez telefónu v ruke a prístupu na internet. Čo je viac, riadenie organizácie už nie je možné bez využitia moderných IT nástrojov a databázy. Informácie a dáta sú kľúčové pri strategickom rozhodovaní a plánovaní budúcich aktivít. Avšak, aby sme zručne využívali zhromaždené informácie, sú potrebné správne zručnosti. A práve dátová veda je kľúčom k optimálnemu spracovaniu dát, ktoré sa dá úspešne aplikovať na rôznych organizačných úrovniach. Čo môže dátová veda urobiť pre HR? Čítajte ďalej, aby ste sa dozvedeli viac.

Dátová veda – obsah:

1. Čo je dátová veda?
2. Životný cyklus dátovej vedy
3. Využitie dátovej vedy v HR
4. Zhrnutie

Čo je dátová veda?

Dátová veda je disciplína, ktorá kombinuje špecializované znalosti, programovacie zručnosti a znalosti matematiky, ekonometrii a štatistiky. Všeobecne môžeme povedať, že je to veda o dátach. Použitím rôznych výskumných metód, algoritmov a procesov, a na základe veľkého množstva informácií, umožňuje analytikovi robiť významné závery a predpovede.

Dátová veda je založená na špeciálnych algoritmoch ťažby dát, modeloch strojového učenia a umelej inteligencii. Úlohou algoritmov je správne vyčistiť a štruktúrovať súbor dát a potom skúmať vzťahy a korelácie medzi nimi.

Vďaka pokročilým metódam zahrnutým v dátovej vede sa stáva možné nájsť skryté vzory, ktoré by inak bolo nemožné pozorovať. Zručne ich aplikovanie umožňuje firmám vytvoriť silnú konkurenčnú výhodu. Využitie dátovej vedy v organizácii môže byť komplexné, hľadaním nových zdrojov zisku, optimalizovaním nákladov a predchádzaním potenciálnym stratám.

Životný cyklus dátovej vedy

Proces, ktorým dáta prechádzajú, sa nazýva životný cyklus dátovej vedy. Je to zvyčajne iteratívny proces zahŕňajúci opakujúce sa operácie a zvyčajne pozostáva zo šiestich alebo siedmich fáz:

1. Definovanie organizačného problému, stanovenie cieľov a plánovanie aktivít.
2. Preskúmanie a príprava dát kontrolou základných vlastností, podrobnou identifikáciou a riešením problémov, pokiaľ ide o preformátovanie, prekodovanie, skupinovanie a zlúčenie.
3. Reprezentácia dát (vrátane tých so špeciálnou povahou, napr. akustické dáta, obrázky) a transformácia dát zahŕňajúca implementáciu a transformáciu dát do “stráviteľnejšej” formy, ako sú textové súbory, tabuľky do SQL a NoSQL databáz.
4. Výpočty s dátami na základe jazykov pre dáta, ako sú R a Python, napríklad. Táto fáza umožňuje spúšťať obrovské množstvo úloh v klastroch a spracovávať v cloude, a vyvíjať balíčky, ktoré obsahujú abstraktné prvky pracovného toku.
5. Generatívne a prediktívne modelovanie dát. Generatívne modelovanie navrhuje stochastický model, ktorý by mohol generovať dáta a zavádza metódy na správne vyvodenie záverov. Prediktívne modelovanie sa spolieha na metódy, ktoré robia dobré predpovede o určitých dátach ukazujúcich na konkrétny súbor dát.
6. Vizualizácia a prezentácia výsledkov pomocou histogramov a grafov časových radov.
7. Budovanie skúseností na základe dátovej vedy pomocou frekvenčných dát v systéme, meranie efektívnosti štandardných pracovných tokov.

Využitie dátovej vedy v HR

Fungovanie HR oddelení je čoraz viac založené na využívaní dát a ich analýze. Najdôležitejšie personálne rozhodnutia sa prijímajú na základe správ dátovej vedy. Avšak, aby to bolo možné, je dôležité pochopiť, že dátová veda je proces, nie jednorazová aktivita. Preto je tak dôležité organizovať a pripravovať dáta, ktoré poskytnú spoľahlivý a dôveryhodný zdroj analýzy.

Dobre vykonaná analýza podporuje implementáciu obchodnej stratégie a buduje dôveryhodnosť HR oddelenia. Dátová veda je nevyhnutná v takých oblastiach, ako je nábor, branding zamestnávateľa, riadenie fluktuácie zamestnancov, hodnotenie kompetenčného potenciálu zamestnancov a hodnotenie manažérskych efektov manažérov.

Kombinovaním dát z rôznych zdrojov, použitím vhodných algoritmov, umožňuje firmám napríklad plánovať, kde a akých zamestnancov hľadať, akého zamestnanca prilákať do firmy, aké sú šance na ich záujem o novú ponuku a aký dopad to bude mať na obchodné ciele, ktoré sa sledujú.

Len dátová veda umožňuje tak podrobnú analýzu ľudských zdrojov, ktorá umožňuje lepšie pochopenie potrieb zamestnancov, či už na úrovni celej organizácie, tímu alebo jednotlivého zamestnanca. Výsledky, vo forme správ, určujú proaktívne riadenie vzdelávacích programov a zvyšujú udržanie zamestnancov, okrem iného ponúkaním zmeny pozície v rámci organizácie. Na druhej strane, možnosť pre zamestnancov prezerať si správy im umožňuje formovať svoju vlastnú kariérnu dráhu a robiť rozhodnutia o svojich kariérach.

Zhrnutie

Dátová veda sa využíva v rôznych odvetviach, sektoroch a hospodárskych oblastiach. Vytvára skutočnú obchodnú hodnotu, prispieva k operačnej efektívnosti a znižuje chyby. Zlepšuje zapojenie zákazníkov, zjednodušuje procesy rozhodovania, vytvára produkty a buduje značky, optimalizuje predaj a zvyšuje efektívnosť riadenia ľudských zdrojov. Bez ohľadu na odvetvie a veľkosť by organizácie, ktoré chcú udržať svoju konkurenčnú pozíciu na trhu, mali efektívne rozvíjať na základe dátovej vedy a zručne využívať výsledky analýzy.

Čítajte tiež:Základy rozprávania dát.

Ak sa vám náš obsah páči, pridajte sa k našej komunite usilovných včiel na Facebooku, Twitteri, LinkedIn, Instagrame, YouTube, Pinterest, TikTok.