8 דרכים שבהן ביג דאטה מיטיב עם משאבי האנוש של ימינו

משאבי אנוש (HR), למרות שלעתים קרובות מתעלמים מאחת המחלקות החשובות ביותר בחברה. עם זאת, מחלקת משאבי אנוש תומכת בכל מחזור החיים של עובד, החל מההעסקה הראשונית ועד לעזיבה, ומסייעת לחברה שלך לתפקד כראוי.

אבל כדי להיות יעיל, משאבי אנוש גם צריך להיות מעודכן. טרנספורמציה דיגיטלית וטכנולוגיות חדשות מובילות לארגון מחדש של חברות מלמעלה למטה. נתונים גדולים נמצאים בלב רוב השינוי הזה.

אם מחלקת משאבי האנוש שלך תישאר רלוונטית, עליה לאמץ ולרתום את העוצמה של ביג דאטה. אתם בטח שואלים מה ביג דאטה יכול לעשות בשבילכם? בואו נגלה.

אילו סוגי נתונים אוספת מחלקת משאבי אנוש?

לפי הצורך, מחלקת משאבי האנוש שלך אוספת נתונים אישיים מעובדיך. זה יכול לכלול תאריך לידה, מין, אמונות דתיות ומוצא אתני. כמו כן, יהיו להם נתונים על היסטוריית תעסוקה ורקע חינוכי וכן רשומות של כל מוגבלות או מצב בריאותי שייתכן שיהיה צורך להתאים.

הם ימשיכו לצבור מידע עד שעובד יבחר לעזוב את תפקידו. נתונים כגון ימים שנלקחים עקב מחלה, סקירות עובדים, מבצעים וכל נושא משמעתי יוגשו כולם בתיק העובדים של העובד.

קיים שפע של נתונים זמינים שניתן להשתמש בהם לטובת מחלקת משאבי האנוש שלכם ולניהול החברה שלכם בכללותה. עם זאת, חיוני שתישארו על בסיס אתי ומשפטי בעת אחסון מידע אישי זה והטיפול בו. עליך לוודא שאתה עומד בכל חוקי הגנת המידע החלים, כגון GDPR באיחוד האירופי.

יתר על כן, אתה תמיד צריך להיות שקוף לגבי איך אתה משתמש בנתונים שלהם. בקש את הסכמת העובדים לפני שתעשה משהו עם המידע שלהם ושמור אותם מעודכנים לגבי הנתונים שבהם אתה משתמש, כיצד ולאילו מטרות (חקיקה מסוימת אוכפת זאת בכל מקרה). עליך להשתמש בתוכנת חתימה אלקטרונית לצורך אותנטיות. יש הרבה אפשרויות שם בחוץ. ייתכן שתרצה להסתכל על התבנית המסחרית שלך כדי לראות איזה סוג של תוכנה מתאים ביותר לחברה שלך.

שימוש בביג דאטה יכול לעזור למחלקת משאבי האנוש שלכם להשתפר במידה עצומה, אך עליכם תמיד לטפל בנתונים רגישים באופן חוקי ובאישור העובדים שלכם.

מה זה Big Data?

כולנו שמענו על נתונים. זה מפעיל כמעט כל היבט של העולם המודרני, להקל על חיפושים באינטרנט, תחזיות מזג האוויר, ועוד. Big Data מסומן על ידי הגודל וההיקף של הנתונים שנאספו. והיום, יותר ויותר חברות בודקות את היתרונות שלה.

לדוגמה, ביג דאטה יכול לעזור לחברות לבצע יותר שיווק מותאם אישית וניהול פרויקטים. או שניתן להשתמש בו כדי להפעיל למידת מכונה, ובכך לסייע בשיפור זרימות עבודה ותהליכים. שיטות עבודה כגון טרנספורמציה של תמצית שימושיות לניתוח נתונים ולחיזוק העסק. בקיצור, ביג דאטה עוזר לחברות להשיג הצלחה בעולם המודרני.

חשיבות הניתוח

כמובן, פשוט שיש נתונים זה לא מספיק. אם Big Data הוא להיות שימושי, אתה צריך להבין את זה. כאן נכנס ניתוח. כלי הניתוח הטובים ביותר מספקים דוחות וויזואליזציות שיעזרו לך לשבור ולהבין את הנתונים שלך. Google Data Studio הוא אפשרות פופולרית אחת, אם כי יש חלופות רבות.

אחסון הנתונים שלך

איסוף כל כך הרבה נתונים פירושו שאתה צריך מקום לאחסן אותו. קיימות אפשרויות רבות המבוססות על ענן, אשר מבטלות את הצורך להשקיע בערכה, תחזוקה ומרחב. דוגמה אחת היא תבנית פרקט האפאצ'י . זוהי אפשרות חסכונית לאחסון נתונים גדולים מכל סוג שהוא.

כיצד נתונים גדולים יכולים להשפיע על משאבי אנוש?

הנה 10 שיפורים ש-Big Data יכול להביא למחלקת משאבי אנוש.

1. הפחתת החלטות העסקה גרועות

זהו ללא ספק היתרון היעיל ביותר של שימוש בביג דאטה במשאבי אנוש. החלטות העסקה גרועות משפיעות לרעה על חברות כיוון שמציאת מועמדים דורשת זמן ומשאבים. החלטה גרועה יכולה להיות שאתה נאלץ לחזור על התהליך כולו שוב. אבל נתונים גדולים יכולים לתמוך בך בתהליך.

בדיוק כפי שכל מועמד מסתמך לעתים קרובות על תבנית קורות החיים המועדפת עליו בעת הגשת מועמדות למשרות, מגייסים מסתמכים לעתים קרובות על קורות חיים כדי לקבל החלטות העסקה. אבל נתונים יכולים לספק ציוני הערכה בהתבסס על ביצועיו של מועמד בביצוע משימות שהגדרת עם קבלת מועמדותו.

סוג הבדיקות שתקבעו ישתנה בהתאם לתפקיד שאתם מחפשים למלא, אך לעיתים קרובות כוללות משימות המבוססות על אינטליגנציה רגשית, יכולת קוגניטיבית או מיומנויות וידע ספציפיים למשרה.

באמצעות הנתונים שנאספו ממשימות אלה תוכל להשוות מועמדים ולהשוות אותם אל מול הקריטריונים שהגדרת. אתה מקבל תובנות טובות יותר לגבי היכולות שלהם ויכול לזהות במהירות את המועמדים עם הכישורים והניסיון החלים על התפקיד.

על ידי נקיטת גישה מונחית נתונים לגיוס אתה לא רק להאיץ את התהליך, אלא להגדיל את האפשרות כי המבקש שתבחר ישגשג בתפקיד החדש שלהם.

2. סגור פערי תקשורת

לעתים קרובות מדי, מחלקות משאבי אנוש נתפסות ומטופלות כנפרדות משאר החברה. כדי להיות יעיל, משאבי אנוש צריכים לתקשר עם עובדים ברחבי החברה שלך. לדוגמה, קליטה היא צעד מכריע עבור עובדים חדשים, ומציעה לעובדים הזדמנות ללמוד את הפרטים הקטנים של תפקידם.

משאבי אנוש צריכים להיות בעלי ערוצי תקשורת מבוססים היטב עם מחלקות אחרות אם הקליטה תהיה מוצלחת. פערי תקשורת יכולים להאט תהליך זה ולהפוך את הקליטה ליעילה פחות.

לתקשורת משופרת, יש להחליף מידע באופן קבוע בין מחלקות לבין משאבי אנוש. לעתים קרובות מדי, זה לא המקרה. אבל אם אתה משתמש בענן לצד Big Data, המידע מרוכז. המחלקות יכולות לגשת לנתונים ברגע שהדבר נדרש.

3. מצא את ערוצי הגיוס הטובים ביותר

החברה שלך כנראה משתמשת בערוצים רבים ושונים כדי למצוא מועמדים. אולי השקעת בתוכנת תוכנית ההפניה הטובה ביותר לפרסום. יש היגיון חזק לכך, ככל שאתה מקדם יותר, כך מאגר המועמדים שלך גדול יותר. אבל לפעמים אתה יכול לבזבז הרבה על ערוצים ספציפיים ולקבל מעט מאוד בתמורה.

בואו ניקח דוגמה לפרסום ב-Indeed וב-LinkedIn עבור תעשיית הביוטכנולוגיה. באמצעות אכן אתה מקבל 100 מועמדים, אבל בלינקדאין אתה מקבל רק 12. הוצאתם את אותו סכום כסף אך קיבלתם תוצאות לא אחידות.

אבל עם תמיכה של נתונים גדולים אתה יכול לזהות את הערוצים הטובים ביותר לפני ההוצאות כל מזומנים. תוכל לנתח מאמצי גיוס קודמים ולמצוא את הערוצים המוצלחים ביותר. זה חוסך כסף ועוזר להשיג תוצאות טובות יותר.

4. זיהוי דפוסים בהיעדרות עובדים

כאשר העובדים יוצאים לחופשת מחלה, הדבר עלול להשפיע לרעה על החברה שלך. הדבר נכון במיוחד אם מספר עובדים לא חשים בטוב בו זמנית.

למרבה הצער, אין שום דבר שאתה יכול לעשות עם מחלה. אבל אתה יכול להתכונן. זה המקום שבו נתונים גדולים נכנסים. אולי יש חלק מסוים בשנה שבו העובדים חולים. Big Data יכול לעזור לך לאתר מתי בדיוק וליצור תוכנית כדי להקל על בעיות הקשורות לפרודוקטיביות נמוכה יותר ומתח מוגבר.

5. צור קורסים יעילים יותר

חברות לעתים קרובות לראות קורסים כמו משאבים כבדים, זמן רב, ומספקים מעט בתמורה. פחות ממחצית (41אחוז) מהחברות משקיעות באימון אישי. אבל כאשר מתבצע כראוי, הכשרה יכולה לספק לעובדים מיומנויות חדשות יקרות ערך.

ניתוח נתונים יכול לעזור לך ליצור קורסים מרתקים ויעילים יותר. לדוגמה, תוכל לקבל תובנות לגבי דפוסי הלמידה האישיים של עובדים ספציפיים. ככל שאתה מבין יותר כיצד עובדים לומדים, כך תוכל להתאים את חומרי ההדרכה שלך כך שיתאימו להם.

6. חיזוק שימור העובדים

עובדים שעוברים להזדמנויות חדשות הם טבעיים. אבל אתה יכול לנקוט צעדים כדי להפחית את מספר העובדים לעזוב ולעזור לשמור על הכישרון העליון שלך.

לדוגמה, ייתכן שיש היבט ספציפי של החברה שלך שמשפיע על מורל העובדים. אולי חלק מהעובדים מרגישים שהם מפספסים הזדמנויות להתקדם. חשוב לזהות את הגורמים ולנקוט צעדים כדי להפוך אותם.

אם מחלקת משאבי האנוש שלך עוקבת מקרוב אחר ניתוחי ביג דאטה, היא יכולה לזהות בעיות מהר יותר. על ידי איסוף נתונים על משכורות, עומסי עבודה, אפשרויות לקידום, ומסקירות עובדים תוכל להשתמש בניתוח חיזוי כדי לזהות אילו עובדים עשויים להיות בעלי סיכוי גבוה יותר להתפטר ולטפל בבעיות אלה במהירות.

ניתן גם לזהות דפוסים בהתפטרות. אולי אתה רואה עלייה בצוות עוזב את החברה בינואר או במהלך הקיץ. על ידי ניתוח נתונים אלה אתה יכול לאתר מדוע זה קורה ולנקוט פעולה.

לפעמים יהיה מעט שאתה יכול לעשות כדי למנוע מחבר צוות לבחור לעזוב. אבל, על ידי איסוף נתונים מדוע הם קיבלו את ההחלטה אתה יכול לזהות גורמים משותפים ולהפחית את האפשרות שזה יקרה בעתיד.

יתר על כן, באמצעות נתונים אלה אתה יכול, למשל, להשתמש הזרמת ניצוץ מופעל בזמן אמת ניתוח כדי ליצור אסטרטגיות שימור עובדים. באפשרותך לשתף אסטרטגיות אלה עם מחלקות שונות לגישה מאוחדת יותר כדי להגביר את שימור העובדים.

7. הצג אוטומציה

אוטומציה פירושה פישוט וצמצום תהליכים, ומשמשת לצד ביג דאטה, יכולה להיות בעלת יתרון עצום למחלקת משאבי האנוש שלך. על ידי שילוב השניים והכנסת אוטומצית Big Data הזמן הדרוש להכנת נתונים לניתוח יפחת מאוד והנתונים שלך ייאספו ויאורגנו בפורמט נגיש יותר וניתן לניהול.

לאוטומציה יש גם שימושים אחרים במשאבי אנוש. ניתן להשתמש בו כדי לייעל את הדברים הבאים:

• התמודדות עם ניירת כגון טפסים ומסמכים.
• הקצאת הטבות לעובדים.
• לוודא שהתשלומים ושינויי השכר מתבצעים בזמן.

לא רק שהאוטומציה מפנה יותר זמן לתכנון אסטרטגי, היא גם מפחיתה טעויות אנוש. תהיה לך מחלקת משאבי אנוש המוקדשת יותר לבניית קשרים עם עובדים, ופחות ממוקדת בניהול.

8. צור ציוני ביצועים

חשוב מאוד לפקוח עין על ביצועי העובדים. אם עובד מבצע ביצועים נמוכים, חשוב לברר מדוע. באותה מידה, אם עובד מייצר עבודה טובה, חשוב שהוא יקבל הכרה על המאמץ שלו. הקצאת ציונים לעובדים מספקת דרך פשוטה לניטור הביצועים.

כמובן, עדיף יש מערכת ניקוד מדויקת ואמינה. לבינה מלאכותית המופעלת על ידי נתונים גדולים אין הטיות והיא מספקת ציונים מבוססי נתונים הגיוניים לעובדים.

משאבי אנוש המופעלים על ידי Big Data הם העתיד

מגמות מודרניזציה מדור קודם מוכיחות כי תפקיד הנתונים בחברות ימשיך לגדול. בעת הצגת נתונים גדולים לחברה שלך, משאבי אנוש הוא מקום נהדר להתחיל בו. כמפורט כאן, תוכל להגביר את שימור העובדים, לשפר תהליכי ניהול וביצועים מרכזיים של הצוות, ולשפר את החלטות ההעסקה.

למה לא ללכת צעד אחד קדימה? Globalization Partners מציעה פתרון יחיד לפשט את כל תהליכי משאבי האנוש שלך. עם Global Growth Platform שלנו, תוכלו לשכור כל אחד, בכל מקום, במספר קליקים בלבד.

שינוי יכול להיות מרתיע, אבל על ידי מקבל קדימה של העקומה אתה יכול לנצח את התחרות שלך. למה לא לאמץ את העתיד? ראה כיצד נתונים גדולים יכולים למלא תפקיד בהצלחת מחלקת משאבי האנוש שלך.

שוחחו עם אחד המומחים שלנו היום, וראו כיצד נוכל לעזור לכם.

–

אודות המחבר:

פוהן לין הוא מנהל שיווק ולוקליזציה באינטרנט בכיר ב-Databricks, ספקית נתונים ובינה מלאכותית גלובלית המחברת בין התכונות של מחסני נתונים ואגמי נתונים ליצירת ארכיטקטורת lakehouse. עם יותר מ- 18 שנות ניסיון בשיווק באינטרנט, בעסקי SaaS מקוונים ובצמיחת מסחר אלקטרוני. פוהאן נלהבת מחדשנות ומוקדשת להעברת ההשפעה המשמעותית שיש לנתונים בשיווק. פוהן לין פרסם גם מאמרים עבור תחומים כמו SME-News.