Sumber Daya Manusia (SDM), meskipun salah satu departemen terpenting dalam perusahaan, sering kali diabaikan. Namun demikian, SDM mendukung seluruh siklus hidup karyawan, mulai dari perekrutan awal hingga ke pengunduran diri, dan membantu perusahaan Anda untuk berfungsi dengan baik.
Namun agar efektif, SDM juga harus selalu up to date. Transformasi digital dan teknologi baru menyebabkan reorganisasi perusahaan dari atas ke bawah. Dan data besar adalah inti dari sebagian besar perubahan ini.
Jika departemen SDM Anda tetap relevan, departemen tersebut harus merangkul dan memanfaatkan kekuatan big data. Anda mungkin bertanya apa yang dapat dilakukan big data untuk Anda? Mari kita cari tahu.
Jenis data apa yang dikumpulkan SDM?
Berdasarkan kebutuhan, departemen SDM Anda mengumpulkan data pribadi dari karyawan Anda. Ini dapat mencakup tanggal lahir, jenis kelamin, keyakinan agama, dan etnis. Mereka juga akan memiliki data riwayat pekerjaan dan latar belakang pendidikan serta catatan disabilitas atau kondisi kesehatan yang mungkin perlu diakomodasi.
Mereka akan terus mengumpulkan informasi hingga karyawan memilih untuk meninggalkan posisinya. Data seperti hari yang diambil karena sakit, tinjauan karyawan, promosi, dan masalah disipliner apa pun akan diajukan dalam berkas personel karyawan.
Ada banyak data yang tersedia yang dapat digunakan untuk menguntungkan departemen SDM Anda dan menjalankan perusahaan Anda secara keseluruhan. Namun demikian, penting bagi Anda untuk tetap menggunakan dasar etika dan hukum saat menyimpan dan menangani informasi pribadi ini. Anda harus memastikan bahwa Anda mematuhi semua undang-undang perlindungan data yang berlaku, seperti GDPR di Uni Eropa.
Selain itu, Anda harus selalu transparan tentang cara Anda menggunakan data mereka. Mintalah persetujuan karyawan sebelum melakukan apa pun dengan informasi mereka dan terus perbarui data apa yang Anda gunakan, bagaimana, dan untuk tujuan apa (undang-undang tertentu tetap memberlakukan hal ini). Anda harus menggunakan perangkat lunak tanda tangan elektronik untuk keaslian. Ada banyak opsi di luar sana. Anda mungkin ingin melihat template komersial untuk melihat jenis perangkat lunak yang paling sesuai dengan perusahaan Anda.
Memanfaatkan big data dapat membantu departemen SDM Anda berkembang pesat, tetapi Anda harus selalu menangani data sensitif secara legal dan dengan izin karyawan Anda.
Apa yang dimaksud dengan big data?
Kita semua pernah mendengar tentang data. Ini mendukung hampir setiap aspek dunia modern, memfasilitasi pencarian web, prakiraan cuaca, dan banyak lagi. Big data ditandai dengan ukuran dan skala data yang dikumpulkan. Dan saat ini, semakin banyak perusahaan yang menelusuri manfaatnya.
Misalnya, data besar dapat membantu perusahaan untuk melakukan pemasaran dan manajemen proyek yang lebih personal. Atau dapat digunakan untuk mendukung pembelajaran mesin, membantu meningkatkan alur kerja dan proses. Praktik seperti extract transform load berguna untuk menganalisis data dan meningkatkan bisnis. Singkatnya, data besar membantu perusahaan mencapai kesuksesan di dunia modern.
Pentingnya analitik
Tentu saja, hanya memiliki data saja tidak cukup. Jika big data berguna, Anda harus memahaminya. Di sinilah analitik masuk. Alat analitik terbaik menyediakan laporan dan visualisasi untuk membantu Anda menguraikan dan memahami data Anda. Google Data Studio adalah salah satu opsi populer, meskipun ada banyak alternatif.
Menyimpan data Anda
Mengumpulkan begitu banyak data berarti Anda membutuhkan tempat untuk menyimpannya. Ada banyak opsi berbasis cloud yang dapat menghilangkan kebutuhan untuk berinvestasi dalam kit, pemeliharaan, dan ruang. Salah satu contohnya adalah format apache parquet . Ini adalah opsi hemat biaya untuk menyimpan data besar dalam bentuk apa pun.
Bagaimana dampak big data terhadap SDM?
Berikut adalah 10 perbaikan yang dapat dilakukan oleh big data ke SDM.
1. Mengurangi keputusan perekrutan yang buruk
Ini bisa dibilang merupakan manfaat paling efektif dari penggunaan data besar di SDM. Keputusan perekrutan yang buruk berdampak negatif pada perusahaan karena mencari kandidat membutuhkan waktu dan sumber daya. Keputusan yang buruk dapat berarti Anda terpaksa mengulangi seluruh proses. Tapi big data dapat mendukung Anda dalam prosesnya.
Sama seperti setiap kandidat sering kali mengandalkan templat CV favorit mereka saat melamar pekerjaan, perekrut sering kali sangat mengandalkan CV untuk membuat keputusan perekrutan. Namun data dapat memberikan skor penilaian berdasarkan kinerja kandidat dalam melaksanakan tugas yang Anda tetapkan setelah menerima lamaran mereka.
Jenis tes yang Anda tetapkan akan bervariasi tergantung pada posisi yang ingin Anda isi, tetapi sering kali mencakup tugas berdasarkan kecerdasan emosional, kemampuan kognitif, atau keterampilan dan pengetahuan khusus pekerjaan.
Dengan menggunakan data yang dikumpulkan dari tugas-tugas ini, Anda dapat membandingkan dan membedakan kandidat dengan kriteria yang telah Anda tetapkan. Anda mendapatkan wawasan yang lebih baik tentang kemampuan mereka dan dapat dengan cepat mengidentifikasi kandidat dengan keterampilan dan pengalaman yang berlaku untuk posisi tersebut.
Dengan mengambil pendekatan berbasis data untuk merekrut, Anda tidak hanya mempercepat proses tetapi juga meningkatkan kemungkinan pelamar yang Anda pilih akan berkembang di posisi baru mereka.
2. Menutup kesenjangan komunikasi
Sering kali, departemen SDM dianggap dan diperlakukan terpisah dari bagian perusahaan lainnya. Agar efektif, SDM perlu berkomunikasi dengan karyawan di seluruh perusahaan Anda. Misalnya, orientasi adalah langkah penting bagi karyawan baru, menawarkan kesempatan bagi pekerja untuk mempelajari seluk-beluk peran mereka.
SDM harus memiliki saluran komunikasi yang mapan dengan departemen lain jika onboarding berhasil. Kesenjangan komunikasi dapat memperlambat proses ini dan membuat orientasi kurang efektif.
Untuk komunikasi yang lebih baik, informasi perlu dipertukarkan secara rutin antar departemen dan SDM. Terlalu sering, bukan ini masalahnya. Namun jika Anda menggunakan cloud bersama data besar, informasi akan terpusat. Departemen dapat mengakses data segera setelah diperlukan.
3. Temukan saluran perekrutan terbaik
Perusahaan Anda mungkin menggunakan banyak saluran yang berbeda untuk mencari kandidat. Mungkin Anda telah berinvestasi dalam perangkat lunak program rujukan terbaik untuk beriklan. Terdapat logika yang kuat untuk hal ini, semakin luas Anda mempromosikan, semakin besar pula kelompok pelamar Anda. Tetapi terkadang Anda dapat menghabiskan banyak uang untuk saluran tertentu dan mendapatkan sedikit sebagai balasannya.
Mari kita ambil contoh iklan di Indeed dan LinkedIn untuk industri bioteknologi. Memang Anda mendapatkan 100 pelamar, tetapi di LinkedIn Anda hanya menerima 12. Anda telah menghabiskan jumlah uang yang sama tetapi menerima hasil yang tidak merata.
Namun, dengan dukungan data besar, Anda dapat mengidentifikasi saluran terbaik sebelum membelanjakan uang. Anda dapat menganalisis upaya perekrutan sebelumnya dan menemukan saluran yang paling berhasil. Ini menghemat uang dan membantu mendapatkan hasil yang lebih baik.
4. Mendeteksi pola ketidakhadiran karyawan
Saat karyawan mengambil cuti sakit, hal ini dapat berdampak buruk terhadap perusahaan Anda. Hal ini terutama terjadi jika beberapa karyawan sedang tidak sehat pada saat yang sama.
Sayangnya, tidak ada yang dapat Anda lakukan terkait penyakit. Namun, Anda dapat mempersiapkannya. Di sinilah big data masuk. Mungkin ada bagian tertentu dari tahun ini ketika pekerja jatuh sakit. Big data dapat membantu Anda menentukan kapan tepatnya dan membuat rencana untuk mengurangi masalah yang terkait dengan produktivitas yang lebih rendah dan stres yang meningkat.
5. Membuat kursus yang lebih efektif
Perusahaan sering kali memandang kursus sebagai kursus yang memiliki sumber daya yang berat, memakan waktu, dan memberikan sedikit imbalan. Kurang dari setengah (41 persen) perusahaan berinvestasi dalam pelatihan tatap muka. Namun, jika dilakukan dengan benar, pelatihan dapat memberi pekerja keterampilan baru yang berharga.
Analitik data dapat membantu Anda membuat kursus yang lebih menarik dan efektif. Misalnya, Anda dapat memperoleh wawasan tentang pola pembelajaran individu pekerja tertentu. Semakin Anda memahami cara belajar pekerja, semakin baik Anda dapat menyesuaikan materi pelatihan Anda dengan mereka.
6. Tingkatkan retensi karyawan
Pekerja yang beralih ke peluang baru adalah hal yang wajar. Namun Anda dapat mengambil langkah-langkah untuk mengurangi jumlah karyawan yang keluar dan membantu mempertahankan bakat terbaik Anda.
Misalnya, mungkin ada aspek tertentu dari perusahaan Anda yang memengaruhi semangat kerja karyawan. Mungkin beberapa karyawan merasa bahwa mereka kehilangan kesempatan untuk maju. Penting untuk mengidentifikasi penyebabnya dan mengambil langkah untuk mengatasinya.
Jika departemen SDM Anda mengawasi analitik data besar, departemen tersebut dapat mengidentifikasi masalah dengan lebih cepat. Dengan mengumpulkan data gaji, beban kerja, kemungkinan promosi, dan dari tinjauan karyawan, Anda dapat menggunakan analisis prediktif untuk mengidentifikasi karyawan mana yang lebih mungkin mengundurkan diri dan mengatasi masalah tersebut dengan cepat.
Anda juga dapat mengidentifikasi pola pengunduran diri. Mungkin Anda melihat peningkatan staf yang meninggalkan perusahaan pada bulan Januari atau selama musim panas. Dengan menganalisis data ini, Anda dapat menunjukkan dengan tepat alasan hal ini terjadi dan mengambil tindakan.
Terkadang hanya ada sedikit yang dapat Anda lakukan untuk mencegah anggota staf memilih untuk pergi. Namun, dengan mengumpulkan data tentang mengapa mereka membuat keputusan, Anda dapat mengidentifikasi penyebab umum dan mengurangi kemungkinan terjadinya hal ini di masa depan.
Selain itu, dengan menggunakan data ini, Anda dapat, misalnya, menggunakan analitik waktu nyata yang didukung streaming percikan untuk membuat strategi retensi karyawan. Anda dapat berbagi strategi ini dengan departemen yang berbeda untuk pendekatan yang lebih terpadu guna meningkatkan retensi karyawan.
7. Memperkenalkan otomatisasi
Otomasi berarti menyederhanakan dan mengurangi proses dan, digunakan bersama data besar, dapat memberikan keuntungan besar bagi departemen SDM Anda. Dengan menggabungkan keduanya dan memperkenalkan otomatisasi big data, waktu yang dibutuhkan untuk menyiapkan data untuk analisis akan sangat berkurang dan data Anda akan dikumpulkan dan diatur ke dalam format yang lebih mudah diakses dan dikelola.
Otomatisasi juga memiliki kegunaan lain dalam SDM. Ini dapat digunakan untuk menyederhanakan hal berikut:
- Menangani dokumen seperti formulir dan dokumen.
- Mengalokasikan tunjangan karyawan.
- Memastikan bahwa pembayaran dan perubahan gaji dilakukan tepat waktu.
Otomasi tidak hanya membebaskan lebih banyak waktu untuk perencanaan strategis tetapi juga mengurangi kesalahan manusia. Anda akan memiliki departemen SDM yang lebih berdedikasi untuk membangun hubungan dengan karyawan, dan kurang berfokus pada admin.
8. Menghasilkan skor kinerja
Sangat penting untuk mengawasi kinerja karyawan. Jika karyawan berkinerja buruk, penting untuk mengetahui alasannya. Sama halnya, jika pekerja menghasilkan pekerjaan yang baik, penting bagi mereka untuk mendapatkan pengakuan atas upaya mereka. Menugaskan skor kepada karyawan memberikan cara sederhana untuk memantau kinerja.
Tentu saja, lebih baik memiliki sistem penilaian yang akurat dan andal. AI yang didukung data besar tidak memiliki bias dan memberikan skor berbasis data logis bagi karyawan.
SDM bertenaga data besar adalah masa depan
Tren modernisasi warisan membuktikan bahwa peran data di perusahaan akan terus berkembang. Ketika memperkenalkan big data ke perusahaan Anda, SDM adalah tempat yang bagus untuk memulai. Seperti yang dijelaskan di sini, Anda dapat meningkatkan retensi karyawan, meningkatkan manajemen tim utama dan proses kinerja, dan meningkatkan keputusan perekrutan.
Tetapi mengapa tidak melangkah lebih jauh? Globalization Partners menawarkan satu solusi untuk menyederhanakan semua proses SDM Anda. Dengan Global Growth Platform kami, Anda dapat merekrut siapa pun, di mana pun, hanya dengan beberapa klik.
Perubahan bisa jadi menakutkan, tetapi dengan maju dalam kurva, Anda dapat mengalahkan pesaing Anda. Jadi, mengapa tidak merangkul masa depan? Lihat bagaimana data besar dapat berperan dalam keberhasilan departemen SDM Anda.
Bicaralah dengan salah satu ahli kami hari ini juga, dan lihat bagaimana kami dapat membantu Anda.
–
Tentang penulis:
Pohan Lin adalah Manajer Pemasaran dan Pelokalan Web Senior di Databricks, penyedia Data dan AI global yang menghubungkan fitur gudang data dan danau data untuk menciptakan arsitektur danau. Dengan pengalaman lebih dari 18 tahun dalam pemasaran web, bisnis SaaS online, dan pertumbuhan eCommerce. Pohan sangat menyukai inovasi dan berdedikasi untuk menyampaikan dampak signifikan data dalam pemasaran. Pohan Lin juga telah menerbitkan artikel untuk domain seperti SME-News .
