人事（HR）は、会社で最も重要な部門の1つではあるものの、見落とされがちです。 しかし、HRは、最初の採用から退職まで、従業員のライフサイクル全体をサポートし、会社が適切に機能するのに役立ちます。
しかし、効果的なためには、HRも最新の状態でなければなりません。 デジタル変革と新技術は、企業のトップからボトムへの再編成につながっています。 ビッグデータは、この変化の中核をなすものです。
人事部門が関連性を維持するには、ビッグデータの力を受け入れ、活用する必要があります。 あなたはビッグデータがあなたに何をもたらすのかを尋ねているのだろうか。 見てみましょう。
HRはどのような種類のデータを収集しますか？
必要に応じて、人事部は従業員から個人データを収集します。 これには、生年月日、性別、宗教的信念、民族性が含まれます。 また、職歴や学歴に関するデータのほか、対応が必要な障害や健康状態に関する記録も取得します。
従業員は、退職を選択するまで、情報を蓄積し続けます。 病気、従業員のレビュー、昇進、および懲戒問題のために費やされた日数などのデータは、すべて従業員の人事ファイルに保管されます。
人事部門と会社全体の運営に利益をもたらすために利用できる豊富なデータがあります。 ただし、この個人情報を保管および取り扱う際には、倫理的および法的根拠の両方に基づいていることが重要です。 欧州連合のGDPRなど、適用されるすべてのデータ保護法を確実に遵守する必要があります。
さらに、データの使用方法について常に透明性を保つ必要があります。 自分の情報について何かを行う前に、従業員の同意を求め、使用しているデータ、方法、および目的について常に最新の状態にしておく（特定の法律ではこれが適用される）。 真正性のために電子署名ソフトウェアを使用する必要があります。 そこには多くの選択肢がある。 コマーシャルテンプレートを見て、どのようなソフトウェアが貴社に最も適しているかを確認してください。
ビッグデータを活用することで、人事部門の大幅な改善に役立ちますが、機密データは常に合法的に、従業員の許可を得て取り扱う必要があります。
ビッグデータとは？
誰もがデータについて聞いたことがある。 それは現代世界の実質的にあらゆる側面に力を与え、ウェブ検索、天気予報などを促進します。 ビッグデータは、収集されるデータのサイズと規模によって示されます。 そして現在、ますます多くの企業がその利点を模索しています。
たとえば、ビッグデータは、企業がよりパーソナライズされたマーケティングやプロジェクト管理を実行するのに役立ちます。 または、機械学習を強化し、ワークフローやプロセスの改善に役立てることもできます。 抽出トランスフォーメーション負荷などのプラクティスは、データの分析とビジネスの向上に役立ちます。 つまり、ビッグデータは企業が現代世界で成功するのを助けます。
分析の重要性
もちろん、データだけでは不十分です。 ビッグデータが役に立つのであれば、それを理解する必要があります。 そこでアナリティクスが登場します。 最高の分析ツールは、データを分解して理解するのに役立つレポートと視覚化を提供します。 Google Data Studioは一般的な選択肢の1つですが、多くの選択肢があります。
データの保存
これほど多くのデータを収集するには、データを保存する場所が必要です。 キット、メンテナンス、スペースに投資する必要がないクラウドベースのオプションが多数あります。 1 つの例は、apache parquet 形式 です。 これは、あらゆる種類のビッグデータを保存するためのコスト効率の良いオプションです。
ビッグデータは人事にどのような影響を与えるか？
以下は、ビッグデータが人事にもたらす10改善点です。
1. 採用に関する不適切な決定を減らす
これは、人事部門でビッグデータを使用する最も効果的な利点です。 採用の決定が下されていないと、候補者を見つけるのに時間とリソースがかかるため、企業に悪影響が及びます。 不適切な決定は、プロセス全体を再度繰り返すことを余儀なくされることを意味します。 しかし、ビッグデータはその過程であなたをサポートすることができます。
各候補者が求人に応募する際に自分の好きな履歴書テンプレートに頼ることがよくあるのと同じように、採用担当者は採用の決定を履歴書に大きく依存することがよくあります。 しかし、データは、候補者の応募を受け取ったときに設定したタスクを実行する際の候補者のパフォーマンスに基づいて評価スコアを提供することができます。
設定するテストのタイプは、補充したいポジションによって異なりますが、多くの場合、感情的知性、認知能力、または職務固有のスキルや知識に基づくタスクが含まれます。
これらのタスクから収集したデータを使用して、設定した基準と候補者を比較および対照できます。 彼らの能力についてより深い洞察を得て、そのポジションに適用されるスキルと経験を持つ候補者をすばやく特定できます。
データ主導型のアプローチを採用することで、プロセスをスピードアップするだけでなく、選択した応募者が新しいポジションで成功する可能性が高まります。
2. コミュニケーションのギャップを埋める
人事部門は、会社の他の部署とは別個に見られ、扱われることが多い。 効果的であるためには、HRは全社の社員とコミュニケーションを取る必要があります。 例えば、新入社員にとってオンボーディングは重要なステップであり、従業員が自分の役割の内面と外面について学ぶ機会を提供します。
オンボーディングを成功させるには、人事部が他の部門と十分に確立されたコミュニケーションチャネルを持つ必要があります。 コミュニケーションのギャップは、このプロセスを遅らせ、オンボーディングの効果を低下させます。
コミュニケーションを強化するには、部門と人事の間で定期的に情報交換を行う必要があります。 よくあることですが、そうではありません。 しかし、ビッグデータとともにクラウドを利用すると、情報が一元管理されます。 部署は、必要ならすぐにデータにアクセスできます。
3. 最適な採用チャネルを見つける
あなたの会社は、おそらく候補者を見つけるために多くの異なるチャネルを使用しています。 おそらく、あなたは広告のための最高の紹介プログラムソフトウェアに投資したでしょう。 これには強力な論理があり、より広く宣伝すればするほど、応募者のプールは大きくなります。 しかし、時には特定のチャネルに多くを費やし、見返りをほとんど得ることはできません。
バイオテクノロジー業界向けのIndeedとLinkedInの広告の例を見てみましょう。 Indeed を通じて100応募者を獲得できますが、LinkedIn では のみを受け取ります12。 あなたは同じ金額を費やしましたが、不均等な結果を得ました。
しかし、ビッグデータのサポートにより、現金を使う前に最良のチャネルを特定できます。 以前の採用活動を分析し、最も成功したチャネルを見つけることができます。 これにより、お金が節約され、より良い結果を得るのに役立ちます。
4. 従業員の欠勤パターンを検出
従業員が病気休暇を取ると、会社に悪影響を及ぼす可能性があります。 これは特に、複数の従業員が同時に体調を崩す場合です。
残念ながら、病気についてできることは何もありません。 でも、準備はできます。 そこにビッグデータが入ってくる。 おそらく、労働者が病気になる1年の一部があるのだろう。 ビッグデータは、いつ正確に特定し、生産性の低下とストレスの増加に関連する問題を軽減するための計画を作成するのに役立ちます。
5. より効果的なコースを作成する
企業は、多くの場合、コースをリソースが大量で、時間がかかり、見返りはほとんど提供しないと考えています。 対面トレーニングに投資している企業は半数未満（41%）です。 しかし、正しく実行すれば、トレーニングは労働者に貴重な新しいスキルを提供することができます。
データ分析は、より魅力的で効果的なコースを作成するのに役立ちます。 たとえば、特定の従業員の個々の学習パターンに関する洞察を得ることができます。 作業者の学習方法を理解するほど、トレーニング教材を自分に合ったものにすることができます。
6. 従業員の定着率を高める
新しい機会に向かう労働者は自然です。 しかし、離職する従業員の数を減らし、最高の人材を維持するのを助けるための措置を講じることができます。
たとえば、会社の特定の側面が従業員の士気に影響を与えている可能性があります。 一部の従業員は、進歩する機会を逃していると感じるかもしれません。 原因を特定し、それを逆転させるための措置を講じることが重要です。
人事部門がビッグデータ分析を注意深く監視すれば、問題をより迅速に特定できます。 給与、仕事量、昇進の可能性、および従業員レビューに関するデータを照合することで、予測分析を使用して、退職する可能性の高い従業員を特定し、これらの問題に迅速に対処することができます。
また、辞職のパターンを特定することもできます。 おそらく、1月または夏に退職するスタッフの数が増えているでしょう。 このデータを分析することで、なぜこのようなことが起きているのかを突き止め、行動を起こすことができます。
時には、スタッフが退社することを避けるためにできることはほとんどありません。 しかし、彼らがなぜ決定を下したかについてデータを収集することによって、あなたは一般的な原因を特定し、将来起こる可能性を減らすことができます。
さらに、このデータを使用すると、例えば、スパークストリーミングによるリアルタイム分析を使用して、従業員の定着戦略を作成できます。 これらの戦略を異なる部署と共有して、従業員の定着率を高めるためのより統一されたアプローチを得ることができます。
7. 自動化の導入
自動化とは、プロセスの簡素化と削減を意味し、ビッグデータとともに使用されることは、人事部門にとって大きな利点となります。 この2つを組み合わせてビッグデータの自動化を導入することで、分析のためのデータの準備にかかる時間が大幅に短縮され、データが収集され、よりアクセスしやすく管理しやすい形式に整理されます。
オートメーションは人事でも他の用途があります。 以下を合理化するために使用できます。
- フォームや文書などの書類の取り扱い。
- 従業員の福利厚生の割り当て。
- 支払いと給与の変更が時間通りに行われるようにする。
自動化は、戦略的計画により多くの時間を費やすだけでなく、人的ミスも削減します。 人事部門は、従業員とのつながりの構築に専念し、管理にあまり集中しません。
8. パフォーマンススコアの生成
従業員のパフォーマンスに目を向けることが不可欠です。 部下が業績不振の場合は、その理由を知ることが重要です。 同様に、労働者が良い仕事をしているのであれば、その努力に対して評価を受けることが重要です。 従業員にスコアを割り当てると、パフォーマンスを簡単に監視できます。
もちろん、正確で信頼性の高いスコアリングシステムを持つ方が良いでしょう。 ビッグデータを活用したAIにはバイアスがなく、従業員に論理的なデータベースのスコアを提供します。
ビッグデータを活用した人事が未来
従来の近代化のトレンドは、企業におけるデータの役割が拡大し続けることを証明しています。 ビッグデータを会社に紹介するとき、HRは始めるのに最適な場所です。 ここで詳述するように、従業員の定着率を高め、主要なチーム管理とパフォーマンスプロセスを改善し、採用決定を強化することができます。
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変化は厄介なものかもしれませんが、曲線を先取りすることで競争相手に勝つことができます。 では、なぜ未来を受け入れないのか。 ビッグデータが人事部門の成功にどのように貢献できるかをご覧ください。
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著者について：
Pohan Linは、データウェアハウスとデータレイクの機能を接続してレイクハウスアーキテクチャを作成するグローバルデータおよびAIプロバイダーであるDatabricksのシニアWebマーケティングおよびローカリゼーションマネージャーです。 Webマーケティング、オンラインSaaSビジネス、eコマースの成長において18年以上の経験があります。 Pohanはイノベーションに情熱を傾けており、マーケティングにデータが与える大きな影響を伝えることに専念しています。 Pohan Linは、SME-Newsなどのドメインに関する記事も公開しています。
