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G-P에서 업계를 선도하는 Global Employment Platform™ (글로벌 고용 플랫폼)은 기업이 수개월이 아닌 수일 만에 고도로 숙련된 글로벌 팀을 구축하여 잠재력을 최대한 발휘할 수 있도록 지원합니다. 그런데 세계 도처에서 일하는 인력이 가장 잘 협력할 수 있는 방법은 무엇입니까? 여기에서 우리는 모두가 공유할 수 있는 유형의 글로벌 성장과 성공 달성의 기회와 도전에 대해 논의합니다.
G-P. 글로벌을 가능하게 만들다.
인사(HR)는 회사에서 가장 중요한 부서 중 하나지만 종종 간과됩니다. 그러나 HR은 초기 고용에서 퇴사까지 직원의 전체 수명 주기를 지원하고 회사가 제대로 작동하도록 돕습니다.
그러나 효과적이려면 HR도 최신 상태여야 합니다. 디지털 트랜스포메이션과 신기술은 위에서 아래로 기업의 재편을 이끌고 있습니다. 그리고 빅 데이터는 이러한 변화의 중심에 있습니다.
HR 부서가 관련성을 유지하려면 빅 데이터의 힘을 수용하고 활용해야 합니다. 빅 데이터가 당신을 위해 무엇을 할 수 있는지 묻고 있을 것입니다. 알아 보자.
HR은 어떤 유형의 데이터를 수집합니까?
필요에 따라 HR 부서는 직원들로부터 개인 데이터를 수집합니다. 여기에는 생년월일, 성별, 종교적 신념 및 민족이 포함될 수 있습니다. 또한 고용 이력 및 교육 배경뿐만 아니라 수용해야 할 수 있는 장애 또는 건강 상태에 대한 기록도 갖게 됩니다.
직원이 자리를 떠날 때까지 계속해서 정보를 축적할 것입니다. 질병으로 인한 일수, 직원 평가, 승진 및 징계 문제와 같은 데이터는 모두 직원의 인사 파일에 보관됩니다.
HR 부서와 회사 전체를 운영하는 데 활용할 수 있는 풍부한 데이터가 있습니다. 그러나 이 개인 정보를 저장하고 취급할 때 윤리적 및 법적 근거를 모두 준수하는 것이 중요합니다. 유럽 연합의 GDPR과 같이 적용 가능한 모든 데이터 보호법을 준수하는지 확인해야 합니다.
또한 데이터 사용 방법에 대해 항상 투명해야 합니다. 직원의 정보로 무엇이든 하기 전에 직원의 동의를 구하고 어떤 데이터를 어떻게, 어떤 목적으로 사용하는지 계속 업데이트하십시오(특정 법률에서는 이를 강제합니다). 정품 인증을 위해 전자 서명 소프트웨어를 사용해야 합니다. 많은 옵션이 있습니다. 당신은 당신의 상업 템플릿 어떤 종류의 소프트웨어가 귀사에 가장 적합한지 확인하십시오.
빅 데이터를 활용하면 HR 부서가 크게 개선되는 데 도움이 될 수 있지만 민감한 데이터는 항상 합법적으로 직원의 허가를 받아 처리해야 합니다.
빅데이터란 무엇인가?
우리는 모두 데이터에 대해 들어본 적이 있습니다. 웹 검색, 일기 예보 등을 촉진하여 현대 세계의 거의 모든 측면을 지원합니다. 빅 데이터는 수집되는 데이터의 크기와 규모로 표시됩니다. 그리고 오늘날 점점 더 많은 기업들이 그 이점을 모색하고 있습니다.
예를 들어, 빅 데이터는 기업이 보다 개인화된 마케팅을 수행하는 데 도움이 될 수 있습니다. 프로젝트 관리. 또는 기계 학습을 강화하여 워크플로와 프로세스를 개선하는 데 사용할 수 있습니다. 다음과 같은 관행 변환 부하 추출 데이터를 분석하고 비즈니스를 활성화하는 데 유용합니다. 간단히 말해서 빅 데이터는 기업이 현대 사회에서 성공하는 데 도움이 됩니다.
분석의 중요성
물론 단순히 데이터를 가지고 있는 것만으로는 충분하지 않습니다. 빅 데이터가 유용하려면 이를 이해해야 합니다. 여기에서 분석이 등장합니다. 최고의 분석 도구는 데이터를 분석하고 이해하는 데 도움이 되는 보고서와 시각화를 제공합니다. 구글 데이터 스튜디오 많은 대안이 있지만 인기 있는 옵션 중 하나입니다.
데이터 저장
너무 많은 데이터를 수집한다는 것은 이를 저장할 장소가 필요하다는 것을 의미합니다. 키트, 유지 관리 및 공간에 투자할 필요가 없는 많은 클라우드 기반 옵션을 사용할 수 있습니다. 한 가지 예는 아파치 마루 형식. 이것은 모든 종류의 빅 데이터를 저장하기 위한 비용 효율적인 옵션입니다.
빅 데이터가 HR에 어떤 영향을 미칠 수 있습니까?
여기 있습니다 10 빅 데이터가 HR에 가져올 수 있는 개선 사항.
1. 잘못된 채용 결정 줄이기
이것은 틀림없이 HR에서 빅 데이터를 사용하는 가장 효과적인 이점입니다. 잘못된 채용 결정은 후보자를 찾는 데 시간과 자원이 필요하기 때문에 회사에 부정적인 영향을 미칩니다. 잘못된 결정은 전체 프로세스를 다시 반복해야 함을 의미할 수 있습니다. 그러나 빅 데이터는 그 과정에서 당신을 지원할 수 있습니다.
각 후보자가 종종 자신이 좋아하는 것에 의존하는 것처럼 이력서 템플릿 채용 담당자는 채용 지원 시 이력서에 크게 의존하여 채용 결정을 내리는 경우가 많습니다. 그러나 데이터는 지원서를 받을 때 설정한 작업을 수행하는 후보자의 성과를 기반으로 평가 점수를 제공할 수 있습니다.
설정하는 테스트 유형은 채우려는 직책에 따라 다르지만 종종 감성 지능, 인지 능력 또는 직무별 기술 및 지식을 기반으로 하는 작업이 포함됩니다.
이러한 작업에서 수집한 데이터를 사용하여 설정한 기준과 후보자를 비교하고 대조할 수 있습니다. 그들의 능력에 대한 더 나은 통찰력을 얻고 해당 직책에 적용할 수 있는 기술과 경험을 가진 후보자를 빠르게 식별할 수 있습니다.
고용에 데이터 기반 접근 방식을 취함으로써 프로세스 속도를 높일 뿐만 아니라 선택한 지원자가 새로운 위치에서 성공할 가능성도 높아집니다.
2. 커뮤니케이션 격차 해소
너무 자주 HR 부서는 회사의 나머지 부서와 분리된 것으로 간주되고 취급됩니다. 효과적이려면 HR이 회사 전체의 직원들과 소통해야 합니다. 예를 들어, 온보딩은 신입 직원에게 중요한 단계이며 직원이 자신의 역할에 대해 자세히 배울 수 있는 기회를 제공합니다.
온보딩이 성공하려면 HR이 다른 부서와 잘 정립된 커뮤니케이션 채널을 보유해야 합니다. 커뮤니케이션 격차로 인해 이 프로세스가 느려지고 온보딩의 효율성이 떨어질 수 있습니다.
원활한 커뮤니케이션을 위해서는 부서와 HR 간에 정기적으로 정보를 교환해야 합니다. 너무 자주, 이것은 사실이 아닙니다. 그러나 빅 데이터와 함께 클라우드를 사용하면 정보가 중앙 집중화됩니다. 부서는 필요한 즉시 데이터에 액세스할 수 있습니다.
3. 최고의 채용 채널 찾기
회사는 후보자를 찾기 위해 다양한 채널을 사용합니다. 아마도 당신은 최고의 추천 프로그램 소프트웨어 광고하다. 여기에는 강력한 논리가 있습니다. 더 널리 홍보할수록 지원자 풀이 더 커집니다. 그러나 때로는 특정 채널에 많은 비용을 지출하고 그에 대한 대가는 매우 적습니다.
인디드와 링크드인 광고의 예를 들어보겠습니다. 생명공학 산업. 인디드를 통해 당신은 100 지원자이지만 LinkedIn에서는 12. 같은 금액을 지출했지만 고르지 않은 결과를 얻었습니다.
그러나 빅 데이터의 지원으로 현금을 지출하기 전에 최고의 채널을 식별할 수 있습니다. 이전 모집 노력을 분석하고 가장 성공적인 채널을 찾을 수 있습니다. 이는 비용을 절감하고 더 나은 결과를 얻는 데 도움이 됩니다.
4. 직원 부재의 패턴 감지
직원이 병가를 사용하면 회사에 부정적인 영향을 줄 수 있습니다. 여러 직원이 동시에 몸이 좋지 않은 경우 특히 그렇습니다.
불행히도 질병에 대해 할 수 있는 일은 없습니다. 그러나 준비할 수 있습니다. 여기서 빅데이터가 등장합니다. 아마도 직원들이 병에 걸리는 특정 부분이 있습니다. 빅 데이터는 정확한 시점을 파악하고 생산성 저하 및 스트레스 증가와 관련된 문제를 완화하기 위한 계획을 수립하는 데 도움이 될 수 있습니다.
5. 더 효과적인 코스 만들기
회사는 종종 코스를 리소스가 많이 필요하고 시간이 많이 걸리며 그에 대한 대가는 거의 제공하지 않는 것으로 간주합니다. 절반 미만(41 퍼센트)의 기업이 대면 교육에 투자합니다. 그러나 올바르게 수행될 경우 교육은 근로자에게 가치 있는 새로운 기술을 제공할 수 있습니다.
데이터 분석은 더 매력적이고 효과적인 과정을 만드는 데 도움이 될 수 있습니다. 예를 들어 특정 작업자의 개별 학습 패턴에 대한 통찰력을 얻을 수 있습니다. 근로자가 학습하는 방식을 더 많이 이해할수록 교육 자료를 근로자에게 더 잘 맞출 수 있습니다.
6. 직원 유지 향상
직원들이 새로운 기회로 이동하는 것은 자연스러운 일입니다. 그러나 다음 단계를 수행할 수 있습니다. 줄이다 떠나고 최고의 인재를 유지하는 데 도움이 되는 직원의 수.
예를 들어, 직원 사기에 영향을 미치는 회사의 특정 측면이 있을 수 있습니다. 아마도 일부 직원은 발전의 기회를 놓치고 있다고 느낄 것입니다. 원인을 파악하고 이를 되돌리기 위한 조치를 취하는 것이 중요합니다.
HR 부서에서 빅 데이터 분석을 면밀히 주시하면 문제를 더 빨리 식별할 수 있습니다. 급여, 업무량, 승진 가능성에 대한 데이터를 대조하고 직원 리뷰를 통해 예측 분석을 통해 사직할 가능성이 더 높은 직원을 식별하고 이러한 문제를 신속하게 해결할 수 있습니다.
사직서의 패턴을 식별할 수도 있습니다. 아마도 1월이나 여름에 회사를 떠나는 직원의 증가를 볼 수 있습니다. 이 데이터를 분석하면 왜 이런 일이 발생하는지 정확히 파악하고 조치를 취할 수 있습니다.
때때로 직원이 퇴사를 선택하는 것을 방지하기 위해 할 수 있는 일이 거의 없을 것입니다. 그러나 그들이 결정을 내린 이유에 대한 데이터를 수집하면 일반적인 원인을 식별하고 미래에 이러한 일이 발생할 가능성을 줄일 수 있습니다.
또한 이 데이터를 사용하여 예를 들어 다음을 사용할 수 있습니다. 스파크 스트리밍 실시간 분석을 통해 직원 유지 전략을 수립합니다. 직원 유지율을 높이기 위한 보다 통합된 접근 방식을 위해 이러한 전략을 다른 부서와 공유할 수 있습니다.
7. 자동화 도입
자동화는 프로세스를 단순화하고 줄이는 것을 의미하며 빅 데이터와 함께 사용하면 HR 부서에 큰 이점이 될 수 있습니다. 두 가지를 결합하여 도입함으로써 빅 데이터 자동화 분석을 위해 데이터를 준비하는 데 필요한 시간이 크게 줄어들고 데이터가 수집되고 보다 접근 가능하고 관리하기 쉬운 형식으로 구성됩니다.
자동화는 HR에서도 다른 용도로 사용됩니다. 다음을 간소화하는 데 사용할 수 있습니다.
- 양식 및 문서와 같은 문서 작업을 처리합니다.
- 직원 혜택 할당.
- 지불 및 급여 변경이 제 시간에 이루어지도록 합니다.
자동화는 전략적 계획을 위한 더 많은 시간을 확보할 뿐만 아니라 인적 오류도 줄여줍니다. HR 부서는 직원과의 관계 구축에 더 전념하고 관리에 덜 집중하게 됩니다.
8. 성능 점수 생성
직원의 성과를 주시하는 것이 중요합니다. 직원의 성과가 저조하다면 그 이유를 찾는 것이 중요합니다. 마찬가지로 직원이 좋은 일을 하고 있다면 그 노력에 대한 인정을 받는 것도 중요합니다. 직원에게 점수를 할당하면 성과를 모니터링하는 간단한 방법이 제공됩니다.
물론 정확하고 신뢰할 수 있는 채점 시스템이 있으면 더 좋습니다. 빅 데이터 기반 AI는 편견이 없으며 직원에게 논리적 데이터 기반 점수를 제공합니다.
빅 데이터 기반 HR은 미래입니다.
레거시 현대화 추세 기업에서 데이터의 역할이 계속해서 성장할 것임을 증명합니다. 회사에 빅 데이터를 도입할 때 HR은 시작하기에 좋은 곳입니다. 여기에 자세히 설명된 대로 직원 유지율을 높이고 주요 팀 관리 및 성과 프로세스를 개선하며 고용 결정을 향상할 수 있습니다.
하지만 한 걸음 더 나아가지 않는 이유는 무엇입니까? Globalization Partners 는 모든 HR 프로세스를 단순화하기 위한 단일 솔루션을 제공합니다. 우리와 글로벌 고용 플랫폼 ™, 몇 번의 클릭만으로 언제 어디서나 누구든지 고용할 수 있습니다.
변화는 벅차지만 앞서가면 경쟁에서 이길 수 있습니다. 그렇다면 미래를 포용하지 않는 이유는 무엇입니까? 빅 데이터가 HR 부서의 성공에 어떤 역할을 하는지 확인하십시오.
오늘 전문가와 상담하세요, 그리고 우리가 당신을 도울 수 있는 방법을 참조하십시오.
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저자 소개:
Pohan Lin은 다음 기능을 연결하는 글로벌 데이터 및 AI 제공업체인 Databricks의 수석 웹 마케팅 및 데이터 웨어하우스 레이크하우스 아키텍처를 만들기 위한 데이터 레이크. 이상으로 18 웹 마케팅, 온라인 SaaS 비즈니스 및 전자 상거래 성장 분야에서 다년간의 경험. Pohan은 혁신에 열정적이며 데이터가 마케팅에 미치는 중대한 영향을 전달하는 데 전념하고 있습니다. Pohan Lin은 다음과 같은 도메인에 대한 기사도 게시했습니다. 중소기업 뉴스.
