מינוף ביג דאטה (Big Data) יכול לשפר משמעותית את תהליכי קבלת ההחלטות של מנהלי משאבי אנוש על ידי מתן תובנות עמוקות לגבי מגמות, ביצועים והתנהגויות של כוח העבודה.
שימוש ב-Big Data בקבלת ההחלטות של מנהלי משאבי האנוש יכול לשנות את האופן שבו מנהלי משאבי אנוש ניגשים לגיוס עובדים, לשימור עובדים, לניהול ביצועים ולפיתוח עובדים.
איסוף נתונים רלוונטיים וניתוחם, תוך שימוש בכלי ניתוח מתקדמים, הבטחת איכות נתונים, יצירת אסטרטגיות מבוססות נתונים וקידום תרבות ארגונית מבוססת נתונים, מאפשרים למנהלי משאבי אנוש לקבל החלטות מושכלות ויעילות יותר.
מאמצים אלו מובילים לשיפור בביצועים הארגוניים, לשיפור שביעות רצון העובדים ולתפקוד אסטרטגי יותר של מנהלי משאבי האנוש.
להלן 10 טיפים איך לשפר את קבלת ההחלטות במשאבי האנוש על ידי שימוש יעיל ב-Big Data:
1 זיהוי מקורות נתונים מרכזיים:
על מנהל משאבי האנוש לוודא שהוא אוסף נתונים ממקורות רלוונטיים שונים כגון מערכות מידע משאבי אנוש, מערכות ניהול ביצועים, סקרי עובדים, רישומי זמן ונוכחות ורשתות חברתיות.
2 התמקדות במדדים רלוונטיים:
יש לזהות ולהתמקד במדדי משאבי אנוש מרכזיים שמתואמים ליעדים העסקיים. מדדים אלה עשויים לכלול שיעורי תחלופת עובדים, מדדי גיוס, ציוני מחוברות עובדים ומדדי ביצועים.
3 השקעה בתוכנות אנליטיקה:
יש להשקיע בכלים ופלטפורמות מתקדמים לניתוח משאבי אנוש. כלים אלה יכולים לעזור לאסוף, לנתח ולהמחיש נתונים, מה שמקל על הפקת תובנות הניתנות לפעולה.
4 תחזיות אנליטיקה:
יש להשתמש בניתוח חזוי כדי לחזות מגמות והתנהגויות עתידיות של המשאב האנושי.
לדוגמה, מודלים חזויים יכולים לעזור לזהות עובדים בסיכון לעזוב, ולאפשר אסטרטגיות שימור פרואקטיביות.
5 סינון ואימות נתונים:
יש לסנן ולאמת את הנתונים באופן קבוע כדי להבטיח דיוק ואמינות. זה כולל הסרת כפילויות, תיקון שגיאות והבטחת עקביות בהזנת נתונים.
6 ניהול נתונים מאובטח:
יש ליישם נוהלי ניהול נתונים חזקים כדי לאבטח מידע רגיש של העובדים. יש להשתמש בהצפנה, בבקרות גישה וביקורות רגילות כדי להגן על שלמות הנתונים ופרטיות.
7 גיוס מושכל:
יש להשתמש בנתונים כדי לחדד אסטרטגיות גיוס. יש לנתח נתוני גיוס עובדים מהעבר כדי לזהות את ערוצי הגיוס היעילים ביותר, את התכונות של עובדים מצליחים ואת הזמן עד לאיוש משרות בתפקידים שונים.
8 פיתוח עובדים מותאם אישית:
יש למנף את הנתונים כדי להתאים תוכניות פיתוח מקצועי לעובדים. יש לזהות פערי מיומנויות באמצעות נתוני ביצועים וליצור תוכניות הדרכה ופיתוח מותאמות אישית כדי להתמודד עם פערים אלה.
9 אימון ופיתוח:
יש להדריך את צוות משאבי האנוש לגבי הכלים והטכניקות לניתוח נתונים. בניית צוות בעל מיומנויות אנליטיות חזקות מבטיחה שתובנות מבוססות נתונים מנוצלות ביעילות בקבלת החלטות.
10 שקיפות נתונים:
יש לקדם שקיפות על ידי שיתוף – תובנות מפתח המופקות מהנתונים – עם ההנהלה והעובדים.
יש להשתמש במרכזי מחוונים ודו"חות כדי לתקשר ממצאים ולערב את בעלי תפקידי המפתח בתהליכי קבלת ההחלטות מבוססות הנתונים.
