שיתוף

ניתוח שיטתי של נתונים מאפשר למנהלי משאבי אנוש לקבל החלטות מושכלות ומבוססות המשפרות את חווית העובדים, משפרות את היעילות התפעולית ויוצרות מתאם גבוה בין אסטרטגיות משאבי אנוש ליעדים העסקיים הכוללים של הארגון.

קבלת החלטות מבוססת נתונים מגבירה את הדיוק והאפקטיביות של יוזמות משאבי אנוש ובה בעת מטפחת תרבות ארגונית של שיפור מתמיד וחדשנות בארגון.

קבלת החלטות המבוססת על נתונים ממנפת מידע כמותי ואיכותי כדי לסייע בגיבוש אסטרטגיות, לחזות תוצאות ולמטב את הביצועים הארגוניים.

להלן שיטות לשימוש בניתוח נתונים כדי לשפר את תהליכי קבלת ההחלטות של מנהלי משאבי האנוש:

1 מידע על עובד:

יש לאסוף נתוני עובדים מקיפים, כולל נתונים דמוגרפיים, היסטוריית עבודה, מדדי ביצועים ורמות מעורבות. נתונים אלה מספקים בסיס להבנת הדינמיקה של כוח העבודה.

2 מדדי משאבי אנוש:

יש לעקוב אחר מדדי משאבי אנוש מרכזיים כגון שיעורי תחלופה, זמן איוש משרה, עלות גיוס, היעדרות ושביעות רצון העובדים.

מדדים אלו הם קריטיים להערכת האפקטיביות של מדיניות משאבי אנוש וזיהוי תחומים שיש לשפרם.

3 משוב וסקרים:

יש לאסוף משוב באופן קבוע באמצעות סקרי עובדים, ראיונות עזיבה וסקרי מעורבות.

נתונים איכותיים אלה מציעים תובנות לגבי סנטימנטים של עובדים ובעיות פוטנציאליות בארגון.

4 מערכות מידע במשאבי אנוש:

יש להשתמש במערכות מידע המיועדות למשאבי אנוש לניהול וארגון נתוני משאבי אנוש.

מערכות אלו יכולות לאחסן כמויות גדולות של נתונים, להפוך משימות ניהוליות לאוטומטיות ולספק גישה בזמן אמת למידע.

5 שילוב נתונים:

יש לוודא כי נתונים ממקורות שונים (שכר, ניהול ביצועים, פלטפורמות גיוס) משולבים במערכת מאוחדת.

נתונים משולבים מאפשרים ניתוח מקיף ומפחיתים את הסיכון לקבצי נתונים מופרדים וסגורים.

6 ניתוח תיאורי מצב:

יש להשתמש בניתוח תיאורי מצבים כדי להבין את המגמות הנוכחיות לעומת העבר. זה כולל סיכום נתונים כדי לענות על שאלות כמו מה קרה, ומה קורה.

7 ניתוח תחזיות:

יש להשתמש בניתוח תחזיות כדי לחזות מגמות ותוצאות עתידיות בהתבסס על נתונים היסטוריים.

טכניקות סטטיסטיות מסוימות יכולות לחזות תחלופה של עובדים, לזהות עובדים בעלי פוטנציאל גבוה ובלתי מנוצל, ולחזות צרכי גיוס עובדים.

8 ניתוח גיוס עובדים:

יש לנתח נתונים הנובעים מתהליך הגיוס כדי לזהות את ערוצי הסורסינג היעילים ביותר, לשפר את שיטות מיון המועמדים ולצמצם את זמן איוש המשרה.

מערכות מעקב אחר מועמדים יכולות לספק תובנות לגבי יעילות פתיחת צווארי בקבוק בהליך גיוס ואיכות המועמדים.

9 זיהוי טלנטים:

יש להשתמש בנתונים כדי לזהות עובדים בעלי פוטנציאל גבוה שאינו ממומש ובעלי יכולות ניהול.

נתוני ביצועים, ציוני מעורבות ומשוב של 360 מעלות יכולים לעזור ביצירת תוכניות רצף איושי משרות ותוכניות לפיתוח מקצועי של טלנטים.

10 ניתוח פערי מיומנויות:

יש לבצע ניתוח פערי מיומנויות על ידי השוואת כישורי כוח האדם הנוכחיים מול דרישות המיומנויות העתידיות.

ניתוח כזה עוזר בתכנון תוכניות הכשרה ופיתוח ממוקדות כדי לגשר על הפערים.

כנס פיתוח ארגוני 2024

כנס AI למשאבי אנוש 2024

אין תגובות

השאר תגובה