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.

The post 10 טיפים לשיפור קבלת החלטות במשאבי האנוש ע"י שימוש יעיל בביג דאטה first appeared on HRUS משאבי אנוש.

מיומנות זו מאפשרת למנהלי משאבי אנוש לקבל החלטות מושכלות המניעות הצלחה ארגונית, משפרות את מעורבות העובדים ומייעלות את ניהול כוח העבודה.

מינוף הפקת התובנות מניתוח הנתונים מאפשר למנהלי משאבי אנוש לזהות מגמות, לחזות צרכים עתידיים ולפתח יוזמות אסטרטגיות המתאימות ליעדים העסקיים של הארגון.

גישה מבוססת נתונים זו משפרת את יעילות הארגון ובה בעת מספקת לארגון יתרון תחרותי, הודות לאסטרטגיות מדויקות יותר בכל הקשור לרכישת כישרונות, שימור טלנטים ופיתוח מקצועי.

בסופו של דבר, היכולת לנתח ולפרש נתונים ולהפיק מהם תובנות, הופכת את מנהלי משאבי האנוש לשותפים אסטרטגיים של ההנהלה הבכירה. בכך הם מהווים חלק בלתי נפרד מהצמיחה והחדשנות של החברה.

להלן 9 כללים להפקת תובנות מניתוח נתוני עובדים במשאבי אנוש

1 ניתוח מחוברות עובדים:

יש לנתח את תוצאות סקר מחוברות העובדים כדי לזהות גורמים המשפיעים על שביעות הרצון ומחויבות העובדים.

יש להתאים את נתוני המחוברות למדדי הביצועים ולשיעורי התחלופה כדי להבין את ההשפעה של מחוברות העובדים על התוצאות העסקיות.

2 אסטרטגיות שימור עובדים:

יש להשתמש בניתוחי תחזיות כדי לזהות עובדים בסיכון לעזוב.

גורמים כמו שביעות רצון בעבודה ומגמות ביצועים יכולים להיות אינדיקטורים לסיכון לתחלופה.

יש לפתח אסטרטגיות שימור עובדים ממוקדות המבוססות על תובנות אלו, כגון תוכניות פיתוח קריירה מותאמות אישית או חבילות הטבות משופרות.

3 ניתוח נתוני ביצועים:

יש לסקור באופן קבוע נתוני ביצועים כדי לזהות מגמות וחריגים. יש לנתח מדדי ביצועים אישיים וצוותיים כדי לספק משוב ממוקד ולהכיר בביצועים גבוהים.

יש להטמיע מערכות משוב רציפות המשתמשות בנתונים בזמן אמת כדי לספק תובנות הניתנות ליישום.

כלים כמו סקרי סנטימנט העובדים ותוכנות לניהול ביצועים יכולים להקל על משוב מתמשך.

4 תכנון כוח אדם:

יש למנף ניתוח נתונים כדי לתמוך בתכנון אסטרטגי של כוח אדם. יש לנתח מגמות בגיוס עובדים, בתחלופת עובדים ובפערי מיומנות, כדי ליצור מתאם גבוה בין אסטרטגיות של כוח אדם ליעדים העסקיים של הארגון.

מודלים לתרחישים יכולים לעזור לחזות את ההשפעה של שינויים עסקיים על צרכי כוח אדם.

5 תקציב והקצאת משאבים:

יש להשתמש בניתוח נתונים כדי להודיע ​​על החלטות תקציביות ולהקצות משאבים בצורה יעילה.

יש לנתח נתוני עלויות הקשורים לגיוס, להדרכה ולהטבות לעובדים כדי לייעל את ההוצאות ולמקסם את ההחזר על ההשקעה.

6 אימון ופיתוח מקצועי:

יש לוודא שצוותי משאבי האנוש מאומנים בניתוח הנתונים וביכולת לפרשם.

יש לספק הדרכה מתמשכת על כלים וטכניקות לניתוח נתונים לבניית אוריינות נתונים במחלקת משאבי אנוש.

7 לטפח תרבות ארגונית מבוססת נתונים:

יש לטפח תרבות ארגונית שמעריכה קבלת החלטות המבוססת על נתונים. יש לעודד את המנהלים הבכירים כמו גם את המנהלים בכל דרגי החברה, להשתמש בתובנות נתונים בתפעול היומיומי ובתכנון האסטרטגי שלהם.

8 אבטחת מידע:

יש להטמיע אמצעי אבטחת מידע חזקים כדי להגן על נתוני עובדים. יש לוודא עמידה בתקנות פרטיות הנתונים לרבות בתקנות GDPR.

9 שימוש אתי בנתונים:

יש לקדם שימוש אתי בנתונים על ידי הבטחת שקיפות והוגנות בתהליכי איסוף, ניתוח וקבלת ההחלטות.

יש ליצור תקשורת ברורה עם העובדים לגבי אופן השימוש וההגנה על הנתונים שלהם.

3 טיפים ליישום:

1 להתחיל עם פיילוט:

רצוי להתחיל בפרויקטי פיילוט כדי להדגים את הערך של קבלת החלטות המבוססת על הפקת תובנות מניתוח נתונים.

2 שיתוף פעולה עם מחלקת ה-IT:

יש לעבוד בשיתוף פעולה הדוק עם צוותי ה-IT כדי להבטיח את התשתית והכלים הנכונים לניהול וניתוח נתונים יעילים.

3 שיתוף תובנות:

יש לשתף באופן קבוע את התובנות המופקות מהנתונים והשלכותיהן לבעלי תפקידים רלוונטיים בארגון. יש להשתמש בהדמיות ובדו"חות כדי להפוך את הנתונים לנגישים וניתנים לפעולה.

The post 9 כללים להפקת תובנות מניתוח נתוני עובדים במשאבי אנוש first appeared on HRUS משאבי אנוש.

גישה זו מטפחת תרבות ארגונית של שיפור מתמשך ויכולת הסתגלות מהירה לשינויים, המאפשרת לארגונים לנווט במורכבות של החברה המודרנית.

תכנון אסטרטגיית ניהול המשאב האנושי באמצעות ניתוח שיטות ניהול משאבי אנוש, כרוך במינוף נתונים והפקת תובנות לקבלת החלטות מושכלות לגבי ניהול ואופטימיזציה של כוח העבודה.

ניתוח ניהול משאבי אנוש, הנקרא גם ניתוח שיטות ניהול אנשים, כולל שימוש בטכניקות מבוססות נתונים כדי לנתח, לפרש ולחזות מגמות ותוצאות הקשורות למשאבי אנוש.

להלן כמה שלבים לתכנון אסטרטגיית ניהול אנשים באמצעות ניתוח משאבי אנוש:

1  להגדיר יעדים אסטרטגיים:

יש להתחיל בהתאמת אסטרטגיית ניהול האנשים לאסטרטגיה העסקית הכוללת.

יש להבין את המטרות והיעדים המרכזיים של הארגון, ולזהות כיצד כוח העבודה יכול לתרום להשגת יעדים אלו.

2 לזהות מדדי מפתח ומדדי ניהול ביצועים:

יש לקבוע את מדדי הביצועים העיקריים והמדדים הרלוונטיים למטרות הארגון.

זה עשוי לכלול מדדים הקשורים לביצועי עובדים, תחלופה, גיוס, מחוברות, אפקטיביות הדרכה וגיוון והכלה.

3 איסוף ושילוב נתונים:

יש לאסוף נתונים ממערכות משאבי אנוש שונות, כגון מערכת מידע על משאבי אנוש, כלים לניהול ביצועים, מערכות זמן ונוכחות וסקרי עובדים.

יש לוודא את איכות הנתונים ולשלב נתונים ממקורות שונים לתצוגה מקיפה.

4 שימוש בניתוח חזוי:

יש לנצל ניתוח חזוי כדי לצפות מגמות עתידיות ואתגרים פוטנציאליים. מודלים חזויים יכולים לסייע בתכנון כוח אדם, זיהוי עובדים בעלי פוטנציאל גבוה וחיזוי שיעורי תחלופה.

5 פילוח עובדים:

יש לפלח את כוח העבודה על סמך מאפיינים כגון תפקידים, מחלקות, כישורים ועוד. זה מאפשר לפתח אסטרטגיות מותאמות אישית לקבוצות עובדים שונות.

6 ניתוח רכישת כישרונות וגיוס:

יש להשתמש בניתוח הנתונים כדי להעריך את האפקטיביות של ערוצי הגיוס, לנתח מדדי זמן לאיוש משרות ולזהות את המקורות שמניבים את הגיוס האיכותי ביותר. יש להבין אילו אסטרטגיות גיוס תואמות את מטרות הארגון.

7 ניתוח ניהול ביצועים:

יש לנתח מדדי ביצועים כדי לזהות ביצועים גבוהים, תחומים לשיפור ודפוסים התורמים להצלחה ארגונית כוללת. יש להשתמש במידע זה לפיתוח כישרונות ולתכנון רצף איוש תפקידים.

8 ניתוח מחוברות ושימור עובדים:

יש למדוד ולנתח את מחוברות העובדים באמצעות סקרים ומנגנוני משוב אחרים. יש לזהות גורמי מפתח למחוברות וגורמים התורמים לשימור עובדים. במקביל, יש לפתח אסטרטגיות לטיפול בתחומים הדורשים שיפור.

9 ניתוח למידה ופיתוח:

יש להעריך את ההשפעה של תוכניות הדרכה ופיתוח על ביצועי העובדים. יש להשתמש באנליטיקה כדי לזהות פערי מיומנויות, להעריך את האפקטיביות של יוזמות למידה ולהתאים את ההכשרה ליעדים הארגוניים.

10 ניתוח רווחת עובדים:

יש להעריך את רווחת העובדים באמצעות ניתוח נתונים, תוך התחשבות בגורמים כמו עומס עבודה, איזון בין עבודה לחיים אישיים ורמות מתח. יש להשתמש בתובנות המופקות כדי ליישם תוכניות התומכות ברווחת העובדים.

The post תכנון אסטרטגית משאבי אנוש ע"י ניתוח נתוני משאבי אנוש first appeared on HRUS משאבי אנוש.

שילוב ניתוחי משאבי אנוש בתכנון כוח האדם של הארגון משפר את תהליך קבלת ההחלטות האסטרטגי, מבטיח שהארגון מצויד בכישרונות הנכונים, ועוזר להניע את היעילות והפרודוקטיביות.

תובנות המבוססות על ניתוח כזה, יכולות גם לשפר את מידת המחוברות של העובדים ואת הביצועים הארגוניים הכוללים.

מינוף ניתוח הנתונים במשאבי אנוש מאפשר לארגונים לנווט בשוק העבודה המשתנה ללא הרף, בזריזות רבה יותר ובגישה מושכלת יותר בכל הקשור לתכנון כוח האדם בארגון.

להלן 5 דרכים שבהן ניתוח הנתונים של משאבי האנוש מאפשר תכנון יעיל יותר של כוח האדם בחברה:

1 תכנון כוח אדם חזוי:

ניתוח נתוני משאבי אנוש מאפשר לארגונים לחזות את הצרכים העתידיים של כוח העבודה, על סמך נתונים היסטוריים, מגמות ויעדים עסקיים.

ניתוח נתונים על תחלופת עובדים, פרודוקטיביות וגורמים אחרים, מאפשר למנהלי משאבי האנוש לחזות מתי והיכן עלולים לצוץ פערי מיומנויות.

יכולת חיזוי זו מאפשרת למנהלי משאבי האנוש לטפל באופן יזום במחסור בכישרונות, פערי מיומנויות או באבטלה סמויה, ולהבטיח שהמיומנויות הנכונות זמינות בזמן הנכון כדי לעמוד ביעדים האסטרטגיים של הארגון.

2 זיהוי פערי מיומנויות:

ניתוח נתוני משאבי אנוש יכול לאתר פערים במיומנויות וביכולות של כוח העבודה הקיים. על ידי הערכת מיומנויות וכישורי עובדים נוכחיים מול צרכים עתידיים, מנהלי משאבי אנוש יכולים לפתח תוכניות הכשרה ופיתוח מקצועי כדי לגשר על פערים אלו.

גישה פרואקטיבית זו מבטיחה שלארגון יש כוח אדם עם הכישורים הנדרשים, ומפחיתה את ההסתמכות על גיוס חיצוני, שעלול להיות יקר יותר.

3 תכנון שימור עובדים ותכנון יורשים לתפקידים קריטיים ותפקידי ניהול:

ניתוח נתוני משאבי אנוש יכול לסייע בזיהוי סיכונים לקליטה שגויה או בלתי יעילה של עובדים חדשים.

זאת ועוד, ניתוח נתונים לגבי מחוברות עובדים, לגבי ביצועים ולגבי שביעות רצון עובדים, מאפשר למנהלי משאבי אנוש לאתר עובדים הנמצאים בקבוצות סיכון לעזוב.

הודות לתובנה זו, מנהלי משאבי אנוש יכולים לפתח אסטרטגיות שימור עובדים ותוכניות ירושה (לטפח יורשים לבעלי תפקידים קריטיים וניהוליים), כדי להבטיח מעבר חלק כאשר עובדי מפתח עוזבים, ולצמצם את ההשפעה הפוטנציאלית של אובדן כישרונות.

4 גיוס עובדים מבוסס נתונים:

ניתוח נתוני משאבי אנוש יכול לייעל את תהליך גיוס העובדים. ניתוח נתונים הקשורים לגיוס עובדים ולביצועים של העובדים שגוייסו, מאפשר למנהלי משאבי אנוש לקבוע אילו מקורות ושיטות גיוס הם היעילים ביותר.

גישה מונעת נתונים זו מסייעת למנהלי משאבי אנוש להקצות משאבים לערוצי הגיוס המוצלחים ביותר, להפחית את עלויות הגיוס ולשפר את איכות העובדים.

5 גיוון והכלה בכוח העבודה:

ניתוח נתוני משאבי אנוש יכול למלא תפקיד מכריע בקידום גיוון תעסוקתי והכלה. מעקב אחר מדדים הקשורים לגיוון, כגון מגדר, מוצא אתני וגיל, מאפשר למנהלי משאבי האנוש להעריך את האפקטיביות של יוזמות גיוון.

תובנות מונעות נתונים מאפשרות למנהלי משאבי האנוש לזהות תחומים שיש לשפר אותם, להגדיר יעדי גיוון ולעקוב אחר ההתקדמות לקראת יצירת כוח עבודה מכיל ומגוון יותר.

The post איך ניתוח נתוני משאבי אנוש מאפשר תכנון יעיל יותר של כוח האדם בחברה first appeared on HRUS משאבי אנוש.

אחת הדוגמאות הבולטות והחשובות לכך היא היכולת של מערכת בינה מלאכותית לנתח את התגובות של סקרי עובדים כדי לזהות גורמים להגברת מחוברות העובדים או לחוסר שביעות רצון של עובדים.

בנוסף, כריית נתוני טקסט ממשוב של עובדים יכולה לחשוף מגמות וסנטימנטים של העובדים שיש להקדיש להם תשומת לב.

להלן 13 דרכים בהן הבינה המלאכותית יכולה לייעל מאוד את עבודת מנהל משאבי האנוש:

1 קביעת שכר תחרותי:

הבינה המלאכותית יכולה לכרות ולנתח נתונים ממקורות חיצוניים כדי לאמוד משכורות ולוודא שחבילות התגמול שהארגון מספק הן תחרותיות.

2 אופטימיזציה של הטבות:

ניתוח העדפות של העובדים יכול לעזור להתאים חבילות הטבות כדי למקסם את שביעות רצון העובדים.

3 עמידה בדיני עבודה:

כריית נתונים וניתוחם על ידי בינה מלאכותית יכולים לסייע בניטור תהליכי משאבי אנוש כדי להבטיח עמידה בדיני העבודה והתקנות.

4 הערכת סיכונים:

כריית נתונים וניתוחם על ידי בינה מלאכותית מאפשרים לזהות דפוסים הקשורים למחלוקות עובדים, לתלונות או לסוגיות משפטיות, ועל ידי כך לעזור להפחית סיכונים.

5 הערכת רווחה:

כריית נתונים וניתוחם על ידי הבינה המלאכותית יכולה לסייע רבות בהקשר של תוכניות בריאות ורווחה של עובדים כדי להעריך את יעילותם.

6 תמיכה ברווחה הנפשית של העובדים:

זיהוי מגמות הקשורות ללחץ או שחיקה יכול להדליק נורה אדומה אצל מנהלי משאבי אנוש ולכוון אותם להציע תמיכה ממוקדת.

7 ניתוח הנתונים למטרות חיזוי:

מנהלי משאבי אנוש יכולים להשתמש במודלים של ניתוח חזוי שפותחו באמצעות כריית נתונים שבוצעה על ידי בינה מלאכותית, כדי לחזות תרחישים שונים הקשורים למשאבי אנוש, לרבות שיעורי תחלופה, הצלחה בגיוס או צורכי הכשרה.

8 התאמה אישית:

כריית נתונים מאפשרת למנהלי משאבי אנוש להתאים אישית שירותי משאבי אנוש והמלצות לעובדים בהתבסס על העדפותיהם, הכישורים שלהם ויעדי הקריירה הייחודיים שלהם.

9 שיפור מתמשך:

כריית נתונים וניתוחם על ידי בינה מלאכותית מספקת למנהלי משאבי אנוש את התובנות הדרושות לשיפור מתמשך של תהליכי משאבי אנוש ואסטרטגיות.

10 שחזור נתונים:

הבינה המלאכותית יכולה לסייע בשחזור נתונים לאחר פריצה למערכות, ולמזער אובדן נתונים וזמני השבתה.

11 שיפור הכשרה:

מנהלי משאבי אנוש יכולים להשתמש במודולי הכשרה מבוססי בינה מלאכותית כדי ללמד עובדים לגבי שיטות עבודה מומלצות, כמו גם לגבי פרטיות נתונים ואבטחת סייבר. מודולים אלו יכולים להתאים לקצב ולסגנון הלמידה של כל עובד.

12 ביקורת אוטומטית:

הבינה המלאכותית, המבצעת כריית נתונים וניתוחם, יכולה לסייע בביצוע ביקורת פרטיות שגרתית, לרבות זיהוי נקודות תורפה פוטנציאליות או בעיות של אי עמידה בדיני העבודה, ולהמליץ על פעולות מתקנות.

13 העברה מאובטחת של נתונים:

בינה מלאכותית יכולה לאפשר שיתוף נתונים מאובטח בעת הצורך, ומבטיחה שמידע רגיש מועבר בבטחה בתוך הארגון ומחוצה לו.

The post 13 דרכים בהן הבינה המלאכותית יכולה לייעל את עבודת משאבי האנוש first appeared on HRUS משאבי אנוש.

במקום העבודה המודרני, נתונים ממלאים תפקיד קריטי בהנחיית החלטות הקשורות לניהול כישרונות, מחוברות עובדים, גיוס עובדים ואסטרטגיית משאבי אנוש כוללת.

כישורים בנושא ניתוח נתונים של מנהלי משאבי אנוש הינם חיוניים לצורך קבלת החלטות מונעות נתונים, התאמה של יוזמות משאבי אנוש ליעדים הארגוניים ואופטימיזציה של הקצאת משאבים.

מיומנות זו מעצימה את מנהלי משאבי אנוש ומאפשרת לרתום את הכוח של הנתונים כדי ליצור מקום עבודה יעיל  יותר.

להלן 10 סיבות לכך שמיומנות של מנהלי משאבי אנוש בנושא ניתוח נתונים היא חיונית לקבלת החלטות טובה יותר:

1 קבלת החלטות מונעת נתונים:

לאור שפע הנתונים הזמינים, מנהלי משאבי אנוש יכולים לקבל החלטות מושכלות ואובייקטיביות יותר. הנתונים מספקים ראיות קונקרטיות למה שקורה בארגון, מביצועי עובדים ועד לשיעורי תחלופה.

אוריינות בנושא נתונים של מנהלי משאבי אנוש מאפשרת להם לנתח נתונים ולקבל החלטות על סמך עובדות ולא על תחושות בטן או השערות.

2 ניתוח חיזוי:

נתוני משאבי אנוש כוללים לעתים קרובות מידע היסטורי ועדכני על עובדים, שניתן להשתמש בו כדי לחזות מגמות עתידיות.

מנהלי משאבי אנוש יכולים להשתמש בניתוח חזוי כדי לזהות בעיות פוטנציאליות, כגון סיכון לתחלופת עובדים, או כדי לחזות את צרכי כוח העבודה. גישה פרואקטיבית זו אפשרית רק הודות להבנה חזקה של נתוני משאבי אנוש.

3 הקצאת משאבים:

נתוני משאבי אנוש עוזרים לארגונים להקצות משאבים בצורה יעילה. עם מיומנות בניתוח נתונים יכולים מנהלי משאבי אנוש לזהות תחומים הדורשים יותר תשומת לב, בין אם זה הכשרת עובדים, מאמצי גיוס או תוכנית הטבות לעובדים.

מיומנות בניתוח נתונים מאפשרת שימוש יעיל במשאבים ולוודא שיוזמות משאבי אנוש תואמות את היעדים הארגוניים.

4 זיהוי מגמות:

מיומנות בניתוח נתונים של משאבי אנוש מאפשרת למנהלי משאבי האנוש לזהות מגמות ודפוסים בכוח העבודה. לדוגמה, הם יכולים לזהות לאילו מיומנויות יש ביקוש גבוה, איך משפיעות תוכניות ההכשרה השונות, או אילו צוותים הינם פרודוקטיביים יותר.

הכרה במגמות אלו מאפשרת למנהלי משאבי אנוש לפתח אסטרטגיות העונות על צרכים ספציפיים.

5 שיפור מחוברות העובדים:

נתוני משאבי אנוש יכולים לחשוף גורמים המשפיעים על מחוברות העובדים ועל שביעות הרצון שלהם.

אוריינות בניתוח נתונים מאפשרת למנהלי משאבי אנוש לאתר את הגורמים הללו ולנקוט פעולות ממוקדות לשיפור מקום העבודה. זה יכול להיות כרוך בשינויים בהטבות, בתנאי העבודה או בנוהלים.

6 גיוון והכלה:

נתוני משאבי אנוש יכולים להדגיש תחומים שבהם יש לחזק את מאמצי הגיוון וההכלה. זה יכול לספק תובנות לגבי שיטות עבודה, קידום מכירות ושיעורי שימור, עבור קבוצות דמוגרפיות שונות.

אוריינות בניתוח נתונים עוזרת למנהלי משאבי אנוש לזהות פערים וליישם אסטרטגיות ליצירת מקום עבודה מכיל יותר.

7 עמידה בדיני עבודה וניהול סיכונים:

הבנת נתוני משאבי אנוש הינה חיונית לעמידה בדיני העבודה והתקנות. מיומנויות אוריינות נתונים עוזרות למנהלי משאבי אנוש לעקוב ולנהל בעיות בעמידה בדיני העבודה ולהפחית את הסיכונים המשפטיים של הארגון.

8 הפחתת עלויות:

ניתוח נתונים יכול לחשוף תחומים שבהם ניתן לחסוך בעלויות. אוריינות נתונים של משאבי אנוש עוזרת לזהות חוסר יעילות או תחומים שבהם ניתן לבצע התאמות תקציב בלי לפגוע בשביעות רצון העובדים או בתפוקה.

9 מדידת ההשפעה של יוזמות משאבי אנוש:

כאשר מנהלי משאבי אנוש מיישמים תוכניות או מדיניות חדשים, כישורי אוריינות נתונים מאפשרים להם למדוד את ההשפעה של יוזמות אלו בצורה מדויקת.

הם יכולים לבדוק האם השינויים משיגים את התוצאות הרצויות או האם יש צורך בהתאמות.

10 התאמה ליעדים ארגוניים:

נתוני משאבי אנוש צריכים להיות מתאימים ליעדים האסטרטגיים הרחבים יותר של הארגון. מיומנויות אוריינות נתונים מבטיחות שיוזמות של מנהלי משאבי אנוש יתמכו ביעדים אלה וישפרו אותם, ובכך יתרמו להצלחה הכוללת של העסק.

The post 10 סיבות לחיוניות של מיומנות בניתוח נתונים ע"י מנהלי משאבי אנוש first appeared on HRUS משאבי אנוש.

כלומר, הבינה המלאכותית מאפשרת למנהלי משאבי אנוש לקבל החלטות מונחות נתונים בכל פונקציות משאבי אנוש.

ניצול ניתוח הנתונים מאפשר למנהלי משאבי האנוש לייעל את ניהול הטלנטים, לשפר את חוויות העובדים והמועמדים ולתרום להצלחתו הכוללת של הארגון.

עם זאת, חשוב מאוד להבטיח ששיטות כריית נתונים תואמות לפרטיות הנתונים ולסטנדרטים אתיים.

להלן 11 דרכים בהן כריית נתונים על ידי בינה מלאכותית מסייעת למנהלי משאבי אנוש:

1 סינון וניתוח קורות חיים:

כריית נתונים המבוססת על בינה מלאכותית יכולה לסרוק ולהעריך אוטומטית קורות חיים כדי לזהות מועמדים מתאימים. על ידי כריית הנתונים, המערכות המבוססות על בינה מלאכותית יכולות להתאים כישורים, מיומנויות  וניסיון בעבודה, לדרישות התפקיד.

2 סורסינג של מועמדים:

מערכות המבוססות על בינה מלאכותית יכולות לכרות נתונים ממקורות שונים, כולל לוחות דרושים, רשתות חברתית ורשתות מקצועיות, כדי לזהות מועמדים פוטנציאליים שאולי לא הגישו מועמדות ישירות.

3 גיוס חזוי:

כריית נתונים על ידי מערכות המבוססות על בינה מלאכותית יכולה לנתח נתונים היסטוריים של עובדים ומועמדים חיצוניים, כדי לחזות אילו מועמדים לתפקידים ספציפיים צפויים להצליח, בהתבסס על גורמים כמו ביצועי עבר, כישורים והתאמה תרבותית.

4 זיהוי סיכונים בעת קליטת עובדים חדשים:

כריית נתונים באמצעות מערכות המבוססות על בינה מלאכותית יכולה לנתח נתוני עובדים כדי לזהות דפוסים הקשורים לסיכוני תחלופה. לאחר מכן, מנהלי משאבי אנוש יכולים לנקוט בצעדים יזומים כדי לשמר עובדים בסיכון גבוה לעזיבה.

5 ראיונות עזיבה:

כריית נתונים מראיונות עזיבה, וניתוחם, יכולים לחשוף סיבות נפוצות לעזיבת עובדים, ולעזור למנהלי משאבי האנוש לטפל בבעיות הנמצאות ביסוד העזיבה.

6 ניתוח ביצועים:

כריית נתונים על ידי מערכות המבוססות על בינה מלאכותית יכולה להעריך נתונים של ביצועי עובדים, כגון מדדי ביצועים מרכזיים ותוצאות פרויקטים, כדי לזהות ביצועים מצויינים בצד תחומים הזקוקים לשיפור.

7 הכשרה ופיתוח מקצועי:

כריית נתוני מיומנויות עובדים ושאיפות קריירה שלהם וניתוחם, מאפשרים למערכות המבוססות על בינה מלאכותית להמליץ על הזדמנויות רלוונטיות להכשרה ופיתוח מקצועי.

8 חיזוי צורכי כוח אדם:

כריית נתונים על ידי מערכות המבססות על בינה מלאכותית מאפשרת לנתח נתונים היסטוריים, במטרה לחזות את צרכי כוח העבודה העתידיים. חיזוי זה מאפשר למנהלי משאבי אנוש לתכנן גיוס עובדים חדשים או לבצע ארגון מחדש.

9 תכנון רצף בתפקידים קריטיים ובתפקידי ניהול:

זיהוי עובדים בעלי פוטנציאל גבוה (לקידום מקצועי או לקידום לתפקידי ניהול) – באמצעות כריית נתונים המתבצעת על ידי מערכות המבוססות על בינה מלאכותית – יכול לסייע בתכנון רצף איוש תפקידים קריטיים או תפקידי ניהול, ובכך להבטיח פייפליין של כישרונות לתפקידים קריטיים.

10 מדדי גיוון והכלה:

כריית נתונים המתבצעת על ידי מערכות בינה מלאכותית יכולה לעקוב אחר מדדי הגיוון וההכלה בתוך הארגון, ולעזור למנהלי משאבי אנוש למדוד התקדמות לעבר יעדי גיוון והכלה.

11 זיהוי הטיה: מערכות המבוססות על בינה מלאכותית יכולות לנתח תהליכי משאבי אנוש כדי לזהות הטיות בגיוס עובדים, בקידום עובדים ובתגמול עובדים, ולהציע פעולות מתקנות.

The post 11 דרכים בהן כריית נתונים על ידי בינה מלאכותית מסייעת למנהלי משאבי אנוש first appeared on HRUS משאבי אנוש.