בימים אלה, כשהבינה המלאכותית מייצרת הררי נתונים בכל שנייה, הנהלות רבות טובעות באוקיינוס של מידע. מול ריבוי הנתונים, יש לא מעט מנהלים שנוטים לקפוא.

כאמור, דחיינות נתפסה תמיד כבעיה של משמעת עצמית או ניהול זמן אצל עובדים זוטרים. אלא שכיום, מתברר שהדחיינות הבעייתית ביותר היא זו שמתרחשת בקרב המנהלים הבכירים ביותר.

דחיינות היא לא עצלנות. היא נוצרת כתוצאה מתופעה שנקראת שיתוק מול ריבוי נתונים.

מנהלים בכירים, המוצפים בכמויות אדירות של תחזיות ונתונים חוזיים, נוטים לדחות החלטות גורליות.

החל באימוץ טכנולוגיות פורצות דרך ועד לצורך לבצע שינויים מבניים. הדחייה נובעת מההמתנה לנתון המושלם שיסיר כל סיכון.

ממחקר שנערך השנה (2026) על ידי גרטנר עולה, כי עלות ההססנות בקרב הנהלות של ארגונים, זינקה בכ-40% בשנתיים האחרונות.

ארגונים שדוחים החלטות אסטרטגיות ביותר מחצי שנה מאבדים לא רק נתח שוק, אלא גם את האמון של הטלנטים המובילים שלהם.

ממחקר שנערך על ידי מקינזי עולה, כי התשואה לבעלי המניות שמציגים ארגונים המאופיינים בקבלת החלטות מהירה, הגבוהה פי 2.5 לעומת ארגונים דחיינים, גם אם חלק מהחלטותיהם דורשות תיקון תוך כדי תנועה.

בימים אלה, הדחיינות האסטרטגית היא מנגנון הגנה. מנהלים חוששים שנתונים חדשים שצפויים להתווסף או יכולות חדשות של הבינה המלאכותית ישנו את התמונה, ולכן הם מחכים.

אלא שממחקר של דלויט עולה, כי בעידן הדיגיטלי, המתנה למידע נוסף היא אשליה. עד שהנתון הבא מגיע, המציאות כבר השתנתה.

ממחקר של גרטנר עולה, כי כ-65 אחוזים מהחלטות המנהלים כיום הן מורכבות יותר מבעבר,  מה שמוביל לגידול של כ-30% בזמן הנדרש לסגירת פרויקטים אסטרטגיים.

ממחקר של PwC עולה, כי מנהלים שדוחים החלטות בשל חוסר בוודאות חווים שחיקה ניהולית גבוהה יותר, שכן הנטל המנטלי של החלטה שנדחית גוזל יותר אנרגיה מהביצוע עצמו.

3 כלים למנהלים בכירים ולמנהלי משאבי האנוש שיכולים לשבור את השיתוק בקבלת ההחלטות של ההנהלה הבכירה מול ים הנתונים:

1 כלל ה-70%:

יש לאמץ את התפיסה שמנהל צריך לקבל החלטה כשיש בידיו כ-70% מהמידע הנדרש. המתנה ל-90% ומעלה פירושה שהוא החמיץ את הרכבת.

2 עלות האי-עשייה:

על מנהלי משאבי אנוש להטמיע במדדי הביצוע של ההנהלה לא רק את תוצאות ההחלטות, אלא גם את הנזק שנגרם מדחייתן.

3 ניהול סיכונים דינמי:

במקום לחפש החלטה חסינה מטעויות, יש לבנות תהליכים שמאפשרים טעויות קטנות ומהירות שניתן לתקן בעלות נמוכה.

בסיכומו של דבר, הדחיינות האסטרטגית היא לא רק עיכוב בלוחות הזמנים. היא מהווה סיכון קיומי לארגון.

המנהלים המצליחים כיום הם לא אלו שיש בידיהם הכי הרבה נתונים, אלא אלה שיש להם את האומץ לפעול למרות חוסר הוודאות.

תפקידו של מנהל משאבי האנוש הוא לסייע להנהלה להשתחרר מהמרדף אחרי השלמות ולאמץ תרבות של החלטיות אג'ילית.

בעולם שבו המהירות נמצאת במוקד ההחלטות, הנתון המושלם הוא זה שמגיע שנייה אחת מאוחר מדי.

The post איך להתגבר על דחיינות ההנהלה הבכירה הנובעת משיתוק מול עומס הנתונים 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.

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.

The post 10 שיטות לשיפור תהליכי קבלת החלטות במשאבי האנוש ע"י ניתוח נתונים 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.

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.

כדי להשתמש ביתרונות הנובעים מהנתונים הללו יש לנתח את הנתונים ולדעת איך להפיק מהם את התובנות הנדרשות.

כבר לפני כשש שנים פירסם ה-OECD המלצה לפיה על הארגונים לפתח גישה ארוכת טווח, אסטרטגית ושיטתית לניהול עובדים, על ידי שימוש בנתונים הקיימים על כוח האדם.

מטרת השימוש בנתונים באמצעות פלטפורמות טכנולוגיות שיכולות לנתח אותם ולהפיק מהם תובנות, היא לאפשר למנהל משאבי האנוש לבצע ניתוח אסטרטגי ומנבא, תוך נקיטת כל הצעדים הדרושים להבטחת פרטיות הנתונים של כל עובד.

המשמעות היא, שניתוח נתונים במשאבי אנוש מסייע למנהלי משאבי אנוש לשפר את קבלת ההחלטות באמצעות נתונים אלה.

האפשרות לנתח את הנתונים הקשורים למשאבי אנוש ולהפיק מהם תובנות, מאפשרת למנהלי משאבי האנוש, בין השאר, לתרום לאסטרטגיה של הארגון על ידי תרומה יעילה יותר לשורה התחתונה של הארגון.

המשמעות של ניתוח נתוני משאבי אנוש היא למעשה איסוף נתוני משאבי האנוש ומתן פרשנות לנתונים אלה כדי לתמוך בהחלטות מבוססות ראיות.

בשיטה זו ניתן לנתח את היכולות של העובדים ואת הכישורים והמיומנויות שלהם. כמו כן ניתן להפיק תובנות לגבי קידומם, בין אם קידום מקצועי או לתפקיד ניהולי.

ניתוח נתוני משאבי אנוש הוא כלי שמתאם בין נתוני משאבי אנוש לבין היעדים הארגוניים וממחיש איך יוזמות משאבי אנוש משפיעות על העובדים ועל הארגון כולו.

תובנות מסוג זה מאפשרות למנהל משאבי האנוש להבין מהם הדברים היעילים והיכן נדרש שיפור. כאשר יש למנהל משאבי האנוש נתונים זמינים הוא יכול לענות על שאלות ולהציע פתרונות תוך שימוש בראיות קונקרטיות.

זאת ועוד, ניתוח הנתונים השייכים למשאבי האנוש מסייע רבות גם בהליך גיוס עובדים.

לדוגמה, הוא מאפשר למנהלי משאבי האנוש להציג בפני מועמדים פוטנציאלים – חיצוניים ופנימיים כאחד – משרות המתאימות באופן מדויק לכישוריהם, להעדפותיהם ולשאיפותיהם.

כמו כן, ניתוח כזה והפקת תובנות ממנו מאפשרים למנהל משאבי האנוש להציע למועמד את תנאי העבודה הרצויים לו, ואת ההטבות המותאמות עם העדפותיו של כל מועמד באופן אישי. כאמור, כל זה כבר במהלך תהליך הגיוס, ואף עוד בטרם פרסם הארגון מודעה למשרה ספציפית.

השיטה עובדת כך שהמועמדים מסמנים את מכלול ההעדפות שלהם על גבי פלטפורמה טכנולוגית, שדרכה הם מציעים את מועמדותם, בין אם למשרות פתוחות או לעבודה בארגון בלי שיש משרה פתוחה ספציפית באותו רגע.

הפלטפורמה הטכנולוגית שעל גביה מתבצע ההליך מאפשרת לקבל את שיעור ההתאמה האישית של המועמד, כאמור כאשר ההתאמה מבוססת על נתונים, באופן דומה לזה שמתקיים בהצעת מוצרים ללקוחות פוטנציאליים בתחום המסחר האלקטרוני.

בשנים האחרונות אימצו מחלקות משאבי האנוש, שיטות שבאופן מסורתי היו נהוגות במחלקות השיווק והמכירות של החברה.

הגישה לפיה מאמצות מחלקות משאבי האנוש שיטות פעולה שמזה שנים רבות נהוגות במחלקות השיווק והמכירות של חברות, מאפשרת למנהלי משאבי האנוש להגביר משמעותית את ניהול המשאב האנושי הקיים והעתידי של החברה.

The post איך מסייע ניתוח נתוני משאבי אנוש והפקת תובנות מהם, לתוצאות העסקיות first appeared on HRUS משאבי אנוש.

עובדים שעובדים מהבית זקוקים לגישה אל מאגרי הנתונים של הארגון. ומאחר שהם מקבלים גישה זו כאשר הם נמצאים מחוץ למערכת המחשוב של הארגון, הגישה הזו חייבת להיות מאובטחת על ידי מערכות אבטחת המידע היעילות ביותר.

התגברות התחכום של תוקפי הסייבר רק הולכת וגוברת והתאבון שלהם הולך וגדל ככל שיותר עובדים משאירים את המשרד מאחוריהם ומעדיפים לעבוד מהבית.

פריצה למחשבים הביתיים של העובדים או אף גניבה פיזית של מחשבים נייחים, לפטופים, ואפילו טלפונים ניידים, היא הדרך הקלה ביותר עבור האקרים לפרוץ אל מערכות הארגון.

לכן יש חשיבות רבה להסביר לעובדים בכל דרך אפשרית מהי החשיבות של שמירה הדוקה על אבטחת המידע ואיזו אחריות מוטלת עליהם בעניין זה.

מידע הוא הנכס היקר ביותר שיש לעסק. זה כולל מידע קנייני, סודות מסחריים, פרטי לקוחות, ונתוני עובדים.

המידע מהסוג הזה נמצא על הכוונת של יותר ויותר האקרים, ולארגונים יש אחריות לסייע בהגנה על נתוני עובדים מפני פריצות.

במילים אחרות, בעוד שהעובדים עצמם ואנשי ה-IT של הארגון אחראים על הנתונים שעוברים בין מחשבי העובדים למערכות הארגון במהלך העבודה השוטפת, מנהלי משאבי האנוש עצמם אחראיים באופן ישיר על הנתונים היותר רגישים בארגון: נתונים אישיים של העובדים.

פריצה אל הנתונים האישיים של העובדים תאפשר לפורצים לגנוב את זהויות העובדים בקלות מפחידה.

לכן, לא רק העובדים אלא גם מנהלי משאבי האנוש חייבים לוודא שהמערכות שהם עובדים איתן מאובטחות היטב.

בנוסף, לכל ארגון צריכה להיות אסטרטגיית התאוששות מאסון חזקה, הכוללת גיבויים של נתונים. גם על הגיבויים הללו יש צורך להגן עם מערכות אבטחת מידע יעילות.

יש 3 עקרונות בסיסיים שחשוב שמנהלי משאבי אנוש ידעו על נושא אבטחת נתוני העובדים:

1 ראשית, יש להגביל את מספר האנשים שיש להם גישה לנתוני עובדים רגישים. בכך ניתן להגביר באופן אוטומטי את האבטחה שלהם ולהפחית את הסיכון לפריצה.

2 שנית, ההבנה מהו ההבדל בין מהי באמת אבטחת מידע, לבין באיזו דרך ובאיזו מידה, המונח הזה שונה מתפיסת המעסיקים על מהי אבטחת מידע.

כשמנהלים שומעים את המונח אבטחת מידע, רובם חושבים, בדרך כלל, על סיסמאות ועל אימות דו-שלבי. אבל המחשבה הראשונה שצריכה לעלות במוחם היא: טעויות אנוש.

מניעת טעויות אנוש בכל הקשור לאבטחת המידע היא הבסיס החשוב ביותר לכך שהמידע אכן יהיה מאובטח.

עובדה זו מומחשת במחקרים רבים שנערכו על ידי איגוד האבטחה המוביל בתעשיית מערכות המידע בארה"ב (CompTIA) מהם עולה, כי טעויות אנוש מהוות עד כ-52% מהגורמים הבסיסיים לפרצות אבטחה.  

3 הנקודה השלישית היא שהגנה על נתוני עובדים מסתכמת לעתים קרובות בידיעה, יישום ומעקב אחר שיטות עבודה מומלצות לאבטחת הנתונים ומאגרי המידע.

The post 3 עקרונות בסיסיים לאבטחת נתוני העובדים first appeared on HRUS משאבי אנוש.

אבל כדי לרתום את הנתונים הללו לתועלת הארגון וכדי להשתמש ביתרונות הנובעים מהם, יש לנתח את הנתונים ולדעת איך להפיק מהם את התובנות הנדרשות.

לפני כשלוש שנים פורסמה המלצת ה- OECD הגורסת כי על הארגונים לפתח גישה ארוכת טווח, אסטרטגית ושיטתית לניהול עובדים, על ידי שימוש בנתונים הקיימים על כוח האדם.

מטרת השימוש בנתונים היא לאפשר ניתוח אסטרטגי ומנבא, תוך נקיטת כל הצעדים הדרושים להבטחת פרטיות הנתונים של כל עובד.

הנתונים – ובעיקר ניתוחם והפקת תובנות מהם – מספקים תמונת מצב של המשאב האנושי ומאפשרים למנהלי משאבי האנוש לקבל הבנה טובה יותר של מערכי וסוגי המיומנויות הקיימים בארגון ושל מגוון כוח האדם.

המגמות והתבניות בנושא תעסוקה, המסתמנות כתוצאה מניתוח הנתונים האדמיניסטרטיביים, יכולות להצביע על חוסנו של הארגון, על האטרקטיביות שלו כלפי מועמדים ועובדים קיימים, על יעילות תהליכי משאבי אנוש, על שיעורי הניידות שח העובדים בתוך הארגון (ממחלקה למחלקה) ועל שיעורי התחלופה.

זאת ועוד, נתונים שניתן להסיק מניתוח סקרי עובדים יכולים לספק הרבה מאוד אינדיקציות רבות חשיבות ומפורטות, לגבי מידת המחוברות של  העובדים ולגבי שביעות רצונם מסביבת העבודה שלהם.

נתונים הקשורים ישירות או בעקיפין למשאבי האנוש נמצאים כיום בשפע בכל ארגון. בעידן הביג דאטה, הודות להתפתחות טכנולוגיית המידע, ניתן לעבד ולנצל אותם בצורה יעילה יותר.

אפשר לאסוף נתונים אלה ממקורות פנימיים, כמו לדוגמה ממערכות המידע בהן שמורים הנתונים הקשורים למשאבי אנוש, מסקרי עובדים ועוד, וגם ממקורות חיצוניים, כמו למשל, מהרשתות החברתיות, ממגמות הניכרות בשוק העבודה ועוד.

מהדו"ח של ה-OECD עולה, כי ברוב המדינות, הארגונים אכן אוספים נתונים על נושא משאבי אנוש, אבל לא כולם יודעים אין להפיק תובנות מכל הנתונים הללו ואיך להשתמש בהם לצרכים השונים של הארגון.

המשמעות היא, שמנהלי משאבי האנוש ניצבים עדיין בפני לא מעט אתגרים בתחום הנתונים, ויהיה עליהם להתמודד אותם ולמצוא פתרונות, לפני שניתן יהיה להגיע למצב שבו עיבוד הנתונים עובד בשיא היעילות.

העובדה שמנהלי משאבי האנוש לא מנצלים עדיין את הנתונים באופן מלא ולא ממצים את הפוטנציאל הטמון בהם, בולטת על רקע העובדה שתפקיד מידען נתונים הוא עדיין אינו תפקיד שניתן לראות ברוב מחלקות משאבי אנוש.

אחד השימושים היותר חשובים בנתונים הוא הבנת מידת מחוברות העובדים לארגון. בעקרון, אין עדיין מדד ספציפי שיכול, בלחיצת כפתור, לתת תמונת מצב של מידת המחוברות של העובדים.

לכן, כדי לקבל תמונת מצב נכונה ומדויקת של מצב המחוברות של העובדים לארגון, על מנהל משאבי האנוש לאסוף מידע ולהסיק מסקנות מתוך מגוון רחב מאוד של נתונים, שהם בנושאים אחרים לחלוטין.

המשמעות היא, שעל מנהל משאבי האנוש לנתח כמויות אדירות של נתונים לגבי מגוון רחב מאוד של נושאים הקשורים למשאבי אנוש, כמו למשל תהליכי העבודה, הסביבה עסקית בה פועלת החברה, התרבות הארגונית של החברה ונושאים רבים נוספים.

The post החשיבות הקריטית של ניתוח נתוני משאבי אנוש והפקת תובנות מהם first appeared on HRUS משאבי אנוש.

לכן, מנהלי משאבי אנוש שמקווים לראות את עתידם בתחום משאבי האנוש, חייבים להרחיב את מגוון היכולות שלהם בתחום הדיגיטל ולהתכונן להגדיל עוד יותר את מספר הכובעים שלהם, שגם עד עתה לא היה קטן במיוחד.

המשמעות היא שמנהלי משאבי אנוש צריכים להיות מצוידים ביכולת לחקור מידע ולשאוב ידע משמעותי שהם יכולים להשתמש בו, כדי לסייע לארגון לעמוד ביעדים המרכזיים שלו.

אחד הכלים היסודיים והמרכזיים המהווים את הבסיס למשימותיו של מנהל משאבי האנוש בהווה ועוד יותר מכך בעתיד, הוא השימוש בנתונים מובנים. כלומר נתונים שעברו דרך מערכות טכנולוגיות שניתחו אותם והפיקו מהן תובנות.

ככל שיותר טכנולוגיות נכנסות לתחום משאבי האנוש כך עולה החשיבות של ערך הנתונים כבסיס לשיפור קביעת האסטרטגיה והניהול השוטף של המשאב האנושי.

מדינות רבות החברות ב- OECD מתכוונות להעביר את המגזר הציבורי כולו למערכות מבוססות נתונים, תוך שהן מכירות בנתונים כנכס חשוב בקביעת מדיניות, אספקת שירותים, ניהול ארגוני וחדשנות.

לגישה האסטרטגית הזאת לגבי טכנולוגיות המיועדות לניתוח נתונים יכולה להיות השפעה חיובית על התוצאות העסקיות של ארגונים.

ניהול מונחה נתונים של המשאב האנושי מאפשר ליישם ניהול אסטרטגי על ידי שימוש בנתונים המצטברים במחלקות משאבי האנוש.

בעבר הסתמכה מדיניות משאבי האנוש על נהלים היסטוריים. אלה האחרונים הסתמכו על ניסיון עבר או על האינטואיציה של מקבלי ההחלטות. החסרון היה בכך שלא היו לכך הוכחות מדעיות או אובייקטיביות.

כיום, נתוני כוח האדם מגיעים ממקורות רבים. הודות לטכנולוגיות שמאפשרות ניהול המבוסס על נתונים, יכולים מנהלי משאבי אנוש לעשות שימוש מושכל בכל הנתונים הללו, הרבה מעבר למה שהיה ניתן עד לפני כמה שנים.

לפיכך ארגונים יכולים יותר ויותר לגייס, להכשיר, להניע ולשמר את עובדיהם, באופן מדעי ואנליטי המבוסס על נתוני משאבי אנוש אובייקטיביים.

אף שמנהלי משאבי האנוש עוסקים עדיין בעיקר בהיבטים האנושיים של ניהול עסק, הרי שבשנים האחרונות הם הפכו למקור סמכות בכל הנוגע לחדשנות ומידע בעבודה, מה שלא היה קיים רק לפני כעשור.

התפתחויות אלה והשפעתן על תהליכי משאבי אנוש הובילו לשיטות ניהול משאבי אנוש המבוססות על נתונים, וביצוע אנליזה של נתוני משאבי האנוש.

להלן 7 תחומי פעילות בולטים של מנהלי משאבי האנוש, שצפויים לעבור באופן מלא לניהול דיגיטלי המבוסס על נתונים:

1 יעילות: מחלקת משאבי האנוש מנהלת את מערכת יחסי העבודה של הארגון עם העובדים ומוודאת שיש להם את מה שהם צריכים כדי להיות יעילים בעבודה.

2 פרודוקטיביות: מנהלי משאבי אנוש פועלים כדי לספק לארגון סביבה שתאפשר לו לפעול ולהשיג את הפרודוקטיביות הרצויה ואת התרבות הארגונית הרצויה של הארגון.

3 מוטיבציה של עובדים: אחת המטרות של מחלקת משאבי אנוש היא להבטיח שעובדי הארגון מקבלים תשלום הוגן באופן שהם מתוגמלים כראוי, ומלאי מוטיבציה.

4 הליך גיוס עובדים חדשים: אחד התפקידים היותר משמעותיים של מנהל משאבי האנוש הוא אחריות על הליך גיוס עובדים חדשים. כאשר הליך זה מתבצע בצורה נכונה ומדויקת, המבוססת על ניתוח נתונים, הוא יכול לתרום רבות לתוחלת החיים של כל עסק.

5 הכשרה ופיתוח: תפקיד משמעותי נוסף הוא אחריות על הכשרתם ופיתוחם של העובדים.

כל עובד בארגון חייב להיות בעל הכשרה המתאימה לתפקידו. מחלקת משאבי אנוש אחראית על כך שהעובדים יקבלו הכשרה שוטפת ומתמשכת.

6 מערכת קשרים בתוך הארגון: תפקיד נוסף של מנהלי משאבי האנוש הוא שמירה על קשר טוב עם העובדים, גם במקומות בהם יש איגוד עובדים. קשרים טובים של העובדים עם מנהלי משאבי האנוש תורם גם לחיזוק היחסים החיוביים בין העובדים.

7 בטיחות בעבודה: גם שמירה על בטיחות העובדים היא חלק בלתי נפרד מהמשימות המוטלות על מחלקת משאבי האנוש. וגם כאן ניתן לשפר את הביצועים של משאבי האנוש על ידי שימוש בנתונים, ניתוחם והפקת תובנות מהם.

The post 7 סוגי משימות של מנהלי משאבי אנוש שיתייעלו הודות לניתוח נתונים first appeared on HRUS משאבי אנוש.