פלטפורמות ה-HRIS (מערכות המידע של משאבי אנוש) המסורתיות והמרכזיות מהוות מטרה בעלת ערך רב עבור פושעי סייבר, כאשר פרצות נתונים נושאות קנסות כספיים ותדמיתיים חמורים.

כאן נכנסת לתמונה טכנולוגיית בלוקצ'יין, אשר מתפתחת כפתרון מבוזר ועוצמתי שיכול לשנות באופן מהותי את האבטחה והשלמות של נתוני משאבי אנוש.

3 היתרונות של טכנולוגית הבלוקצ'יין בשמירה על אבטחת נתוני משאבי אנוש:

1 ביזור לעומת נקודת כשל אחת:

ליבת היתרון של טכנולוגית הבלוקצ'יין טמונה באופייה המבוזר. בניגוד ל-HRIS (מערכות מידע ונתונים של משאבי אנוש) מסורתי, המאחסן את הנתונים בשרת יחיד או במסד נתונים מרכזי אחד, ויוצר נקודת כשל אחת ופגיעה, הבלוקצ'יין מפיץ את הנתונים על פני מספר מחשבים (צמתים).

כדי לפגוע בנתונים, האקר יצטרך לפרוץ לא רק למערכת אחת, אלא לרוב הרשת בו זמנית, מה שהופך את ההתקפה לכמעט בלתי אפשרית.

שינוי ארכיטקטורה זה, מעלה באופן דרמטי את המחסום לגישה בלתי מורשית.

2 אי-יכולת לשנות ושלמות נתונים:

אבטחת הנתונים שמספקת טכנולוגית הבלוקצ'יין חורגת מעבר להפצה. ברגע שרשומה (או "בלוק") מתווספת לשרשרת הנתונים, כמו למשל אישורי עובד חדש או הערכת ביצועים, היא מקושרת קריפטוגרפית (באופן מוצפן) לבלוק הנתונים הקודם באופן ייחודי.

קישור זה יוצר רשומה בלתי ניתנת לשינוי. כל ניסיון לפרוץ לנתונים בבלוק אחד, ישבור מיד את שרשרת הקריפטוגרפית ויתריע בפני הרשת.

עבור מנהל משאבי האנוש, משמעות הדבר היא נתיב ביקורת קבוע וניתן לאימות עבור כל עסקת נתונים בודדת.

זה מבטל כמעט לחלוטין את הסיכון להונאה פנימית, למניפולציה של רשומות, ולשינויים לא מורשים בנתונים רגישים כמו נתוני שכר או תקופת העסקת העובדים וכו.

3 העצמת עובדים וזהות ריבונית עצמית:

מעבר לאבטחה ארגונית, טכנולוגיית הבלוקצ'יין גם מעצימה את העובד. היא מקלה על הקונספט של זהות ריבונית עצמית (SSI), המאפשר לעובדים לשלוט ברשומות המקצועיות המאומתות שלהם, לרבות תארים, הסמכות והיסטוריית עבודה, בארנק דיגיטלי אישי.

בעת הגשת מועמדות למשרה חדשה או חיפוש אימות להלוואה בנקאית, העובד מעניק גישה זמנית ומפורטת לנתונים שלו באמצעות מפתח דיגיטלי.

זה מעביר את כוח הבעלות על נתונים הרחק ממערכת ה-HRIS המרכזית של המעסיק, לידי העובד, משפר את תאימות הפרטיות (כמו GDPR) ומטפח אמון.

שילוב של ביזור, התכונה שלא מאפשרת שינויים וגישה לנתונים הנשלטת על ידי העובדים, מאפשר לטכנולוגיית הבלוקצ'יין להעביר את אבטחת HRIS ממודל הגנה ריאקטיבי למסגרת פרואקטיבית מבוססת אמון.

אימוץ הטכנולוגייה דורש אמנם השקעה באינטגרציה ובטיפול בתאימות רגולטורית, אבל יש פוטנציאל אדיר במערכת אקולוגית של נתוני משאבי אנוש מאובטחת, שקופה וניתנת לביקורת.

The post 3 היתרונות של טכנולוגית הבלוקצ'יין באבטחת נתוני משאבי אנוש first appeared on HRUS משאבי אנוש.

כדי להפוך באמת לשותף אסטרטגי לעסק, מנהלי משאבי אנוש צריכים לדבר בשפת המספרים. בנקודה זו נכנס לתמונה אנליסט עסקי ייעודי כיועץ חיוני למנהל משאבי האנוש.

כל מנהל משאבי אנוש כיום זקוק לאנליסט עסקי שיתרגם נתוני כוח אדם מורכבים לתובנות מעשיות, שיניעו החלטות חכמות יותר המשפיעות ישירות על השורה התחתונה.

באופן מסורתי, מנהלי משאבי האנוש נתפסו כמרכז עלות, המתמקד במשימות אדמיניסטרטיביות ובתאימות כוח האדם.

עם זאת, עם עליית קרנה של 'אנליטיקה של אנשים', המהווה למעשה יישום של שיטות וטכנולוגיות סטטיסטיות לנתוני משאבי אנוש, הולכת תפיסה זו ומשתנה במהירות.

אנליסטים עסקיים במשאבי אנוש מגשרים על הפער בין נתונים גולמיים לתוצאות אסטרטגיות, ועוזרים למנהלי משאבי אנוש להמחיש את ערכם במונחים שמנהלים מבינים.

אנליסטים אלה מנתחים את כל הנתונים הקשורים למשאבי אנוש, החל מגיוס וסקרי מעורבות עובדים ועד לשיעורי תחלופה ויעילות הכשרה. הם מזהים דפוסים ומגמות שאחרת היו עשויים להישאר נסתרים.

החשיבות של אנליטיקה של אנשים והשימוש הגובר בה:

הדגש שמנהלי חברות שמים על אנליטיקה של אנשים גדל משמעותית בשנים האחרונות.

מסקר של דלויט משנת 2018 עולה, כי כ-84% מהארגונים דירגו את ניתוחי הנתונים של העובדים כחשובים או חשובים מאוד.

יתר על כן, מחקרי Bersin של דלויט מצביעים על עלייה משמעותית באימוץ המגמה של ניתוח נתוני עובדים כאשר כ-69% מהארגונים הגדולים הקימו צוות יעודי לניתוח נתוני עובדים ובנו מסד נתונים נלווה.

בעוד שהאימוץ הכולל של תפקידים יעודיים לניתוח נתוני משאבי אנוש עדיין נמוך יחסית, נתונים אלה מדגישים מגמה ברורה: יותר ויותר ארגונים גדולים מכירים בכך שהפקת תובנות מבוססות נתונים לגבי כוח העבודה שלהם, היא מרכיב קריטי ליתרון תחרותי.

מהדיווחים עולה, כי ארגונים המשתמשים ביעילות בניתוחי עובדים כדי לקבל החלטות טובות יותר, נהנים מרווח ממוצע תלת שנתי, הגבוה בכ-82% לעומת ארגונים שהם פחות יעילים בהפקת תובנות מניתוח נתונים.

להלן 4 דרכים בהן אנליסט עסקי יכול לשפר את פעילות משאבי אנוש:

אנליסט עסקי מעצים את מנהלי משאבי אנוש, במעבר לפתרון בעיות תגובתי לאסטרטגיות פרואקטיביות, ולאסטרטגיות שמכוונות על ידי תחזיות.

1 אנליסט עסקי מאפשר ניתוח משופר של גיוס ושימור כישרונות:

על ידי ניתוח נתוני גיוס היסטוריים, אנליסט עסקי של משאבי אנוש יכול לזהות את ערוצי הגיוס היעילים ביותר, לחזות אילו מועמדים הם בעלי הסיכוי הגבוה ביותר להצליח, ולהישאר בארגון לאורך זמן, ולזהות סימני אזהרה מוקדמים לתחלופה פוטנציאלית.

זה מאפשר למנהלי משאבי אנוש לייעל את ההוצאות הכרוכות בגיוס, להפחית טעויות גיוס יקרות ולפתח אסטרטגיות שימור ממוקדות.

2 ניהול ביצועים המבוסס על עובדות בשטח ותכנון כוח אדם:

אנליסטים עסקיים מתכננים מדדים המשקפים במדויק את ביצועי העבודה, מעבר להערכות סובייקטיביות.

הם יכולים לזהות גורמים המבדילים בין בעלי ביצועים גבוהים לבעלי ביצועים פחות טובים, ולעזור למנהלי משאבי אנוש לפתח יוזמות פיתוח מקצועי ממוקדות.

3 בניית מודל לדרישות כוח האדם:

אנליסטים עסקיים יכולים ליצור מודל לדרישות כוח אדם על סמך תחזיות צמיחה עסקיות, לזהות פערים פוטנציאליים במיומנויות לפני שנוצר מחסור קריטי בהן ולמטב את רמות הכוח אדם בין המחלקות.

4 סיוע למנהלי משאבי האנוש להמחיש את השפעתם על התוצאות העסקיות של הארגון:

על ידי חיבור מדדים, לרבות מעורבות עובדים, החזר על ההשקעה בהכשרה ועוד, לתוצאות פיננסיות, לרבות פרודוקטיביות, הכנסה לעובד ועוד, הם מאפשרים למנהלי משאבי האנוש 'לדבר' ב'שפת' המנהלים.

זה מעלה את מנהל משאבי האנוש מתפקיד אדמיניסטרטיבי לשותף אסטרטגי, המסוגל להשפיע על ביצועי הארגון ולהניע שיפור מתמיד.

בסיכומו של דבר, אנליסט עסקי הוא כבר לא תפקיד הנחשב למותרות, אלא הכרח עבור מנהלי משאבי אנוש מודרניים.

אנליסטים עסקיים הם המפתח לפענוח נושא תובנות המופקות מניתוח נתוני עובדים, והפיכת ניהול משאבי אנוש לתפקיד מונחה נתונים התורם ישירות להצלחת הארגון.

The post 4 דרכים בהן אנליסט עסקי יכול לשפר את פעילות משאבי אנוש first appeared on HRUS משאבי אנוש.

אנשי משאבי אנוש מופקדים לרוב על נתונים פרטיים, כגון פרטים אישיים, משכורות, רישומי ביצועים, תלונות במקום העבודה ועוד.

לכן, הם צריכים לפעול לפי נוהלי פרטיות מחמירים במקום העבודה. אי ביצוע זה עלול לשחוק את האמון, להפר את התקנות החוקיות ולפגוע בארגון.

אחריותה של מחלקת משאבי האנוש לשמירה על הסודיות מסתמכת על נוהלי פרטיות תקינים במקום העבודה.

הגבלת גישה, אבטחת רשומות, טיפול בדיסקרטיות בתלונות וטיפוח שקיפות, מאפשרים למנהלי משאבי אנוש להגן על אמון העובדים ועל שלמות הארגון.

שיטות עבודה אלו מבטיחות שמידע רגיש ישאר פרטי וינוהל בצורה אתית.

להלן 5 נוהלי פרטיות מרכזיים שמנהלי משאבי אנוש צריכים ליישם כדי להבטיח סודיות:

1 גישה מוגבלת למידע רגיש:

מחלקות משאבי אנוש מנהלות כמויות עצומות של מידע רגיש, כולל תיעוד רפואי, פרטי שכר והטבות ופעולות משמעת.

כדי לשמור על סודיות, הגישה לנתונים אלו חייבת להיות מוגבלת לאנשים מורשים בלבד.

שימוש במערכות מאובטחות עם הרשאות המבוססות על תפקידים מבטיח שרק אנשי מקצוע בתחום משאבי אנוש או הנהלה בכירה יכולים לטפל במידע רגיש.

לדוגמה, פרטי שכר צריכים להישאר נגישים רק לצוותי שכר, בעוד הערכות ביצועים צריכות להישאר במעגל סגור בין ההנהלה הבכירה למנהלי משאבי אנוש.

2 ניהול רשומות מאובטח:

מנהלי משאבי אנוש חייבים לוודא שיש אבטחה של רישומי עובדים פיזיים ודיגיטליים כאחד.

יש לאחסן קבצים פיזיים בארונות נעולים עם גישה מוגבלת, בעוד שרשומות דיגיטליות חייבות להיות מוגנת באמצעות מערכות מוצפנות, סיסמאות חזקות וחומות אש.

מנהלי משאבי אנוש צריכים גם ליישם גיבויים קבועים כדי למנוע אובדן נתונים.

בנוסף, מנהלי משאבי אנוש חייבים להבטיח ציות לחוקי הגנת מידע המחייבים בקרה קפדנית על מידע אישי, פיננסי ורפואי.

3 טיפול חסוי בתלונות במקום העבודה:

אחת המשימות העדינות ביותר של מנהלי משאבי אנוש כוללת טיפול בתלונות עובדים, תביעות על התנהגות בלתי הולמת או דו"חות על הטרדה.

עובדים חייבים להרגיש בטוחים שהתלונות שלהם ינוהלו בדיסקרטיות וישותפו רק עם אלה המעורבים ישירות בתהליך הפתרון.

על מנהלי משאבי אנוש להימנע מלדון בתלונות באופן לא פורמלי ולהבטיח שהחקירות ישארו מקצועיות, חסרות פניות ופרטיות.

4 מדיניות שקופה על שימוש בנתונים:

בעוד שמנהל משאבי האנוש וצוותו חייבים לשמור על סודיות, העובדים צריכים גם להבין כיצד הנתונים שלהם ייאספו, יאוחסנו וישתמשו בהם.

מנהלי משאבי אנוש צריכים להקים ולתקשר מדיניות פרטיות נתונים ברורה שתואמת את הדרישות המשפטיות.

שקיפות בונה אמון ומבטיחה לעובדים שהמידע שלהם בטוח ושלא יעשה בו שימוש לרעה.

לדוגמה, מנהלי משאבי אנוש יכולים להבהיר כי נעשה שימוש בנתוני עובדים לצורך עיבוד שכר, ניהול ביצועים או ציות לחוק, אך לא למטרות בלתי מורשות.

5 הכשרת עובדים נכונה:

כל אנשי צוות משאבי אנוש צריכים לקבל הכשרה קבועה בנושא חוקי פרטיות, סטנדרטים אתיים ומדיניות ספציפית לחברה.

יתרה מכך, אנשי צוות משאבי אנוש חייבים לחנך את המנהלים והעובדים לגבי מהו מידע סודי וכיצד לטפל בו באחריות.

זה כולל את העובדה שאסור לדון בנושאים רגישים בגלוי או לשתף נתונים ללא אישור.

The post 5 נוהלי פרטיות מהותיים שהארגון חייב ליישם כדי להבטיח סודיות first appeared on HRUS משאבי אנוש.

באמצעות תובנות מבוססות נתונים, אנשי משאבי אנוש יכולים להפסיק להסתמך על פרקטיקות מסורתיות מבוססות אינטואיציה, ובמקום זאת לקבל החלטות אסטרטגיות, אובייקטיביות ומדידות יותר, המשפרות את הפרודוקטיביות, את שימור הכישרונות ואת התרבות הארגונית במקום העבודה.

זאת ועוד, ניתוח הנתונים והפקת תובנות מהם מציעים אמצעי רב עוצמה לייעול הגיוס, הגברת מעורבות העובדים, שיפור ניהול הביצועים ויעילות ארגונית.

מינוף תובנות מבוססות נתונים מאפשר למנהלי משאבי אנוש לקבל החלטות אסטרטגיות יותר, לחזות מגמות עתידיות ולוודא שכוח העבודה של החברה מותאם ליעדיה.

ככל שתחום משאבי אנוש יתפתח, כך צופים שניתוח הנתונים והפקת תובנות מהם יהיה יותר ויותר לאבן יסוד בפרקטיקות משאבי אנוש חדשניות, המניעות הצלחה ארוכת טווח.

להלן 6 דרכים בהן ניתוח הנתונים והפקת תובנות מהם יוצר שיפור משמעותי בניהול משאבי האנוש:

1 קבלת החלטות מושכלת:

ניתוח הנתונים מאפשר למנהלי משאבי אנוש לקבל החלטות מושכלות המגובות בראיות קונקרטיות במקום להסתמך על תחושות בטן.

איסוף וניתוח נתונים על ביצועי עובדים, שיעורי תחלופה, רמות מחוברות ומדדי משאבי אנוש מרכזיים אחרים, מאפשר למנהלים בארגון, ובהם מנהלי משאבי אנוש, לזהות דפוסים, לחזות מגמות ולטפל בבעיות באופן יזום.

ניתוח נתונים על תחלופת עובדים, למשל, יכול לבדוק האם יש דפוס שחוזר על עצמו לגבי סוגי העובדים שעוזבים את החברה, בין אם זה קשור למחלקות, מנהלים או סיבה אחרת.

תובנה זו מאפשרת למנהלי משאבי האנוש לטפל בגורמים השורשיים לתחלופה ולפתח אסטרטגיות שימור ממוקדות.

2 שיפור גיוס ורכישת כישרונות:

גיוס מבוסס נתונים מסייע למנהלי משאבי אנוש לייעל את תהליך הגיוס ולשפר את איכות העובדים.

ניתוח נתוני גיוס עובדים בעבר מאפשר למנהלי משאבי האנוש לאתר את התכונות והכישורים המתאימים בצורה הטובה ביותר לגבי עובדים בעלי ביצועים גבוהים, ולאפשר ליצור תיאורי עבודה טובים יותר, לסנן מועמדים בצורה יעילה יותר ולזהות כישרונות מובילים מהר יותר.

ניתוח תחזיות מאפשר לחזות את הצלחתו הפוטנציאלית של מועמד בחברה על ידי התבוננות בנתונים היסטוריים על ביצועי העובדים.

זה מסייע למשאבי אנוש להימנע מטעויות גיוס יקרות. בנוסף, ניתוח נתונים על סורסינג של  מועמדים יכול להדגיש את הערוצים המוצלחים ביותר למציאת מועמדים מתאימים, תוך אופטימיזציה של אסטרטגיית רכישת הכישרונות של החברה.

3 שיפור המחוברות ושביעות הרצון של העובדים:

נתוני מחוברות עובדים שנאספו באמצעות סקרים, כלי משוב ומדדי ביצועים, מספקים תובנות חשובות ביותר לגבי איך העובדים מרגישים לגבי סביבת העבודה שלהם.

מנהלי משאבי אנוש יכולים להשתמש בנתונים אלה כדי למדוד את רמות המחוברות, להבין את הגורמים המניעים שביעות רצון או חוסר שביעות רצון, ולפתח יוזמות מותאמות להגברת המורל והמוטיבציה.

מעקב קבוע אחר נתוני המחוברות מאפשר למנהלי משאבי האנוש גם לזהות סימני אזהרה מוקדמים של התנתקות או שחיקה, מה שמאפשר להם לנקוט בפעולות מתקנות לפני שהבעיות הללו מסלימות לעזיבה או ירידה בתפוקה.

4 ניהול ופיתוח ביצועים:

מחלקות משאבי אנוש משתמשות בנתונים כדי לנטר ולשפר את ביצועי העובדים לאורך זמן.

קבלת הנתונים בזמן אמת לגבי תפוקת עובדים, השגת יעדים ופיתוח מיומנויות, מאפשרת למנהלי משאבי אנוש ליצור תוכניות לשיפור ביצועים המותאמות אישית לכל עובד.

ניתוח הנתונים עוזר גם לזהות עובדים שמוכנים לקידום מקצועי או לתפקידי ניהול בהתבסס על ביצועיהם העקביים, צמיחת הכישורים והתרומות שלהם לארגון.

בנוסף, ניתן לבצע אופטימיזציה של תוכניות הדרכה ופיתוח באמצעות ניתוח נתונים כדי לוודא שהעובדים יקבלו הזדמנויות למידה רלוונטיות ומשפיעות.

5 ניתוח תחזיות לתכנון כוח אדם:

ניתוח תחזיות מבוסס נתונים מאפשר למנהלי משאבי אנוש לחזות את צרכי כוח העבודה, מגמות ואתגרים עתידיים.

ניתוח נתונים היסטוריים על גיוס עובדים, תחלופה וצמיחת עובדים, מאפשר למנהלי משאבי אנוש לצפות טוב יותר את צורכי הכישרונות העתידיים וליצור אסטרטגיות לאיוש תפקידים קריטיים.

ניתוח תחזיות מאפשר למנהלי משאבי האנוש גם לחזות את ההשפעה של שינויים עסקיים על הדינמיקה של כוח העבודה, ומסייע לחברה להקדים את המחסור הפוטנציאלי במיומנויות או עודף כוח אדם.

6 יעילות עלות והקצאת משאבים:

נתוני משאבי אנוש מספקים תובנות לגבי ההיבטים הפיננסיים של ניהול כוח אדם, ומאפשרים למנהלי משאבי אנוש להקצות משאבים בצורה יעילה יותר.

לדוגמה, נתונים על היעדרות, שעות נוספות ותחלופת עובדים יכולים לעזור למשאבי אנוש לזהות תחומים שבהם העלויות גבוהות ולבצע התאמות כדי להפחית הוצאות מיותרות.

זה מאפשר תקצוב טוב יותר של יוזמות משאבי אנוש ומבטיח כי נעשה שימוש במשאבים באופן שממקסם את היתרונות הארגוניים.

The post 6 שיפורים מהותיים שמאפשר ניתוח נתונים בניהול משאבי אנוש first appeared on HRUS משאבי אנוש.

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.

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.

מדובר באנליטיקה של משאבי אנוש, המכונה גם אנליטיקה של כוח אדם.

זהו תהליך של איסוף, ניתוח ופירוש נתונים הקשורים לכוח העבודה שמיועד להניע קבלת החלטות מושכלות ויוזמות משאבי אנוש.

ניצול כוחו של ניתוח הנתונים מאפשר לארגונים לקבל תובנות חשובות לגבי כוח העבודה שלהם, לזהות תחומים לשיפור, וליישם יוזמות ממוקדות כדי להביא לתוצאות חיוביות.

זה כרוך בשימוש בנתונים כדי לקבל תובנות לגבי היבטים שונים של כל מהלך חיי העובד בארגון, לרבות גיוס, ניהול ביצועים, מחוברות, שימור, פיתוח מקצועי ועוד.

להלן 6 היבטים של אנליטיקה של משאבי אנוש ואיך ניתן להשתמש בה ביעילות:

1 איסוף נתונים:

השלב הראשון באנליטיקה של משאבי אנוש הוא איסוף נתונים רלוונטיים ממקורות שונים בארגון, לרבות מערכות מידע משאבי אנוש, מערכות ניהול ביצועים, פלטפורמות גיוס, סקרי עובדים ומקורות נוספים.

נתונים אלה עשויים לכלול מידע דמוגרפי, מדדי ביצועים, רשומות הדרכה, משוב עובדים ועוד.

2 ניתוח הנתונים:

לאחר איסוף הנתונים, הם מנותחים באמצעות שיטות סטטיסטיות וניתוח תחזיות כדי לגלות דפוסים, מגמות ותובנות.

ניתוח זה עשוי לכלול זיהוי גורמים המשפיעים על תחלופת עובדים, ניבוי צורכי כישרונות עתידיים, הערכת יעילותן של תוכניות הכשרה והבנת הגורמים להגברת מחוברות עובדים.

3 פרשנות ותובנות:

את הנתונים המנותחים מפרשים לאחר מכן כדי לחלץ תובנות הניתנות לפעולה באופן שיהיו מתואמות עם אסטרטגיות משאבי אנוש.

תובנות אלו עשויות לסייע למנהלי משאבי אנוש לזהות תחומים לשיפור, לתעדף יוזמות ולהציע המלצות מבוססות נתונים כדי לתמוך ביעדים ארגוניים.

4 קבלת החלטות אסטרטגיות:

אנליטיקה של משאבי אנוש מאפשרת למנהלי משאבי אנוש לקבל החלטות מושכלות יותר לגבי אסטרטגיות בתחומים שונים של ניהול משאבי אנוש.

לדוגמה, זה יכול לעזור לייעל את אסטרטגיות הגיוס על ידי זיהוי ערוצי הסורסינג היעילים ביותר או לשפר את שימור העובדים על ידי זיהוי גורמים התורמים לתחלופה.

התאמת יוזמות משאבי אנוש ליעדים העסקיים מאפשרת לארגונים לייצר תוצאות טובות יותר ולשפר את הביצועים הכוללים.

5 ניטור והערכה:

אנליטיקה של משאבי אנוש כרוכה במעקב והערכה מתמשכים אחר מדדי משאבי אנוש ומדדי ביצועים כדי לעקוב אחר התקדמות, למדוד את ההשפעה של יוזמות משאבי אנוש ולהתאים אסטרטגיות לפי הצורך.

ניתוח שוטף של הנתונים ומעקב אחר מדדי מפתח מאפשרים למנהלי משאבי אנוש לזהות מגמות לאורך זמן, לזהות תחומים בעייתיים שיש לשפר ולבצע התאמות יזומות כדי לייעל את התוצאות.

6 ניתוח תחזיות:

טכניקות מתקדמות של ניתוח משאבי אנוש, כגון ניתוח תחזיות, מאפשרות למנהלי משאבי אנוש לחזות מגמות עתידיות בנושא כוח אדם ולקבל החלטות יזומות כדי להפחית סיכונים או לנצל הזדמנויות.

לדוגמה, ניתוח תחזיות יכול לעזור לצפות מחסור עתידי בטלנטים ובבעלי מיומנויות, לזהות סיכונים בקליטת עובדים חדשים ולצפות את ההשפעה של שינויים מסוימים על הדמוגרפיה של כוח העבודה.

The post 6 היבטים של אנליטיקה של משאבי אנוש ואיך ניתן להשתמש בה ביעילות 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.

לכן יש חשיבות עליונה לשמירה מכל משמר על נתוני העובדים. פרט למערכות אבטחה מתוחכמות, גם מערכות המבוססות על בינה מלאכותית יכולות לסייע בשמירה על נתוני העובדים.

למעשה, מערכות המבוססות על בינה מלאכותית יכולות למלא תפקיד מכריע בסיוע למנהלי משאבי אנוש לשמור על פרטיות העובדים ועל אבטחת הנתונים שלהם, תוך מינוף היתרונות של שיטות עבודה במשאבי אנוש שהינן מבוססות על ניתוח נתונים.

להלן 10 דרכים בהן מערכות המבוססות על בינה מלאכותית יכולות לסייע בהגברת האבטחה של נתוני העובדים:

1 אחסון מאובטח:

מערכות המבוססות על בינה מלאכותית יכולות להבטיח שכל נתוני משאבי האנוש, כולל מידע אישי ורגיש, מאוחסנים בצורה מאובטחת באמצעות טכניקות הצפנה מתקדמות. זה עוזר להגן מפני פרצות נתונים וגישה לא מורשית.

2 אימות משתמש:

מערכות המבוססות על בינה מלאכותית יכולות ליישם אימות רב-גורמי כדי להבטיח שרק אנשי משאבי אנוש מורשים, יכולים לגשת לנתוני עובדים רגישים. זה ממזער את הסיכון לגישה לא מורשית.

3 גישה מבוססת תפקידים:

במערכות המבוססות על בינה מלאכותית ניתן להגדיר בקרת גישה בהתבסס על תפקידים ואחריות, מה שמבטיח שאנשי צוות משאבי אנוש יוכלו לצפות רק בנתונים שהינם רלוונטיים לתפקיד הספציפי של המנהל או העובד במחלקת משאבי אנוש.

4 ניתוח התנהגות:

אלגוריתמים של בינה מלאכותית יכולים לנטר באופן רציף את התנהגות המשתמשים בתוך מערכות משאבי אנוש.

אם מתגלה פעילות חריגה או לא מורשית, כגון גישה לנתונים ממיקום חריג או בזמן חריג, המערכת יכולה להפעיל התראות לחקירה.

5 טכניקות לשמירה על הפרטיות:

מערכת המבוססות על בינה מלאכותית יכולה להשתמש בטכניקות כמו מיסוך נתונים וביטול זיהוי, כדי להגן על מידע רגיש. זה מאפשר למנהלי משאבי אנוש לעבוד עם נתונים שיש לנתח אותם, בלי לחשוף זהויות ספציפיות.

6 עמידה בכללי הרגולציה:

כלים לניטור תאימות המבוססים על בינה מלאכותית יכולים להבטיח שנוהלי משאבי אנוש מתואמים עם תקנות פרטיות נתונים. כלים אלה יכולים לספק בדיקות ודו"חות של תאימות בזמן אמת.

7 הערכות אוטומטיות של השפעה על הפרטיות:

מערכת המבוססת על בינה מלאכותית יכולה לסייע לצוותי משאבי אנוש בביצוע הערכות השפעת הפרטיות בעת יישום תהליכים או טכנולוגיות חדשות של משאבי אנוש. ישום זה יכול לזהות סיכוני פרטיות פוטנציאליים ולהציע אמצעים להפחתת הסיכונים.

8 ניהול נתונים אוטומטי:

מערכת המבוססת על בינה מלאכותית יכולה להפוך את הניהול של מדיניות אבטחת הנתונים לאוטומטית. היא יכולה לזהות ולמחוק נתונים שאינם נחוצים עוד, ולהפחית את הסיכון הכרוך בהחזקת מידע מיותר.

9 תקשורת מוצפנת:

מערכות משאבי אנוש המבוססות על בינה מלאכותית יכולות להבטיח שכל ערוצי התקשורת, כולל אימיילים ואפליקציות של הודעות, ישתמשו בהצפנה כדי להגן על דיונים רגישים ושיתוף נתונים.

10 זיהוי מוקדם של איומים:

מערכת המבוססת על בינה מלאכותית יכולה לעזור למנהלי משאבי אנוש לזהות אירועי אבטחה או פרצות נתונים בשלב מוקדם, על ידי ניתוח דפוסים ביומני המערכת ובהתנהגות המשתמשים. זיהוי מהיר מאפשר תגובה והפחתת זמן התגובה.

The post 10 דרכים בהן בינה מלאכותית יכולה להגביר את אבטחת נתוני העובדים first appeared on HRUS משאבי אנוש.