Työvoiman huippuosaamisen vahvistaminen HR-tiedon analysoinnin avulla

Intro

Tietoanalyysi on nykyään ratkaisevan tärkeää lähes kaikilla talouden aloilla. Yksi ala, jolla se on osoittautunut hyvin transformatiiviseksi, on henkilöstöhallinto (HR). HR-tiedon analysointi on varmistanut, että monet organisaatiot voivat luopua perinteisistä kykyjenhallinta- ja rekrytointikäytännöistä.

Se on mahdollistanut organisaatioille strategisen ja tietoon perustuvan lähestymistavan, jonka avulla ne voivat tehdä tietoon perustuvia päätöksiä työyhteisöstään. Mutta miten HR-data-analyysi auttaa parantamaan työvoiman tehokkuutta? Lue lisää.

Lähde

Mitä HR-tietojen analysointi sisältää?

HR-tietojen analysointi on prosessi, jossa yrityksen HR-tietoja kerätään, arvioidaan ja käsitellään. Tämän prosessin avulla yritykset voivat käyttää tiedonlouhintaa, tilastollisia tekniikoita ja muita tietojen analysointimenetelmiä saadakseen oivaltavia HR-tietoja.

Henkilöstötietoanalyysin ensisijaisena tavoitteena on edistää työvoiman menestystä ja parantaa käytäntöjä, kuten:

• Työntekijöiden sitouttaminen
• Työntekijöiden sitoutuminen
• Suorituskyvyn arviointi
• Talenttijohtaminen
• Rekrytointi
• Työntekijöiden tyytyväisyys

Mutta mistä yritykset saavat tietoja analyysejä varten? Useimmissa tapauksissa tiedot saadaan seuraavista lähteistä:

• Työntekijöiden tiedot
• Palkkatiedot
• Suorituskykymittarit
• Työntekijöille suunnatut kyselyt
• Koulutus- ja kehitystiedot
• Demografiset työntekijätiedot
• Sosiaalisen verkoston tiedot
• Työmarkkinatiedot
• LinkedInin tiedot
• Työntekijöiden sitoutumista koskevat tiedot

Mikä on HR-tiedon analysoinnin rooli työvoiman huippuosaamisen varmistamisessa?

Henkilöstöanalytiikalla on tärkeä rooli yrityksen nykyaikaisessa henkilöstöhallinnossa. Tämä rooli on niin merkittävä, että se on muuttanut henkilöstöhallinnon toimintatapoja. Mikä on siis HR-analyysin rooli yrityksessä?

1. Edistää työntekijöiden sitoutumista ja sitouttamista

Lähde

Henkilöstötietojen analysointi auttaa organisaatioita ymmärtämään, mikä vaikuttaa työntekijöiden sitoutumiseen ja sitoutumiseen. Sen avulla henkilöstöhallinto voi tunnistaa tekijät, jotka johtavat "korkeaan" tai "matalaan" sitoutumisasteeseen. Ymmärrys siitä, mikä vaikuttaa työntekijöiden sitoutumiseen ja sitouttamiseen, varmistaa, että yritykset ryhtyvät ennakoivampiin toimiin pitääkseen huippuosaamisensa ja varmistaakseen työvoiman hyvinvoinnin.

Yksi olennainen asia on se, että työntekijöiden sitouttaminen ja sitouttamiskäytännöt ovat elintärkeitä yritystoiminnassa. Ne varmistavat, että yritykset voivat nauttia 14 prosentin tuottavuuskasvusta. Lisäksi työntekijöiden sitouttamisella ja sitouttamisella on olennainen rooli organisaation maineenhallinnassa.

2. Mahdollistaa ennakoivan analyysin

Toinen tärkeä rooli HR-tietojen analysoinnissa on työvoiman suunnittelussa. Henkilöstötietoanalyysin avulla yritykset voivat analysoida historiatietoja, kuten eläköitymisastetta ja työntekijöiden vaihtuvuutta. Tämän analyysin avulla yritykset voivat tehdä tarkempia ennusteita tulevan työvoiman tarpeista.

Lisäksi ennakoiva analyysi mahdollistaa virtuaalisen HR-assistentin ennakoivan rekrytointistrategioiden luomisen, joilla varmistetaan vakaa työvoiman tarjonta kriittisillä alueilla. Toinen huomionarvoinen asia on se, että voit käyttää ennakoivaa analyysia mahdollisten ongelmien tunnistamiseen ennen niiden syntymistä.

Esimerkiksi työntekijän työuupumustietojen analysointi voi auttaa henkilöstöhallintoa havaitsemaan työntekijän työuupumuksen alkuvaiheet. Kerättyjen tietojen avulla voidaan puuttua taustalla oleviin ongelmiin, ennen kuin ongelma kasvaa vakavaksi.

3. Helpottaa tietoon perustuvaa päätöksentekoa

Henkilöstötietojen analysointi varmistaa, että yritykset voivat tehdä tietoon perustuvia, tietoon perustuvia päätöksiä työntekijöistään. Sen avulla yritykset voivat arvioida erilaisia HR-muuttujia, kuten työntekijöiden liikevaihtotietoja. Analyysi auttaa henkilöstöammattilaisia tunnistamaan trendejä ja malleja, joiden avulla he voivat tehdä perusteltuja strategisia päätöksiä.

Mitä enemmän yritys tekee tietoon perustuvia päätöksiä, sitä suuremmat ovat mahdollisuudet lisätä työyhteisön vaikutusmahdollisuuksia. Tämä johtuu pääasiassa tietoon perustuvien päätösten tarkkuudesta.

4. Varmistaa tehokkaan lahjakkuuksien hankinnan ja rekrytoinnin

HR-tietojen analysointi on tehokkaan kykyjen hankinnan ja rekrytoinnin kulmakivi. Sen avulla yritykset voivat tehdä parempia rekrytointipäätöksiä, kun HR-ammattilaiset analysoivat ehdokkaiden tietoja. Lisäksi he määrittelevät tehokkaasti ne ehdokkaat, joilla on kokemusta ja taitoja, jotka vastaavat yrityskulttuuria ja -tavoitteita.

Yksi huomioitava asia on se, että oikeanlainen lahjakkuus voi auttaa sinua pitämään asiakkaasi tyytyväisinä ja uskollisina. Henkilöstötiedon analysointi voi siis auttaa parantamaan työntekijöiden laatua, mikä on elintärkeää työvoiman tehokkuuden kannalta. Se voi myös auttaa sinua arvioimaan tiettyjen ehdokkaiden tulevaa suorituskykyä.

5. Parantaa työntekijöiden suorituskykyä

Henkilöstötiedon analyysin eräs tärkeä hyöty työelämässä on sen kyky parantaa työntekijöiden työsuoritusta. Henkilöstötietoanalyysin avulla organisaatiot voivat analysoida tietoja henkilöstön ja yksilöiden suorituskyvystä. Tämä analyysi auttaa organisaatioita tunnistamaan parannuskohteet. Lisäksi sen avulla ne voivat kehittää kohdennettuja kehitys- ja koulutusohjelmia.

Jos esimerkiksi data-analyysi osoittaa, että jokin osa-alue on heikosti kehittynyt, henkilöstöosasto voi tehdä yhteistyötä yrityksen johdon kanssa ja toteuttaa koulutusaloitteita, joilla puutteet osaamisessa korjataan.

Lisäksi yritykset voivat käyttää HR-tietojen analysointia potentiaalisten työntekijöiden tunnistamiseen. Tämän jälkeen ne voivat käyttää tietoja kehittääkseen heille huolenpitosuunnitelmia ja vaalia heidän lahjakkuuttaan tarjoamalla heille kasvumahdollisuuksia.

Mitkä ovat HR Data Analyticsin keskeiset osatekijät?

Lähde

Kaikkien yritysten on syytä huomioida, että HR-tietojen analysointi koostuu monista osatekijöistä. Näitä komponentteja ovat muun muassa seuraavat;

Tietojen keruu

Tietojen yhdistäminen on ensimmäinen askel henkilöstötiedon analysoinnissa. Se käsittää kattavan ja tarkan tiedon keräämisen erilaisista HR-muuttujista onnistuneen analyysin varmistamiseksi. Kuten edellä todettiin, näihin tietoihin kuuluvat työntekijöiden suoritustiedot, koulutus- ja kehitystiedot ja monet muut tiedot. Lisäksi se voi olla peräisin seuraavista lähteistä:

• Puettava teknologia
• Mobiililaitteet
• Pilvipohjaiset järjestelmät
• Oppimis- ja kehitysjärjestelmät
• HR-järjestelmät

Järjestäminen ja puhdistus

Seuraava vaihe tietojen yhdistämisen jälkeen on järjestäminen ja siivoaminen. Järjestäminen ja puhdistaminen käsittää mahdollisten epäsuotuisten ja päällekkäisten tietojen poistamisen. Lisäksi siinä tunnistetaan ja korjataan virheet ja epäjohdonmukaisuudet. Yksi huomioitava asia on se, että vain luotettavat ja puhtaat tiedot takaavat, että voit tehdä analyysejä luotettavasti ja saada tarkkoja tuloksia.

Mittaus

Tässä osassa yritysten on määriteltävä HR-mittarit, joita ne käyttävät analyysissä ja tavoitteensa saavuttamisessa. Valittujen mittareiden pitäisi pystyä vertaamaan organisaation standardeja historiallisiin normeihin.

Analyysi ja tulkinta

Henkilöstötiedon analyysin viimeinen osa on tietojen analysointi ja tulkinta. Tässä vaiheessa henkilöstöammattilaiset analysoivat tietoja ja tunnistavat korrelaatiot, tunnusluvut ja trendit, jotka varmistavat, että ne edistävät työvoiman täysipainoisuutta ja tekevät perusteltuja päätöksiä. Yksi tärkeä asia on se, että HR-tiedon analysoinnin ja analysoinnin tulisi olla sellaisten ammattilaisten tekemää, jotka tuntevat data-analyysin periaatteet ja ymmärtävät HR-alaa.

Miten pääset alkuun HR-tiedon analysoinnissa?

Nyt kun ymmärrät HR-tiedonanalyysin roolin työntekijöiden valinnanvapauden lisäämisessä, sinun on seuraavaksi tiedettävä, miten se voidaan toteuttaa yrityksessäsi. Miten HR-data-analyysin tekeminen siis aloitetaan?

Aseta selkeät tavoitteet

Yksi asia, joka on syytä huomioida, on se, että menestyksekäs HR-tiedon analysointi edellyttää jäsenneltyä lähestymistapaa. Aloita siis asettamalla selkeät tavoitteet siitä, mitä haluat saavuttaa. Kattava ymmärrys halutuista tuloksista voi ohjata data-analyysitoimia.

Tunnistetaan ja yhdistetään asiaankuuluvat tietolähteet

Kun selkeät tavoitteet on määritetty, seuraavana vaiheena on tunnistettava ja integroitava asiaankuuluvat tietolähteet. Huomaa, että HR-tiimit tarvitsevat tietojen luotettavuutta, tarkkuutta ja yhteensopivuutta tehokkaan ja tehokkaan data-analyysin varmistamiseksi. Varmista siis, että käytössäsi olevat tietolähteet täydentävät tavoitteitasi.

Investoi oikeisiin teknologioihin ja välineisiin

Jotta voit toteuttaa tehokasta HR-analytiikkaa, sinun on varustettava itsesi tarvittavilla HR-työkaluilla ja -teknologioilla. Nämä työkalut ja teknologiat voivat tukea tietojen kokoamista, analysointia, tallentamista ja raportointia. Niitä voivat olla mm:

• Tiedonhallintajärjestelmät
• Tilastollinen analyysiohjelmisto
• Tietojen visualisointiohjelmisto
• Integroidut HR-tietojärjestelmät

Palkkaa HR-ammattilaisia, joilla on data-analyysitaitoja

Kuten edellä todettiin, henkilöstötietojen analysoinnista olisi huolehdittava henkilöt, joilla on monipuolista tietämystä henkilöstöhallinnosta ja tietojen analysoinnista. Näin ollen investoimisen HR-ammattilaisiin, joilla on vahvat analyyttiset taidot, pitäisi olla sinulle olennaista!!!'

Aloita pienestä

Jos teet ensimmäistä kertaa henkilöstötietojen analyysia, parasta mitä voit tehdä, on aloittaa pienestä. Varmista, että aloitat pienimuotoisella HR-tiedonanalyysillä, ja tarkenna sitten lähestymistapaa saadun kokemuksen perusteella. Huomaa, että HR-analytiikka on jatkuva prosessi, johon liittyy oppimista ja parantamista.

Mikä on HR-tiedon analysoinnin tulevaisuus?

Henkilöstötiedon analysoinnin tulevaisuus on uskomattoman valoisa, sillä teknologia kehittyy jatkuvasti. Yritykset tulevat jatkossakin lisäämään koneoppimisen (ML) ja tekoälyn (AI) käyttöä henkilöstötiedon analysoinnissa.

Tekoälyllä ja ML:llä on keskeinen rooli HR-prosessien, kuten suorituskyvyn arvioinnin ja rekrytoinnin, automatisoinnissa ja virtaviivaistamisessa. Tulevaisuudessa yhä useammat yritykset hyödyntävät tekoälyä ja ML:ää tehdäkseen puolueettomia ja tarkkoja päätöksiä monimutkaisten ja laajojen data-analyysien perusteella. Näiden päätösten avulla voidaan tehostaa työtehtäviä tehokkaasti.

Toinen tulevaisuuden trendi HR-tietojen analysoinnissa on lisätyn integraation käyttö. Lisätty älykkyys muuttaa HR-tiedon analysointia yhdistämällä kone- ja ihmisälykkyyttä. On tärkeää huomata, että laajennettu älykkyys auttaa paljastamaan HR-datassa piileviä salaisuuksia. Lisäksi se tarjoaa yrityksille parempaa tietoa päätöksentekoa varten.

Johtopäätös

Henkilöstötietojen analysointi on avain työvoiman huippuosaamiseen. Sen avulla yritykset voivat hyödyntää tietoja saadakseen arvokasta tietoa työvoimastaan. Nämä tiedot voivat koskea parhaita lahjakkuuksia palkattavaksi, miten varmistetaan työntekijöiden sitoutuminen, tyytyväisyys ja sitouttaminen ja miten tehdään ennakoiva analyysi parhaasta tavasta antaa työntekijöille mahdollisuus menestyä!!!