Co může datová věda udělat pro HR? 7 fází životního cyklu datové vědy

Žijeme v době, kdy jsou počítače a moderní technologie nejen rozšířené, ale jsou minimálním standardem. Je těžké si představit každodenní život bez telefonu v ruce a přístupu k internetu. Co víc, řízení organizace již není možné bez využití moderních IT nástrojů a databází. Informace a data jsou klíčové při strategickém rozhodování a plánování budoucích aktivit. Abychom však mohli dovedně využívat shromážděné informace, jsou potřebné správné dovednosti. A právě datová věda je klíčem k optimálnímu zpracování dat, které lze úspěšně aplikovat na různých organizačních úrovních. Co může datová věda udělat pro HR? Čtěte dál a zjistěte více.

Datová věda – obsah:

1. Co je datová věda?
2. Životní cyklus datové vědy
3. Využití datové vědy v HR
4. Shrnutí

Co je datová věda?

Datová věda je disciplína, která kombinuje specializované znalosti, programovací dovednosti a znalosti matematiky, ekonometrie a statistiky. Obecně lze říci, že je to věda o datech. Pomocí různých výzkumných metod, algoritmů a procesů a na základě velkého množství informací umožňuje analytikovi činit významné závěry a předpovědi.

Datová věda je založena na speciálních algoritmech pro těžbu dat, modelech strojového učení a umělé inteligenci. Úkolem algoritmů je správně vyčistit a strukturovat soubor dat a poté zkoumat vztahy a korelace mezi nimi.

Díky pokročilým metodám zahrnutým v datové vědě se stává možné nalézt skryté vzory, které by jinak nebylo možné pozorovat. Dovedné uplatnění těchto metod umožňuje firmám vytvořit silnou konkurenční výhodu. Využití datové vědy v organizaci může být komplexní, a to hledáním nových zdrojů zisku, optimalizací nákladů a prevencí potenciálních ztrát.

Životní cyklus datové vědy

Proces, kterým data procházejí, se nazývá životní cyklus datové vědy. Obvykle se jedná o iterativní proces zahrnující opakované operace a obvykle se skládá ze šesti nebo sedmi fází:

1. Definování organizačního problému, stanovení cílů a plánování aktivit.
2. Prozkoumání a příprava dat kontrolou základních vlastností, podrobnou identifikací a řešením problémů, pokud jde o přeformátování, rekódování, skupinování a slučování.
3. Reprezentace dat (včetně těch zvláštní povahy, např. akustických dat, obrázků) a transformace dat zahrnující implementaci a transformaci dat do “stravitelnější” formy, jako jsou textové soubory, tabulkové procesory do SQL a NoSQL databází.
4. Výpočty s daty na základě datových jazyků, jako jsou R a Python. Tato fáze umožňuje provádět obrovské množství úloh v clusterech a zpracovávat v cloudu a vyvíjet balíčky, které zahrnují abstraktní prvky pracovního postupu.
5. Generativní a prediktivní modelování dat. Generativní modelování navrhuje stochastický model, který by mohl generovat data a zavádět metody pro správné závěry. Prediktivní modelování se spoléhá na metody, které dělají dobré předpovědi o určitých datech ukazujících na konkrétní soubor dat.
6. Vizualizace a prezentace výsledků pomocí histogramů a grafů časových řad.
7. Budování zkušeností na základě datové vědy pomocí frekvenčních dat v systému, měření efektivity standardních pracovních postupů.

Využití datové vědy v HR

Fungování HR oddělení je stále více založeno na využívání dat a jejich analýze. Nejdůležitější personální rozhodnutí jsou činěna na základě zpráv datové vědy. Aby to však bylo možné, je důležité pochopit, že datová věda je proces, nikoli jednorázová aktivita. Proto je tak důležité organizovat a připravovat data, která poskytnou spolehlivý a důvěryhodný zdroj analýzy.

Dobře provedená analýza podporuje implementaci obchodní strategie a buduje důvěryhodnost HR oddělení. Datová věda je nepostradatelná v takových oblastech, jako je nábor, employer branding, řízení fluktuace zaměstnanců, hodnocení kompetenčního potenciálu zaměstnanců a vyhodnocování manažerských efektů manažerů.

Kombinováním dat z různých zdrojů, pomocí vhodných algoritmů, umožňuje firmám například plánovat, kde a jaké zaměstnance hledat, jakého zaměstnance přilákat do společnosti, jaké jsou šance na jejich zájem o novou nabídku a jaký dopad to bude mít na sledované obchodní cíle.

Pouze datová věda umožňuje tak podrobnou analýzu lidských zdrojů, která umožňuje lepší pochopení potřeb zaměstnanců jak na úrovni celé organizace, týmu, tak jednotlivého zaměstnance. Výsledky, ve formě zpráv, určují proaktivní řízení vzdělávacích programů a zvyšují udržení zaměstnanců, mimo jiné nabídkou změny pozice v rámci organizace. Na druhou stranu možnost pro zaměstnance prohlížet zprávy jim umožňuje formovat vlastní kariérní dráhu a rozhodovat o své kariéře.

Shrnutí

Datová věda se využívá v různých odvětvích, sektorech a ekonomických oblastech. Vytváří skutečnou obchodní hodnotu, přispívá k provozní efektivitě a snižuje chyby. Zlepšuje zapojení zákazníků, zjednodušuje rozhodovací procesy, vytváří produkty a buduje značky, optimalizuje prodeje a zvyšuje efektivitu řízení lidských zdrojů. Bez ohledu na odvětví a velikost by organizace, které chtějí udržet svou konkurenceschopnost na trhu, měly efektivně rozvíjet na základě datové vědy a dovedně využívat výsledky analýzy.

Čtěte také:Základy datového storytellingu.

Pokud se vám náš obsah líbí, připojte se k naší komunitě pilných včel na Facebooku, Twitteru, LinkedInu, Instagramu, YouTube, Pinterestu, TikToku.