كيفية توظيف قرارات الموارد البشرية المستندة إلى البيانات بشكل فعال مع تحليلات الموارد البشرية
دفع عامي 2020 و2021 المنظمات على مستوى العالم إلى إعادة التفكير في استراتيجيات الموارد البشرية الخاصة بها.
بينما كان عام 2020 يتصارع متخصصو الموارد البشرية مع إصلاح شامل لسياسات العمل وإدارة العمليات عن بُعد بسبب فيروس كورونا، شهد عام 2021 استقالة حوالي 47 مليون شخص من وظائفهم، واختبار قدرات فرق الموارد البشرية على إشراك الموارد الحالية أثناء البحث عن موارد جديدة وسط الاستقالة الكبرى.
خلال هذه الفترة من التحولات الشديدة، تطورت وظيفة الموارد البشرية للاعتماد على البيانات والتحليلات – بدءًا من معلومات الموظف والمؤسسة إلى البيانات حول كيفية معالجة معضلات الموارد البشرية تاريخيًا.
هناك أيضًا اعتماد متزايد على التكنولوجيا والأتمتة التي تعمل بالذكاء الاصطناعي لتحويل البيانات إلى رؤى قيمة خلال عملية الموارد البشرية.
وفقًا لـ Fortune Business Insights، من المتوقع أن ينمو سوق تكنولوجيا الموارد البشرية العالمي من 24 مليار دولار في عام 2021 إلى 36 مليار دولار في عام 2028، ومن المرجح أن تعطي الشركات الأولوية للاستثمارات في الذكاء الاصطناعي (AI) لتحسين العمليات التجارية وخفض التكاليف.
بالإضافة إلى ذلك، وجد تقرير Mercer أن 88٪ من الشركات على مستوى العالم تستخدم شكلاً من أشكال الذكاء الاصطناعي في شكل روبوتات محادثة ذكية وأنظمة مشاركة المرشحين ومحركات التوصية والمزيد.
يمكن منح الاعتماد المتزايد على الرؤى المدعومة بالبيانات إلى الحاجة إلى اتخاذ قرارات الموارد البشرية بكفاءة والتي تراعي سعادة الموظف ونمو الأعمال.
ومع ذلك، لتوظيف قرارات الموارد البشرية المستندة إلى البيانات بنجاح، يجب على الشركات فهم الخطوات الحاسمة في عملية تحويل البيانات والتحليلات إلى رؤى قيمة. فيما يلي بعض من هذه الاعتبارات الرئيسية.
أنواع بيانات الموارد البشرية
هناك وفرة في مصادر البيانات والبيانات في العالم الرقمي اليوم، والخطوة الأولى لاتخاذ قرارات ذكية قائمة على البيانات هي فهم أنواع البيانات ذات الصلة بالموارد البشرية.
يتعامل متخصصو الموارد البشرية مع البيانات المنظمة وغير المهيكلة. البيانات المنظمة هي المعلومات التي يمكن ترجمتها إلى برنامج يشبه جداول البيانات ويمكن تحليلها أو حسابها بسهولة.
على سبيل المثال، يتم تصنيف اسم الموظف والعمر وأنواع وعدد المهارات والجنس والعرق على أنها بيانات منظمة.
تشير البيانات غير المهيكلة إلى المعلومات المخزنة في أكثر صيغها الأولية. تتكون هذه البيانات عادة من مستندات نصية.
على سبيل المثال، تقييمات أداء الموظفين أو استطلاعات الصحة العقلية أو مراجعات الشركة على مواقع الويب التابعة لجهات خارجية.
كلا نوعي البيانات هذين لهما صلة متساوية بالموارد البشرية. على سبيل المثال، إذا أراد أحد المتخصصين في الموارد البشرية حساب متوسط العمر والديموغرافية لشركتهم، فيمكنهم الاطلاع على بياناتهم المنظمة مثل عمر الموظف والعنوان والعرق.
وبالمثل، إذا أرادوا تقييم الحاجة إلى اتخاذ قرارات توظيف أكثر تنوعًا، فيمكنهم إلقاء نظرة على بياناتهم الديموغرافية والتعليقات المستندة إلى النصوص في مراجعات الشركة واستطلاعات الرأي.
علاوة على ذلك، إذا كان هناك فرصة للوظيفة، يمكن لمتخصصي الموارد البشرية التأكد من الحاجة إلى البحث عن مرشحين خارج مؤسستهم من خلال تعيين مجموعات مهارات الموظفين الحاليين، والنظر في مبادرات تحسين المهارات والوقت اللازم لشغل الوظيفة.
بين بيانات الموظفين في المنظمة والاستطلاعات المرسلة لفهم كيف ينظر الموظفون إلى أرباب عملهم، ستستفيد فرق الموارد البشرية من العديد من أنواع البيانات.
ولكن في حين أن الأنواع المختلفة من البيانات تبشر بأفكار قابلة للتنفيذ، لا يمكن لفرق الموارد البشرية البدء في فهم البيانات بدون أدوات قوية لإدارة البيانات.
جمع وإدارة البيانات ذات الصلة
تشتمل بيانات الموارد البشرية في جوهرها على معلومات حساسة. يجب التعامل مع كل شيء من خلفية الموظف وتاريخه الطبي إلى الراتب ومسار النمو بسرية وأعلى درجة من الأخلاق.
في كثير من الأحيان، اعتمادًا على حجم المؤسسة، تقوم فرق الموارد البشرية بالاستعانة بمصادر خارجية لجمع أنواع معينة من البيانات، مثل استطلاعات الصحة العقلية أو مزودي البيانات من الأطراف الثالثة في مراجعات الشركة.
بغض النظر عما إذا كانت المنظمة تستخدم موارد داخلية أو خارجية، فإن قدرتها على اتخاذ قرارات بشأن البيانات تتوقف على كيفية الحصول على البيانات وتنظيمها.
يعتمد ذلك على كيفية تمييز المؤسسات بين المعلومات الطوعية والمعلومات التي يتم جمعها من الموارد التي لا يعلم الموظفون أنها تخضع للمراقبة أو التعقب، مثل مجموعات الدردشة ورسائل البريد الإلكتروني ووسائل التواصل الاجتماعي والمنتديات الخارجية وما إلى ذلك.
غالبًا ما تملي القوانين واللوائح المعمول بها في مناطقها الأصلية كيف تقوم المؤسسة بتخزين معلومات الموارد البشرية وجمعها وإدارتها.
ومع ذلك، فإن إنشاء معايير البيانات بشكل استباقي لفرق الموارد البشرية يمكن أن يساعد ليس فقط على مستوى العملية، ولكن أيضًا في إنشاء ثقافة الموظف أولاً.
تحويل البيانات إلى قرارات باستخدام تحليلات الموارد البشرية
بمجرد أن يكون لدى المنظمات عمليات جمع البيانات وإدارتها، فإن الخطوة الأخيرة والأكثر أهمية هي فهم البيانات جيدًا بما يكفي لاتخاذ القرارات عليها. هذا هو المكان الذي تأتي فيه تحليلات بيانات الموارد البشرية.
في جوهرها، تعد تحليلات الموارد البشرية نهجًا معادلاً أو قائمًا على الخوارزمية لفك تشفير كل شيء بدءًا من تخطيط الموارد والتوظيف وإدارة الأداء إلى التعويضات وتخطيط التعاقب والاحتفاظ.
تُمكِّن تحليلات الموارد البشرية فرق الموارد البشرية من استخدام البيانات لرسم خريطة استراتيجية لقصة المؤسسة.
بينما تعتقد المؤسسات غالبًا أن تحليلات الموارد البشرية يجب أن تستخدم خوارزميات قائمة على الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي، يمكن أن تكون جداول البيانات البسيطة وعمليات التحليل اليدوي أيضًا خطوة أولى جيدة.
في الواقع، وفقًا لشركة Deloitte، تستخدم 91٪ من الشركات أدوات تحليل البيانات الأساسية، مثل جداول البيانات، لإدارة وتعقب وتحليل مشاركة الموظفين والتكلفة لكل توظيف ومقاييس معدل الدوران.
ومع ذلك، لجعل التحليل القائم على البيانات في الموارد البشرية قابلاً للتطوير حقًا، من المهم الاستثمار في الأدوات المتطورة القائمة على الذكاء الاصطناعي.
يمكن أن تضيف بعض تحليلات البيانات في المجالات قيمة فورية لقياس رضا الموظفين، وفهم احتياجات تعلم الموظف، وإعطاء الأولوية لملاحظات ثقافة الشركة.
يمكن لفرق الموارد البشرية استخدام مزيج من البيانات المنظمة وغير المهيكلة، بما في ذلك البيانات التاريخية، لفهم الإرهاق وعدم الرضا عن الراتب ومعنويات الفريق والطلب على التنوع أو الممارسات المستدامة.
خاتمة
ستستفيد فرق الموارد البشرية بسهولة من القرارات المدعومة بالبيانات والتحليلات، ولكن هذا لا يمكن أن يكون ممكنًا إلا من خلال فهم واضح لأنواع البيانات التي تقدم رؤى، وكيفية إدارة البيانات وأي منها يمكن تحليله بشكل فعال من خلال الاستثمارات في التأثير. التقنيات.
لمستقبل الموارد البشرية المدعوم بالبيانات، يعد التكامل الناجح للبشر والآلات أمرًا أساسيًا. سيكون هذا مهمًا بشكل خاص لضمان أخلاقيات البيانات ومنع التحيزات التي يمكن أن تقدمها كل من نماذج الذكاء الاصطناعي غير المدربة والبشر.
قبل كل شيء، لدمج تحليلات البيانات بنجاح في نسيج نظام الموارد البشرية للمؤسسة هو تعزيز ثقافة البيانات أولاً.
يساعد هذا النهج المستند إلى البيانات المؤسسات على التحول من تخصص الموارد البشرية التشغيلي إلى نظام أكثر استراتيجية.
سمير ماسكى هو الرئيس التنفيذي لشركة Fusemachines وأستاذ الذكاء الاصطناعي بجامعة كولومبيا.
المصدر: venturebeat
إقراء ايضا:
