Was kann Data Science für HR tun? 7 Phasen des Data-Science-Lebenszyklus

Wir leben in einer Zeit, in der Computer und moderne Technik nicht nur weit verbreitet, sondern ein Mindeststandard sind. Ein tägliches Leben ohne ein Telefon in der Hand und Zugang zum Internet ist schwer vorstellbar. Darüber hinaus ist die Steuerung einer Organisation ohne den Einsatz moderner IT-Tools und einer Datenbank nicht mehr möglich. Informationen und Daten sind entscheidend, um strategische Entscheidungen zu treffen und zukünftige Aktivitäten zu planen. Um die gesammelten Informationen jedoch geschickt zu nutzen, bedarf es der richtigen Fähigkeiten. Und Data Science ist der Schlüssel zu einer optimalen Datenverarbeitung, die auf verschiedenen Organisationsebenen erfolgreich angewendet werden kann. Was kann Data Science für HR tun? Lesen Sie weiter, um mehr zu erfahren.

Data Science – Inhaltsverzeichnis:

1. Was ist Datenwissenschaft?
2. Lebenszyklus der Datenwissenschaft
3. Einsatz von Data Science im HR
4. Zusammenfassung

Was ist Datenwissenschaft?

Data Science ist eine Disziplin, die Fachwissen, Programmierkenntnisse und Kenntnisse in Mathematik, Ökonometrie und Statistik vereint. Im Allgemeinen können wir sagen, dass es sich um eine Wissenschaft über Daten handelt. Mithilfe verschiedener Forschungsmethoden, Algorithmen und Prozesse und basierend auf einer großen Menge an Informationen ermöglicht es dem Analysten, signifikante Schlussfolgerungen und Vorhersagen zu treffen.

Data Science basiert auf speziellen Data-Mining-Algorithmen, maschinellen Lernmodellen und künstlicher Intelligenz. Die Aufgabe der Algorithmen besteht darin, eine Reihe von Daten richtig zu bereinigen und zu strukturieren und dann die Beziehungen und Korrelationen zwischen ihnen zu untersuchen.

Dank der fortschrittlichen Methoden der Datenwissenschaft wird es möglich, verborgene Muster zu finden, die sonst nicht zu beobachten wären. Ihre geschickte Anwendung ermöglicht es Unternehmen, sich einen starken Wettbewerbsvorteil zu verschaffen. Der Einsatz von Data Science in einer Organisation kann umfassend sein, indem nach neuen Gewinnquellen gesucht, Kosten optimiert und potenziellen Verlusten vorgebeugt wird.

Lebenszyklus der Datenwissenschaft

Der Prozess, den Daten durchlaufen, wird als Data-Science-Lebenszyklus bezeichnet. Es ist normalerweise ein iterativer Prozess mit sich wiederholenden Operationen und besteht normalerweise aus sechs oder sieben Phasen:

1. Definieren des organisatorischen Problems, Setzen von Zielen und Planen von Aktivitäten.
2. Exploration und Aufbereitung von Daten durch Überprüfung grundlegender Eigenschaften, detaillierte Identifikation und Problemlösung bei Umformatierung, Umkodierung, Gruppierung und Zusammenführung.
3. Datendarstellung (einschließlich solcher besonderer Art, z. B. akustische Daten, Bilder) und Datentransformation, die die Implementierung und Transformation von Daten in eine „verdaulichere“ Form wie Textdateien, Tabellenkalkulationen in SQL- und NoSQL-Datenbanken umfasst.
4. Rechnen mit Daten auf Basis von Datensprachen wie zum Beispiel R und Python. Diese Phase ermöglicht die Ausführung einer großen Anzahl von Aufgaben in Clustern und die Verarbeitung in der Cloud sowie die Entwicklung von Paketen, die abstrakte Workflow-Elemente enthalten.
5. Generative und prädiktive Datenmodellierung. Die generative Modellierung schlägt ein stochastisches Modell vor, das Daten generieren und Methoden einführen könnte, um korrekte Schlussfolgerungen zu ziehen. Die prädiktive Modellierung stützt sich auf Methoden, die gute Vorhersagen über bestimmte Daten treffen, die auf einen bestimmten Datensatz verweisen.
6. Visualisierung und Präsentation der Ergebnisse anhand von Histogrammen und Zeitreihendiagrammen.
7. Aufbau von Erfahrungen auf der Grundlage von Data Science durch Verwendung von Häufigkeitsdaten im System, Messung der Effektivität von Standard-Workflows.

Einsatz von Data Science im HR

Das Funktionieren von Personalabteilungen basiert zunehmend auf der Nutzung von Daten und deren Analyse. Die wichtigsten Personalentscheidungen werden auf Basis von Data-Science-Berichten getroffen. Damit dies möglich ist, ist es jedoch wichtig zu verstehen, dass Data Science ein Prozess und keine einmalige Aktivität ist. Aus diesem Grund ist es so wichtig, Daten zu organisieren und vorzubereiten, die eine zuverlässige und glaubwürdige Analysequelle darstellen.

Eine gut durchgeführte Analyse unterstützt die Umsetzung der Geschäftsstrategie und stärkt die Glaubwürdigkeit der Personalabteilung. Data Science ist in Bereichen wie Rekrutierung, Employer Branding, Fluktuationsmanagement, Bewertung des Kompetenzpotenzials von Mitarbeitern und Bewertung der Managementeffekte von Führungskräften unverzichtbar.

Durch die Kombination von Daten aus verschiedenen Quellen und mithilfe geeigneter Algorithmen können Unternehmen beispielsweise planen, wo und welche Art von Mitarbeitern gesucht werden sollen, welche Art von Mitarbeitern für das Unternehmen gewonnen werden sollen und wie hoch die Chancen für ihr Interesse an einem neuen sind Angebot und welche Auswirkungen dies auf die verfolgten Geschäftsziele hat.

Nur Data Science ermöglicht eine so detaillierte Analyse der Humanressourcen, die ein besseres Verständnis der Bedürfnisse der Mitarbeiter sowohl auf der Ebene der gesamten Organisation, des Teams als auch des einzelnen Mitarbeiters ermöglicht. Die Ergebnisse in Form von Berichten bestimmen die proaktive Steuerung von Schulungsprogrammen und erhöhen die Mitarbeiterbindung, unter anderem durch das Angebot eines Positionswechsels innerhalb der Organisation. Die Einsichtnahme in die Berichte ermöglicht den Mitarbeitern wiederum, ihren eigenen Karriereweg zu gestalten und Karriereentscheidungen zu treffen.

Zusammenfassung

Data Science wird in unterschiedlichen Branchen, Branchen und Wirtschaftsfeldern eingesetzt. Es schafft echten Geschäftswert, trägt zur betrieblichen Effizienz bei und reduziert Fehler. Es verbessert die Kundenbindung, rationalisiert Entscheidungsprozesse, entwickelt Produkte und baut Marken auf, optimiert den Vertrieb und steigert die Effizienz des Personalmanagements. Unabhängig von Branche und Größe sollten Organisationen, die ihre Wettbewerbsposition am Markt behaupten wollen, sich auf Basis von Data Science effektiv weiterentwickeln und Analyseergebnisse gekonnt nutzen.

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Autorin: Nicole Mankin

HR-Manager mit einer hervorragenden Fähigkeit, eine positive Atmosphäre aufzubauen und ein wertvolles Umfeld für Mitarbeiter zu schaffen. Sie liebt es, das Potenzial talentierter Menschen zu erkennen und sie zur Entwicklung zu mobilisieren.

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