Cosa può fare la scienza dei dati per le risorse umane? 7 fasi del ciclo di vita della scienza dei dati

Viviamo in un'epoca in cui i computer e la tecnologia moderna non solo sono diffusi, ma sono uno standard minimo. È difficile immaginare una vita quotidiana senza telefono in mano e accesso a Internet. Inoltre, la gestione di un'organizzazione non è più possibile senza l'utilizzo di moderni strumenti informatici e di un database. Informazioni e dati sono fondamentali per prendere decisioni strategiche e pianificare le attività future. Tuttavia, per utilizzare abilmente le informazioni raccolte, sono necessarie le giuste competenze. Ed è la scienza dei dati la chiave per un'elaborazione ottimale dei dati, che può essere applicata con successo a vari livelli organizzativi. Cosa può fare la scienza dei dati per le risorse umane? Continua a leggere per saperne di più.

Scienza dei dati – sommario:

1. Cos'è la scienza dei dati?
2. Ciclo di vita della scienza dei dati
3. Utilizzo della scienza dei dati nelle risorse umane
4. Riepilogo

Cos'è la scienza dei dati?

La scienza dei dati è una disciplina che combina conoscenze specialistiche, capacità di programmazione e conoscenze di matematica, econometria e statistica. In generale, possiamo dire che è scienza sui dati. Utilizzando vari metodi di ricerca, algoritmi e processi e sulla base di una grande quantità di informazioni, consente all'analista di trarre conclusioni e previsioni significative.

La scienza dei dati si basa su speciali algoritmi di data mining, modelli di apprendimento automatico e intelligenza artificiale. Il compito degli algoritmi è pulire e strutturare adeguatamente un insieme di dati, quindi studiare le relazioni e le correlazioni tra di essi.

Grazie ai metodi avanzati inclusi nella scienza dei dati, diventa possibile trovare schemi nascosti altrimenti impossibili da osservare. La loro sapiente applicazione consente alle aziende di creare un forte vantaggio competitivo. L'uso della scienza dei dati in un'organizzazione può essere completo, cercando nuove fonti di profitto, ottimizzando i costi e prevenendo potenziali perdite.

Ciclo di vita della scienza dei dati

Il processo a cui sono sottoposti i dati viene definito ciclo di vita della scienza dei dati. Di solito è un processo iterativo che coinvolge operazioni ripetitive e di solito consiste in sei o sette fasi:

1. Definizione del problema organizzativo, definizione degli obiettivi e pianificazione delle attività.
2. Esplorare e preparare i dati controllando le proprietà di base, l'identificazione dettagliata e la risoluzione dei problemi quando si tratta di riformattare, ricodificare, raggruppare e unire.
3. Rappresentazione dei dati (inclusi quelli di natura speciale, ad es. dati acustici, immagini) e trasformazione dei dati che implicano l'implementazione e la trasformazione dei dati in una forma più "digeribile" come file di testo, fogli di calcolo in database SQL e NoSQL.
4. Calcolo con dati basati su linguaggi di dati come R e Python, ad esempio. Questa fase consente l'esecuzione di un numero enorme di attività nei cluster e l'elaborazione nel cloud e lo sviluppo di pacchetti che includono elementi di flusso di lavoro astratti.
5. Modellazione dei dati generativa e predittiva. La modellazione generativa propone un modello stocastico che potrebbe generare dati e introdurre metodi per fare inferenze corrette. La modellazione predittiva si basa su metodi che fanno buone previsioni su determinati dati che puntano a un particolare insieme di dati.
6. Visualizzazione e presentazione dei risultati mediante istogrammi e grafici di serie temporali.
7. Costruire esperienza basata sulla scienza dei dati utilizzando i dati di frequenza nel sistema, misurando l'efficacia dei flussi di lavoro standard.

Utilizzo della scienza dei dati nelle risorse umane

Il funzionamento delle funzioni HR è sempre più basato sull'utilizzo dei dati e sulla loro analisi. Le decisioni più importanti relative al personale vengono prese sulla base dei rapporti di data science. Tuttavia, affinché ciò sia possibile, è importante capire che la scienza dei dati è un processo, non un'attività una tantum. Ecco perché è così importante organizzare e preparare dati che forniscano una fonte di analisi affidabile e credibile.

Un'analisi ben condotta supporta l'attuazione della strategia aziendale e costruisce la credibilità del dipartimento delle risorse umane. La scienza dei dati è indispensabile in aree come il reclutamento, l'employer branding, la gestione del turnover del personale, la valutazione del potenziale di competenza dei dipendenti e la valutazione degli effetti gestionali dei manager.

Combinando dati provenienti da varie fonti, utilizzando opportuni algoritmi, consente alle aziende, ad esempio, di pianificare dove e che tipo di dipendenti cercare, che tipo di dipendente attrarre in azienda, quali sono le possibilità del loro interesse per un nuovo offerta e quale impatto avrà sugli obiettivi di business perseguiti.

Solo la scienza dei dati consente un'analisi così dettagliata delle risorse umane, che consente una migliore comprensione delle esigenze dei dipendenti sia a livello dell'intera organizzazione, del team o del singolo dipendente. I risultati, sotto forma di report, determinano la gestione proattiva dei programmi di formazione e aumentano la fidelizzazione dei dipendenti, tra l'altro offrendo un cambio di posizione all'interno dell'organizzazione. A sua volta, la possibilità per i dipendenti di visualizzare i report consente loro di modellare il proprio percorso di carriera e prendere decisioni sulla propria carriera.

Riepilogo

La scienza dei dati è utilizzata in vari settori, settori e campi economici. Crea vero valore aziendale, contribuisce all'efficienza operativa e riduce gli errori. Migliora il coinvolgimento dei clienti, semplifica i processi decisionali, crea prodotti e costruisce marchi, ottimizza le vendite e aumenta l'efficienza della gestione delle risorse umane. Indipendentemente dal settore e dalle dimensioni, le organizzazioni che desiderano mantenere la propria posizione competitiva sul mercato dovrebbero svilupparsi efficacemente sulla base della scienza dei dati e utilizzare abilmente i risultati dell'analisi.

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Autore: Nicole Mankin

Responsabile delle risorse umane con un'eccellente capacità di creare un'atmosfera positiva e creare un ambiente prezioso per i dipendenti. Ama vedere il potenziale delle persone di talento e mobilitarle per svilupparsi.

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