データ サイエンスは HR に何ができるでしょうか? データ サイエンスのライフ サイクルの 7 つの段階

私たちは、コンピューターと最新のテクノロジーが普及しているだけでなく、最低限の標準である時代に生きています。 電話が手元になく、インターネットにアクセスできない日常生活を想像することは困難です。 さらに、組織の管理は、最新の IT ツールとデータベースを使用せずにはもはや不可能です。 情報とデータは、戦略的な決定を下し、将来の活動を計画する上で非常に重要です。 しかし、収集した情報を上手に使いこなすためには、適切なスキルが必要です。 そして、さまざまな組織レベルでうまく適用できる最適なデータ処理の鍵となるのはデータ サイエンスです。 データ サイエンスは HR に何ができるでしょうか? 詳細については、以下をお読みください。

データサイエンス – 目次:

1. データサイエンスとは？
2. データサイエンスのライフサイクル
3. 人事におけるデータサイエンスの使用
4. 概要

データサイエンスとは？

データサイエンスは、専門知識、プログラミングスキル、および数学、計量経済学、統計の知識を組み合わせた分野です。 一般に、それはデータに関する科学であると言えます。 さまざまな調査方法、アルゴリズム、およびプロセスを使用し、大量の情報に基づいて、アナリストは重要な結論と予測を行うことができます。

データ サイエンスは、特別なデータ マイニング アルゴリズム、機械学習モデル、および人工知能に基づいています。 アルゴリズムのタスクは、一連のデータを適切に整理して構造化し、それらの間の関係と相関関係を調査することです。

データ サイエンスに含まれる高度な手法のおかげで、他の方法では観察できなかった隠れたパターンを見つけることが可能になります。 それらを巧みに適用することで、企業は強力な競争上の優位性を生み出すことができます。 組織内でのデータ サイエンスの使用は、新しい利益源を探し、コストを最適化し、潜在的な損失を防ぐことにより、包括的に行うことができます。

データサイエンスのライフサイクル

データが通過するプロセスは、データ サイエンス ライフ サイクルと呼ばれます。 これは通常、反復操作を含む反復プロセスであり、通常は 6 つまたは 7 つの段階で構成されます。

1. 組織の問題を定義し、目標を設定し、活動を計画します。
2. 再フォーマット、再コーディング、グループ化、およびマージに関して、基本的なプロパティ、詳細な識別、および問題解決を確認することにより、データを探索および準備します。
3. データ表現 (音響データ、画像などの特殊な性質のものを含む) と、テキスト ファイル、SQL および NoSQL データベースへのスプレッドシートなど、より「消化しやすい」形式へのデータの実装と変換を含むデータ変換。
4. たとえば、R や Python などのデータ言語に基づくデータの計算。 この段階では、膨大な数のタスクをクラスターで実行し、クラウドで処理し、抽象的なワークフロー要素を含むパッケージを開発できます。
5. 生成的および予測的データ モデリング。 生成モデリングは、データを生成し、正しい推論を行う方法を導入できる確率モデルを提案します。 予測モデリングは、特定のデータ セットを指す特定のデータについて適切な予測を行う方法に依存しています。
6. ヒストグラムと時系列グラフを使用した結果の視覚化と表示。
7. システム内の頻度データを使用して、標準ワークフローの有効性を測定することにより、データ サイエンスに基づく経験を構築します。

人事におけるデータサイエンスの使用

人事部門の機能は、ますますデータの使用とその分析に基づいています。 最も重要な人事決定は、データ サイエンス レポートに基づいて行われます。 ただし、これを可能にするためには、データ サイエンスはプロセスであり、1 回限りの活動ではないことを理解することが重要です。 そのため、信頼できる信頼できる分析ソースを提供するデータを整理して準備することが非常に重要です。

適切に実施された分析は、ビジネス戦略の実施をサポートし、人事部門の信頼を築きます。 データサイエンスは、採用、雇用主のブランディング、スタッフの離職率の管理、従業員の潜在能力の評価、マネージャーの管理効果の評価などの分野で不可欠です。

適切なアルゴリズムを使用してさまざまなソースからのデータを組み合わせることにより、企業は、たとえば、どこでどのような従業員を探すか、どのような従業員を会社に引き付けるか、新しいものに関心を持つ可能性はどのくらいかを計画できます。オファーと、これが追求するビジネス目標にどのような影響を与えるか。

データサイエンスだけが、組織全体、チーム、または個々の従業員の両方のレベルで、従業員のニーズをよりよく理解できる人材の詳細な分析を可能にします。 結果は、レポートの形で、トレーニング プログラムの積極的な管理を決定し、とりわけ、組織内のポジションの変更を提供することにより、従業員の定着率を高めます。 次に、従業員がレポートを表示できるようにすることで、従業員は自分のキャリア パスを形成し、自分のキャリアに関する意思決定を行うことができます。

概要

データサイエンスは、さまざまな産業、セクター、経済分野で使用されています。 真のビジネス価値を生み出し、運用効率に貢献し、エラーを減らします。 顧客エンゲージメントを改善し、意思決定プロセスを合理化し、製品を作成してブランドを構築し、販売を最適化し、人事管理の効率を高めます。 業界や規模に関係なく、市場での競争力を維持したい組織は、データサイエンスに基づいて効果的に開発し、分析結果を巧みに使用する必要があります。

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作者: ニコール・マンキン

前向きな雰囲気を作り、従業員にとって価値のある環境を作り出す優れた能力を持つ人事マネージャー。 彼女は才能のある人々の可能性を見て、彼らを動員して成長させるのが大好きです.

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