Co nauka o danych może zrobić dla HR? 7 etapów cyklu życia data science

Żyjemy w czasach, w których komputery i nowoczesne technologie są nie tylko powszechne, ale stanowią minimum. Trudno wyobrazić sobie codzienność bez telefonu w ręku i dostępu do Internetu. Co więcej, zarządzanie organizacją nie jest już możliwe bez wykorzystania nowoczesnych narzędzi informatycznych i bazy danych. Informacje i dane są kluczowe w podejmowaniu strategicznych decyzji i planowaniu przyszłych działań. Aby jednak umiejętnie wykorzystać zebrane informacje, potrzebne są odpowiednie umiejętności. I właśnie data science jest kluczem do optymalnego przetwarzania danych, które z powodzeniem można zastosować na różnych poziomach organizacji. Co nauka o danych może zrobić dla HR? Czytaj dalej, aby dowiedzieć się więcej.

Nauka o danych – spis treści:

1. Czym jest nauka o danych?
2. Cykl życia nauki o danych
3. Wykorzystanie data science w HR
4. Streszczenie

Czym jest nauka o danych?

Data science to dyscyplina, która łączy specjalistyczną wiedzę, umiejętności programowania oraz wiedzę z zakresu matematyki, ekonometrii i statystyki. Ogólnie można powiedzieć, że jest to nauka o danych. Wykorzystując różne metody badawcze, algorytmy i procesy oraz bazując na dużej ilości informacji, pozwala analitykowi na dokonywanie istotnych wniosków i przewidywań.

Data science opiera się na specjalnych algorytmach eksploracji danych, modelach uczenia maszynowego i sztucznej inteligencji. Zadaniem algorytmów jest odpowiednie oczyszczenie i uporządkowanie zbioru danych, a następnie zbadanie zależności i korelacji między nimi.

Dzięki zaawansowanym metodom zawartym w data science możliwe staje się znalezienie ukrytych wzorców, których w inny sposób nie dałoby się zaobserwować. Umiejętne ich zastosowanie pozwala firmom na stworzenie silnej przewagi konkurencyjnej. Wykorzystanie data science w organizacji może być wszechstronne, poprzez poszukiwanie nowych źródeł zysku, optymalizację kosztów i zapobieganie potencjalnym stratom.

Cykl życia nauki o danych

Proces, któremu podlegają dane, nazywany jest cyklem życia nauki o danych. Zwykle jest to proces iteracyjny obejmujący powtarzające się operacje i zwykle składa się z sześciu lub siedmiu etapów:

1. Zdefiniowanie problemu organizacyjnego, wyznaczenie celów i zaplanowanie działań.
2. Eksplorowanie i przygotowywanie danych poprzez sprawdzanie podstawowych właściwości, szczegółową identyfikację i rozwiązywanie problemów w zakresie ponownego formatowania, rekodowania, grupowania i łączenia.
3. Reprezentacja danych (w tym o charakterze specjalnym, np. dane akustyczne, obrazy) oraz transformacja danych polegająca na implementacji i transformacji danych do bardziej „przyswajalnej” postaci, takiej jak pliki tekstowe, arkusze kalkulacyjne do baz danych SQL i NoSQL.
4. Obliczenia z danymi opartymi na językach danych, takich jak na przykład R i Python. Ten etap pozwala na uruchamianie ogromnej liczby zadań w klastrach i przetwarzanie w chmurze oraz tworzenie pakietów zawierających abstrakcyjne elementy workflow.
5. Generatywne i predykcyjne modelowanie danych. Modelowanie generatywne proponuje model stochastyczny, który mógłby generować dane i wprowadzać metody pozwalające na prawidłowe wnioskowanie. Modelowanie predykcyjne opiera się na metodach, które dokonują dobrych prognoz dotyczących określonych danych wskazujących na określony zestaw danych.
6. Wizualizacja i prezentacja wyników za pomocą histogramów i wykresów szeregów czasowych.
7. Budowanie doświadczenia w oparciu o data science poprzez wykorzystanie danych częstotliwościowych w systemie, mierzenie efektywności standardowych przepływów pracy.

Wykorzystanie data science w HR

Funkcjonowanie działów HR w coraz większym stopniu opiera się na wykorzystaniu danych i ich analizie. Najważniejsze decyzje personalne podejmowane są na podstawie raportów Data Science. Aby jednak było to możliwe, ważne jest, aby zrozumieć, że data science to proces, a nie jednorazowa czynność. Dlatego tak ważne jest uporządkowanie i przygotowanie danych, które będą stanowić rzetelne i wiarygodne źródło analiz.

Dobrze przeprowadzona analiza wspiera realizację strategii biznesowej i buduje wiarygodność działu HR. Data science jest niezastąpiona w takich obszarach jak rekrutacja, employer branding, zarządzanie rotacją personelu, ocena potencjału kompetencyjnego pracowników czy ocena efektów zarządczych menedżerów.

Łącząc dane z różnych źródeł, stosując odpowiednie algorytmy, pozwala firmom np. zaplanować, gdzie i jakich pracowników szukać, jakiego rodzaju pracownika przyciągnąć do firmy, jakie są szanse na zainteresowanie się nowym oferty i jaki to będzie miało wpływ na realizowane cele biznesowe.

Tylko data science umożliwia tak szczegółową analizę zasobów ludzkich, która pozwala na lepsze zrozumienie potrzeb pracowników zarówno na poziomie całej organizacji, zespołu czy pojedynczego pracownika. Wyniki w formie raportów determinują proaktywne zarządzanie programami szkoleniowymi oraz zwiększają retencję pracowników, m.in. oferując zmianę stanowiska w organizacji. Z kolei możliwość przeglądania raportów przez pracowników umożliwia im kształtowanie własnej ścieżki kariery i podejmowanie decyzji dotyczących ich kariery.

Streszczenie

Nauka o danych znajduje zastosowanie w różnych branżach, sektorach i dziedzinach gospodarki. Tworzy rzeczywistą wartość biznesową, przyczynia się do efektywności operacyjnej i ogranicza błędy. Poprawia zaangażowanie klientów, usprawnia procesy decyzyjne, tworzy produkty i buduje marki, optymalizuje sprzedaż i zwiększa efektywność zarządzania zasobami ludzkimi. Niezależnie od branży i wielkości, organizacje, które chcą utrzymać swoją konkurencyjną pozycję na rynku, powinny skutecznie rozwijać się w oparciu o data science i umiejętnie wykorzystywać wyniki analiz.

Czytaj także:Podstawy narracji danych.

Jeśli podobają Ci się nasze treści, dołącz do naszej społeczności pracowitych pszczół na Facebooku, Twitterze, LinkedIn, Instagramie, YouTube, Pinterest, TikTok.

Autor: Nicole Mankin

Menedżer HR z doskonałą umiejętnością budowania pozytywnej atmosfery i tworzenia wartościowego środowiska dla pracowników. Uwielbia dostrzegać potencjał utalentowanych ludzi i mobilizować ich do rozwoju.

Wyświetl wszystkie posty