O que a ciência de dados pode fazer pelo RH? 7 estágios do ciclo de vida da ciência de dados

Vivemos em uma época em que os computadores e a tecnologia moderna não são apenas difundidos, mas são um padrão mínimo. É difícil imaginar uma vida diária sem um telefone na mão e acesso à Internet. Além disso, gerenciar uma organização não é mais possível sem o uso de modernas ferramentas de TI e um banco de dados. Informações e dados são cruciais na tomada de decisões estratégicas e no planejamento de atividades futuras. No entanto, para usar habilmente as informações coletadas, são necessárias as habilidades certas. E é a ciência de dados a chave para o processamento ideal de dados, que pode ser aplicado com sucesso em vários níveis organizacionais. O que a ciência de dados pode fazer pelo RH? Continue a ler para saber mais.

Ciência de dados – sumário:

1. O que é ciência de dados?
2. Ciclo de vida da ciência de dados
3. Usando ciência de dados em RH
4. Resumo

O que é ciência de dados?

A ciência de dados é uma disciplina que combina conhecimento especializado, habilidades de programação e conhecimento de matemática, econometria e estatística. Em geral, podemos dizer que é ciência sobre dados. Usando vários métodos de pesquisa, algoritmos e processos, e com base em uma grande quantidade de informações, permite ao analista fazer conclusões e previsões significativas.

A ciência de dados é baseada em algoritmos especiais de mineração de dados, modelos de aprendizado de máquina e inteligência artificial. A tarefa dos algoritmos é limpar e estruturar adequadamente um conjunto de dados e, em seguida, estudar as relações e correlações entre eles.

Graças aos métodos avançados incluídos na ciência de dados, torna-se possível encontrar padrões ocultos que de outra forma seriam impossíveis de observar. A aplicação hábil deles permite que as empresas criem uma forte vantagem competitiva. O uso da ciência de dados em uma organização pode ser abrangente, buscando novas fontes de lucro, otimizando custos e prevenindo possíveis perdas.

Ciclo de vida da ciência de dados

O processo pelo qual os dados passam é chamado de ciclo de vida da ciência de dados. Geralmente é um processo iterativo envolvendo operações repetitivas e geralmente consiste em seis ou sete estágios:

1. Definição do problema organizacional, estabelecimento de metas e planejamento de atividades.
2. Explorar e preparar dados verificando propriedades básicas, identificação detalhada e solução de problemas quando se trata de reformatar, recodificar, agrupar e mesclar.
3. Representação de dados (incluindo aqueles de natureza especial, por exemplo, dados acústicos, imagens) e transformação de dados envolvendo a implementação e transformação de dados em uma forma mais “digerível” como arquivos de texto, planilhas para bancos de dados SQL e NoSQL.
4. Computação com dados baseada em linguagens de dados como R e Python, por exemplo. Esta etapa permite executar um grande número de tarefas em clusters e processar na nuvem, além de desenvolver pacotes que incluem elementos abstratos de fluxo de trabalho.
5. Modelagem de dados generativa e preditiva. A modelagem generativa propõe um modelo estocástico que pode gerar dados e introduzir métodos para fazer inferências corretas. A modelagem preditiva depende de métodos que fazem boas previsões sobre determinados dados que apontam para um determinado conjunto de dados.
6. Visualização e apresentação de resultados usando histogramas e gráficos de séries temporais.
7. Construir experiência baseada em ciência de dados usando dados de frequência no sistema, medindo a eficácia de fluxos de trabalho padrão.

Usando ciência de dados em RH

O funcionamento dos departamentos de RH assenta cada vez mais na utilização de dados e na sua análise. As decisões de pessoal mais importantes são tomadas com base em relatórios de ciência de dados. No entanto, para que isso seja possível, é importante entender que a ciência de dados é um processo, não uma atividade pontual. É por isso que é tão importante organizar e preparar dados que forneçam uma fonte de análise confiável e confiável.

Uma análise bem conduzida apóia a implementação da estratégia de negócios e constrói a credibilidade do departamento de RH. A ciência de dados é indispensável em áreas como recrutamento, marca do empregador, gerenciamento da rotatividade de pessoal, avaliação do potencial de competência dos funcionários e avaliação dos efeitos de gerenciamento dos gerentes.

Ao combinar dados de várias fontes, utilizando algoritmos apropriados, permite às empresas, por exemplo, planear onde e que tipo de colaboradores procurar, que tipo de colaborador atrair para a empresa, quais as hipóteses do seu interesse por um novo oferecer e qual o impacto que isso terá sobre os objetivos de negócios que estão sendo perseguidos.

Só a ciência de dados permite uma análise tão detalhada dos recursos humanos, que permite uma melhor compreensão das necessidades dos colaboradores, tanto ao nível de toda a organização, equipa ou colaborador individual. Os resultados, na forma de relatórios, determinam a gestão proativa dos programas de treinamento e aumentam a retenção de funcionários, entre outras coisas, ao oferecer uma mudança de posição dentro da organização. Por sua vez, a possibilidade de os colaboradores consultarem os relatórios permite-lhes traçar o seu próprio percurso profissional e tomar decisões sobre a sua carreira.

Resumo

A ciência de dados é usada em várias indústrias, setores e campos econômicos. Ele cria valor comercial real, contribui para a eficiência operacional e reduz erros. Melhora o envolvimento do cliente, agiliza os processos de tomada de decisão, cria produtos e constrói marcas, otimiza as vendas e aumenta a eficiência da gestão de recursos humanos. Independentemente do setor e do tamanho, as organizações que desejam manter sua posição competitiva no mercado devem se desenvolver efetivamente com base na ciência de dados e usar habilmente os resultados da análise.

Leia também: Os fundamentos da narrativa de dados.

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Autora: Nicole Mankin

Gerente de RH com excelente capacidade de construir uma atmosfera positiva e criar um ambiente valioso para os funcionários. Ela adora ver o potencial de pessoas talentosas e mobilizá-las para se desenvolver.

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