Что наука о данных может сделать для HR? 7 этапов жизненного цикла науки о данных

Мы живем во времена, когда компьютеры и современные технологии не только широко распространены, но и являются минимальным стандартом. Трудно представить повседневную жизнь без телефона в руках и доступа в интернет. Более того, управление организацией уже невозможно без использования современных ИТ-инструментов и базы данных. Информация и данные имеют решающее значение для принятия стратегических решений и планирования будущей деятельности. Однако для того, чтобы умело использовать собранную информацию, нужны правильные навыки. И именно наука о данных является ключом к оптимальной обработке данных, которую можно успешно применять на различных организационных уровнях. Что наука о данных может сделать для HR? Читай дальше, чтобы узнать больше.

Наука о данных – оглавление:

1. Что такое наука о данных?
2. Жизненный цикл науки о данных
3. Использование науки о данных в HR
4. Резюме

Что такое наука о данных?

Наука о данных — это дисциплина, сочетающая в себе специальные знания, навыки программирования и знания в области математики, эконометрики и статистики. В целом можно сказать, что это наука о данных. Используя различные методы исследования, алгоритмы и процессы и опираясь на большой объем информации, он позволяет аналитику делать важные выводы и прогнозы.

Наука о данных основана на специальных алгоритмах интеллектуального анализа данных, моделях машинного обучения и искусственном интеллекте. Задача алгоритмов — правильно очистить и структурировать набор данных, а затем изучить взаимосвязи и корреляции между ними.

Благодаря передовым методам, включенным в науку о данных, становится возможным находить скрытые закономерности, которые иначе невозможно было бы наблюдать. Умелое их применение позволяет компаниям создать сильное конкурентное преимущество. Использование науки о данных в организации может быть комплексным, путем поиска новых источников прибыли, оптимизации затрат и предотвращения возможных потерь.

Жизненный цикл науки о данных

Процесс, которому подвергаются данные, называется жизненным циклом науки о данных. Обычно это итеративный процесс, включающий повторяющиеся операции, обычно состоящий из шести или семи этапов:

1. Определение организационной проблемы, постановка целей и планирование деятельности.
2. Изучение и подготовка данных путем проверки основных свойств, подробной идентификации и решения проблем, связанных с переформатированием, перекодированием, группировкой и слиянием.
3. Представление данных (в том числе специального характера, например, акустические данные, изображения) и преобразование данных, предполагающее внедрение и преобразование данных в более «удобоваримую» форму, такую ​​как текстовые файлы, электронные таблицы в базы данных SQL и NoSQL.
4. Например, вычисления с данными на основе языков данных, таких как R и Python. Этот этап позволяет запускать огромное количество задач в кластерах и обрабатывать в облаке, а также разрабатывать пакеты, включающие абстрактные элементы рабочего процесса.
5. Генеративное и прогнозное моделирование данных. Генеративное моделирование предлагает стохастическую модель, которая может генерировать данные и вводить методы для получения правильных выводов. Прогнозное моделирование основано на методах, которые делают хорошие прогнозы относительно определенных данных, указывающих на определенный набор данных.
6. Визуализация и представление результатов с помощью гистограмм и графиков временных рядов.
7. Наращивание опыта на основе науки о данных с использованием частотных данных в системе, измерение эффективности стандартных рабочих процессов.

Использование науки о данных в HR

Функционирование отделов кадров все больше основывается на использовании данных и их анализе. Наиболее важные кадровые решения принимаются на основе отчетов Data science. Однако для того, чтобы это стало возможным, важно понимать, что наука о данных — это процесс, а не разовая деятельность. Вот почему так важно организовать и подготовить данные, которые обеспечат надежный и заслуживающий доверия источник анализа.

Хорошо проведенный анализ поддерживает реализацию бизнес-стратегии и повышает доверие к отделу кадров. Наука о данных незаменима в таких областях, как подбор персонала, брендинг работодателя, управление текучестью кадров, оценка компетентностного потенциала сотрудников и оценка управленческих эффектов менеджеров.

Комбинируя данные из различных источников, используя соответствующие алгоритмы, он позволяет компаниям, например, планировать, где и каких сотрудников искать, какого сотрудника привлекать в компанию, каковы шансы их заинтересованности в новом предложение и какое влияние это окажет на преследуемые бизнес-цели.

Только наука о данных дает возможность столь подробного анализа человеческих ресурсов, что позволяет лучше понять потребности сотрудников как на уровне всей организации, команды, так и отдельного сотрудника. Результаты в виде отчетов определяют активное управление программами обучения и повышают удержание сотрудников, в том числе предлагая смену должности в организации. В свою очередь, возможность для сотрудников просматривать отчеты позволяет им формировать свой собственный карьерный путь и принимать решения о своей карьере.

Резюме

Наука о данных используется в различных отраслях, секторах и сферах экономики. Это создает реальную ценность для бизнеса, способствует эффективности работы и уменьшает количество ошибок. Это улучшает взаимодействие с клиентами, оптимизирует процессы принятия решений, создает продукты и создает бренды, оптимизирует продажи и повышает эффективность управления человеческими ресурсами. Независимо от отрасли и размера, организации, которые хотят сохранить свои конкурентные позиции на рынке, должны эффективно развиваться на основе науки о данных и умело использовать результаты анализа.

Читайте также: Основы сторителлинга на основе данных.

Если вам нравится наш контент, присоединяйтесь к нашему сообществу занятых пчел в Facebook, Twitter, LinkedIn, Instagram, YouTube, Pinterest, TikTok.

Автор: Николь Манкин

Менеджер по персоналу с отличной способностью создавать позитивную атмосферу и создавать ценную среду для сотрудников. Ей нравится видеть потенциал талантливых людей и мобилизовать их для развития.

Просмотреть все сообщения