Veri bilimi İK için ne yapabilir? Veri bilimi yaşam döngüsünün 7 aşaması

Bilgisayarların ve modern teknolojinin yalnızca yaygın olmakla kalmayıp aynı zamanda asgari bir standart olduğu bir zamanda yaşıyoruz. Elinizde telefon ve internet olmadan günlük bir hayat hayal etmek zor. Dahası, modern BT araçları ve veri tabanı kullanılmadan bir organizasyonu yönetmek artık mümkün değil. Bilgi ve veriler, stratejik kararlar almada ve gelecekteki faaliyetleri planlamada çok önemlidir. Ancak toplanan bilgileri ustaca kullanmak için doğru becerilere ihtiyaç vardır. Ve çeşitli organizasyon düzeylerinde başarıyla uygulanabilen optimum veri işlemenin anahtarı veri bilimidir. Veri bilimi İK için ne yapabilir? Daha fazlasını öğrenmek için okumaya devam edin.

Veri bilimi – içindekiler tablosu:

1. Veri bilimi nedir?
2. Veri bilimi yaşam döngüsü
3. İK'da veri bilimini kullanma
4. Özet

Veri bilimi nedir?

Veri bilimi, özel bilgi, programlama becerileri ve matematik, ekonometri ve istatistik bilgilerini birleştiren bir disiplindir. Genel olarak veri bilimidir diyebiliriz. Çeşitli araştırma yöntemlerini, algoritmaları ve süreçleri kullanarak ve büyük miktarda bilgiye dayanarak, analistin önemli sonuçlar ve tahminler yapmasını sağlar.

Veri bilimi, özel veri madenciliği algoritmalarına, makine öğrenimi modellerine ve yapay zekaya dayanmaktadır. Algoritmaların görevi, bir dizi veriyi düzgün bir şekilde temizlemek ve yapılandırmak ve ardından bunlar arasındaki ilişkileri ve korelasyonları incelemektir.

Veri biliminin içerdiği gelişmiş yöntemler sayesinde, başka türlü gözlemlenmesi imkansız olan gizli kalıpları bulmak mümkün hale geliyor. Bunların ustaca uygulanması, şirketlerin güçlü bir rekabet avantajı yaratmasına olanak tanır. Bir kuruluşta veri biliminin kullanımı, yeni kâr kaynakları arayarak, maliyetleri optimize ederek ve potansiyel kayıpları önleyerek kapsamlı olabilir.

Veri bilimi yaşam döngüsü

Verilerin geçtiği süreç, veri bilimi yaşam döngüsü olarak adlandırılır. Genellikle tekrarlanan işlemleri içeren yinelemeli bir süreçtir ve genellikle altı veya yedi aşamadan oluşur:

1. Örgütsel problemin tanımlanması, hedeflerin belirlenmesi ve faaliyetlerin planlanması.
2. Yeniden biçimlendirme, yeniden kodlama, gruplama ve birleştirme söz konusu olduğunda temel özellikleri, ayrıntılı tanımlamayı ve problem çözmeyi kontrol ederek verileri keşfetmek ve hazırlamak.
3. Veri temsili (özel nitelikte olanlar, örneğin akustik veriler, görüntüler dahil) ve verilerin uygulanmasını ve metin dosyaları, elektronik tablolardan SQL ve NoSQL veritabanlarına dönüştürülmesi gibi daha “hazmedilebilir” bir forma dönüştürülmesini içeren veri dönüşümü.
4. Örneğin, R ve Python gibi veri dillerine dayalı verilerle hesaplama. Bu aşama, çok sayıda görevin kümelerde çalıştırılmasına ve bulutta işlenmesine ve soyut iş akışı öğeleri içeren paketlerin geliştirilmesine olanak tanır.
5. Üretken ve tahmine dayalı veri modelleme. Üretken modelleme, veri üretebilen ve doğru çıkarımlar yapmak için yöntemler sunan stokastik bir model önerir. Tahmine dayalı modelleme, belirli bir veri kümesine işaret eden belirli veriler hakkında iyi tahminler yapan yöntemlere dayanır.
6. Sonuçların histogramlar ve zaman serisi çizelgeleri kullanılarak görselleştirilmesi ve sunumu.
7. Sistemdeki frekans verilerini kullanarak veri bilimine dayalı deneyim oluşturmak, standart iş akışlarının etkinliğini ölçmek.

İK'da veri bilimini kullanma

İK departmanlarının işleyişi, giderek artan bir şekilde verilerin kullanımına ve analizine dayanmaktadır. En önemli personel kararları Veri bilimi raporlarına göre verilir. Ancak bunun mümkün olabilmesi için Veri biliminin tek seferlik bir faaliyet değil, bir süreç olduğunu anlamak önemlidir. Bu nedenle, güvenilir ve güvenilir bir analiz kaynağı sağlayacak verileri düzenlemek ve hazırlamak çok önemlidir.

İyi yürütülen analiz, iş stratejisinin uygulanmasını destekler ve İK departmanının güvenilirliğini oluşturur. İşe alım, işveren markası, personel devir hızının yönetimi, çalışanların yetkinlik potansiyelinin değerlendirilmesi ve yöneticilerin yönetim etkilerinin değerlendirilmesi gibi alanlarda veri bilimi vazgeçilmezdir.

Çeşitli kaynaklardan gelen verileri uygun algoritmalar kullanarak birleştirerek, örneğin şirketlerin nerede ve ne tür çalışanlar arayacaklarını, ne tür çalışanları şirkete çekeceklerini, yeni bir işe ilgi şanslarının ne olduğunu planlamalarına olanak tanır. teklif ve bunun izlenen iş hedefleri üzerinde ne gibi bir etkisi olacağı.

Yalnızca veri bilimi, hem tüm organizasyon, ekip hem de bireysel çalışan düzeyinde çalışanların ihtiyaçlarının daha iyi anlaşılmasını sağlayan bu kadar ayrıntılı bir insan kaynakları analizi sağlar. Raporlar biçimindeki sonuçlar, eğitim programlarının proaktif yönetimini belirler ve diğer şeylerin yanı sıra kuruluş içinde bir pozisyon değişikliği sunarak çalışanların elde tutulmasını artırır. Buna karşılık, çalışanların raporları görüntüleme olasılığı, kendi kariyer yollarını şekillendirmelerine ve kariyerleri hakkında kararlar almalarına olanak tanır.

Özet

Veri bilimi çeşitli endüstrilerde, sektörlerde ve ekonomik alanlarda kullanılmaktadır. Gerçek iş değeri yaratır, operasyonel verimliliğe katkıda bulunur ve hataları azaltır. Müşteri katılımını geliştirir, karar alma süreçlerini kolaylaştırır, ürünler yaratır ve markalar oluşturur, satışları optimize eder ve insan kaynakları yönetiminin verimliliğini artırır. Sektörü ve büyüklüğü ne olursa olsun, pazardaki rekabetçi konumunu sürdürmek isteyen kuruluşlar, veri bilimi temelinde etkin bir şekilde gelişmeli ve analiz sonuçlarını ustaca kullanmalıdır.

Şunu da okuyun: Veri öyküsü anlatımının temelleri.

İçeriğimizi beğendiyseniz Facebook, Twitter, LinkedIn, Instagram, YouTube, Pinterest, TikTok'ta meşgul arılar topluluğumuza katılın.

Yazar: Nicole Mankin

Olumlu bir atmosfer yaratma ve çalışanlar için değerli bir ortam yaratma konusunda mükemmel bir yeteneğe sahip İK yöneticisi. Yetenekli insanların potansiyelini görmeyi ve gelişmek için onları harekete geçirmeyi seviyor.

Tüm gönderileri görüntüle