HR-dataanalyse for å styrke arbeidsstyrkens effektivitet

Introduksjon

Dataanalyse er utrolig viktig i nesten alle bransjer i dagens økonomi. En sektor som har vist seg å være svært transformativ, er menneskelige ressurser (HR). Denne HR-dataanalysen har vist at mange organisasjoner kan avskaffe tradisjonell talentforvaltning og rekrutteringspraksis.

Det har gjort det mulig for organisasjoner å ta en strategisk og datadrevet tilnærming til å ta velinformerte beslutninger om arbeidsinnsatsen. Men hvordan kan HR-dataanalyse hjelpe deg med å forbedre din arbeidsinnsats? Les videre for å lære mer.

Kilde

Hva innebærer HR-dataanalyse?

HR-dataanalyse er en prosess for å samle inn, evaluere og analysere HR-data i en bedrift. Denne prosessen gjør det mulig for bedrifter å bruke data mining, statistiske teknikker og andre dataanalysemetoder for å få innsiktsfulle HR-data.

Det primære målet med HR-dataanalyse er å fremme suksess i arbeidsstyrken og forbedre praksis, for eksempel:

• Beholde ansatte
• Medarbeidernes engasjement
• Prestasjonsevaluering
• Ledelse av talenter
• Rekruttering
• Medarbeidertilfredshet

Men hvor får bedriftene data til analyse? I de fleste tilfeller kommer dataene fra:

• Registreringer av ansatte
• Lønnsdata
• Prestasjonsmålinger
• Medarbeiderundersøkelser
• Data om opplæring og utvikling
• Demografiske data om ansatte
• Data fra sosiale nettverk
• Arbeidsmarkedsdata
• LinkedIn-data
• Data om medarbeiderengasjement

Hvilken rolle spiller HR-dataanalyse for å sikre en fremragende arbeidsstyrke?

HR-analyse spiller en viktig rolle i bedriftens moderne forvaltning av menneskelige ressurser. Denne rollen er så viktig at den har endret måten HR jobber på. Hvilken rolle spiller HR-dataanalyse i en bedrift?

1. Bidrar til å engasjere og holde på medarbeiderne

Kilde

HR-dataanalyse hjelper organisasjoner med å forstå hva som driver medarbeiderne til å bli værende og engasjere seg. Det gjør det mulig for HR å identifisere faktorer som fører til "høyt" eller "lavt" engasjement. Denne forståelsen av hva som driver medarbeiderengasjement og -retensjon sikrer at bedriftene tar flere proaktive skritt for å beholde de beste talentene og sikre arbeidsinnsatsen.

Det er viktig å være klar over at det å engasjere og holde på medarbeiderne er avgjørende for forretningsdriften. De sørger for at bedriftene kan øke produktiviteten med 14 %. I tillegg spiller medarbeiderengasjement og -fastholdelse en viktig rolle for organisasjonens omdømme.

2. Muliggjør prediktiv analyse

En annen viktig rolle for HR-dataanalyse er i forbindelse med arbeidsplanlegging. HR-dataanalyse gjør det mulig for bedrifter å analysere historiske data, for eksempel pensjoneringsrater og turnover. Denne analysen gjør det mulig for bedriftene å gjøre mer nøyaktige forutsigelser om den fremtidige arbeidsstyrken.

I tillegg gjør prediktiv analyse det mulig for virtuelle HR-assistenter å skape proaktive strategier for å beholde og rekruttere medarbeidere på kritiske områder. En annen ting som er viktig å huske på, er at du kan bruke prediktiv analyse til å identifisere potensielle problemer.

For eksempel kan analyse av data om ansattes utvikling hjelpe HR til å oppdage tidlige stadier av medarbeidernes misnøye. De kan bruke innsamlede data til å løse underliggende problemer, slik at problemet blir større.

3. Tilrettelegger for datadrevet beslutningstaking

HR-dataanalyse sikrer at bedrifter kan ta mer informerte, datadrevne beslutninger om sine ansatte. Det er fordi det gjør det mulig for bedrifter å evaluere ulike HR-data, som for eksempel turnoverdata. Denne analysen hjelper HR-profesjonelle med å identifisere trender og mønstre som hjelper dem å ta informerte strategiske beslutninger.

Ikke desto mindre er sjansene for å styrke arbeidsinnsatsen større jo mer datadrevne beslutninger bedriften tar. Dette skyldes først og fremst nøyaktigheten i de databaserte beslutningene.

4. Sikrer effektiv talentutvikling og rekruttering

HR-dataanalyse er hjørnesteinen i effektiv talentutvikling og rekruttering. Det gjør det mulig for bedrifter å ta bedre ansettelsesbeslutninger når HR-profesjonelle analyserer data om kandidatene. På denne måten finner de effektivt ut hvilke kandidater som har erfaring og ferdigheter som er i tråd med bedriftens kultur og mål.

Det er viktig å merke seg at de rette talentene kan hjelpe deg med å holde kundene fornøyde og lojale. HR-dataanalyser kan derfor hjelpe deg med å forbedre kvaliteten på de ansatte, noe som er avgjørende for en effektiv arbeidsstyrke. Det kan også hjelpe deg med å forutse den fremtidige prestasjonen til spesifikke kandidater.

5. Forbedrer de ansattes prestasjoner

En viktig fordel med HR-dataanalyse i arbeidslivet er dens evne til å forbedre prestasjonene. HR-dataanalyse gjør det mulig for organisasjoner å analysere data om teamets og enkeltpersoners prestasjoner. Denne analysen hjelper organisasjoner med å identifisere forbedringsområder. Den gjør det også mulig å utvikle målrettede utviklings- og opplæringsprogrammer.

Hvis dataanalysen for eksempel viser at det er uklarheter på ett område, kan HR samarbeide med selskapets ledelse om å iverksette opplæringstiltak for å avhjelpe kompetansegapet.

I tillegg kan bedrifter bruke HR-dataanalyse til å identifisere ansatte med stort potensial. Deretter kan de bruke dataene til å utvikle utviklingsplaner for dem og ta vare på talentene ved å tilby dem utviklingsmuligheter.

Hva er de viktigste komponentene i HR-dataanalyse?

Kilde

En ting alle bedrifter bør merke seg, er at HR-dataanalyse består av mange komponenter. Disse komponentene omfatter blant annet følgende;

Datainnsamling

Datainnsamling er det første steget i HR-dataanalyse. Det innebærer å samle inn omfattende og nøyaktige data om ulike HR-data for å sikre en vellykket analyse. Som beskrevet ovenfor omfatter disse dataene data om ansattes prestasjoner, opplærings- og utviklingsdata og mye annet. Det kan også komme fra:

• Bærbar teknologi
• Mobile enheter
• Skybaserte systemer
• Lærings- og utviklingssystemer
• HR-systemer

Organisering og rensing

Det neste steget etter datasammenstillingen er organisering og rensing. Denne organiseringen og rensingen innebærer å fjerne irrelevante og dupliserte data. Den består også i å identifisere og korrigere feil og inkonsekvenser. En ting du ikke må glemme, er at det kun er pålitelige og klare data som kan sikre at du kan utføre pålitelige analyser og få nøyaktige resultater.

Måling

I denne komponenten må selskapene identifisere hvilke HR-målinger de vil bruke for å analysere og nå sine mål. De valgte måltallene skal gjøre det mulig å sammenligne organisasjonens standarder med historiske normer.

Analyse og tolkning

Den siste komponenten i HR-dataanalyse er dataanalyse og fortolkning. I denne fasen analyserer HR-profesjonelle data, og deretter identifiserer de sammenhenger, mønstre og trender som driver frem arbeidsinnsatsen og gir informasjon om hva som driver frem beslutninger. En viktig ting å huske på er at analyse og fortolkning av HR-data bør utføres av fagfolk som kan prinsippene for dataanalyse og forstår HR-området.

Hvordan kommer du i gang med HR-dataanalyse?

Nå som du har forstått hvilken rolle HR-dataanalyse spiller for å forbedre effektiviteten, er det neste du bør gjøre å finne ut hvordan du kan implementere den i bedriften din. Så hvordan kommer du i gang med HR-dataanalyse?

Fastsette klare mål

En ting du bør være oppmerksom på, er at vellykket HR-dataanalyse krever en strukturert tilnærming. Begynn derfor med å etablere klare mål for hva du ønsker å oppnå. En helhetlig forståelse av hva du ønsker å oppnå, kan være retningsgivende for dataanalysearbeidet.

Identifisere og integrere relevante datakilder

Etter å ha satt opp klare mål, bør neste trinn være å identifisere og integrere relevante datakilder. Merk at HR-teamene krever at dataene er robuste, nøyaktige og kompatible for å sikre effektiv og effektiv dataanalyse. Forsikre deg derfor om at datakildene du har på plass, utfyller målene dine.

Invester i riktig teknologi og verktøy

For at du skal kunne implementere effektiv HR-analyse, må du utstyre deg med de nødvendige HR-verktøyene og -teknologiene. Disse verktøyene og teknologiene kan brukes til å samle, analysere, lagre og rapportere data. De kan blant annet omfatte

• Systemer for datahåndtering
• Programvare for statistisk analyse
• Programvare for datavisualisering
• Integrerte HR-informasjonssystemer

Ansett HR-medarbeidere med kompetanse innen dataanalyse

Som nevnt ovenfor bør HR-dataanalyser utføres av personer med bred kunnskap om personalledelse og dataanalyse. Det er derfor viktig å investere i HR-medarbeidere med sterke analytiske ferdigheter.

Begynn i det små

Hvis du skal gjennomføre din første HR-dataanalyse, er det beste du kan gjøre å begynne i det små. Begynn med en HR-dataanalyse i liten skala, og finpuss deretter fremgangsmåten basert på erfaringene du gjør deg. Husk at HR-analyse er en kontinuerlig prosess som innebærer læring og forbedring.

Hva er fremtiden for HR-dataanalyse?

Fremtiden for HR-dataanalyse er utrolig lys i takt med den teknologiske utviklingen. Bedriftene vil fortsette å øke bruken av maskinlæring (ML) og kunstig intelligens (AI) i analysen av HR-data.

AI og ML spiller en viktig rolle i automatiseringen og effektiviseringen av HR-prosesser, for eksempel prestasjonsevaluering og rekruttering. I fremtiden vil derfor stadig flere virksomheter bruke AI og ML til å ta objektive og nøyaktige beslutninger basert på komplekse og omfattende dataanalyser. Disse beslutningene vil bidra til å effektivisere arbeidet.

En annen fremtidig trend innen HR-dataanalyse er bruken av utvidet intelligens. Augmented intelligence vil forandre HR-dataanalyse ved å kombinere maskinell og menneskelig intelligens. En viktig ting å merke seg er at denne utvidede intelligensen vil hjelpe deg med å avdekke skjulte trender i HR-data. Det vil også gi bedriftene bedre beslutningsgrunnlag.

Konklusjon

HR-dataanalyse er nøkkelen til en fremragende arbeidsstyrke. Den gjør det mulig for bedrifter å utnytte data til å skaffe seg verdifull informasjon om arbeidsstyrken. Denne informasjonen kan dreie seg om hvilke talenter som er best egnet til å ansette, hvordan man sikrer medarbeiderengasjement, medarbeidertilfredshet og -retensjon, og hvordan man kan foreta prediktive analyser for å finne ut hvordan de ansatte best kan oppnå suksess!!!