Analisis orang sangat penting untuk kesuksesan bisnis dan strategi masa depan apa pun, dan tanggung jawab atas SDM adalah untuk muncul sebagai pusat keunggulan strategis dalam organisasi modern.Baru baru ini Survei Deloitte menemukan bahwa 75% perusahaan percaya bahwa menggunakan analitik orang itu penting. Namun, hanya 8% yang percaya bahwa organisasinya kuat di bidang ini.
Alat analitik SDM dapat memberikan wawasan berbasis bukti ke dalam pertanyaan mendasar di bidang yang terkait dengan pengambilan keputusan perekrutan yang lebih baik, mengurangi pengurangan karyawan dan meningkatkan keterlibatan karyawan antara lain.
Tantangan kritis sebelum perusahaan adalah bagaimana membangun kemampuan yang diinginkan dalam analitik manusia.
Dalam lanskap kompetitif dan dinamis saat ini, Pemimpin SDM bergulat dengan berbagai tantangan – mengelola proses perekrutan yang kompleks, membina tempat kerja yang terlibat dan melacak keberhasilan mereka dengan upaya yang diinvestasikan, meningkatkan produktivitas karyawan dengan mengukur efektivitas program peningkatan keterampilan mereka.
Analisis data mengacu pada superset teknologi, teknik statistik, dan proses yang membantu personel SDM menangkap data dari berbagai sistem sumber, membuat model data untuk membangun logika yang kompleks, dan kemudian mengkomunikasikan wawasan analitik SDM dengan cara yang paling efektif, membantu SDM membuat keputusan yang lebih baik, yang mengarah pada pengembalian investasi yang lebih baik kepada orang-orang.
Apa itu HR Analytics? Di mana HR bersinggungan dengan Analytics?
Dasbor Analisis SDM dapat memberikan wawasan penting untuk meningkatkan proses SDM yang ada:
# Bagaimana tren status jumlah karyawan untuk kuartal / tahun di seluruh lokasi?
# Berapa biaya perusahaan untuk mempekerjakan karyawan baru?
# Apa tren atrisi vs waktu sejak promosi terakhir untuk karyawan?
# Apakah demografi karyawan yang mendorong kinerja tinggi? (kualifikasi / milik lokasi tertentu / pernah bekerja dengan perusahaan tertentu)
# Berapa banyak dan berapa% karyawan berkinerja tinggi yang meninggalkan organisasi dalam jangka waktu tertentu?
# Bagaimana kinerja tim berkorelasi dengan keragaman dalam tim kepemimpinan?
# Apa Dampak pada kinerja melalui pengembangan kemampuan?
# Apakah gaji individu yang lebih tinggi menghasilkan kinerja individu yang lebih tinggi?
Analisis Data di HR: Tantangan
Data sering kali ada di beberapa silo dalam aplikasi & sistem yang berbeda. Oleh karena itu, tantangan utama adalah bagaimana mengintegrasikan data dari tempat-tempat tersebut dan memastikan ambang batas tingkat kesucian, integritas, dan kebersihan data.
Kesalahan dalam data akan secara langsung mempengaruhi kualitas wawasan yang diperoleh dari model analitik. Oleh karena itu, sangat penting untuk melakukan langkah ini dengan uji tuntas, sehingga pengguna dapat mempercayai kualitas metrik SDM yang diberikan oleh model.
Jika tidak, pepatah “sampah masuk, sampah keluar”, akan menimbulkan persepsi negatif di antara para pemangku kepentingan tentang efektivitas analitik, sehingga membatasi kemampuannya untuk berkembang.
Wawasan analitik orang perlu dikomunikasikan melalui saluran yang paling efektif, dalam waktu nyata jika memungkinkan, menggunakan praktik terbaik visualisasi data dan laporan yang menarik, memberikan tampilan fungsi 360 derajat – untuk menciptakan dampak yang diinginkan pada pengambilan keputusan.
Ini membutuhkan solusi manajemen data yang tepat dengan mesin yang kuat yang dapat membuat model data yang kuat, dan memastikan kinerja kueri yang cepat untuk memberikan pelaporan waktu nyata.
Kasus Penggunaan Teratas dan Tujuan Analisis SDM
1 Mempekerjakan Orang yang Tepat
Untuk memprediksi siapa yang mungkin cocok. Ekstrak poin data utama dari data karyawan yang ada – seperti data demografi kandidat, riwayat pekerjaan sebelumnya, (identifikasi poin data tambahan) untuk membangun model prediksi yang akurat dan andal. Gunakan model ini pada gudang CV kandidat untuk menilai kandidat berdasarkan seberapa besar kemungkinan mereka akan cocok untuk organisasi.
2. Membina tenaga kerja yang sangat terlibat
Dengan mengukur poin data utama dari survei karyawan, gamifikasi, acara karyawan dan partisipasi aktivitas, kotak saran untuk memberikan ukuran untuk kecerdasan kebahagiaan yang akan membantu organisasi mengidentifikasi bidang apa yang perlu diinvestasikan lebih banyak, untuk mempromosikan keterlibatan dan afinitas karyawan yang lebih tinggi.
3. Mempertahankan karyawan bernilai tinggi dengan risiko churn
Biaya untuk mengganti seorang karyawan bisa lebih dari 200% dari gaji tahunan mereka, menurut AmericanProgress.org. Ilmu data dapat melatih model pembelajaran mesin pada database kandidat yang ada, model pembelajaran mesin yang sangat akurat dan andal dapat diterapkan untuk mengidentifikasi dan memperingatkan karyawan bernilai tinggi yang berisiko tinggi mengalami churn. Memanfaatkan algoritma penambangan aturan asosiatif untuk mengidentifikasi cluster, yaitu karyawan yang cocok dengan profil churn sebelumnya. Pahami churn berdasarkan jenis kelamin, CTC, usia, kelompok perekrutan.
4 Meningkatkan Produktivitas
Dengan membangun model yang berguna untuk memprediksi kesenjangan dalam produktivitas, menganalisis alasan seperti memperluas kemampuan, tenaga kerja yang terputus-putus, kurangnya pelatihan, dll. Dan memanfaatkan kekuatan analitik preskriptif untuk membantu manajer SDM memegang pengungkit dan secara proaktif menangani kebutuhan kepegawaian di masa depan dan jawablah pertanyaan kunci berikut.
- Siapa yang mungkin mengungguli?
- Di mana investasi / pelatihan dibutuhkan?
- Siapa pemimpin masa depan?
- Jenis program bimbingan apa yang cocok untuk setiap segmen?
Sebagai contoh, Amway menggunakan analitik untuk mengidentifikasi kandidat yang tepat dari posting pekerjaan internal. Amway berhasil merekrut seorang kandidat yang berada dua tingkat di bawah dalam hierarki organisasi untuk posisi yang diinginkan. Indikator perilaku dan kinerjanya menunjukkan bahwa dia sangat cocok, jadi dia dipromosikan.
Tapi, Pertama Perusahaan Perlu Meletakkan Dasar Untuk Mendapatkan Manfaat Analisis SDM
Untuk memastikan bahwa analitik dikonsumsi sesuai keinginan, itu tidak boleh diperlakukan hanya sebagai investasi dalam teknologi. Ini mungkin, pada banyak waktu, membutuhkan perubahan skala besar dan fundamental dalam paradigma dan budaya organisasi. Desain perlu memasukkan praktik terbaik. Insinyur solusi perlu terlebih dahulu memahami jenis wawasan apa yang dibutuhkan oleh para pemimpin SDM – setiap organisasi berbeda. Tujuan analitik akan gagal jika tidak menjawab pertanyaan yang mereka cari jawabannya.
Mereka perlu menilai teknologi apa yang cocok – dengan memahami seberapa paham pengguna secara teknis, dan di platform apa wawasan tersebut akan dikonsumsi. Anda dapat mempertimbangkan untuk menyematkan laporan (berikan hyperlink) dan dasbor langsung ke portal pengguna untuk menghadirkan analitik langsung ke ujung jari pengguna. Dengan tingkat kecepatan dan ketangkasan yang ditingkatkan yang diinginkan untuk pengambilan keputusan sangat penting, organisasi juga perlu memastikan tata kelola yang kuat untuk mengontrol akses ke aset data lintas fungsi. Ini akan membantu mengatasi risiko dan memastikan adopsi yang bertanggung jawab atas teknologi ini.
Dinamika bisnis berubah dengan cepat. Pengambilan keputusan proaktif, difasilitasi oleh analitik adalah kebutuhan saat ini. Jika tidak, organisasi berisiko tertinggal. Anda harus menjadi yang teratas dalam tren analitik untuk muncul di atas segalanya. Untuk memahami bagaimana gangguan akan memengaruhi bisnis Anda dan bagaimana pesaing Anda memanfaatkannya untuk mendorong kesuksesan.
