數據科學和機器學習漸漸成為了分析公司結構和其人力資源的有效方法。人力資源的數據分析在任何企業運營活動中都發揮著重要作用,在公司如何找尋,僱用,維護和留住員工等的活動上,到底數據科學能怎樣幫助人力資源部門更有效地工作呢?

人力資源部門不再像過去那般,主要依靠簡單的調查和心理學家的評論等,而是慢慢進入到智能技術的科學分析時代。 新的大數據驅動技術不再需要無休止的問卷調查來估計員工的忠誠度或工作滿意度,而是利用各方面的數據來制定價值的基準,並使用現有數據提供無價的見解。

數據科學家可以估算並證明現有員工隊伍和公司數據的相關性,重要性和可信度。 此外,數據科學可以幫助人力資源專家明智地構建和改善他們的分析,因為一些舊有的指標可能與員工在特定任期內留在公司或其長期滿意度毫無關係。 數據科學家可以監控和構建收集的數據渠道,分析正確的數據集,然後通過生成解釋數據值和含義的彩色圖形和圖表來提供分析結果。

人力資源數據科學的應用

聘請人才的工作在從未參與過相關過程的人來說似乎是一件很容易的事,其實由制定招聘計劃、找尋候選人、幫助部門聯繫候選人、並確保友好和透視的環境、鼓勵這些候選人成為團隊的一分子、到簽訂合同等,都需要耗費大量時間和公司資源。

獲得見解

數據科學在收集,處理和共享有關候選人技能和經驗的信息時作出重大作用。 這些數據可以從眾多來源收集,例如社交媒體網絡,各種論壇和在線社區。 數據驅動的高級算法可以準確地分析匯總信息,將其轉化為有關特定候選人的專業性和偏好的寶貴分析。

估計未來投資

工作表現分析在人力資源管理以及大多數其他企業方向中發揮著重要作用。 通過數據科學,人力資源相關專家可以獲得各種有用的估算,例如尋找當前和潛在需要的人才所需的投資金額,培訓實習生和新員工的投資,以及每次僱用的成本。 數據科學能優化各種項目的預測,人力資源管理流程和報告等,為人力資源部門提供更有效的工作方式。

勞動力分析和計劃

通過對企業員工的準確分析,數據科學讓人力資源管理能夠更好地了解公司的主要需求並有效監控關鍵指標。 由於能準確了解哪些候選人的素質對公司目標最有價值,人力資源團隊可以更快地找到並僱用相關人才,並直接影響公司的整體效能。

人才分析

根據 Deloitte 發布的2017年全球人力資本趨勢報告,90%的人力資源專家希望改革他們的整個組織模式。 這包括領導層,各種管理流程,以增加為候選人建立良好融入組織的機會以及就業機會。

這就是數據科學可以派上用場的地方。 它有助於明智地構建和改善現有的人才培訓計劃,評估營業額,並完善招聘策略,以確保高水平的員工保留率。 通過刪除過時的人力資源指標分析方法,數據科學可以顯著改變整個人力資源行業,讓公司可以獲得傳統調查或與候選人面談無法獲得的洞察力。

如何在人力資源中有效利用數據科學

麻省理工學院和IBM進行的一項研究表明,那些在人力資源部門實施預測分析的公司在其業務中取得了積極成果。這些組織取得了以下成就:

  • 銷售額增長 8%
  • 營業收入增加 24%
  • 每位員工的銷售數量增加 58%。

因此,為人力資源決策管理部署數據科學資源似乎是讓公司更高效的有效措施。 儘管人力資源分析的實施可能有其自身的問題,例如需要投資額外的工具等,但這一決定顯然是一種具有成本效益的投資。

結論

數據科學是一種基本方法,可以定量監控成本,候選人參與項目的結果,並評估不同人力資源活動的成本效益。該技術使組織能夠深入分析其人力資源活動並做出正確和更高效的決策。


數據科學速成班 (鬍子科技學院合作)

以專業 R coding 和 實用案例 為材料,助你在 30 天內掌握 Big Data (大數據) 和 A.I.(人工智能) 等複雜概念,並開始應用到你的個人及商業項目上。

導師:香港數據科學家 Warrington Hsu

學員:適合任何對數據科學有興趣的初學者 (沒有 coding 底子要求)