Ką duomenų mokslas gali padaryti žmogiškųjų išteklių srityje? 7 duomenų mokslo gyvavimo ciklo etapai

Mes gyvename laikais, kai kompiuteriai ir moderni technologija yra ne tik plačiai paplitę, bet ir minimalus standartas. Sunku įsivaizduoti kasdienį gyvenimą be telefono rankoje ir prieigos prie interneto. Be to, organizacijos valdymas nebeįmanomas be modernių IT įrankių ir duomenų bazių naudojimo. Informacija ir duomenys yra esminiai priimant strateginius sprendimus ir planuojant būsimą veiklą. Tačiau, norint įgudusiai naudoti surinktą informaciją, reikalingos tinkamos žinios. Ir būtent duomenų mokslas yra raktas į optimalų duomenų apdorojimą, kuris gali būti sėkmingai taikomas įvairiuose organizacijos lygiuose. Ką duomenų mokslas gali padaryti HR? Skaitykite toliau, kad sužinotumėte daugiau.

Duomenų mokslas – turinys:

1. Kas yra duomenų mokslas?
2. Duomenų mokslo gyvavimo ciklas
3. Duomenų mokslo taikymas HR
4. Santrauka

Kas yra duomenų mokslas?

Duomenų mokslas yra disciplina, kuri sujungia specializuotas žinias, programavimo įgūdžius ir matematikos, ekonometrikos bei statistikos žinias. Apskritai, galime sakyti, kad tai yra mokslas apie duomenis. Naudojant įvairius tyrimo metodus, algoritmus ir procesus, ir remiantis dideliu informacijos kiekiu, jis leidžia analitikui daryti reikšmingas išvadas ir prognozes.

Duomenų mokslas remiasi specialiais duomenų gavybos algoritmais, mašininio mokymosi modeliais ir dirbtiniu intelektu. Algoritmų užduotis yra tinkamai išvalyti ir struktūrizuoti duomenų rinkinį, o tada ištirti ryšius ir koreliacijas tarp jų.

Dėl pažangių metodų, įtrauktų į duomenų mokslą, tampa įmanoma rasti paslėptus modelius, kurių kitaip būtų neįmanoma pastebėti. Įgudęs jų taikymas leidžia įmonėms sukurti stiprų konkurencinį pranašumą. Duomenų mokslo naudojimas organizacijoje gali būti išsamus, ieškant naujų pelno šaltinių, optimizuojant išlaidas ir užkertant kelią galimiems nuostoliams.

Duomenų mokslo gyvavimo ciklas

Procesas, kuriuo duomenys pereina, vadinamas duomenų mokslo gyvavimo ciklu. Tai paprastai yra iteratyvus procesas, apimantis pasikartojančias operacijas ir paprastai susideda iš šešių ar septynių etapų:

1. Organizacinio problemos apibrėžimas, tikslų nustatymas ir veiklos planavimas.
2. Duomenų tyrimas ir paruošimas, tikrinant pagrindines savybes, detalią identifikaciją ir problemų sprendimą, kai reikia pertvarkyti, koduoti, grupuoti ir sujungti.
3. Duomenų reprezentacija (įskaitant specialaus pobūdžio duomenis, pvz., akustinius duomenis, vaizdus) ir duomenų transformacija, apimanti duomenų įgyvendinimą ir transformavimą į “virškinamesnę” formą, tokią kaip tekstiniai failai, skaičiuoklės, SQL ir NoSQL duomenų bazės.
4. Duomenų skaičiavimas, remiantis duomenų kalbomis, tokiomis kaip R ir Python, pavyzdžiui. Šis etapas leidžia vykdyti didelį užduočių skaičių klasteriuose ir apdoroti debesyje, bei kurti paketus, kurie apima abstrakčius darbo proceso elementus.
5. Generatyvinis ir prognozuojantis duomenų modeliavimas. Generatyvinis modeliavimas siūlo stochastinį modelį, kuris galėtų generuoti duomenis ir įvesti metodus, leidžiančius daryti teisingas išvadas. Prognozuojantis modeliavimas remiasi metodais, kurie gerai prognozuoja tam tikrus duomenis, nurodančius tam tikrą duomenų rinkinį.
6. Rezultatų vizualizacija ir pristatymas naudojant histogramas ir laiko eilučių diagramas.
7. Patirties kūrimas, remiantis duomenų mokslu, naudojant dažnumo duomenis sistemoje, matuojant standartinių darbo procesų efektyvumą.

Duomenų mokslo taikymas HR

HR skyrių veikla vis labiau remiasi duomenų naudojimu ir jų analize. Svarbiausi personalo sprendimai priimami remiantis duomenų mokslo ataskaitomis. Tačiau, kad tai būtų įmanoma, svarbu suprasti, kad duomenų mokslas yra procesas, o ne vienkartinė veikla. Būtent todėl taip svarbu organizuoti ir paruošti duomenis, kurie suteiks patikimą ir kredibilų analizės šaltinį.

Gerai atlikta analizė palaiko verslo strategijos įgyvendinimą ir didina HR skyriaus patikimumą. Duomenų mokslas yra nepakeičiamas tokiose srityse kaip atranka, darbdavio prekės ženklo kūrimas, darbuotojų kaitos valdymas, darbuotojų kompetencijų potencialo vertinimas ir vadovų valdymo efektyvumo vertinimas.

Sujungdama duomenis iš įvairių šaltinių, naudodama tinkamus algoritmus, ji leidžia įmonėms, pavyzdžiui, planuoti, kur ir kokių darbuotojų ieškoti, kokį darbuotoją pritraukti į įmonę, kokios yra jų susidomėjimo nauja pasiūla galimybės ir koks poveikis tai turės siekiamiems verslo tikslams.

Tik duomenų mokslas leidžia atlikti tokią išsamią žmogiškųjų išteklių analizę, kuri leidžia geriau suprasti darbuotojų poreikius tiek visos organizacijos, tiek komandos ar individualaus darbuotojo lygiu. Rezultatai, pateikti ataskaitų pavidalu, lemia proaktyvų mokymo programų valdymą ir didina darbuotojų išlaikymą, tarp kitko, siūlant pozicijos pasikeitimą organizacijoje. Savo ruožtu galimybė darbuotojams peržiūrėti ataskaitas leidžia jiems formuoti savo karjeros kelią ir priimti sprendimus dėl savo karjeros.

Santrauka

Duomenų mokslas naudojamas įvairiose pramonės šakose, sektoriuose ir ekonomikos srityse. Jis kuria tikrą verslo vertę, prisideda prie operatyvumo efektyvumo ir mažina klaidų skaičių. Jis gerina klientų įsitraukimą, supaprastina sprendimų priėmimo procesus, kuria produktus ir kuria prekių ženklus, optimizuoja pardavimus ir didina žmogiškųjų išteklių valdymo efektyvumą. Nepriklausomai nuo pramonės ir dydžio, organizacijos, norinčios išlaikyti savo konkurencinę poziciją rinkoje, turėtų efektyviai plėtoti duomenų mokslo pagrindu ir įgudusiai naudoti analizės rezultatus.

Taip pat skaitykite:Duomenų pasakojimo pagrindai.

Jei jums patinka mūsų turinys, prisijunkite prie mūsų užimtų bičių bendruomenės Facebook, Twitter, LinkedIn, Instagram, YouTube, Pinterest, TikTok.