Skip to content

Kako znanost podataka reformira ljudske resurse

Kako znanost podataka reformira ljudske resurse

Znanost o podacima i ljudski resursi

Živimo u svijetu koji je preplavljen podacima, a brzina kojom ti podaci eksplodiraju može se osjetiti činjenicom da se cjelokupna količina podataka u svijetu udvostručuje svake dvije godine. Toliko puno podataka, a to je iznad svih mogućnosti ljudskog pohranjivanja i upravljanja njima. Zahvaljujući Data Science-u koji je postao najjača tehnika za iskorištavanje svih tih podataka i manipuliranje njima kako bi se riješili poslovni problemi.

Ljudski resursi su bili malo sporiji da bi ih prihvatili u usporedbi s drugim industrijama. Ali sada su korporacije shvatile da je ovo najbolja pomoć koju mogu ikada imati kako bi potrošili manje vremena i resursa na donošenje odluka o zapošljavanju i analizu uspješnosti i angažmana zaposlenika.

Primjena podataka o znanosti u ljudskim resursima

  • Upravljanje podacima: Da bi učinkovito vodili tvrtku, najviši dužnosnici poput izvršnih direktora, rukovoditelja, rukovoditelja i rukovoditelja moraju znati što se događa u tvrtki i izvan nje. Potrebne su im informacije kako bi svoje zaposlenike usmjerili u pravom smjeru. Štoviše, podaci o prodaji, KPI-i itd. Stalno se mijenjaju i uvijek su nesigurni. Znanost o podacima i strojno učenje mogu im pomoći u sakupljanju boljih i bržih uvida i zaključaka koji mogu riješiti probleme i predvidjeti buduće događaje.
  • Unajmljivanje: Svake godine milijuni i ljudi, uključujući svježe i iskusnije, prijavljuju se za nova radna mjesta. Glavne tvrtke dobivaju desetke tisuća životopisa. Tvrtke moraju pratiti sve podatke koji su prisutni u životopisima i uz pomoć Science Science-a mogu stvoriti bazu za prepoznavanje najboljih izgleda svih prijavitelja. Tvrtke također mogu otkriti i druge informacije kao što je koji portal za posao dovodi najbolje vrste kandidata. To zapošljavanje čini učinkovitim do razine koju bi bez njega bilo nemoguće postići.
  • Angažman zaposlenika: Svaka tvrtka želi zadržati svoje plodne zaposlenike. Također, studije pokazuju da zadovoljstvo radnika na radnom mjestu dugoročno pomaže tvrtki. Zbog toga je važno koristiti algoritme strojnog učenja za prepoznavanje trendova i pronalaženje načina kako usrećiti zaposlenike i povećavati njihovu produktivnost. Analitika im može pomoći izračunati prave bonuse i povlastice za pojedine zaposlenike.
  • Učinak zaposlenika: Jedna od ključnih karakteristika Data Science-a u ljudskim potencijalima je analiza uspješnosti zaposlenika. Koristeći Data Science, HR tim može dobiti podatke u stvarnom vremenu o svakom zaposleniku i kategorizirati ih na temelju njihove uspješnosti.
  • Chat botovi: Chat botovi su novi računalni programi temeljeni na AI koji mogu odgovoriti na često postavljana pitanja pohranjena u bazama podataka. To ne samo da pomaže u smanjenju komunikacije, a nadgleda i prevladavajuće probleme među zaposlenicima.

Kako postati istraživač podataka u ljudskim potencijalima

Korištenje podataka o znanosti u ljudskim resursima odnosi se na analitiku i strojno učenje. Dakle, neophodno je steći stručnost u algoritmima statistike i strojnog učenja kako biste postali Data Science. Internetska obuka u području Data Science pruža ne samo dubinsku pripremu u gore spomenutim područjima, već i sve važne koncepte alata koji se koriste u Data Science-u. Uz redovita ocjenjivanja, webinare i projekte uživo, tečaj je osmišljen tako da studente iskoristi za sve popularne poslove relevantne za industriju podataka.

Odgovori

Vaša adresa e-pošte neće biti objavljena. Obavezna polja su označena sa *