人事部門におけるビッグデータの4つの活用法(実例付き

0

フリーランスライターのSavaram Ravindra氏が、実例やトップアプリケーションを紹介しています。 ビッグデータ in HR」です。 


今日、ビッグデータはほとんどすべての業界でバズワードとなっており、グローバル企業によるその利用は年々進化しています。では、ビッグデータとは一体何なのでしょうか?ビッグデータとは、構造化データであれ非構造化データであれ、膨大な量のデータのことを指します。ビッグデータ分析は、これらの膨大な量のデータを分析して、隠れたパターンや相関関係、その他のさまざまなインサイトを発見するために使用されます。ビッグデータアナリティクス 企業が自社のデータを有効に活用するために を使って新しい機会を見出すことができます。その結果、より効率的なオペレーション、よりスマートなビジネス展開、そしてお客様の利益向上につながるのです。

ビッグデータは人事担当者にどのような変化をもたらすのか?ビッグデータは、人事組織が従業員のモチベーションを高め、従業員をよりよく理解し、計画を立て、リソースを効率的に使用するのに役立ちます。今日、組織は、スキル、学歴、以前の役割、在職期間など、多くの人事関連データを持っています。このデータを活用することで、現在のパフォーマンス、リスク、構成をよりよく理解し、スタッフ、サービス、製品の開発を強化することができます。

人事部門におけるビッグデータの活用は、組織全体のパフォーマンス、従業員の維持、育成、獲得などの業務を評価し、強化するものです。これには、社内の指標、ソーシャルメディアのデータ、外部のベンチマークを統合して検証し、組織が直面しているビジネス上の問題に対して、より多くの情報に基づいたソリューションを提供することが含まれます。

では、人事部がビッグデータを活用する際の最も効率的な方法をご紹介しましょう。

1.従業員の維持

ビッグデータは、普段から離職率の高い企業において、従業員の定着率を高めるための強力なツールです。従業員が会社を辞める動機を理解するのに、従業員の退職インタビューはあまり役に立たない。

今日の人事チームは、ビッグデータ分析を利用することで、データに基づいたプログラムを実施したり、スタッフの満足度に関する定期的な調査を行ったり、定量的なデータを提供する傾向やパターンを見つけたりすることができます。人事担当者は、このデータを使って新しい方法で従業員を分析し、彼らのニーズや要望を知ることができます。そして、これらを分析した上で、人事担当者は、優秀な人材を確保するために、従業員に適切なレベルの柔軟性と、適切なベネフィットや特典を提供することができるのです。

によると ウォール・ストリート・ジャーナル紙Xero社は、ビッグデータを活用して従業員の離職理由と定着理由を把握し、そのデータを活用して6ヶ月のトライアル期間中に20%の離職率を最小化しました。この実験は、48,700人の従業員を抱える同社のコールセンターで行われました。そのため、20%の離職率の削減は、彼らにとって大きな違いとなりました。

2.学習と開発の強化

オンライン学習が普及したことで、企業の学習・開発は、学習者一人ひとりに合わせたものになってきました。ビッグデータとアナリティクスを活用したアダプティブ・ラーニング・テクノロジーにより、テスト問題、アクティビティ、コースセグメントを学習者のペースや好みに合わせてパーソナライズすることが可能になりました。

自分のペースで学習できるオンライン学習は、従業員を数日間仕事から解放して高額なトレーニングコースを提供するよりも、最も費用対効果の高いトレーニング方法です。そして何よりも、自分のペースで学習することで、継続的なトレーニングを社員の日常生活に溶け込ませることができます。

世界的な食品企業であるダノンは、ユーザーフレンドリーなオンラインプラットフォーム「Danone Campus 2.0」の構築に成功しました。これは、継続的に更新され、簡単にアクセスできるクラウドベースのプラットフォームで、従業員はユーザーフレンドリーなデジタルスペースを介して自分の開発を促進することができます。マッキンゼー・アンド・カンパニーのグローバル・チーフ・ラーニング・オフィサーであるニック・ヴァン・ダムは、以下のように述べています。 チーフ・ラーニング・オフィサーのマルチメディア出版物 このプラットフォームを通じて、従業員は外部および内部の知識を強調し、ベストプラクティスを共有し、コラボレーションを向上させることができるとしている。

現在、大学や学校、カレッジで行われているデジタルトランスフォーメーションを見ると、データが企業の発展や学習を刺激的な新しい方法で促進していることがわかります。

3.採用活動の効率化

採用を目的として構築された応募者追跡システムやワークフォースアナリティクスシステムがあり、それらはトランザクション情報を収集するのに適しています。しかし、データを解釈し、情報の各単位の意味を理解して初めて、データの真の価値が見えてきます。ですから、採用担当者はビッグデータを理解し、そこから価値を引き出すために解釈する必要があります。では、どのようにしてデータポイントを解釈し、理解するのかを見ていきましょう。

最高のデータは、インサイトを提供し、分析プロセスを容易にし、企業が適切な人材を迅速に発掘することを可能にします。 EREによると, Unity Technologies, a videogame software development organization, uses big data to do just that. They place high-quality data into a recruiting funnel, examine it against set benchmarks, share it with industry peers, and then present their findings with hiring managers, executive staff, and leaders. They utilize data to enhance diversity in their company, evaluating which departments are screening and offering jobs to diverse candidates.

READ ALSO  知っておきたい機械学習の5つの事例

人事におけるビッグデータの応用には、タレントアナリティクスも含まれており、大量の候補者をファネルにかけ、その中から厳選した数名を採用するのに役立ちます。応募者追跡システムには、質の高いデータが入る必要があります。ユニティでは、採用担当者が候補者を選別する際に、いくつかのステージを使ってトレーニングを受けた後、そのステージを使用します。新しいポジションでも同じステージを使用し、ステージを変更できるのは数人だけです。

これは企業にとって、候補者を採用するまでの時間を短縮するのに役立ちます。また、ビッグデータは個人的なコミュニケーションや交流を評価するのにも役立ちます。例えば、何人の候補者が電話に応答したか、何人が面接に出席したかなどを評価することができます。このようにして、企業は適切な人材で求人を満たし、採用担当者はビッグデータの助けを借りて時間を節約することができるのです。

4.従業員のエンゲージメント

今日、多くの企業が従業員エンゲージメント調査を実施していますが、その結果をどのように解釈したらよいかわからない企業がほとんどです。しかし、ビッグデータはこの状況を変えることができます。従業員が何に触発され、何に関心を持たず、何に躊躇するのかを知ることで、雇用主はチームのパフォーマンスを向上させるためのモチベーションを高めることができます。 企業は、多くの人事データがあれば、従業員のためにより良い判断を下すことができます。なぜなら、従業員に関する最も適切な指標を収集し、それを理解し、検討し、行動に移すことができるからである。

雇用主は、懸念される主要な分野についての洞察を提供するいくつかの指標を選択する必要があります。そうすれば、「従業員がモチベーションを維持できるだけの給与を提供しているか」「従業員は自社の一員であることを誇りに感じているか」「従業員が直面している問題の解決に十分な時間を費やしているか」などの質問に対する答えを見つけ出すことができるのです。

雇用者は、ビジネスのための主要な従業員ベースのKPI(主要業績評価指標)に注目しなければなりません。ビッグデータ分析を用いて従業員のパフォーマンスを監視することで、雇用主はパフォーマンスの高い従業員を評価することができます。また、ビッグデータ・アナリティクスは、雇用主が不満を持っているスタッフやパフォーマンスの低いスタッフを特定し、サポートを提供するのに役立ちます。ビッグデータの予測機能により、雇用主はどの従業員が健康上の問題を抱えやすいか、あるいは事故を起こしやすいかを知ることができます。これにより、従業員のネガティブな行動が大きくなるのを食い止めることができます。

Humanyze社は、アナリティクスを用いて、組織がパフォーマンスを向上させるために、従業員がどのようにコミュニケーションをとっているかを判断する手助けをするデータ駆動型企業です。この会社は、スタッフが日常生活の中で交わす会話から情報を収集する電子バッジを提供しています。この情報には、人々の対話の頻度、声のトーン、会話の長さ、共感を示す度合いなどが含まれます。

Financial Timesによるとまた、Humanyze社の顧客であるBank of Americaは、この技術を使用して、最も生産性の高い従業員が一緒に休憩を取り、一緒に蒸気を放出したり、イライラした顧客に対処するためのヒントを共有していることを発見しました。この結果を受けて、同銀行は集団休憩を導入したところ、パフォーマンスは23%改善し、ストレスレベルは19%低下しました。

今日、多くの人事部門は、この大量のデータを活用し、そこから価値を引き出す方法を学ぼうとしています。人事部門におけるビッグデータの用途は多岐にわたり、正しく導入すれば、あらゆる規模の組織にとって非常に有益なものとなります。ビッグデータを管理することは、前進したい、競争で優位に立ちたいと考えている人事組織にとって非常に重要です。人事組織は、市場の最新トレンドを活用し、優秀な社員を見つけ、リソースをより良い方法で配分する方法を学ばなければなりません。現在、世界中の多くのプロフェッショナルが データサイエンスを学ぶ as this is a booming field; データサイエンス includes many fields that help get insights from data, which is the need of the hour today.

さて、皆さんの組織では、ビッグデータは人事部門にどのように役立っていますか?ぜひコメント欄でお聞かせください。

ビッグデータ専門家の採用をお考えの方へを雇う フリーランスのデータサイエンティスト をKolabtreeに掲載しました。あなたのプロジェクトを投稿して、無料で見積もりを入手できます。 

 


Kolabtree helps businesses worldwide hire freelance scientists and industry experts on demand. Our freelancers have helped companies publish research papers, develop products, analyze data, and more. It only takes a minute to tell us what you need done and get quotes from experts for free.


Unlock Corporate Benefits

• Secure Payment Assistance
• Onboarding Support
• Dedicated Account Manager

Sign up with your professional email to avail special advances offered against purchase orders, seamless multi-channel payments, and extended support for agreements.


共有しています。

著者について

Savaram Ravindraは、Mindmajixのコンテンツリーダーとして活躍しています。革新的/新興のソフトウェア技術やデジタルマーケティングなど、さまざまな分野の記事を書くことに情熱を注いでいます。

返信を残す