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

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Freelance writer Savaram Ravindra shares real-world examples and top applicationsビッグデータ in HR」です。 


Today, big data is a buzzword in almost every industry and its usage by global organizations is evolving every year. So, what actually is big data? It is termed as a huge amount of data, be it structured or unstructured data. Big data 分析学 is used to analyze these huge volumes of data to uncover hidden patterns, correlations, and various other insights. Big data analytics 企業が自社のデータを有効に活用するために to identify new opportunities. This, in turn, leads to more efficient operations, smarter 事業 moves, and higher profits for their customers.

How does big data drive change for HR professionals? Big data helps HR organizations motivate employees, understand them better, plan, and use resources efficiently. Today, organizations have a lot of HR-related data such as skills, educational background, prior roles, tenure, etc. This data can be utilized to better understand the current performance, risk, and composition to enhance the 開発 of the staff, services, and products.

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。

The best data offers insights, eases the 分析 process, and enables companies to quickly discover the right talent. 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.

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。

This is useful for companies as it reduces time to hire candidates. Big data is also useful in assessing personal コミュニケーション and interaction, take for example, how many candidates responded to calls and how many attended the interviews. So, organizations will fill their job positions with the right talent and recruiters can save time with the help of big data.

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。

Employers have to choose a few metrics that will offer them insights on the major 地域 of concern. Then, they can start finding answers for questions such as, “Do you offer enough salary for them to stay motivated?”; “Do your staff feel privileged to be a part of your company?”; “Do you spend enough time in resolving the problems faced by your employees?”; and so on.

Employers must focus on the major employee-based KPIs (Key Performance Indicators) for your business. By monitoring employees’ performance with big data analytics, employers can appreciate top-performing ones. Big data analytics also helps employers identify and offer support to their unsatisfied and underperforming staff. The predictive capabilities of big data will let employers know which of their employees are prone to 健康 problems or prone to accidents. This will put an end to negative employee behaviour from growing.

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。

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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。

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