Big Data a HR-ben: Miért Most Foglalkozzunk Vele?

A Big Data jelentőségéről mi sem tanúskodhatna jobban, mint a legnépszerűbb keresőmotorban a téma iránt 2011 óta növekvő trend. Bár az adatelemzésben, ha jobban belegondolunk, semmilyen meglepő újdonság nem rejlik, a kérdés inkább az, hogy mióta használjuk tudatosan a Big Data elemzést és egyáltalán használjuk-e eleget, ahhoz hogy a benne rejlő lehetőségeket kiaknázzuk.

Forrás: www.google.hu/trends

Big Data alatt értünk olyan nagy mennyiségű sebességű és jelentős változatosságot mutató adatokat, melyek költséghatékony, innovatív formában segítik a folyamatokba való jobb betekintést.

„The saddest aspect of life right now is that science gathers information faster than society gathers wisdom.” (Isaac Asimov)

A Deloitte kutatása szerint, jelenleg a vállalatok 39%-a foglalkozik tudatosan ezzel a lehetőséggel, és 27%-uk már meg is alkotta a szükséges HR stratégiát. Az adatgyűjtés manapság már hihetetlenül gyorsan megy, nézzük meg inkább, hogyan lehet a Big Data elemzés segítségünkre a humán-erőforrás világában.

A kiválasztás során az egyik legjelentősebb kihívás, hogy hosszú távú következtetéseket kell levonnunk a jelöltekről. Még ha igyekszünk is minél objektívebb kiválasztást támogató eszközöket igénybe venni, vannak olyan alapvető preferenciáink és feltételezéseink melyektől nehezen tekintünk el. Ilyen lehet például egy neves egyetemen szerzett diploma. Feltételezzük, hogyha az valaki egy bizonyos egyetemi végzettséggel rendelkezik, akkor jobban fog teljesíteni a pozícióban, mint egy másik személy másik egyetemről. Ugyanígy gondolta egy vállalat is értékesítő munkavállalói esetén, viszont a Big Data elemzés eredménye azt mutatta, hogy a feltételezéssel szemben az adott munkakörben nem volt szerepe a preferált egyetemi végzettségnek. Sokkal többet számított a munkavállalók eredményességében pl. a sales tapasztalat, az időmenedzsment vagy a multitasking készség.

Mégis miben más a Big Data elemzés, mint egy egyszerű kiválasztást segítő eszköz?

A megfelelő kiválasztás már alapvetően nagyon sokat spórolhat nekünk, lépten-nyomon olyan számadatokra bukkanhatunk, hogy pontosan mennyi pénzünkbe kerül egy rossz kiválasztási döntés. (Gondoljunk csak a toborzásba, kiválasztásba és betanításba fektetett rengeteg időre és energiára!) A Big Data elemzés azonban nem csupán a kiválasztási fázisban lehet segítségünkre, hanem a szervezetre jellemző egyéni jellemzők, mintázatok feltárásában is. Az elemzéssel pl. fény derülhet arra, hogy mi jellemzi a csoportkultúrát, jellemzően milyen döntéshozatali stílusok jelennek meg, és milyen buktatói lehetnek az adott csoportnak, tehát mire érdemes odafigyelnünk, miben kell képeznünk, fejlesztenünk az embereinket a csoport hatékonyságának növelése érdekében.

Lehet ebben még ennél is több?

A Big Data alkalmazásának legmagasabb szintje a prediktív elemzés, mely célja a szervezeten belüli előrejelzés.  A humán-erőforrás menedzsmenten belül ez olyan tényezőket jelent például, minthogy nagy valószínűséggel megmondhatjuk, hogy az adott munkavállalónk fel fog-e mondani az elkövetkező hónapokban. A prediktív elemzés egyik eszköze lehet az Intelligens Team Report (ITR), mely során a munkavállalókról a lehető legtöbb adatot igyekszünk összegyűjteni. Ezek közé tartoznak demográfiai adatok, teljesítmény (KPI- mutatók), reputáció, potenciál (képességek), egyéb HR és üzleti adatok (pl. fizetés, elvégzett tréningek száma, stb.). Az ITR eredményei segítenek annak az eldöntésében is, hogy melyik kollégát érdemes előléptetnünk, támogatnunk, vagy akár elbocsájtanunk. Ezek a kérdések pedig mind a szervezeti kultúra, légkör és mind az eredményesség, pénzügy szempontjából kiemelten fontosak a vállalat jövőjére vonatkozóan.

Láthatjuk tehát, hogy a Big Data elemzésnek igenis van létjogosultsága a HR világában, használjuk bátran, de legyünk körültekintőek és megalapozott stratégiával fogjunk hozzá!  A Big Data elemzés több annál, mintsem hogy nagyon sok adatot halmoztunk fel, kontextus nélkül az elemzés értelmét veszti és érdemes azt is szem előtt tartanunk, hogy a nagyobb mennyiségű adat nem feltétlen jelent jobb minőséget. Megfelelő elemzés esetén azonban nem csak jelentős anyagi terheket spórolhatunk meg, hanem számos hasznos információt nyerhetünk, melyre stratégiát és cselekvési tervet építhetünk.

Feliratkozás hírlevelünkre

* kötelező mező
Hozzájáruló nyilatkozat

Adatvédelmi Szabályzat


Share This