epoint

Potencjał Big Data jest wykorzystywany przez firmy z wielu sektorów gospodarki – od analiz marketingowych, przez zarządzanie ryzykiem, aż po optymalizację działań operacyjnych czy wzrost sprzedaży. Specjaliści ds. zarządzania zasobami ludzkimi także wiedzą, jak efektywnie można posługiwać się dużymi i różnorodnymi zbiorami danych. Eksperci wskazują, jak czerpać z analizy Big Data w branży HR-owej.

Analiza Big Data może wskazać na jakie kryteria zwrócić uwagę podczas rekrutacji, a jej wynik będzie dostosowany do unikalnego środowiska danej organizacji. Badanie może na przykład wskazać, że długość zatrudnienia kandydatów w poprzednich miejscach nie wpływa na ich zaangażowanie w wykonywanie zadań w nowej pracy.

Analiza danych o kandydatach może pozwolić na dokładniejsze dopasowanie ich kompetencji do wymagań stanowiska, tym samym minimalizując ryzyko nietrafionych decyzji rekrutacyjnych oraz zwiększając efektywność całego procesu zatrudnienia nowego pracownika. Ponadto Big Data może pomóc firmom w zaawansowanym planowaniu zatrudnienia oraz przewidywaniu wydajności pracowników czy też lepszym ich dopasowaniu do konkretnych ról, jednocześnie optymalizując pracę zespołów. komentuje Anna Kołodziej – redaktor naczelna sprawny.marketing.

Zmiana perspektywy w selekcji kandydatów otwiera drzwi do nowych, bardziej zindywidualizowanych metod rekrutacji. Działy HR mogą zmodyfikować strategię swoich działań tak, aby nie tylko oceniać kwalifikacje kandydatów, ale także przewidywać ich potencjał.

W przyszłości zarządzanie talentami przy użyciu Big Data stanie się jednym z kluczowych elementów strategii rekrutacyjnych. W RocketJobs.pl dostrzegamy rosnące znaczenie analizy danych w procesach poszukiwania, selekcji i utrzymania najlepszych pracowników. Inteligentne narzędzia analityczne będą kluczowe, pomagając firmom dostosowywać się do zmieniających się trendów na rynku pracy. dodaje Michał Szum, Head of Customer Experience w Just Join IT i RocketJobs.pl.

Rozwój umiejętności i przewidywanie potrzeb kadrowych

Dzięki analizie Big Data eksperci HR mogą identyfikować obszary, w których pracownicy potrzebują dodatkowego wsparcia czy rozwoju. Modele predykcyjne pozwalają na wczesne rozpoznanie luk w umiejętnościach, umożliwiając szybką reakcję i dostosowanie programów szkoleniowych.

Big Data pozwala także na monitorowanie i ocenę skuteczności programów rozwojowych. Analiza danych może ujawnić, które metody szkoleniowe przynoszą oczekiwane rezultaty, umożliwiając organizacjom inwestowanie w najbardziej efektywne formy edukacji i rozwoju.

Jednym z kluczowych aspektów, w którym warto wykorzystywać Big Data, jest również identyfikacja potrzeb kadrowych. Analizując dane, firmy z dużym wyprzedzeniem mogą przewidzieć, kiedy i gdzie będą potrzebne dodatkowe zasoby.

Prawie 10 lat temu Harvard Business Review określił profesję analityka Big Data mianem „najseksowniejszego zawodu XXI wieku”. Nic dziwnego zatem, że dane dotarły również do obszaru planowania ścieżek kariery. Dzięki łączeniu informacji z kilku niezależnych źródeł firmy mogą lepiej prowadzić pracownika przez swój rozwój. Łącząc dane na temat rekrutacji, wdrożenia, przebiegu pracy i później exit interview oraz powodów odejścia, firmy potrafią dostrzec coś niewidocznego gołym okiem. To duża przewaga w czasach walki o każdy talent. – twierdzi Szymon Negacz, założyciel WiseGroup.

Big Data umożliwia również równomierne rozłożenie zadań wśród pracowników, co pomaga w zapobieganiu wypaleniu zawodowemu. Pozwala także na uzyskanie jasnego obrazu dotyczącego tego, jakie typy pracowników są najlepiej przystosowane do konkretnych zadań, co z kolei ułatwia efektywne decyzje dotyczące alokacji pracy w zespołach.

Więcej na temat zarządzania talentami można dowiedzieć się podczas aktualnie trwającej pierwszej edycji konferencji I Love Business & HR (28-30.11.2023). W trakcie 3-dniowego eventu eksperci kompleksowo przyjrzą się wszystkim najważniejszym obszarom funkcjonowania biznesu – od zadowolenia klienta (CX), przez HR, po tematy strategiczne i biznesowe.

Subscribe
Powiadom o
guest
0 komentarzy
najstarszy
najnowszy oceniany
Inline Feedbacks
View all comments