מה זה HR Analytics?מילון מונחים במשאבי אנוש HR, גיוס עובדים ומיתוג מעסיק
Workforce Analytics: אופטימיזציית כח אדם מבוססת נתונים הוא כלי חיוני בארגז הכלים של מנהלי HR משאבי אנוש, המציע ניתוח נתונים באמצעות תוכנות מתקדמות המעניקות תובנות לביצועי העובדים, והאפקטיביות הארגונית הכוללת.
HR Analytics | Workforce Analytics | Talent Analytics | People Analytics, הן גישות שנשענות על נתונים, וכוללות מספר היבטים:
- איסוף נתונים: ריכוז נתונים ממקורות משאבי אנוש, כגון תהליכי גיוס, ביצועי עובדים, נתוני שכר ותגמול, סקרי מעורבות עובדים, משובים ועוד.
- ניתוח נתונים: המידע שנאסף עובר ניתוח מעמיק כדי לחשוף דפוסים ותובנות. ניתן להשתמש בשיטות סטטיסטיות מתקדמות, מודלים חזויים וטכניקות למידת מכונה – AI כדי לחזות תוצאות ולקבל החלטות אסטרטגיות מבוססות (לקורס AI למנהלי HR משאבי אנוש ומנהלי גיוס לחצו).
- יישום: התובנות הנגזרות מהניתוח משמשות כדי לטפל ביעדים עסקיים ומשאבי אנוש ספציפיים. למשל שיפור שיעורי שימור העובדים, אופטימיזציה של אסטרטגיות גיוס עובדים, חיזוק מיתוג המעסיק, הגברת מעורבות העובדים ופיתוח מקצועי בצורה יעילה יותר.
התחום של ניתוח אנשים מתייחס לכל סוגי העובדים: שמגיעים למקומות עבודה, עובדים מרחוק, עצמאיים, ספקים ועוד תוך בחינת סוגי מידע שונים: תחילת עבודה, משך זמן העסקה, הוצאות חפיפה, שיעורי נטישה/התפטרות, היעדרויות/איחורים, שכר, סיכונים ועוד ויבצע הכלאות מידע עם נתונים נוספים.
היתרונות של People Analytics:
- קבלת החלטות משופרת: מינוף נתונים מאפשרים למנהלי HR הארגונים לקבל החלטות מושכלות יותר המבוססות על עובדות ולא על דעות ו/או אינטואיציה.
- תהליכי משאבי אנוש משופרים: בניית תהליכי גיוס עובדים הוליסטיים יעילים, מערכי השתלמות, הדרכה ופיתוח מקצועי.
- תכנון כוח עבודה אסטרטגי: אנליטיקה מעניקה למנהלי משאבי אנוש יכולת לחזות את כוח העבודה העתידי, ולהתאים את אסטרטגיית הגיוס מבעוד מועד.
- שביעות רצון ושימור עובדים: התובנות המתקבלות מהנתונים יכולות לעזור לשפר את שביעות רצון העובדים על ידי זיהוי המניעים למעורבות ומורל גבוה.
האתגרים של People Analytics:
- איכות נתונים ואינטגרציה: איסוף נתונים ממערכות משאבי אנוש מגוונות יכולה להיות משימה מאתגרת.
- שמירת פרטיות ואתיקה מקצועית: ניהול נתונים באופן מאובטח וחסוי.
- פערי מיומנויות: כמו כל מכונה, אין לה יכולת ניתוח מדוויקת
אנליסט משאבי אנוש דורש מיומנויות רבות ומגוונות כדי להתמודד באופן מקצועי עם המורכבויות של ניהול משאבי אנוש מבוסס נתונים. תפקיד זה דורש שילוב של מיומנויות קשות ורכות, כדי לנווט ביעילות בין פונקציות משאבי אנוש שונות:
- ניתוח נתונים: מיומנות בכלים טכנולוגיים, ממשקים ומערכות מידע. ומסוגלות לפרש מדדים ולהפוך אותם לתובנות מושכלות.
- תקשורת: מנתחי משאבי אנוש חייבים לפשט נתונים מורכבים לברורים. כולל יצירת דוחות מפורטים, הצגת ממצאים בפגישות, והבטחה שהמלצות מבוססות נתונים מובנות לקהלים שאינם טכניים.
- תשומת לב לפרטים: רמת דיוק גבוהה ויכולת לרדת לפרטים. להסתכל על מספר זירות מידע, לבחון את אמינות המידע
- ידע במדיניות ותקנות משאבי אנוש: אנליסט משאבי אנוש חייב להכיר ולבין את המדיניות של מחלקת משאבי אנוש בארגון, חוקי עבודה מקומיים ובינלאומיים כדי להבטיח שהארגון ימשיך לעמוד בסטנדרטים משפטיים.
- מיומנויות ארגוניות: ניהול יעיל של מסדי נתונים ורשומות. נדרשת מיומנות בארגון וסינון כמויות אדירות של נתונים ותיעדוף משימות כדי לעמוד בזמנים.