Với sự tiến bộ của công nghệ, việc quản lý nguồn nhân lực đã có những thay đổi đáng kể trong những năm gần đây.
Bước 5. Chọn công cụ Phân tích nhân sự
Cuối cùng nhưng không kém phần quan trọng, bạn sẽ cần một công cụ phân tích nhân sự mạnh mẽ để hợp lý hóa mọi thứ. So sánh phần mềm phân tích nhân sự tốt nhất để nhận được lợi tức đầu tư cao hơn.
Truy cập và cộng tác dựa trên vai trò
Để đảm bảo quyền riêng tư và bảo mật dữ liệu, bạn sẽ cần một công cụ hiển thị thông tin dựa trên vai trò và chức năng. Ví dụ: CHRO có thể muốn xem nhiều dữ liệu cấp cao hơn, trong khi nhân sự cấp thấp có thể không cần quyền truy cập vào tất cả thông tin.
Thay vì dành hàng giờ để sắp xếp dữ liệu và tạo ra những hiểu biết sâu sắc, hãy để công nghệ thực hiện công việc đó. Phân tích dự đoán giúp bạn chuẩn bị cho các sự kiện chưa biết trong tương lai. Ví dụ: nó sẽ giúp dự đoán liệu tỷ lệ chấm dứt hợp đồng hiện tại có tăng trong những tháng tới hay không. Bằng cách này, bạn có thể dự đoán và chuẩn bị thay vì phản ứng.
Làm việc với dữ liệu có thể mệt mỏi. Tuy nhiên, với bảng điều khiển trực quan tương tác và thông minh , bạn có thể hiểu dữ liệu tốt hơn và xác định xu hướng nhanh hơn. Ngoài ra, biểu đồ và đồ thị giúp bạn dễ dàng giải thích dữ liệu cho những người không rành về kỹ thuật.
Điểm khác biệt giữa khoa học dữ liệu và kỹ thuật dữ liệu là gì?
Các kỹ sư dữ liệu xây dựng và duy trì các hệ thống cho phép nhà khoa học dữ liệu truy cập và diễn giải dữ liệu. Họ làm việc chặt chẽ với công nghệ cơ bản hơn là các nhà khoa học dữ liệu. Vai trò này thường liên quan tới việc tạo các mô hình dữ liệu, xây dựng đường ống dữ liệu và giám sát quy trình trích xuất, chuyển đổi, tải (ETL). Tùy thuộc vào quy mô và cơ cấu của tổ chức, kỹ sư dữ liệu cũng có thể quản lý cơ sở hạ tầng liên quan như nền tảng lưu trữ, truyền phát và xử lý dữ liệu lớn như Amazon S3. Các nhà khoa học dữ liệu sử dụng dữ liệu mà kỹ sư dữ liệu đã xử lý để xây dựng và đào tạo các mô hình dự đoán. Sau đó, các nhà khoa học dữ liệu có thể giao kết quả cho các nhà phân tích để đưa ra quyết định tiếp theo.
Giao diện người dùng và UX trực quan
Không có ích gì khi đầu tư vào một công cụ khó khăn. Bạn không chỉ phải mất hàng giờ để học nó mà còn phải mất rất nhiều thời gian để tìm kiếm dữ liệu cần thiết.
Một cách để đảm bảo công cụ này dễ sử dụng là dùng thử. Hầu hết các công cụ phân tích nhân sự đều cung cấp bản dùng thử miễn phí, vì vậy bạn có thể tìm hiểu ý chính về phần mềm trước khi đầu tư vào nó.
Bạn có thể liên hệ với TechUp để được tư vấn và hỗ trợ xây dựng phần mềm phân tích dữ liệu
Cho dù công cụ này có dễ sử dụng đến đâu thì đôi khi bạn vẫn có thể gặp phải sự cố. Hoặc bạn có thể yêu cầu trợ giúp trong việc định cấu hình tập dữ liệu mới.
Đây là lý do tại sao việc chọn một nền tảng cung cấp sự hỗ trợ toàn diện là điều cần thiết. Sẽ thật tuyệt nếu họ cung cấp hỗ trợ qua trò chuyện trực tiếp và qua điện thoại vì họ là một trong những kênh hỗ trợ nhanh nhất.
Phân tích nguồn nhân lực đã trở nên quan trọng hơn bao giờ hết. Nó thúc đẩy các chiến lược nhân sự khác nhau , bao gồm tuyển dụng, giữ chân và trải nghiệm nhân viên. Tuy nhiên, bạn phải đảm bảo dữ liệu bạn cung cấp cho công cụ phân tích dữ liệu là cập nhật và chính xác. Ngoài ra, đừng quên chọn nền tảng phân tích nhân sự tốt nhất cho doanh nghiệp của bạn.
Khoa học dữ liệu là một thuật ngữ bao hàm tất cả các vai trò và lĩnh vực khác liên quan đến dữ liệu. Hãy cùng tìm hiểu về một số lĩnh vực đó dưới đây:
Nâng cao chiến lược tuyển dụng của bạn
Ngoài việc giúp bạn tăng tỷ lệ giữ chân nhân viên, phân tích còn có thể giúp bạn cải thiện chiến lược tuyển dụng của mình .
Ví dụ: phân tích cung cấp cho bạn thông tin chi tiết về thời gian tuyển dụng, hiệu quả tuyển dụng, tỷ lệ chấp nhận đưa ra, ứng viên được tuyển dụng theo nguồn, v.v.
Bạn có thể sử dụng thông tin này để tập trung vào các nguồn được tuyển dụng nhiều nhất (trước đây) và tỷ lệ chấp nhận cao nhằm cải thiện thời gian tuyển dụng và tiết kiệm chi phí tuyển dụng.
Tương tự, bạn có thể sử dụng thời gian tuyển dụng trung bình để tìm kiếm ứng viên tiềm năng trước khi vị trí đó bị bỏ trống.
Phân tích dữ liệu nhân sự (Data Analytics) hoạt động như thế nào?
Phân tích bao gồm nhiều yếu tố phụ thuộc lẫn nhau.
Hãy xem toàn bộ quá trình hoạt động như thế nào.
Yếu tố thiết yếu đầu tiên của dữ liệu và phân tích nhân sự là thu thập và theo dõi dữ liệu chất lượng cao.
Dữ liệu phải dễ dàng truy cập. Nó cần có khả năng được liên kết với một hệ thống kế toán . Bạn có thể thu thập dữ liệu từ các hệ thống nhân sự, hệ thống đào tạo và phát triển hiện có hoặc các phương pháp thu thập dữ liệu độc đáo như hệ thống dựa trên đám mây, điện thoại thông minh và thiết bị đeo được.
Các loại dữ liệu khác nhau bạn có thể thu thập bao gồm:
Dữ liệu bắt đầu bằng phương pháp đánh giá và so sánh liên tục ở giai đoạn đánh giá, thường được gọi là số liệu nhân sự .
Phân tích nhân sự so sánh dữ liệu thu được với các tiêu chuẩn trước đó và tiêu chuẩn của công ty. Quy trình không thể chỉ dựa trên một trường hợp thông tin. Đúng hơn, nó dựa vào luồng dữ liệu liên tục trong suốt thời gian.
Một điểm chuẩn so sánh cũng được yêu cầu cho dữ liệu. Ví dụ: làm thế nào một công ty có thể xác định phạm vi vắng mặt nếu nó không được xác định trước?
Các số liệu chính được theo dõi trong dữ liệu và phân tích nhân sự bao gồm:
Dữ liệu được thu thập và phân tích để hiểu rõ sự vắng mặt, doanh thu và kết quả mua lại.
Phần này kết hợp dữ liệu từ hiệu quả tổ chức và các chỉ số hoạt động để xác định các lĩnh vực cần nâng cao quy trình.
Hiệu quả và năng suất của các hoạt động và sáng kiến hàng ngày của HR được đánh giá bằng cách sử dụng dữ liệu vận hành.
Giai đoạn phân tích kiểm tra kết quả báo cáo đo lường để phát hiện các mô hình và xu hướng có thể có tác động đến tổ chức.
Tùy thuộc vào kết quả mong muốn, một số quy trình phân tích sẽ được áp dụng. Đây là các phân tích dự đoán, phân tích mô tả và phân tích theo quy định.
Phân tích dự đoán sử dụng các kỹ thuật thống kê để phân tích thông tin trước đó nhằm thấy trước các mối nguy hiểm hoặc khả năng xảy ra trong tương lai.
Phân tích mô tả chỉ liên quan đến việc đánh giá dữ liệu trước đó và xác định những gì có thể thay đổi.
Phân tích theo quy định cải thiện Phân tích dự đoán bằng cách dự đoán hậu quả của các kết quả dự kiến.
Cải thiện khả năng giữ chân nhân viên
Phân tích nhân sự đo lường các số liệu có thể giúp bạn cải thiện năng suất và giữ chân nhân viên, cuối cùng dẫn đến tiết kiệm chi phí (liên quan đến tuyển dụng).
Ví dụ: bạn nên theo dõi tỷ lệ giữ chân theo nguồn với tư cách là nhà tuyển dụng. Khi thu thập dữ liệu này, bạn có thể thấy rằng các ứng viên từ một số nguồn nhất định (ví dụ: giới thiệu) ở lại tổ chức lâu hơn các nguồn khác (ví dụ: quảng cáo trên cổng thông tin việc làm).
Với những hiểu biết sâu sắc này, bạn có thể ưu tiên những ứng viên đến từ nguồn giới thiệu thay vì các nguồn khác, từ đó tăng tỷ lệ giữ chân.
Điểm khác biệt giữa khoa học dữ liệu và máy học là gì?
Máy học là lĩnh vực khoa học về đào tạo máy móc phân tích và học hỏi từ dữ liệu giống như con người. Đây là một trong những phương pháp được sử dụng trong các dự án khoa học dữ liệu nhằm thu thập thông tin chuyên sâu tự động từ dữ liệu. Các kỹ sư máy học chuyên về kỹ năng tính toán, thuật toán và viết mã cụ thể cho các phương pháp máy học. Các nhà khoa học dữ liệu có thể sử dụng các phương pháp máy học như một công cụ hoặc hợp tác chặt chẽ với các kỹ sư máy học khác để xử lý dữ liệu.
