利用 Web 数据在组织中实现数据驱动的人力资源分析

[bitheerani319]

企业力求以数据为导向，促进运营并在不同部门之间取得更好的成果。人力资源部门是那些能够从大数据中获益最多的部门之一。

然而，任何人力资源专业人士都面临着利用人力资源数据来产生实际业务影响的挑战，而不仅仅是用数据驱动文字。因此，在这里，我们将讨论如何利用网络数据和人力资源数据分析来实施对您的组织产生影响的程序。

什么是数据驱动的人力资源？
数据驱动型人力资源利用信息来支持其行动。这些包括人才寻找和保留、人力资源数据丰富、人才分析和人才映射。人力资源分析使公司能够设定明确的目标，并通过避免被动决策为未来做好准备。

收集和分析人力资源数据成为一个持续的过程，而不是临时做法。这反过 玻利维亚 whatsapp 来又使数据驱动的人力资源战略与公司的整体目标相一致。

转向数据驱动人力资源模式的 7 个步骤
组织收集员工数据是为了完成基本的人力资源任务，例如联系员工、记录工作时间和跟踪绩效。然而，创建数据驱动的人力资源模型需要做的不止这些。

要切换到数据驱动的人力资源模型，您的人力资源部门需要：

使用数据进行人力资源决策
评估数据驱动决策的结果，并通过人力资源指标跟踪您的进度
分析性能数据以确定影响结果的趋势和因素
持续监控员工敬业度水平和人力资源激励员工计划的绩效
使用内部和外部人力资源数据进行招聘流程和招聘决策
在所有部门推广全方位数据驱动文化
使用预测分析来预测未来的招聘需求并确定潜在的最佳员工
采取这七个步骤将在您的组织中建立一个数据驱动的模型。然而，有效的人才管理需要持续的努力。因此，请不断分析您的模型，研究趋势并进行改进。

数据驱动型人力资源助力企业的 5 种方式
通过人员分析实现业务影响并不像人们想象的那么简单。只有实施如上所述的强大人力资源模型才能确保实现业务转型。通过这样的策略，您可以推进以下目标。

1. 提高招聘质量和效率
用高素质员工填补空缺职位是整个企业直接依赖的最重要的人力资源职能之一。由于各种职位可用的员工数量庞大，如果没有数据分析的帮助，招聘计划注定会失败。

通过招聘数据分析，人力资源团队可以从庞大的人才库中高效地找到最合适的人才。数据分析将有助于简化招聘流程，并确保在竞争对手抢占先机之前吸引顶尖人才。

2. 提高员工保留率
当绩效受到影响时，人力资源数据分析可以帮助人力资源部门找出此类问题的根本原因，提供让所有人满意的解决方案，并提高积极的员工参与度。

随着人才管理的加强，员工保留率上升，保护了公司宝贵的人力资本。经验丰富的员工可以更好地推进业务目标并为公司带来直接价值。

3. 更高效的入职培训
新员工越早发挥其在公司内的潜力越好。人力资源分析可以改善入职培训实践并跟踪各种培训计划的成果。

高质量的数据管理还能帮助新员工更快地熟悉公司的关键平台和流程。此外，有了准确的人员数据，当常规做法无法产生预期效果时，可以创建个性化的培训计划。

4. 积极的雇主品牌
在失业率处于历史低位的时期，拥有积极的雇主品牌对于竞争性招聘至关重要。因此，在招聘分析的推动下，高质量的人员管理和愉快的招聘程序将产生无价的业务影响。

无论公司内部文化有多好，员工流动都是不可避免的。人力分析也可以帮助解决这一问题。通过精心准备的离职面谈，突出公司取得的学习和发展，人力资源专业人士可以将离职员工变成品牌的忠实拥护者，并利用离职面谈中的信息来改进未来。

5. 更好的案件管理
人力资源专业人员必须处理的与工作场所问题相关的案例数量可能非常庞大。借助人员分析，可以轻松实现案例管理自动化，并发现处理各种问题时可行的见解。

更好的案件管理还将释放人力资源代表的时间为未来的招聘热潮做好准备并研究关键的就业趋势。