منابع انسانی داده محور چیست؟ آینده HR با تحلیل داده ها

واحد منابع انسانی در هر سازمان، یکی از مهمترین بخش‌ها است که با نگهداری اطلاعات و داده‌های کارمندان، نقش موثری در حفظ و نگهداشت آنها ایفا می‌کند. در گذشته، بسیاری از داده ‌های منابع انسانی بلااستفاده می‌ماندند یا در صورت استفاده، در قالب نمودارها و جداول گزارش‌دهی قرار می‌گرفتند. اما در عصر داده‌ های بزرگ و تجزیه و تحلیل، شرکت‌ها داده‌های خود را به بینش‌ها تبدیل می‌کنند؛ مانند پیش‌بینی اینکه چه زمانی کارمندان را ترک می‌کنند، مناسب‌ترین نامزدهای شغلی را از کجا جذب کنند، چطور نامزدهای شغلی مناسب را شناسایی و جذب کنند و چگونه استعدادهای سازمان را حفظ کنند.

همه این موارد، به این معنی است که امروز داده های منابع انسانی ارزشمندتر از همیشه هستند. بنابراین جای تعجب نیست که گزارش واحد اطلاعات اکونومیست نشان می‌دهد:« 82 درصد از سازمان‌ها قصد دارند تا استفاده از داده‌ های بزرگ در منابع انسانی را شروع کرده یا استفاده از آن را افزایش دهند».

اینجاست که ایده HR مبتنی بر داده مطرح می‌شود. تیم ‌های منابع انسانی می‌توانند از داده ‌ها برای اتخاذ تصمیمات منابع انسانی بهتر، درک و ارزیابی بهتر افراد، کارآمدتر و مؤثرتر کردن فرآیندها و عملیات منابع انسانی و بهبود رفاه و اثربخشی کلی اقدامات منابع انسانی استفاده کنند. همه اینها می‌تواند تأثیر زیادی روی توانایی یک شرکت برای دستیابی به اهداف استراتژیک خود داشته باشد و این همان چیزی است که داده های منابع انسانی را بسیار ارزشمند می‌کند.

در این مقاله به معرفی منابع انسانی داده محور، فرایند تحلیل داده ها در منابع انسانی، کاربردها و مزایا و معایب آن می‌پردازیم. با ما همراه باشید.

منابع انسانی داده محور چیست؟

مدیریت منابع انسانی داده محور به استفاده از منابع داده مختلف و تحلیل این داده‌ها برای ارزیابی و بهبود شیوه‌‍های انجام کار واحد منابع انسانی از جمله استخدام، آموزش و توسعه، عملکرد، جبران خدمات و عملکرد کلی کسب‌وکار اشاره دارد.

با افزایش تعداد کارمندان، مشتریان و تعاملات میان آنها، منابع انسانی مجبورند به سمت فناوری‌های جدیدتر حرکت کنند تا بتوانند سریع‌تر تصمیم‌گیری کنند. درک حجم عظیم داده‌های مرتبط با افراد، از مهارت‌های آنها تا عملکرد، سن، سابقه شغلی، سابقه بیمه، عملکرد فروش، پیشینه تحصیلی، نقش‌های قبلی و … می‌تواند به شناخت بهتر وضعیت فعلی عملکرد و ریسک‌ها برای بهبود توسعه کارکنان، محصولات و خدمات کمک کند.

وقتی از تبدیل داده‌‍ها به اطلاعات مفید صحبت می‌شود، تنها کاری که باید انجام دهید دنبال کردن این سه مرحله است:

• تجزیه و تحلیل پیش بینی کننده: تلاش برای پیش‌بینی آنچه در آینده ممکن است بر اساس داده‌های گذشته اتفاق بیوفتد.
• تجزیه و تحلیل و نظارت: جمع‌آوری داده‌های مربوط به چرایی رویدادها و آنچه در حال حاضر اتفاق می‌افتد.
• گزارش دهی: تشریح آنچه اتفاق افتاده است، به روشی واضح که بتوان از آن برای مقایسه در آینده استفاده کرد.

تجزیه و تحلیل داده های منابع انسانی ، در مورد کارهای انجام شده بینشی را ارائه می‌دهد که سازمان‌ها می‌توانند بر مینای آن، بهبودها و برنامه‌ریزی موثرتری برای آینده داشته باشند.

منابع انسانی واقعاً هوشمند یا مبتنی بر داده ، داده ها و تجزیه و تحلیل منابع انسانی را بر افزودن ارزش و افزایش عملکرد در سراسر سازمان متمرکز می‌کند. درواقع مدیریت هوشمند افراد مبتنی بر داده ، با استفاده از تمام ابزارهایی است که تیم منابع انسانی در اختیار دارد: داده ها، حسگرها، تجزیه و تحلیل، یادگیری ماشین، هوش مصنوعی و غیره.

منابع انسانی هوشمند ، منابع انسانی مبتنی بر داده است

متاسفانه بسیاری از واحدهای منابع انسانی ، علیرغم دسترسی به انبوهی از داده ها ، بیشتر وقت خود را صرف وظایف مدیریتی یا حل مسائل حقوقی می‌کنند. اجرای ارزیابی‌های کارکنان، جزئیات روزمره استخدام و مدیریت افراد،و فعالیت‌های پرهزینه مانند نظرسنجی‌های سالانه از رضایت کارکنان، در حالت سنتی زمانی را می‌گیرد که بهتر است در جای دیگری صرف شود.

حتی زمانی که داده ها در منابع انسانی نقشی ایفا می‌کنند، لزوماً به روشی هوشمندانه که بیشترین ارتباط را با کسب‌وکار دارد، استفاده نمی‌شوند. درواقع بسیاری از تجزیه و تحلیل‌های مربوط به داده های منابع انسانی ، به شکل شاخص های کلیدی عملکرد استاندارد برای اندازه‌گیری عواملی مانند میزان غیبت‌های کارکنان ارائه می‌شود. درحالی که چنین معیارهایی به راحتی قابل اندازه‌گیری هستند و بدون تحلیل داده ها نیز توسط بسیاری از شرکت‌ها اندازه‌گیری می‌شوند. اما، این روزها، معیارهای بسیار منحصربفرد و ارزشمندتری برای HR وجود دارد که می‌توان آنها را اندازه‌گیری کرد؛ معیارهایی که می‌توانند بینش‌های حیاتی کسب‌وکار را ارائه دهند و تأثیر قابل‌توجهی بر عملکرد سازمان داشته باشند.

اینجاست که ایده HR مبتنی بر داده مطرح می‌شود. تیم‌ های منابع انسانی می‌توانند از داده‌ها برای اتخاذ تصمیمات بهتر، ارزیابی موثرتر افراد، بهبود تصمیم‌گیری، کارآمدتر و مؤثرتر کردن فرآیندها و عملیات منابع انسانی، و بهبود رفاه و اثربخشی کلی استفاده کنند. همه این موارد در کنار یکدیگر، می‌تواند تأثیر زیادی بر توانایی یک شرکت برای دستیابی به اهداف استراتژیک خود داشته باشد و این همان چیزی است که داده های منابع انسانی را بسیار ارزشمند می‌کند.

به این ترتیب، مدیریت منابع انسانی و افراد، دستخوش یک انقلاب مبتنی بر داده می‌شود و از آنجا که بر موضوعات نرم‌ مانند فرهنگ، یادگیری، توسعه و مشارکت کارکنان متمرکز است، با هوش مصنوعی و تجزیه و تحلیل داده‌های رفتاری افراد هدایت می‌شود.

تیم‌ های منابع انسانی می‌توانند از داده‌ها برای اتخاذ تصمیمات بهتر، ارزیابی موثرتر افراد، بهبود تصمیم‌گیری، مؤثرتر کردن فرآیندها و بهبود رفاه و اثربخشی کلی استفاده کنند

فرایند تحلیل داده ها در منابع انسانی

تحلیل داده های منابع انسانی از چندین مؤلفه تشکیل شده است که به یکدیگر مرتبط هستند و با هم کار می‌کنند.

1. برای رسیدن به بینشی که HR Analytics وعده داده است، ابتدا باید داده ها جمع‌آوری شوند،
2. سپس باید داده ها پایش شده و با داده های دیگر مانند اطلاعات تاریخی، هنجارها یا میانگین‌ها سنجیده شوند،
3. در این مرحله روندها یا الگوها شناسایی می‌شوند و نتایج را می‌توان تجزیه و تحلیل کرد،
4. گام نهایی، اعمال بینش ایجاد شده در تصمیمات سازمانی است.

در ادامه به تشریح هر یک از این مراحل می‌پردازیم:

1. جمع آوری داده‌ ها

کلان داده در منابع انسانی به حجم زیادی از اطلاعاتی اشاره دارد که توسط واحد منابع انسانی ، به منظور تجزیه و تحلیل و ارزیابی فرایندهای منابع انسانی؛ از جمله استخدام، مدیریت استعداد، آموزش و عملکرد جمع‌آوری می‌شود.

داده ها باید به راحتی قابل دستیابی باشند و قابلیت ادغام در یک سیستم گزارش‌دهی را داشته باشند. این داده‌ ها را می‌توان از سیستم ‌های منابع انسانی فعلی و سیستم ‌های یادگیری و توسعه، یا از روش‌های جدید جمع‌آوری داده‌ ها مانند سیستم‌های مبتنی بر ابر، دستگاه‌های تلفن همراه و حتی فناوری‌های پوشیدنی به دست آورد. سیستمی که داده‌ها را جمع‌آوری می‌کند، باید توانایی مرتب‌سازی و سازمان‌دهی داده‌ها را برای تجزیه و تحلیل آینده ارائه دهد.

جمع‌آوری و ردیابی داده های با کیفیت، اولین جزء حیاتی در تجزیه و تحلیل منابع انسانی است.

چه نوع داده‌هایی را می‌توان جمع‌آوری کرد؟

• اطلاعات کارمندان
• عملکرد افراد
• داده های مربوط به افراد با عملکرد بالا
• داده های مربوط به افراد با عملکرد پایین
• سابقه حقوق و ارتقای شغلی
• اطلاعات جمعیت شناختی
• آموزش
• مشارکت افراد
• مرخصی ها
• و…

2. اندازه‌ گیری

در مرحله اندازه‌گیری، داده‌ها در فرآیندی از اندازه‌گیری و مقایسه مداوم قرار می‌گیرند که به عنوان معیارهای HR نیز شناخته می‌شود. این مرحله، داده های جمع‌آوری شده را با هنجارهای تاریخی و استانداردهای سازمانی مقایسه می‌کند، بنابراین به یک داده پایه به‌عنوان معیاری برای سنجش نیز نیاز است. این فرآیند نمی‌تواند به یک نسخه محدود از داده‌ها تکیه کند و به تغذیه مداوم داده‌ها در طول زمان نیاز دارد.

در تجزیه و تحلیل داده های منابع انسانی ، برخی از معیارهای کلیدی که پایش می‌شوند عبارتند از:

• عملکرد سازمانی: داده‌های جمع‌آوری شده و برای درک بهتر نرخ خروج از سازمان، میزان غیبت‌ها و بررسی نتایج استخدام مقایسه می‌شوند،
• عملیات: داده‌ها برای تعیین اثربخشی و کارایی رویه‌ها و ابتکارات روزمره منابع انسانی پایش می‌شوند،
• بهینه سازی فرآیند: داده‌ها را با معیارهای عملکرد و عملیات سازمانی ترکیب می‌کند تا مشخص شود در کجا می‌توان در فرآیند بهبود ایجاد کرد.

در مرحله اندازه‌گیری، داده‌ها در فرآیندی از اندازه‌گیری و مقایسه مداوم قرار می‌گیرند که به عنوان معیارهای HR نیز شناخته می‌شود

چند نمونه از معیارهای خاصی که می‌توان با تحلیل داده های HR اندازه‌گیری کرد:

• مدت زمان استخدام: تعداد روزهایی که از دریافت رزومه تا نهایی کردن استخدام نامزدها طول می‌کشد. این معیار در طول زمان نظارت شده و با اهداف سازمانی مقایسه می‌شود.
• هزینه جذب: کل هزینه‌های مربوط به استخدام و جذب نامزدهای شغلی.
• جابجایی کارکنان: مدت زمانی که کارکنان پس از استخدام در سازمان، شغل خود را ترک می‌کنند.
• میزان غیبت کارکنان: تعداد روزها و دفعاتی که کارکنان در سازمان حضور ندارند.
• میزان مشارکت: اندازه‌گیری بهره‌وری کارکنان و رضایت آنها برای سنجش میزان مشارکت کارکنان در شغل خود.

3. تحلیل داده‌ ها

این مرحله، شاخص‌های ارزیابی شده در مرحله قبل را بررسی می‌کند تا روندها و الگوهایی که ممکن است تأثیر سازمانی داشته باشند را شناسایی کند. بسته به نتیجه موردنیاز، ممکن است از روش‌های تحلیلی مختلفی استفاده شود؛ روش‌هایی مانند تجزیه و تحلیل توصیفی، تجزیه و تحلیل تجویزی و تجزیه و تحلیل پیش‌بینی کننده.

تجزیه و تحلیل توصیفی صرفاً بر درک داده‌های تاریخی و آنچه می‌تواند بهبود پیدا کند، متمرکز است. تجزیه و تحلیل پیش‌بینی کننده از مدل‌های آماری برای تجزیه و تحلیل داده‌های تاریخی به منظور پیش‌بینی خطرات و فرصت‌های آینده استفاده می‌کند. تجزیه و تحلیل تجویزی نیز تحلیل‌های پیش‌بینی کننده را یک قدم فراتر می‌برد و پیامدهای آنها را پیش‌بینی می‌کند.

نمونه معیارهایی که در مرحله تجزیه و تحلیل درنظر گرفته می‌شوند، عبارتند از:

• مدت زمان استخدام: مدت زمان صرف شده بین ارسال یک آگهی شغلی و استخدام فرد موردنظر، معیاری است که منابع انسانی را در مورد کارایی فرآیند استخدام آگاه می‌کند. این امر باعث پاسخگویی به سوالات مختلفی در فرایند جذب می‌شود، مانند: آیا یافتن نامزد مناسب خیلی طول می‌کشد؟ چه عواملی می‌تواند بر نتیجه تأثیر بگذارد؟ کدام روش‌ها برای اطلاع‌رسانی فرصت‌های شغلی، بهتر عمل می‌کنند؟
• جابجایی کارکنان: شاخص‌های جابجایی کارکنان، میزان خروج کارکنان از سازمان و جابجایی آنها را پس از استخدام نشان می‌دهد. از این شاخص می‌توان برای تعیین اینکه کدام بخش‌های سازمان با نارضایتی بیشتری همراه هستند یا شناسایی دلایل خروج افراد استفاده کرد.
• میزان غیبت کارکنان: معیاری که نشان می‌دهد کارکنان چقدر و چه مدت از شغل خود دور هستند. این شاخص در مقایسه با سایر هنجارهای تعیین شده در سازمان، می‌تواند نشانگر میزان مشارکت کارکنان نیز باشد. از آنجا که غیبت کارکنان می‌تواند روی بهره‌وری یک سازمان موثر باشد، این شاخص مدیر منابع انسانی را قادر می‌سازد تا دلایل احتمالی نرخ بالای غیبت را بررسی کند.

4. استفاده از تحلیل‌ ها

پس از تجزیه و تحلیل شاخص‌ها، باید از یافته‌ها به عنوان بینشی عملی برای تصمیم‌گیری سازمانی استفاده شود. چند نمونه از نحوه اعمال بینش‌های به دست آمده از تجزیه و تحلیل داده های منابع انسانی در تصمیم‌‍گیری عبارتند از:

• مدت زمان استخدام: اگر یافته‌ها مشخص کند که زمان استخدام بیش از حد طولانی است و این موضوع مانعی برای جذب استعدادها شناخته شود، سازمان‌ها می‌توانند تصمیم آگاهانه‌ای در مورد چگونگی افزایش اثربخشی روند درخواست شغل بگیرند.
• جابجایی کارکنان: درک اینکه چرا کارکنان سازمان را ترک می‌کنند به این معنی است که در وهله اول می‌توان تصمیماتی را برای کاهش ترک کار یا جلوگیری از آن اتخاذ کرد. برای مثال اگر نبود حمایت آموزشی به عنوان یک عامل موثر در خروج از سازمان شناسایی شد، می‌توان ابتکاراتی را برای آموزش مداوم کارکنان درنظر گرفت.
• میزان غیبت کارکنان: درک دلایل غیبت طولانی مدت کارمندان، سازمان‌ها را قادر می‌سازد تا استراتژی‌هایی را برای بهبود عوامل موثر در محیط کار و مشارکت کارکنان ایجاد کنند.

کاربرد داده ها در منابع انسانی

کلان داده در حوزه منابع انسانی ، با ایجاد توانایی پاسخگویی به سوالات مهم سازمانی بدون هیچ گونه حدس و گمانی، بهبود عملکرد سازمان را به همراه خواهد داشت. در ادامه برخی از مهمترین کاربردهای تحلیل داده ها در فرایندهای منابع انسانی را مورد بررسی قرار می‌دهیم.

تحلیل داده‌ ها در استخدام

یکی از وظایف اصلی واحد منابع انسانی ، استخدام استعدادهای برتر برای سازمان است. آنها باید رزومه داوطلبان شغلی را بررسی و با متقاضیان واجد شرایط مصاحبه کنند تا فرد مناسب را برای سازمان پیدا کنند. کلان داده بستر گسترده‌تری را برای افزایش کارآمدی فرآیند استخدام فراهم می‌کند.

با ادغام فرایند استخدام با شبکه‌های اجتماعی، پرسنل جذب منابع انسانی می‌توانند اطلاعات بیشتری در مورد داوطلب‌های شغلی، مانند تصاویر شخصی، شرایط زندگی، روابط اجتماعی، توانایی‌ها و غیره پیدا کنند تا تصویر متقاضی در ذهن سازمان واضح‌تر شود و بتوانند افراد مناسب را جذب کنند. علاوه بر این، نامزدهای شغلی نیز می‌توانند اطلاعات بیشتری را در مورد سازمانی که برای مصاحبه به آن می‌روند، کسب کنند.

تحلیل داده ها در ارزیابی عملکرد و جبران خدمات

جبران خدمات اساسی ترین شاخصی است که متقاضیان بالقوه را جذب یک سازمان می‌کند و دریافت حقوق یکی از اهداف اصلی کارکنان برای مشارکت در کار است. سیستم‌های مدیریت عملکرد سنتی اغلب دارای شرایط کیفی هستند و معمولا جبران خدمات در آنها با نتایج عملکرد ارتباطی ندارد!

تجزیه و تحلیل داده ها در منابع انسانی راه‌حلی برای این مشکل است که با شناسایی الگوهای معنی‌دار در مجموعه‌ای از داده ها ، به سنجش کمیت عملکرد یک شرکت، محصول، عملیات، تیم یا حتی کارکنان کمک می‌کند.

با کمک فناوری کلان داده در مدیریت عملکرد، متخصصان می‌توانند حجم کار روزانه، محتوای خاص کار و دستاوردهای هر کارمند را ثبت کنند. این فناوری همچنین برای محاسبه خودکار دستمزدها به‌شکل خودکار به کار می‌رود تا بینش بهتری در مورد استانداردهای عملکرد ایجاد شود.

تحلیل داده ها در آموزش و توسعه کارکنان

آموزش نیروی کار بخش مهمی از توسعه پایدار یک کسب‌وکار را شکل می‌دهد. آموزش موفقیت‌آمیز نیروی کار می‌تواند سطح دانش کارکنان را افزایش دهد و عملکرد آنها را بهبود بخشد. به این ترتیب سازمان‌ها می‌توانند مزیت رقابتی خود را در شرایط رقابت شدید حفظ کنند و سودآوری خود را افزایش دهند.

آموزش سنتی نیروی انسانی، منابع مادی و مالی زیادی نیاز دارد اما با ظهور داده های بزرگ، دسترسی و اشتراک‌گذاری اطلاعات ساده‌تر شده است. امروز کارمندان می‌توانند به راحتی، اطلاعات موردنیاز خود را از طریق شبکه، در هر زمان و هر مکان جستجو کرده و بیاموزند.

آموزش موفقیت‌آمیز نیروی کار می‌تواند سطح دانش کارکنان را افزایش دهد و عملکرد آنها را بهبود بخشد

تحلیل داده ها در بهبود تجربه کارکنان

یکی از رازهای ایجاد یک تیم شاد در سازمان، درک نیروی انسانی است. سازمان‌ها می‌توانند از داده‌ها و تجزیه و تحلیل‌ آنها برای اندازه‌گیری «سلامت» کارکنان خود استفاده ‌کنند.

متخصصان منابع انسانی با نظارت منظم بر معیارهایی مانند حضور و غیاب کارکنان و سنجش میزان مشارکت، مرخصی و بهره‌وری آنها، درک بهتری از تجربه کلی کارکنان به دست می‌آورند. این داده‌ها نشان می‌دهد که سازمان در کجا ایستاده است و جایی برای بهبود بیشتر وجود دارد. جبران خدمات و مزایا، سیاست‌های مرخصی و آموزش و توسعه داخلی و همه موارد این چنینی را می‌توان بر اساس این بینش‌ها، بهینه کرد.

همچنین کارمندان همیشه به شرکت‌های دیگر و با برند کارفرمایی بهتر فکر می‌کنند. اما داده‌ها چطور می‌توانند به ایجاد یک برند کارفرمایی قوی‌تر کمک کنند؟

تحلیل داده‌ها به شما کمک می‌کند تا ببینید چقدر تصویری که شرکت شما ارائه می‌دهد با آنچه در ذهن کارمندان است، همسو است. برای مثال، می‌توان یک نظرسنجی یا تجزیه و تحلیل احساسات انجام داد تا بتوان احتمال توصیه شرکت از سمت کارمندان را ارزیابی کرد. تحلیل وضعیت موجود محل کار، با تمرکز بر کارمندان نسل جدید و نیاز به ارائه تجربه بهتر کارمندان، به مدیریت منابع انسانی در استخدام و حفظ بهترین استعدادها کمک می‌کند.

مزایای تحلیل داده ها در منابع انسانی

تجزیه و تحلیل داده های منابع انسانی به سرعت در حال تبدیل شدن به جزئی جدایی ناپذیر از مدیریت منابع انسانی است. داده‌هایی که به‌طور معمول در سراسر سازمان جمع‌آوری می‌شوند، بدون تجمیع و تجزیه و تحلیل ارزشی ارائه نمی‌دهند. همین موضوع تحلیل داده‌های منابع انسانی را به ابزاری ارزشمند برای ایجاد بینش نسبت به سازمان تبدیل می‌کند که قبلاً وجود نداشت.

از مهمترین مزایای تحلیل داده های منابع انسانی می‌توان به موارد زیر اشاره کرد:

• به لطف رویکرد منابع انسانی داده محور ، می‌توان تصمیم‌‍گیری دقیق‌تری داشت که نیاز سازمان‌ها را به تکیه بر شهود یا حدس زدن در تصمیم‌گیری، کاهش می‌دهد.
• به لطف درک عمیق‌تر دلایل ترک یا ماندن کارکنان در سازمان، می‌توان استراتژی‌های بیشتری را برای بهبود حفظ کارکنان توسعه داد.
• با تجزیه و تحلیل داده های مربوط به رفتار کارکنان، مانند نحوه کار آنها با همکاران و مشتریان، می‌توان میزان مشارکت کارکنان را بهبود بخشید. همچنین با این داده‌ها می‌توان درمورد بهبود فرایندهای کاری و محیط کار نیز تصمیماتی اخذ کرد.
• با تجزیه و تحلیل و مقایسه داده های کارکنان فعلی و نامزدهای شغلی بالقوه با نیازهای سازمان، می‌توان مهارت‌های موردنیاز کارکنان برای رشد سازمان را بهبود داد.

چالش‌ های استفاده از داده ها در منابع انسانی

استفاده از داده های منابع انسانی می‌تواند از نظر قانونی و اخلاقی چالش برانگیز باشد، اما بسیار ارزشمند است و احتمالاً بزرگترین دارایی تیم منابع انسانی است. درواقع زمانی که از داده های منابع انسانی برای بهبود تصمیم‌گیری‌ها، شادتر کردن کارکنان و بهینه‌سازی فرآیندها استفاده می‌شود، ارزش شرکت در نگاه کارکنان افزایش پیدا می‌کند.

با این وجود، استفاده از تحلیل‌های منابع انسانی در سازمان بدون چالش نیست. در ادامه به برخی از این چالش‌ها اشاره شده است:

• در حال حاضر بسیاری از کارکنان سازمان‌ها فاقد مهارت‌های آماری و تحلیلی لازم برای کار با داده های بزرگ هستند،
• استفاده از سیستم‌های مختلف برای مدیریت داده‌ها و گزارش‌دهی در سازمان می‌تواند تجمیع و مقایسه داده‌ها را دشوار کند،
• دسترسی به داده‌های با کیفیت می‌تواند برای برخی از سازمان‌ها که سیستم‌های به‌روز ندارند، مشکل‌ساز باشد،
• سازمان‌ها نیاز به دسترسی به نرم افزار تحلیل‌گر با کیفیت دارند تا بتواند از داده‌های جمع‌آوری شده استفاده کند،
• نظارت و جمع‌آوری حجم زیادی از داده‌ها با فناوری‌های جدید (مانند سیستم‌های مبتنی بر ابر، دستگاه‌های پوشیدنی و …) و همچنین پیش‌بینی مبتنی بر داده‌ها، می‌تواند مسائل اخلاقی و حریم خصوصی را ایجاد کند.

نقش راهکارهای نرم افزاری در جمع آوری داده‌ ها

داده‌ها برای سازمان‌هایی که به مدیریت منابع انسانی خود اهمیت می‌دهند و به دنبال برآورده شدن اهداف کسب‌وکار خود هستند، ضروری است. تجزیه و تحلیل داده‌های منابع انسانی ، این حوزه را به بخشی هیجان‌انگیز تبدیل می‌کند که بینش‌های ارائه‌شده در آن می‌تواند منجر به تصمیم‌گیری‌های استراتژیک و بهینه‌سازی فرآیندهای کسب‌وکار شود.

به کمک نرم افزار منابع انسانی راهکاران ، می‌توانید متناسب با نیازهای کسب‌وکار خود، به جمع‌آوری داده‌های موردنیاز پرداخته و حوزه‌ سرمایه انسانی سازمان را به خوبی مدیریت کنید. برای کسب اطلاعات بیشتر با ما در تماس باشید.

---

منابع:

• forbes.com
• datasciencecentral.com
• valamis.com
• saksoft.com
• aihr.com
• spiceworks.com