Các ứng dụng của dữ liệu lớn trong nhân sự đánh giá và nâng cao các hoạt động như hiệu suất tổng thể của doanh nghiệp, giữ chân nhân viên, phát triển và tuyển dụng. Điều này liên quan đến việc tích hợp và kiểm tra các chỉ số nội bộ, dữ liệu truyền thông xã hội và điểm chuẩn bên ngoài để cung cấp các giải pháp sáng suốt hơn cho các vấn đề kinh doanh mà doanh nghiệp của bạn phải đối mặt.

Bây giờ, hãy cùng tìm hiểu những ứng dụng dữ liệu của bộ phận nhân sự có nhé!

Giữ chân nhân viên

Dữ liệu lớn là một công cụ mạnh mẽ để cải thiện khả năng giữ chân nhân viên trong các công ty thường có mức luân chuyển nhân viên cao. Các cuộc phỏng vấn xin nghỉ việc của nhân viên không giúp ích nhiều trong việc tìm hiểu động cơ rời bỏ công ty của nhân viên.

Với dữ liệu lớn, các nhóm nhân sự ngày nay có thể thực hiện các chương trình dựa trên dữ liệu, thực hiện các cuộc khảo sát thường xuyên về mức độ hài lòng của nhân viên. Phòng HR có thể sử dụng Pivot Table để thống kê doanh số của từng nhân viên, Power BI để quản lý dữ liệu công việc.  Ngoài ra, HR Manager còn nên biết thêm một số ngôn ngữ lập trình như Python, SQL, tuy nhiên là chỉ cần ở mức độ cơ bản.

Tham khảo qua mẫu báo cáo về lương của HR:

4 ứng dụng của phân tích dữ liệu đối với nhân sự HR

Xác định các xu hướng và mô hình cung cấp dữ liệu định lượng. Các chuyên gia nhân sự có thể sử dụng dữ liệu này để phân tích nhân viên của họ theo những cách mới để tìm ra nhu cầu và mong muốn của họ. Vì vậy, sau khi phân tích điều này, các chuyên gia nhân sự có thể cung cấp cho nhân viên của họ mức độ linh hoạt phù hợp cùng với các lợi ích và đặc quyền phù hợp để giữ chân nhân tài hàng đầu.

Cải thiện chương trình đào tạo

Việc học tập và phát triển của nhân sự là điều bắt buộc phải có ở bất kỳ doanh nghiệp nào. Tuy nhiên, không phải chương trình đào tạo nào của bộ phận HR cũng có thể đáp đúng nhu cầu cần thiết của nhân viên.

Thông qua các bước phân tích dữ liệu, HR có thể xây dựng nên báo cáo quá trình đào tạo, từ đó đưa ra những chiến lược phù hợp hơn với nhân sự của doanh nghiệp

4 ứng dụng của phân tích dữ liệu đối với nhân sự HR

Tuyển dụng hiệu quả hơn

Có các hệ thống theo dõi ứng viên và phân tích lực lượng lao động được xây dựng cho mục đích tuyển dụng và chúng rất tốt trong việc thu thập thông tin giao dịch. Tuy nhiên, bạn có thể thấy giá trị thực của dữ liệu chỉ khi bạn diễn giải nó và hiểu được tầm quan trọng của từng đơn vị thông tin. Vì vậy, các nhà tuyển dụng cần hiểu dữ liệu lớn và diễn giải nó để thu được giá trị từ nó. Hãy xem cách chúng ta có thể diễn giải và hiểu các điểm dữ liệu.

Báo cáo về nhân khẩu học của ứng viên, giúp HR và những bộ phận cần tuyển dụng nắm bắt rõ ràng hơn.

4 ứng dụng của phân tích dữ liệu đối với nhân sự HR

Ví dụ: Đặt dữ liệu chất lượng cao vào một kênh tuyển dụng, kiểm tra dữ liệu đó dựa trên các tiêu chuẩn đã đặt ra, chia sẻ dữ liệu đó với các đồng nghiệp trong ngành và sau đó trình bày kết quả của họ với các nhà quản lý tuyển dụng, nhân viên điều hành và các nhà lãnh đạo. Họ sử dụng dữ liệu để tăng cường sự đa dạng trong công ty của mình, đánh giá bộ phận nào đang sàng lọc và cung cấp công việc cho các ứng viên đa dạng.

Các ứng dụng của dữ liệu lớn trong nhân sự cũng bao gồm phân tích tài năng, có thể giúp thu hút một số lượng lớn ứng viên và giúp bạn thuê một số ít được chọn từ họ. Hệ thống theo dõi người nộp đơn phải có dữ liệu chất lượng. Thường thì các nhà quản lý tuyển dụng sẽ sử dụng một số giai đoạn sàng lọc ứng viên sau khi họ được đào tạo về các giai đoạn. Mọi vị trí mới đều sử dụng các giai đoạn giống nhau và chỉ một số người có thể thay đổi các giai đoạn.

Điều này rất hữu ích cho các công ty vì nó giảm thời gian tìm và tuyển ứng viên. Dữ liệu lớn cũng hữu ích trong việc đánh giá giao tiếp và tương tác cá nhân, ví dụ: có bao nhiêu ứng viên đã trả lời các cuộc gọi và bao nhiêu người đã tham dự các cuộc phỏng vấn. Vì vậy, các tổ chức sẽ lấp đầy các vị trí công việc của họ với đúng tài năng và các nhà tuyển dụng có thể tiết kiệm thời gian với sự trợ giúp của dữ liệu lớn.

Sự gắn bó của nhân viên

Ngày nay, các công ty đang thực hiện các cuộc khảo sát về mức độ “giữ lửa” của nhân viên, tuy nhiên hầu hết trong số đó đều không đạt được kết quả mong muốn. Dữ liệu lớn có thể giúp họ thành công trong điều này. Tìm ra điều gì truyền cảm hứng cho nhân viên, điều gì họ không quan tâm và điều gì làm họ nản lòng, cho phép trưởng bộ phận HR thúc đẩy nhóm của họ hoạt động tốt hơn.

Các doanh nghiệp có thể đưa ra quyết định tốt hơn cho nhân viên của mình khi có nhiều dữ liệu nhân sự cho họ sử dụng. Điều này là do họ có thể thu thập các số liệu phù hợp nhất về nhân viên của mình để hiểu, kiểm tra và hành động theo họ.

Ngoài ra, các nhân viên HR còn phải chọn ra một vài số liệu quan trọng sẽ cung cấp cho họ câu trả lời. Ví dụ:

  • “Bạn có đưa ra mức lương đủ để họ duy trì động lực không?”
  • “Nhân viên của bạn có cảm thấy vui vẻ khi trở thành một phần của công ty bạn không?”
  • “Bạn có dành đủ thời gian để giải quyết các vấn đề mà nhân viên của bạn gặp phải không?”

Kết lại

Ngày nay, nhiều bộ phận HR của các công ty vẫn đang cố gắng học cách khai thác lượng dữ liệu khổng lồ này và chiết xuất giá trị từ nó. Các ứng dụng của dữ liệu lớn trong nhân sự rất đa dạng, và nếu được triển khai đúng cách, có thể rất bổ ích cho các tổ chức thuộc mọi quy mô.

Quản lý dữ liệu lớn là rất quan trọng đối với bất kỳ tổ chức nhân sự nào muốn thăng tiến và dẫn đầu trong cuộc cạnh tranh.

Vì vậy, nếu bạn đang muốn tăng cơ hội cạnh trang trong lĩnh vực Nhân sự, trang bị những kỹ năng Phân tích dữ liệu cơ bản là điều không thể thiếu. HR hiện đại có thể tìm hiểu Combo Khóa học DATA ANALYTICS FOR PROFESSIONALS của UniTrain.

Chương trình học trang bị bài bản kiến thức, kĩ năng bộ 3 công cụ Phân tích dữ liệu Power Query, Power BI, SQL mạnh mẽ hàng đầu hiện nay, mang tính ứng dụng và thực tiễn cao trong doanh nghiệp.

Nội dung khóa học:

– Kết hợp Power Query để tổ chức và quản lý dữ liệu báo cáo trong Excel

– Sử dụng Power BI để phân tích và trực quan hóa dữ liệu

– Ứng dụng SQL trong xử lý dữ liệu

Xem thông tin chi tiết tại: Khóa học DATA ANALYTICS FOR PROFESSIONALS

Nguồn: Kolabtree

Xem thêm

Data Cleaning (Làm sạch dữ liệu) là gì?

Data Transformation (Chuyển đổi dữ liệu) là gì?