Hvad kan datavidenskab gøre for HR? 7 faser af datavidenskabens livscyklus

Vi lever i en tid, hvor computere og moderne teknologi ikke kun er udbredte, men er et minimumsstandard. Det er svært at forestille sig en hverdag uden en telefon i hånden og adgang til internettet. Hvad mere er, er det ikke længere muligt at lede en organisation uden brug af moderne IT-værktøjer og en database. Information og data er afgørende for at træffe strategiske beslutninger og planlægge fremtidige aktiviteter. For at kunne bruge de indsamlede oplysninger dygtigt, er de rette færdigheder nødvendige. Og det er datavidenskab, der er nøglen til optimal databehandling, som kan anvendes med succes på forskellige organisatoriske niveauer. Hvad kan datavidenskab gøre for HR? Læs videre for at finde ud af mere.

Datavidenskab – indholdsfortegnelse:

1. Hvad er datavidenskab?
2. Datavidenskabens livscyklus
3. Brug af datavidenskab i HR
4. Sammenfatning

Hvad er datavidenskab?

Datavidenskab er en disciplin, der kombinerer specialiseret viden, programmeringsfærdigheder og viden om matematik, økonometrik og statistik. Generelt kan vi sige, at det er videnskaben om data. Ved at bruge forskellige forskningsmetoder, algoritmer og processer, og baseret på en stor mængde information, gør det det muligt for analytikeren at drage betydningsfulde konklusioner og forudsigelser.

Datavidenskab er baseret på særlige data mining-algoritmer, maskinlæringsmodeller og kunstig intelligens. Algoritmernes opgave er at rense og strukturere et datasæt korrekt og derefter studere forholdene og korrelationerne mellem dem.

Takket være de avancerede metoder, der er inkluderet i datavidenskab, bliver det muligt at finde skjulte mønstre, der ellers ville være umulige at observere. Dygtig anvendelse af dem gør det muligt for virksomheder at skabe en stærk konkurrencefordel. Brug af datavidenskab i en organisation kan være omfattende ved at søge efter nye indtægtskilder, optimere omkostninger og forhindre potentielle tab.

Datavidenskabens livscyklus

Processen, som data gennemgår, kaldes datavidenskabens livscyklus. Det er normalt en iterativ proces, der involverer gentagne operationer og normalt består af seks eller syv faser:

1. Definere det organisatoriske problem, sætte mål og planlægge aktiviteter.
2. Udforske og forberede data ved at kontrollere grundlæggende egenskaber, detaljeret identifikation og problemløsning, når det kommer til omformatering, omkodning, gruppering og sammenlægning.
3. Datarepræsentation (herunder dem af særlig art, f.eks. akustiske data, billeder) og datatransformation, der involverer implementering og transformation af data til en mere “fordøjelig” form som tekstfiler, regneark til SQL- og NoSQL-databaser.
4. Beregningsarbejde med data baseret på datalangager som R og Python, for eksempel. Denne fase muliggør kørsel af et stort antal opgaver i klynger og behandling i skyen samt udvikling af pakker, der inkluderer abstrakte arbejdsflowelementer.
5. Generativ og prædiktiv datamodellering. Generativ modellering foreslår en stokastisk model, der kunne generere data og introducere metoder til at lave korrekte slutninger. Prædiktiv modellering er baseret på metoder, der giver gode forudsigelser om bestemte data, der peger på et bestemt datasæt.
6. Visualisering og præsentation af resultater ved hjælp af histogrammer og tidsseriediagrammer.
7. Opbygning af erfaring baseret på datavidenskab ved at bruge frekvensdata i systemet, måle effektiviteten af standard arbejdsflow.

Brug af datavidenskab i HR

HR-afdelingers funktion er i stigende grad baseret på brugen af data og dens analyse. De vigtigste personalebeslutninger træffes baseret på datavidenskabsrapporter. Men for at dette skal være muligt, er det vigtigt at forstå, at datavidenskab er en proces, ikke en engangsaktivitet. Derfor er det så vigtigt at organisere og forberede data, der vil give en pålidelig og troværdig kilde til analyse.

Veludført analyse understøtter implementeringen af forretningsstrategien og opbygger troværdigheden af HR-afdelingen. Datavidenskab er uundgåelig i sådanne områder som rekruttering, arbejdsgiverbranding, håndtering af medarbejderomsætning, vurdering af medarbejdernes kompetencepotentiale og evaluering af ledernes ledelseseffekter.

Ved at kombinere data fra forskellige kilder, ved at bruge passende algoritmer, gør det det muligt for virksomheder, for eksempel, at planlægge hvor og hvilken slags medarbejdere de skal lede efter, hvilken slags medarbejder de skal tiltrække til virksomheden, hvad chancerne er for deres interesse i et nyt tilbud, og hvilken indflydelse dette vil have på de forretningsmål, der forfølges.

Kun datavidenskab muliggør en så detaljeret analyse af menneskelige ressourcer, som giver mulighed for en bedre forståelse af medarbejdernes behov både på niveauet for hele organisationen, teamet eller den enkelte medarbejder. Resultaterne, i form af rapporter, bestemmer den proaktive ledelse af træningsprogrammer og øger medarbejderfastholdelsen, blandt andet ved at tilbyde en ændring af stilling inden for organisationen. Omvendt giver muligheden for medarbejdere at se rapporterne dem mulighed for at forme deres egen karrierevej og træffe beslutninger om deres karrierer.

Sammenfatning

Datavidenskab anvendes i forskellige industrier, sektorer og økonomiske områder. Det skaber reel forretningsværdi, bidrager til operationel effektivitet og reducerer fejl. Det forbedrer kundernes engagement, strømliner beslutningsprocesser, skaber produkter og opbygger mærker, optimerer salg og øger effektiviteten af menneskelig ressourceforvaltning. Uanset industri og størrelse bør organisationer, der ønsker at opretholde deres konkurrenceposition på markedet, effektivt udvikle sig på baggrund af datavidenskab og dygtigt bruge resultaterne af analysen.

Læs også:Grundlæggende om datastorytelling.

Hvis du kan lide vores indhold, så bliv en del af vores travle bier-fællesskab på Facebook, Twitter, LinkedIn, Instagram, YouTube, Pinterest, TikTok.