Wykorzystanie analityki danych w HR - czy warto?
  • Jakie korzyści płyną z wykorzystania analityki danych w dziale HR i jakie narzędzia do tego są potrzebne?

     

    Analityka danych odgrywa coraz większą rolę we współczesnym zarządzaniu zasobami ludzkimi. Działy HR wykorzystują analizę danych, aby zyskać głębsze spojrzenie na swoich pracowników i procesy kadrowe. Analiza danych w HR pozwala podejmować lepsze decyzje personalne, identyfikować trendy, prognozować wyniki oraz optymalizować efektywność działań. W konsekwencji wprowadzenie działań analitycznych do działów HR umacnia ich pozycję w strukturze firmy. W tym artykule omówię korzyści płynące z wykorzystania analityki danych w dziale HR oraz przedstawię niezbędne narzędzia do skutecznego jej stosowania.

    Korzyści płynące z wykorzystania analityki danych w dziale HR

    Analityka danych stała się niezwykle cennym narzędziem dla działu HR, przynosząc liczne korzyści organizacjom w zakresie zarządzania zasobami ludzkimi. Dzięki wykorzystaniu analityki danych, działy HR mają możliwość uzyskania głębszej wiedzy na temat pracowników, procesów rekrutacyjnych, szkoleń i rozwoju czy ogólnego funkcjonowania organizacji. Korzyści płynące z wykorzystywania analityki danych w dziale HR można podsumować w następujących punktach: 

    #1 Zwiększenie efektywności rekrutacji

    Analiza danych pozwala na identyfikowanie najlepszych kanałów rekrutacyjnych oraz cech i umiejętności, które są kluczowe dla danej pozycji. Pozwala to na skuteczne pozyskiwanie i selekcjonowanie kandydatów, co prowadzi do zmniejszenia kosztów rekrutacji i zwiększenia zadowolenia zatrudnionych pracowników. 

    #2 Poprawa retencji pracowników

    Dział HR jest w stanie zidentyfikować czynniki wpływające na rotację pracowników, takie jak brak zadowolenia z pracy czy nieodpowiednie wynagrodzenie. Dzięki temu organizacje mają możliwość podejmowania skutecznych działań mających na celu zatrzymanie swoich najbardziej wartościowych pracowników.

    #3 Optymalizacja wynagrodzeń i korzyści

    Dzięki analizie danych dotyczących wynagrodzeń i świadczeń pracowniczych oraz ich porównaniu z danymi rynkowymi, organizacje są w stanie precyzyjnie ustalić odpowiednie poziomy wynagrodzeń i korzyści. Ta strategia pozytywnie wpływa na zadowolenie pracowników oraz zwiększa konkurencyjność organizacji na rynku pracy. 

    #4 Poprawa wydajności zespołów

    Analiza danych pozwala na monitorowanie wydajności zespołów i identyfikowanie czynników wpływających na ich efektywność. Dzięki temu organizacje mogą podejmować działania mające na celu zwiększenie skuteczności zespołów i poprawę ich wyników.

    #5 Poprawa procesów HR

    Wykorzystując możliwości analizy danych, dział HR jest w stanie identyfikować słabe punkty w procesach oraz wykrywać obszary wymagające ulepszeń. Dzięki temu organizacje mają możliwość wprowadzania zmian, które przyczyniają się do poprawy jakości procesów i zwiększają efektywność działu HR jako całości. 

    Narzędzia do analizy danych w dziale HR

    Aby skutecznie wykorzystać analitykę danych w dziale HR, niezbędne są odpowiednie narzędzia. Oto kilka narzędzi, które mogą być pomocne w przeprowadzaniu analizy danych HR: 

    Systemy zarządzania danymi HR (HRMS) 

    HRMS to kompleksowe systemy informatyczne, które pozwalają na gromadzenie, przetwarzanie i analizowanie danych HR. Te systemy umożliwiają centralizację informacji dotyczących pracowników, ich historii zatrudnienia, wynagrodzeń i innych istotnych danych, które mogą być wykorzystane do analizy i raportowania. 

    Narzędzia do wizualizacji danych 

    Wizualizacja danych odgrywa kluczową rolę w analizie danych HR, ponieważ umożliwia czytelne prezentowanie wyników analiz i wniosków. Narzędzia do wizualizacji danych, takie jak Tableau, Power BI czy QlikView, pozwalają na tworzenie interaktywnych wykresów, diagramów i dashboardów, które ułatwiają zrozumienie i interpretację danych. 

    Narzędzia do analizy predykcyjnej 

    Analiza predykcyjna wykorzystuje modele statystyczne i algorytmy uczenia maszynowego do prognozowania przyszłych zdarzeń na podstawie danych historycznych. Narzędzia takie jak Python z bibliotekami takimi jak scikit-learn czy R z pakietem caret są powszechnie stosowane w analizie predykcyjnej HR. Mogą być wykorzystywane do prognozowania rotacji pracowników, oceny wydajności czy identyfikowania kluczowych czynników wpływających na sukces rekrutacji. 

    Narzędzia do analizy tekstu 

    Analiza tekstu pozwala na wydobywanie informacji i wiedzy z nieustrukturyzowanych danych tekstowych, takich jak ankiety, opinie pracowników czy raporty. Narzędzia takie jak Natural Language Processing (NLP) i algorytmy przetwarzania języka naturalnego mogą być wykorzystane do analizy tekstu w celu identyfikacji trendów, nastrojów pracowników czy wykrywania problemów w organizacji. 

    Wskaźniki data-driven w HR

    Analityka w HR wpływa na każdy etap życia pracownika: od zatrudnienia, przez pracę w zespole, po zakończenie współpracy. Właśnie dlatego daje ona kompleksową wiedzę na temat życia organizacji. Poza danymi ogólnymi tzn.: liczbą zatrudnionych i demografią zatrudnionych, warto mierzyć też koszty, efektywność czy czas procesów HR-owych. Poniżej znajdują się przykładowe wskaźniki wykorzystywane w HR, może ich być oczywiście dużo więcej, w zależności od tego co chce mierzyć dana organizacja.  

    Wskaźniki rekrutacji: 

    • Czas trwania procesu rekrutacyjnego (Time To Hire / Time To Fill) – mierzy średni czas potrzebny na zakończenie procesu rekrutacji od momentu ogłoszenia do podpisania umowy z nowym pracownikiem. 
    • Źródło rekrutacji (Recruitment Source) – śledzi skuteczność poszczególnych kanałów rekrutacyjnych w pozyskiwaniu wysokiej jakości kandydatów. 
    • Wskaźnik konwersji (Conversion Rate)- określa odsetek kandydatów, którzy przechodzą przez kolejne etapy procesu rekrutacyjnego i zostają zatrudnieni. 

    Wskaźniki zatrudnienia i rotacji: 

    • Wskaźnik rotacji pracowników (Employee Turnover Rate – ETO) – mierzy odsetek pracowników, którzy opuszczają organizację w określonym okresie. Może być podzielony na wskaźnik rotacji całkowitej oraz wskaźnik rotacji kluczowych pracowników. 
    • Wskaźnik zadowolenia pracowników (Employee Satisfaction Index – ESI) – ocenia poziom satysfakcji pracowników w oparciu o badania, ankiety lub narzędzia do analizy nastrojów pracowniczych. 
    • Wskaźnik udziału w szkoleniach i rozwoju (Training and Development Participation Rate) – mierzy, ile pracowników bierze udział w programach szkoleniowych i rozwojowych, co pozwala ocenić zaangażowanie w rozwój kompetencji. 

    Wskaźniki wydajności pracowników: 

    • Wydajność pracownika (Employee Productivity) – ocenia produktywność i osiągnięcia pracowników w oparciu o ustalone cele i mierniki efektywności. 
    • Wskaźnik absencji (Absenteeism Rate) – monitoruje poziom nieobecności pracowników, takich jak zwolnienia chorobowe, urlopy czy dni wolne, które mogą wpływać na wydajność pracy. 
    • Wskaźnik współczynnika wykorzystania czasu pracy (Time Utilization Ratio) – mierzy, jak efektywnie pracownicy wykorzystują czas pracy i wykonują przydzielone zadania. 

    Wskaźniki wynagrodzeń: 

    • Średnie wynagrodzenie (Average Salary) – mierzy średnią kwotę wynagrodzenia w organizacji lub w danym stanowisku. 
    • Wskaźnik wzrostu wynagrodzeń (Salary Growth Rate) – ocenia roczny procentowy wzrost wynagrodzeń w organizacji. 
    • Wskaźnik równości płac (Pay Equity Ratio) – analizuje różnice w wynagrodzeniach między różnymi grupami pracowników (np. płeć, etniczność). 

    Wskaźniki dotyczące benefitów: 

    • Wskaźnik uczestnictwa w oferowanych benefitowych (Benefits Enrollment Rate) – mierzy odsetek pracowników, którzy korzystają z oferowanych przez firmę benefitów 
    • Wskaźnik satysfakcji z benefitów (Benefits Satisfaction Index) – ocenia poziom zadowolenia pracowników z oferowanych przez organizację benefitów. 
    • Wskaźnik kosztów benefitów (Benefits Cost Ratio) – analizuje koszty związane z oferowaniem programów benefitowych w stosunku do ogólnych kosztów pracy. 

    Wskaźniki offboardingu: 

    • Wskaźnik ukończonych rozmów końcowych (Exit Interview Completion Rate) – ocenia proces offboardingu i może mieć wpływ na określenie powodów rotacji pracowników.  
    • Wskaźnik długości procesu offboardingu (Status Change Processing Time) – określa czas w jakim dział HR przeprocesowuje złożenie wypowiedzenia przez pracownika 

    Podsumowując, wykorzystanie analityki danych w dziale HR daje organizacjom możliwość lepszego zarządzania zasobami ludzkimi i osiągnięcia strategicznych celów. Dzięki odpowiednim narzędziom i analizie danych, HR może podejmować lepsze decyzje, zwiększać efektywność działań i przyczyniać się do sukcesu organizacji. 

    Inwestycja w odpowiednie narzędzia i systemy analizy danych HR jest więc kluczowym krokiem w kierunku skutecznego zarządzania zasobami ludzkimi i osiągnięcia strategicznych celów organizacji. Przedsiębiorstwa, które dostrzegają potencjał analizy danych w dziale HR i podejmują odpowiednie działania, będą miały przewagę konkurencyjną na rynku pracy oraz osiągną lepsze rezultaty biznesowe. 

    O Autorze

    Małgorzata Sułkowska Recruitment Managing Consultant – zajmuje się koordynacją procesów rekrutacyjnych oraz budowaniem silnych relacji z klientami. Jej profesjonalizm, zaangażowanie i umiejętność skutecznej komunikacji sprawiają, że jest ceniona zarówno przez klientów, jak i kandydatów. 

    Szukasz sprawdzonej firmy rekrutacyjnej? Sprawdź rozwiązania rekrutacyjne i outsourcingowe Devire.

    Ile zarabia się teraz w IT?
    Sprawdź nasz nowy Raport Płacowy dla branży IT 2024