Wat kan data science voor HR doen? 7 fasen van de levenscyclus van data science

We leven in een tijd waarin computers en moderne technologie niet alleen wijdverspreid zijn, maar ook een minimumnorm vormen. Het is moeilijk voor te stellen dat het dagelijks leven zonder een telefoon in de hand en toegang tot het internet zou zijn. Bovendien is het beheren van een organisatie niet langer mogelijk zonder het gebruik van moderne IT-tools en een database. Informatie en data zijn cruciaal voor het nemen van strategische beslissingen en het plannen van toekomstige activiteiten. Om de verzamelde informatie echter vaardig te kunnen gebruiken, zijn de juiste vaardigheden nodig. En het is data science die de sleutel is tot optimale gegevensverwerking, die met succes op verschillende organisatorische niveaus kan worden toegepast. Wat kan data science voor HR betekenen? Lees verder om er meer over te ontdekken.

Data science – inhoudsopgave:

1. Wat is data science?
2. Data science levenscyclus
3. Data science gebruiken in HR
4. Samenvatting

Wat is data science?

Data science is een discipline die gespecialiseerde kennis, programmeervaardigheden en kennis van wiskunde, econometrie en statistiek combineert. In het algemeen kunnen we zeggen dat het wetenschap over data is. Door gebruik te maken van verschillende onderzoeksmethoden, algoritmen en processen, en op basis van een grote hoeveelheid informatie, stelt het de analist in staat om significante conclusies en voorspellingen te doen.

Data science is gebaseerd op speciale data mining-algoritmen, machine learning-modellen en kunstmatige intelligentie. De taak van de algoritmen is om een dataset goed te reinigen en te structureren, en vervolgens de relaties en correlaties tussen hen te bestuderen.

Dankzij de geavanceerde methoden die in data science zijn opgenomen, wordt het mogelijk om verborgen patronen te vinden die anders onmogelijk te observeren zouden zijn. Vaardig gebruik ervan stelt bedrijven in staat om een sterke concurrentievoordeel te creëren. Het gebruik van data science in een organisatie kan uitgebreid zijn, door te zoeken naar nieuwe winstbronnen, kosten te optimaliseren en potentiële verliezen te voorkomen.

Data science levenscyclus

Het proces dat data ondergaat, wordt de data science levenscyclus genoemd. Het is meestal een iteratief proces dat repetitieve operaties omvat en meestal bestaat uit zes of zeven fasen:

1. Het definiëren van het organisatorische probleem, het stellen van doelen en het plannen van activiteiten.
2. Het verkennen en voorbereiden van data door basiskenmerken te controleren, gedetailleerde identificatie en probleemoplossing met betrekking tot herformattering, hercodering, groepering en samenvoegen.
3. Datarepresentatie (inclusief die van speciale aard, bijv. akoestische data, afbeeldingen) en datatransformatie waarbij de implementatie en transformatie van data naar een meer “verteerbare” vorm zoals tekstbestanden, spreadsheets naar SQL- en NoSQL-databases plaatsvindt.
4. Berekeningen met data op basis van datatalen zoals R en Python, bijvoorbeeld. Deze fase maakt het mogelijk om een enorm aantal taken in clusters uit te voeren en verwerking in de cloud, en het ontwikkelen van pakketten die abstracte workflow-elementen bevatten.
5. Generatieve en voorspellende datamodellering. Generatieve modellering stelt een stochastisch model voor dat data kan genereren en introduceert methoden om correcte conclusies te trekken. Voorspellende modellering vertrouwt op methoden die goede voorspellingen doen over bepaalde data die naar een specifieke dataset wijzen.
6. Visualisatie en presentatie van resultaten met behulp van histogrammen en tijdreeksdiagrammen.
7. Ervaring opbouwen op basis van data science door frequentiedata in het systeem te gebruiken, de effectiviteit van standaard workflows te meten.

Data science gebruiken in HR

De werking van HR-afdelingen is steeds meer gebaseerd op het gebruik van data en de analyse ervan. De belangrijkste personeelsbeslissingen worden genomen op basis van data science-rapporten. Voor dit alles is het echter belangrijk te begrijpen dat data science een proces is, geen eenmalige activiteit. Daarom is het zo belangrijk om data te organiseren en voor te bereiden die een betrouwbare en geloofwaardige bron van analyse zal bieden.

Goed uitgevoerde analyses ondersteunen de implementatie van de bedrijfsstrategie en bouwen de geloofwaardigheid van de HR-afdeling op. Data science is onmisbaar in gebieden zoals werving, werkgeversbranding, het beheren van personeelsverloop, het beoordelen van het competentiepotentieel van werknemers en het evalueren van de managementeffecten van managers.

Door data uit verschillende bronnen te combineren en gebruik te maken van geschikte algoritmen, stelt het bedrijven in staat om bijvoorbeeld te plannen waar en naar welk soort werknemers ze moeten zoeken, welk type werknemer ze naar het bedrijf moeten aantrekken, wat de kans is dat ze geïnteresseerd zijn in een nieuw aanbod en welke impact dit zal hebben op de bedrijfsdoelen die worden nagestreefd.

Alleen data science maakt zo’n gedetailleerde analyse van human resources mogelijk, wat zorgt voor een beter begrip van de behoeften van werknemers, zowel op het niveau van de gehele organisatie, het team of de individuele werknemer. De resultaten, in de vorm van rapporten, bepalen het proactieve beheer van opleidingsprogramma’s en verhogen de retentie van werknemers, onder andere door een verandering van functie binnen de organisatie aan te bieden. Daarentegen stelt de mogelijkheid voor werknemers om de rapporten in te zien hen in staat om hun eigen loopbaanpad vorm te geven en beslissingen over hun carrière te nemen.

Samenvatting

Data science wordt gebruikt in verschillende industrieën, sectoren en economische gebieden. Het creëert echte zakelijke waarde, draagt bij aan operationele efficiëntie en vermindert fouten. Het verbetert de klantbetrokkenheid, stroomlijnt besluitvormingsprocessen, creëert producten en bouwt merken, optimaliseert de verkoop en verhoogt de efficiëntie van het human resource management. Ongeacht de industrie en grootte, moeten organisaties die hun concurrentiepositie op de markt willen behouden, effectief ontwikkelen op basis van data science en de resultaten van analyses vaardig gebruiken.

Lees ook:De basisprincipes van data storytelling.

Als je onze inhoud leuk vindt, sluit je dan aan bij onze drukke bijencommunity op Facebook, Twitter, LinkedIn, Instagram, YouTube, Pinterest, TikTok.