בסביבה העסקית הדינמית של ימינו, היכולת של מנהלי משאבי אנוש לחלץ תובנות מניתוח נתוני עובדים היא בעלת חשיבות עליונה.
מיומנות זו מאפשרת למנהלי משאבי אנוש לקבל החלטות מושכלות המניעות הצלחה ארגונית, משפרות את מעורבות העובדים ומייעלות את ניהול כוח העבודה.
מינוף הפקת התובנות מניתוח הנתונים מאפשר למנהלי משאבי אנוש לזהות מגמות, לחזות צרכים עתידיים ולפתח יוזמות אסטרטגיות המתאימות ליעדים העסקיים של הארגון.
גישה מבוססת נתונים זו משפרת את יעילות הארגון ובה בעת מספקת לארגון יתרון תחרותי, הודות לאסטרטגיות מדויקות יותר בכל הקשור לרכישת כישרונות, שימור טלנטים ופיתוח מקצועי.
בסופו של דבר, היכולת לנתח ולפרש נתונים ולהפיק מהם תובנות, הופכת את מנהלי משאבי האנוש לשותפים אסטרטגיים של ההנהלה הבכירה. בכך הם מהווים חלק בלתי נפרד מהצמיחה והחדשנות של החברה.
להלן 9 כללים להפקת תובנות מניתוח נתוני עובדים במשאבי אנוש
1 ניתוח מחוברות עובדים:
יש לנתח את תוצאות סקר מחוברות העובדים כדי לזהות גורמים המשפיעים על שביעות הרצון ומחויבות העובדים.
יש להתאים את נתוני המחוברות למדדי הביצועים ולשיעורי התחלופה כדי להבין את ההשפעה של מחוברות העובדים על התוצאות העסקיות.
2 אסטרטגיות שימור עובדים:
יש להשתמש בניתוחי תחזיות כדי לזהות עובדים בסיכון לעזוב.
גורמים כמו שביעות רצון בעבודה ומגמות ביצועים יכולים להיות אינדיקטורים לסיכון לתחלופה.
יש לפתח אסטרטגיות שימור עובדים ממוקדות המבוססות על תובנות אלו, כגון תוכניות פיתוח קריירה מותאמות אישית או חבילות הטבות משופרות.
3 ניתוח נתוני ביצועים:
יש לסקור באופן קבוע נתוני ביצועים כדי לזהות מגמות וחריגים. יש לנתח מדדי ביצועים אישיים וצוותיים כדי לספק משוב ממוקד ולהכיר בביצועים גבוהים.
יש להטמיע מערכות משוב רציפות המשתמשות בנתונים בזמן אמת כדי לספק תובנות הניתנות ליישום.
כלים כמו סקרי סנטימנט העובדים ותוכנות לניהול ביצועים יכולים להקל על משוב מתמשך.
4 תכנון כוח אדם:
יש למנף ניתוח נתונים כדי לתמוך בתכנון אסטרטגי של כוח אדם. יש לנתח מגמות בגיוס עובדים, בתחלופת עובדים ובפערי מיומנות, כדי ליצור מתאם גבוה בין אסטרטגיות של כוח אדם ליעדים העסקיים של הארגון.
מודלים לתרחישים יכולים לעזור לחזות את ההשפעה של שינויים עסקיים על צרכי כוח אדם.
5 תקציב והקצאת משאבים:
יש להשתמש בניתוח נתונים כדי להודיע על החלטות תקציביות ולהקצות משאבים בצורה יעילה.
יש לנתח נתוני עלויות הקשורים לגיוס, להדרכה ולהטבות לעובדים כדי לייעל את ההוצאות ולמקסם את ההחזר על ההשקעה.
6 אימון ופיתוח מקצועי:
יש לוודא שצוותי משאבי האנוש מאומנים בניתוח הנתונים וביכולת לפרשם.
יש לספק הדרכה מתמשכת על כלים וטכניקות לניתוח נתונים לבניית אוריינות נתונים במחלקת משאבי אנוש.
7 לטפח תרבות ארגונית מבוססת נתונים:
יש לטפח תרבות ארגונית שמעריכה קבלת החלטות המבוססת על נתונים. יש לעודד את המנהלים הבכירים כמו גם את המנהלים בכל דרגי החברה, להשתמש בתובנות נתונים בתפעול היומיומי ובתכנון האסטרטגי שלהם.
8 אבטחת מידע:
יש להטמיע אמצעי אבטחת מידע חזקים כדי להגן על נתוני עובדים. יש לוודא עמידה בתקנות פרטיות הנתונים לרבות בתקנות GDPR.
9 שימוש אתי בנתונים:
יש לקדם שימוש אתי בנתונים על ידי הבטחת שקיפות והוגנות בתהליכי איסוף, ניתוח וקבלת ההחלטות.
יש ליצור תקשורת ברורה עם העובדים לגבי אופן השימוש וההגנה על הנתונים שלהם.
3 טיפים ליישום:
1 להתחיל עם פיילוט:
רצוי להתחיל בפרויקטי פיילוט כדי להדגים את הערך של קבלת החלטות המבוססת על הפקת תובנות מניתוח נתונים.
2 שיתוף פעולה עם מחלקת ה-IT:
יש לעבוד בשיתוף פעולה הדוק עם צוותי ה-IT כדי להבטיח את התשתית והכלים הנכונים לניהול וניתוח נתונים יעילים.
3 שיתוף תובנות:
יש לשתף באופן קבוע את התובנות המופקות מהנתונים והשלכותיהן לבעלי תפקידים רלוונטיים בארגון. יש להשתמש בהדמיות ובדו"חות כדי להפוך את הנתונים לנגישים וניתנים לפעולה.
