Erste Schritte in der prädiktiven Personalanalyse

In der Zusammenarbeit mit unseren Kunden im Bereich Feedback / Talent Management / Performance Management haben wir viel über ihre Herausforderungen gelernt. Auf dieser Grundlage müssen Sie unserer Ansicht nach zwei wichtige Schritte ausführen, bevor Sie mit der prädiktiven Analyse beginnen können.

Diese basieren nicht auf den von Ihnen genannten Variablen, sondern auf der Grundlage, die Sie für eine Analyse benötigen.

Zunächst müssen Sie sicherstellen, dass Sie Zugriff auf Ihre Daten haben. Das mag offensichtlich erscheinen, aber der Zugriff auf die Daten in Ihren verschiedenen Tools, deren Harmonisierung und Integration ist für viele Unternehmen eine große Herausforderung, insbesondere wenn sie hochspezialisierte vertikale Lösungen verwenden.

Zweitens, bauen Sie ein starkes analytisches Wissen auf. Nehmen Sie an einigen EdX-Kursen teil und lernen Sie von Leuten, die auf Datenanalyse spezialisiert sind. Spielen Sie mit Daten, machen Sie sich ein Bild von den Möglichkeiten und machen Sie sich mit einigen Tools vertraut, mit denen Sie Ihre Berichte kompilieren und visualisieren können.

Sobald Sie die Grundlage geschaffen haben, können Sie selbst in prädiktive Analysen eintauchen oder nach Tools suchen, mit denen Sie Trends erkennen können.

Kürzlich haben wir auf unserem Blog https://goo.gl/DcV836 einige interessante Artikel verlinkt, die sich eingehender mit dem Thema befassen, sowie einige Einblicke unserer Kunden in die Herausforderungen und Möglichkeiten von People Analytics

Predictive Analytics bedeutet, dass Sie frühere Daten verwenden, um Entscheidungen zu treffen, die sich auf das zukünftige Ergebnis auswirken. Also, was ist die Entscheidung, die Sie versuchen zu treffen und welches zukünftige Ergebnis wollen Sie? Ist das für die Rekrutierung? Mitarbeiter Bewertung? Mitarbeiterfluktuation? Sie müssen das Problem auf geeignete Weise definieren und dann geeignete Daten finden, um das Problem zu modellieren. Sie sind sich nicht sicher, welche der Variablen in Ihren Beispieldaten hilfreich ist, ohne das zu lösende Problem zu kennen.

Hier ist ein sehr einfaches Beispiel für die Vorhersage der Mitarbeiterfluktuation als Referenz. Es zeigt, wie Sie mit einer sehr umfassenden Frage beginnen und die Frage so neu definieren, dass Sie Predictive Analytics verwenden können.

Vorhersagen, wann Menschen ihre Jobs kündigen

Wenn Sie keine Daten haben:

Sie sollten so viele Daten wie möglich über alles sammeln. Erstellen Sie für jedes Feld eine einfache Tabelle (z. B. für Ihre Mitarbeiter, Bewerber usw.). Sie können zum Beispiel eine Tabelle für Bewerber mit vielen detaillierten Daten wie Name, Geschlecht, Schulen, Branche, letzter Position, Datum der Bewerbung, Anzahl der Arbeitsplätze, welche Anzeige er / sie bewarb, sein / ihr soziales Profil usw. Erstellen ..

Wenn Sie bereits Daten gesammelt haben, sind Sie in einer guten Position.

Zweitens benötigen Sie ein Tool, mit dem Sie Ihre Daten untersuchen können. Und was können Sie vorhersagen? Zum Beispiel können Sie in einem Entscheidungsbaum sehen, welchen Bewerber Sie anrufen sollten, ODER sehen, dass die Chance besteht, dass jemand kündigt, und vieles mehr.

Dafür können Sie AnswerMiner verwenden, ein Cloud-basiertes Tool zur Datenexploration.

Kurzes Beispiel:

Oben auf dem Bild sehen Sie die Möglichkeit zu beenden. Sie sehen in diesem Fall in der Regel die Chance zu verlassen, ist 23,81%. Wenn der Zufriedenheitsgrad unter 0,465 liegt (der Wert liegt zwischen 0 und 1), steigt die Chance, das Unternehmen zu verlassen, auf 60,51%. Auf den linken Blättern sehen Sie, dass die Austrittswahrscheinlichkeit 100% beträgt, wenn die Zufriedenheit der Person unter 0,115 liegt und sie mehr als 3 Projekte hat. Und viele weitere Zusammenhänge können Sie sehen

Mit den Daten können Sie beispielsweise Schritte unternehmen, einen Anlass geben, weniger Projekte ausschütten, zusätzliche Vorteile bieten oder die Anzahl der Arbeitsstunden verringern. Natürlich nur, wenn Sie Ihren Mitarbeiter behalten wollen 🙂

Aber es ist nur ein kleines Stück vom Großen.

Der beste Einstieg in HR Predictive Analytics ist, von einem HR-Experten in HR Analytics zu lernen. Ich beginne mit der Lektüre von „Predictive Analytics for Human Resources“ von Jac Fitz-enz, veröffentlicht im Juli 2014. Er hat kürzlich eine weitere Veröffentlichung mit dem Titel „People Analytics in the Era of Big Data“ veröffentlicht, die im April 2016 veröffentlicht wurde.

Jacs Verständnis von “sinnvollen” oder “nützlichen” Analysen im Kontext des Personalmanagements ist in der Branche unübertroffen. Mit diesen Büchern können Sie die richtigen Fragen stellen und sich auf die richtigen Bereiche der Humanressourcen konzentrieren. Viel Glück.

Fangen Sie an, Ihre Daten datenbankbasiert zu machen
Kuratieren Sie die Daten nach Relevanz
Beginnen Sie mit einfachen statistischen Techniken, um herauszufinden, wo das Problem liegt und warum Analysen erforderlich sind.

Für HR TAT und Source of Hire könnte dies eine großartige Möglichkeit sein, vorausschauende Analysen durchzuführen

Hallo!

Ich empfehle dringend, Coursera für Business Analytics-Kurse zu besuchen.

Insbesondere gibt es einen Kurs zu Coursera-Grundlagen der strategischen Geschäftsanalyse, der von ESSEC angeboten wird. Anders als in vielen anderen Kursen geht es hier nicht nur um die Vorteile, die sich aus der Implementierung von Predictive Analytics mit R Studio (Open Source-freie Software) ergeben.

Ich fand es eine gute Einführung in das Thema und brachte mir bei, wie man prädiktive Analysen durchführt. Außerdem ist der Kurs viel intensiver in Bezug auf das Tun von Dingen – konzentriert sich aber auch auf die strategische Seite der Dinge.

Wenn Sie alle Kurse der Spezialisierung abgeschlossen haben, können Sie die Wahrscheinlichkeit eines Ergebnisses anhand eines „Trainingsdatensatzes“ berechnen. Außerdem einige großartige Informationen zur Segmentierung von HR-Daten usw. – Ich habe das durchgesehen, was Sie mit Menschen gemacht haben Angebot einer strategischeren, “höheren” oder der typischen Antwort des Managements “Ich werde Ihre Anfrage in etwas umrahmen, das ich verstehe”, Typ Antworten.

Wenn Sie nicht für den Kurs bezahlen möchten, empfehle ich Ihnen dringend, R Studio zu lernen, Youtube hat eine Menge Ressourcen usw.,

Grundlagen der strategischen Geschäftsanalyse – ESSEC Business School | Coursera

Viel Glück, ich hoffe das ist hilfreich!

Woran denken wir, wenn wir das Wort “Predictive Analytics” hören? Predictive Analytics bedeutet, dass Sie Ihre vergangenen Daten verwenden, um Vorhersagen zu treffen, die sich auf zukünftige Ergebnisse auswirken. Wenn Sie mit der prädiktiven Personalanalyse beginnen, sollten Sie ein klares Bild davon haben, was Sie erreichen möchten. Ist das für die Rekrutierung? Onboarding-Kosten? Mitarbeiterfluktuation? Einstellungsprozesse? Darüber hinaus ist der beste Teil der Verwendung von HR Predictive Analytics, dass Sie nicht selbst tief in die Daten eintauchen müssen. Mithilfe eines HR Predictive Analytics-Tools können Sie auf einfache Weise die Kostentreiber identifizieren, mit denen steigende Kosten bewältigt werden können.

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