Immaginate un mondo in cui le aziende possano anticipare ogni svolta nelle loro esigenze di personale, adattandosi senza problemi ai cambiamenti del mercato, alle fluttuazioni economiche e a eventi globali imprevisti come le pandemie. È la realtà emergente nel campo della pianificazione della forza lavoro, grazie all'abilità dell'analisi dei dati
Analisi delle risorse umane: Una nuova era
Oltre al reclutamento, l'analisi dei dati HR svolge un ruolo fondamentale nella gestione dei talenti, nella valutazione delle prestazioni e nel coinvolgimento dei dipendenti. Analizzando i dati sulle risorse umane, le aziende possono identificare gli schemi, prevedere il turnover dei dipendenti e persino prevedere le future esigenze di assunzione.
Allontanandosi dai metodi tradizionali come Delphi e la tecnica dei gruppi nominali (NGT), organizzazioni come Google utilizzano ora modelli di Machine Learning per definire strategie proattive. Il Tabular Workflow di Google, ad esempio, è una pipeline completa progettata specificamente per le attività di previsione, che aiuta a prendere decisioni informate e a pianificare il futuro.
Metodi di raccolta dei dati
Un'efficace analisi delle risorse umane e la previsione della domanda si basano su una serie di fonti di dati:
- Feedback dei dipendenti: Dati dei sondaggi per capire la soddisfazione sul lavoro e l'impatto delle politiche.
- Analisi delle prestazioni e delle revisioni: Estrarre i dati dalle valutazioni delle prestazioni per informare la formazione e lo sviluppo.
- Interviste di uscita e monitoraggio delle presenze: Analizzare le partenze e i modelli di lavoro per migliorare le politiche e le misure di benessere.
- Dati sulle tendenze lavorative future: Incorporare le tendenze lavorative, i dati demografici e i dati sui bacini di talenti per prevedere le competenze.
- Approfondimenti sulla concorrenza: Dati di analisi della concorrenza per approfondimenti sulla cultura e sui benefit, essenziali per l'attrazione dei talenti.
Lo strumento Survey di Neeyamo offre sondaggi personalizzabili e multilingue per un efficace feedback e coinvolgimento dei dipendenti. Lo strumento Reports fornisce report interattivi e globali sulle risorse umane e sui salari per ottenere informazioni strategiche sull'organizzazione.
Pulizia e preparazione dei dati
Nel campo dell'analisi dei dati, il vecchio detto "garbage in, garbage out" è particolarmente vero. Questo processo assicura che i valori mancanti siano presi in considerazione, che i duplicati siano rimossi e che la coerenza dei dati sia mantenuta. Questa meticolosa attenzione ai dettagli si traduce in dati di alta qualità, pronti per un'analisi approfondita e significativa.
L'importanza dell'integrità dei dati nel software di analisi dell'intelligenza artificiale per la gestione dei team non può essere sopravvalutata. Dati puliti e ben preparati migliorano l'accuratezza dei modelli analitici e semplificano il processo di estrazione di modelli e tendenze significativi.
Tecniche di previsione della forza lavoro
- Analisi predittiva per la gestione delle paghe stagionali:
Consideriamo uno scenario ipotetico: in collaborazione con una società di gestione delle risorse umane, un'azienda alberghiera intendeva affrontare le fluttuazioni stagionali delle retribuzioni. Utilizzando l'analisi di regressione e la previsione delle serie temporali, ha esaminato i dati passati delle retribuzioni, le ore dei dipendenti e le tendenze di occupazione degli ospiti.
Questa analisi completa ha portato a un significativo adeguamento delle retribuzioni durante le stagioni di punta. Implementando rapidamente un approccio flessibile al personale, l'azienda è stata in grado di scalare la propria forza lavoro in risposta alla domanda stagionale, ottimizzando le spese per le retribuzioni e migliorando l'agilità organizzativa.
Questa strategia non solo snellisce le spese per le retribuzioni, ma garantisce anche l'agilità dell'organizzazione, esemplificando l'abilità dell'azienda HR nell'applicare l'analisi predittiva per trasformare la gestione strategica delle retribuzioni.
2. Il modello di Markov per l'analisi dinamica della forza lavoro:
In un altro esempio, mettiamo in relazione i ruoli in un'organizzazione IT come stati (ad esempio, da sviluppatore junior a project manager mappato nello stato 1, nello stato 2 e così via...). Il modello di Markov sfrutta i dati storici sulle transizioni di ruolo per stimare la probabilità di cambiamenti di ruolo all'interno dell'organizzazione. Questo metodo genera una matrice che prevede la distribuzione dei ruoli per il periodo successivo, utile per identificare le potenziali carenze di competenze. Questa visione aiuta a prendere decisioni informate in materia di formazione e assunzione, allineando così la forza lavoro alle esigenze in evoluzione dell'organizzazione.
Sfruttare l'analisi predittiva: Tre storie di successo
- Le dinamiche di squadra di Google: Il progetto Aristotele di Google è stato un tentativo di scoprire che cosa alimenta davvero i grandi team. L'analisi dei dati di un sondaggio ha portato a una svolta nella comprensione della collaborazione efficace tra i team.
- Pianificazione proattiva della forza lavoro di Cisco: L'uso di analisi predittive da parte di Cisco non è solo intelligente, è strategico. Integrando i dati di mercato con le informazioni interne sulle risorse umane, l'azienda è in grado di prevedere e preparare i futuri requisiti in termini di competenze.
- Il passaggio da remoto senza problemi di American Express: Quando il lavoro da remoto è diventato la norma, American Express ha effettuato la transizione senza problemi, grazie all'analisi dei dati. Prevedendo i potenziali problemi informatici, hanno garantito un passaggio senza problemi per i loro dipendenti.
L'integrazione dei dati analitici nella pianificazione della forza lavoro ha inaugurato un'era di adattabilità, precisione e successo senza precedenti. Permette alle organizzazioni di decodificare le complessità delle dinamiche di squadra e di prevedere i requisiti salariali, stabilendo che le intuizioni basate sui dati siano il fondamento di strategie proattive.
È un mondo in cui le organizzazioni non solo affrontano le incertezze, ma prosperano anche in mezzo a esse, padroneggiando l'arte di prevedere i cambiamenti della forza lavoro, un'intuizione alla volta.
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