Data mining w HR – wszystko co powinieneś wiedzieć o eksploracji danych
Pod pojęciem data mining kryje się wiele zastosowań, jak również duży potencjał dla organizacji. Czym jest data mining i jak z niego korzystać?
„Mining”, to tłumacząc z angielskiego „wydobycie” i powszechnie kojarzy się z górnictwem. Stosując odpowiednią do tego analogię, data mining to nic innego jak „wydobycie” potrzebnych informacji, z olbrzymiej ilości dostępnych danych. Innymi słowy, proces ten można określić jako odkrywanie zależności i schematów w dużych bazach danych, a następnie ich przetwarzanie w informacje, które w rezultacie mogą być użyte do przewidywania trendów i podejmowania decyzji w organizacji.
Metody eksploracji danych
Aby dogłębniej zrozumieć data mining warto poznać metody eksploatacji danych, które dzielimy na 6 głównych rodzajów:
- Klastrowanie – celem tych metod jest odnajdowanie w bazie danych zbiorów, które posiadają podobne cechy. Wykorzystywane jest in. przy określaniu segmentów rynku na podstawie cech klientów czy poprawie jakości produktu.
- Asocjacja – inaczej odkrywanie zależności w bazie danych. Znajduje zastosowanie m.in. przy planowaniu kampanii promocyjnych, czy opracowywaniu nowych ofert.
- Sekwencja – odkrywanie wzorów zachowań, przydatne m.in. przy analizie koszyka, przewidywaniu sprzedaży czy marketingu bezpośrednim.
- Klasyfikacja – głównym celem tych metod jest odnajdywanie zależności między klasyfikacją danych obiektów, a ich charakterystyką. Przykładem zastosowania jest m.in. klasyfikacja pacjentów, czy segmentacja grupy klientów ze względu na ich potencjał zakupowy.
- Wykrywanie zmian i odchyleń – odnajdywanie różnic pomiędzy oczekiwanymi, a aktualnymi wartościami danych. Ta metoda znajduje swoje zastosowanie m.in. przy analizie danych pochodzących z dużych supermarketów, czy w zrozumieniu trendów i zmian zachodzących w procesach, które odpowiadają za te zmiany.
- Odkrywanie zbieżności w przebiegach czasowych – to inaczej odnajdywanie podobieństw w danych ramach czasowych np. przy identyfikacji firm na giełdzie o podobnej dynamice wzrostu akcji.
Powyższy zestaw nie wyczerpuje jednak w całości metod data mining, a zatem jego potencjału. Jedną z nowszych jest pozyskiwanie danych z różnych źródeł multimedialnych tj. dźwięk, tekst, video czy grafika. Przykładem bardziej zaawansowanej taktyki jest „distributed data mining’,czyli sposób pozyskiwania informacji, który umożliwia eksplorację danych z różnych oddziałów organizacji, nawet na drugim końcu świata. Ma to znaczenie na przykład, kiedy firma prowadzi swoje zagraniczne filie lub oddziały.
Data mining a HR
Eksploracja danych w działach HR znajduje szerokie zastosowanie i może wspomóc właściwie każdy obszar działalności tego działu. Bazuje nie tylko na aktualnych wydarzeniach, ale może także pomóc przewidzieć scenariusz przyszłych zdarzeń. W skrócie data mining można sprowadzić do trzech poniższych funkcji:
- Przewidywanie tego, co może wydarzyć się w przyszłości na podstawie tego, co wydarzyło się w przeszłości.
- Analizowanie i monitorowanie obecnych zdarzeń oraz tych, które wydarzyły się w przeszłości.
- Raportowanie przeszłych wydarzeń w celu porównania ich z tymi, które wydarzą się w przyszłości.
Jak powyższe funkcje można wykorzystać do codziennych aktywności HR? Poniżej kilka przykładów:
- Obsadzanie najlepiej dobranych osób na konkretne stanowiska pracy – w tym przypadku wykorzystanie narzędzi data mining pozwolą na identyfikację cech pracowników (umiejętności + doświadczenie), które będą determinować jakość wykonywania obowiązków.
- Poznanie przyczyny, dla której pracownicy odchodzą z firmy, dzięki czemu możliwe jest zaimplementowanie strategii, które pozwalają na utrzymanie wartościowych członków zespołu.
- Dobieranie kursów oraz szkoleń, aby rozwijać kompetencje pracownika w konkretnym obszarze i za jego pomocą realizować cele biznesowe.
- Analizowanie, jakiej wysokości premia zmotywuje pracownika i zwiększy jego efektywność.
- Przewidywania na podstawie przeszłych wydarzeń, jakie umiejętności są kluczowe, aby dany projekt zakończył się sukcesem.
Zalety i korzyści
Z ankiety przeprowadzonej przez IDG wśród 70 liderów biznesowych wynika, że aż 92% respondentów chce wdrożyć zaawansowaną technologię eksploracji danych do ich organizacji. Ta sama ankieta wskazuje również na mnogość korzyści wynikających z korzystania z data mining. Najczęściej wskazywanymi są:
- poprawa jakości podejmowanych decyzji,
- planowanie i przewidywanie,
- budowanie przewagi konkurencyjnej,
- redukcja kosztów.
„Szefowie firm powinni pomyśleć o systemie IT, który będzie w stanie pomieścić wszystkie dane w jednej bazie, ustandaryzować je i umożliwić ich dokładną analizę. Brak wdrożenia takich rozwiązań może spowodować problemy z analizą danych, co w efekcie prowadzi do poważnych błędów w zarządzaniu.”
– mówi Krzysztof Sołowski, HR Senior Presales Consultant w Unit4 Polska, firmie, która jest producentem oprogramowania dla biznesu marki Teta.
Eksploatacja danych, oprócz oszczędności finansowych, to również efektywność czasowa. Przykładem jest sam proces rekrutacyjny – w tym przypadku obsadzenie pozycji , odpowiednimi osobami zabiera dużo mniej czasu niż ma to miejsce, gdy używamy tradycyjnych metod, szczególnie, gdy stanowisk do obsadzenia jest wiele.
Data mining może być bezapelacyjnie jednym z najważniejszych elementów rozwoju branży HR, natomiast należy pamiętać, aby analizą danych, zajął się doświadczony specjalista z organizacji, który będzie w stanie dokonać właściwej interpretacji dostarczonych informacji.
