Promena načina rada službi za ljudske resurse: korišćenje obrade podataka za bolje upravljanje zaposlenima

U današnjem poslovnom svetu, koji se brzo menja, obrada podataka u oblasti ljudskih resursa menja način na koji organizacije upravljaju svojim najvrednijim delom — ljudima. Stručnjaci za ljudske resurse danas koriste podatke kako bi donosili pametnije odluke, povećali uključenost zaposlenih i unapredili rad cele organizacije. Ovakav prelazak na rad zasnovan na podacima menja način upravljanja zaposlenima, pruža ranije nedostupne uvide u kretanja među zaposlenima i pomaže preduzećima da ostanu ispred drugih na tržištu.

Primena obrade podataka u službama za ljudske resurse utiče na različite oblasti upravljanja zaposlenima. Od poboljšanja zapošljavanja i povećanja zadovoljstva zaposlenih, do boljeg planiranja radne snage i prepoznavanja nedostataka u veštinama, mogućnosti su brojne. Predviđanje na osnovu podataka pomaže timovima za ljudske resurse da na vreme uoče buduće potrebe za zaposlenima, dok se sistemi za praćenje radnog učinka razvijaju tako da omogućavaju brze i redovne povratne informacije. U nastavku ćemo videti kako obrada podataka menja zapošljavanje, povećava učinak zaposlenih i oblikuje budućnost rada.

Promena načina zapošljavanja i zadržavanja zaposlenih

Predviđanje uspešnosti pri zapošljavanju

Na današnjem tržištu rada, gde je nadmetanje za dobre radnike veliko, organizacije sve češće koriste predviđanja zasnovana na podacima kako bi unapredile zapošljavanje. Ovakav pristup koristi pametne računarske postupke za proučavanje ranijih podataka i predviđanje budućih kretanja u zapošljavanju, kao i mogućeg uspeha kandidata. Preduzeća koja koriste ovakvo predviđanje imaju 2,7 puta veće izglede da unaprede postupak zapošljavanja. Proučavanjem ranijih podataka preduzeća mogu da uoče skrivene obrasce koji vode do uspešnog zapošljavanja, što im pomaže da izgrade sposobnu radnu snagu usklađenu sa potrebama organizacije.

Predviđanje odlaska zaposlenih

Predviđanje na osnovu podataka utiče i na zadržavanje zaposlenih, jer organizacijama pomaže da na vreme prepoznaju mogućnost odlaska radnika i spreče ga. Proučavanjem podataka iz različitih izvora, kao što su razgovori pri odlasku iz preduzeća, ankete među zaposlenima i ocene radnog učinka, preduzeća mogu da prepoznaju razloge zbog kojih zaposleni odlaze. Takav pristup omogućava rukovodstvu da se na vreme obrati zaposlenima koji bi mogli da napuste organizaciju i da reši njihove probleme pre nego što postanu ozbiljni. Modeli za predviđanje mogu da uzmu u obzir zadovoljstvo poslom, nivo uključenosti i mogućnosti napredovanja, kako bi se uočili zaposleni koji razmišljaju o odlasku.

Prilagođeni načini zadržavanja zaposlenih

Obrada podataka u ljudskim resursima omogućava ličniji pristup upravljanju zaposlenima. Kada organizacija razume pojedinačne želje, jake strane i potrebe zaposlenih, može da napravi prilagođene planove razvoja karijere, pakete pogodnosti i načine za jačanje uključenosti. Ovakav pristup značajno utiče na veće zadovoljstvo zaposlenih i manji odlazak iz preduzeća. Predviđanje na osnovu podataka pomaže stručnjacima za ljudske resurse da prepoznaju zaposlene kod kojih postoji opasnost od odlaska, procene kolika je ta opasnost i osmisle uspešnije načine za njihovo zadržavanje. Usmeravanjem pažnje na zaradu, ravnotežu između posla i privatnog života i zadovoljstvo poslom, preduzeća mogu da reše probleme pre nego što dovedu do odlaska zaposlenih.

Poboljšanje radnog učinka i uključenosti zaposlenih

Praćenje radnog učinka u stvarnom vremenu

Stalno praćenje radnog učinka promenilo je način na koji organizacije mere i unapređuju produktivnost zaposlenih. Ovaj pristup podrazumeva čestu i zabeleženu komunikaciju između zaposlenih i rukovodilaca o očekivanjima, merilima uspeha i ciljevima. Kada se učinak prati redovno, preduzeća mogu brzo da reaguju na probleme, budu prilagodljivija i pomognu zaposlenima da postave jasne i ostvarive ciljeve.

Da bi se stalno praćenje radnog učinka dobro uvelo, organizacije treba da:

1. Jasno objasne njegov značaj putem svojih internet strana, unutrašnjih obaveštenja i sastanaka.
2. Obuče rukovodioce za postavljanje ciljeva i davanje pravovremenih povratnih informacija.
3. Koriste odgovarajuće programe za praćenje radnog učinka, kako bi rad bio pregledniji i otvoreniji.

Povratne informacije i usmeravanje zasnovani na podacima

Načini rada u ljudskim resursima zasnovani na podacima podržavaju ciljeve organizacije i istovremeno grade snažniju radnu kulturu. Korišćenjem podataka o zaposlenima stručnjaci za ljudske resurse mogu da potvrde vrednost svojih mera, prikažu napredak i dobiju podršku rukovodstva za nove programe. Ovakav pristup omogućava rukovodiocima da daju preciznije i korisnije povratne informacije.

Glavne koristi povratnih informacija zasnovanih na podacima su:

• Bolje razumevanje puta zaposlenog kroz organizaciju na osnovu podataka o njegovom raspoloženju, uspešnosti uvođenja u posao i priznanju za rad.
• Prepoznavanje oblasti koje treba unaprediti i prilagođavanje razvojnih planova.
• Poboljšanje godišnjeg razgovora o učinku uz pomoć sveobuhvatnih podataka o radu zaposlenog.

Merenje i povećanje angažovanja

Uključenost zaposlenih veoma je važna za uspeh organizacije. Čak 71% poslovnih rukovodilaca smatra da su uključeni zaposleni neophodni za uspešno poslovanje. Zaposleni koji su uključeni u rad preduzeća obično su produktivniji, donose više novih ideja i posvećeniji su svom poslu, što vodi većem zadovoljstvu i manjem odlasku iz organizacije.

Da bi merile i poboljšale angažovanost, organizacije mogu da:

1. Redovno sprovode ankete kako bi prikupile mišljenja o zadovoljstvu poslom i radnoj kulturi.
2. Koriste ankete o spremnosti zaposlenih da preporuče poslodavca drugima.
3. Proučavaju podatke o učinku kako bi povezale nivo uključenosti sa produktivnošću.
4. Prate saradnju i društvene odnose među zaposlenima.

Usmeravanjem pažnje na ove oblasti, preduzeća mogu da stvore uključeniju radnu snagu, što vodi boljem iskustvu korisnika, većem broju novih ideja i većoj dobiti.

Bolje planiranje i razvoj zaposlenih

Proučavanje nedostatka veština

Organizacije se sve češće okreću proučavanju nedostatka veština kako bi procenile razliku između sadašnjih sposobnosti zaposlenih i veština koje će biti potrebne za buduće poslovne zahteve. Ovaj postupak pomaže da se prepoznaju i stručne i međuljudske veštine koje zaposlenima nedostaju, kao što su proučavanje podataka, savremena poslovna komunikacija i kritičko razmišljanje. Timovi za ljudske resurse, zajedno sa rukovodiocima timova i spoljnim savetnicima, sprovode ove procene kako bi se pripremili za buduće promene, kao što su novi poslovi, projekti ili uvođenje novih tehnologija.

Da bi se procena nedostatka veština dobro sprovela, organizacije treba da:

1. Odrede obim procene i prepoznaju potrebne veštine.
2. Prikupe i prouče podatke o sadašnjim zadacima i potrebnim veštinama.
3. Procene značaj tih zadataka.

Redovno proveravanje nedostataka u veštinama omogućava preduzećima da reše probleme pre nego što ozbiljno utiču na poslovne rezultate i položaj na tržištu.

Planiranje naslednika

Samo 35% organizacija ima zvanično uređen postupak planiranja naslednika, što može biti rizično ako se ključna radna mesta iznenada isprazne. Dobro planiranje naslednika podrazumeva prepoznavanje važnih radnih mesta i mogućih naslednika, uređene razgovore o sposobnim zaposlenima i pomoć zaposlenima u planiranju karijernog puta.

Obrada podataka može pomoći u proceni kvaliteta planova nasledstva kroz sagledavanje:

1. Pokrivenosti ključnih radnih mesta mogućim naslednicima.
2. Spremnosti sposobnih zaposlenih za preuzimanje većih odgovornosti.
3. Raznovrsnosti među mogućim naslednicima.

Organizacije mogu da mere uspešnost planiranja naslednika praćenjem pokazatelja kao što su procenat ključnih radnih mesta popunjenih iznutra i stopa odlaska zaposlenih sa velikim mogućnostima za napredovanje.

Učenje i razvoj prilagođeni pojedincu

Obrada podataka u ljudskim resursima omogućava organizacijama da naprave uspešnije obuke tako što prepoznaju nedostatke u veštinama i usklade programe učenja sa poslovnim potrebama. Proučavanjem podataka iz ocena učinka, anketa među zaposlenima i zahteva radnih mesta, preduzeća mogu da osmisle usmerene obuke.

Na primer, Google koristi obradu podataka kako bi prepoznao oblasti u kojima je potrebna dodatna obuka, što vodi sposobnijoj i produktivnijoj radnoj snazi. Slično tome, IBM koristi predviđanja zasnovana na podacima kako bi unapred uočio buduće potrebe za veštinama i na vreme uveo odgovarajuće programe obuke.

Da bi unapredile programe obuke, organizacije mogu da:

1. Prouče uspešnost postojećih programa.
2. Prikupe mišljenja zaposlenih.
3. Prate napredak kako bi razumele šta daje najbolje rezultate.

Korišćenjem obrade podataka preduzeća mogu da naprave lične razvojne planove prilagođene potrebama svakog zaposlenog, čime se povećavaju zadržavanje zaposlenih i njihovo ukupno zadovoljstvo.

Zaključak

Uvođenje obrade podataka u rad službi za ljudske resurse menja način upravljanja zaposlenima i pruža preduzećima snažne alate za unapređenje rada sa ljudima. Od boljeg zapošljavanja i zadržavanja zaposlenih do povećanja radnog učinka i uključenosti, obrada podataka značajno utiče na različite oblasti upravljanja ljudskim resursima. Ovakav pristup omogućava organizacijama da donose pametnije odluke, predvide buduće potrebe i osmisle ličnije načine rada sa zaposlenima.

Kako preduzeća sve više koriste obradu podataka u ljudskim resursima, budućnost rada postaje delotvornija i više usmerena na zaposlenog. Mogućnost proučavanja podataka o zaposlenima omogućava preduzećima da bolje planiraju i razvijaju ljude, rešavaju nedostatke u veštinama i uspešnije pripremaju naslednike za važne uloge. Korišćenjem ovih saznanja organizacije mogu da stvore uključeniju, produktivniju i zadovoljniju radnu snagu, što na kraju vodi boljim poslovnim rezultatima i jačem položaju na tržištu.

[1] https://glider.ai/blog/how-does-predictive-analytics-redefine-talent-acquisition/
[2] https://www.activtrak.com/solutions/employee-engagement/metrics/
[3] https://www.linkedin.com/pulse/how-measure-employee-engagement-7-key-metrics-strategies
[4] https://www.visier.com/blog/how-to-avoid-talent-gaps-with-data-driven-succession-planning/

[5] https://www.corporatewellnessmagazine.com/article/leveraging-data-analytics-in-hr-for-better-decision-making