Tahmine dayalı analitik ve geleceği şekillendiren İK

Tolga ELIGÜL / Datassist Bordro Servisi

İnsan kaynakları (İK) departmanı, şirketlerin en değerli varlıkları olan çalışanlarını etkili bir şekilde yönetmek ve geliştirmekle sorumludur. İnsan Kaynakları (İK) alanında artık geleneksel yöntemlerle karar vermek artık yetersiz kalıyor. İş dünyası hızla değişiyor ve organizasyonların gelecekteki ihtiyaçlarını doğru bir şekilde öngörebilmek için daha akıllı, daha veri odaklı yaklaşımlara ihtiyaç duyuyor ve veri odaklı analitik teknikleriyle donanmak zorunda. Bu teknikler, iş gücünün performansını tahmin etmek, yetenekleri keşfetmek ve işe alım süreçlerini optimize etmek gibi kritik alanlarda önemli avantajlar sağlar.

 TAHMİNE DAYALI ANALİTİK NEDİR?

Geçmiş verileri kullanarak gelecekteki olayları, eğilimleri veya sonuçları tahmin etmeye çalışan bir yaklaşımdır. Bu analitik türü, büyük veri analitiği, makine öğrenimi ve istatistiksel modeller gibi teknolojileri kullanarak geleceğe dair öngörülerde bulunur. İK alanında, bu yaklaşım, işe alım, yetenek yönetimi, çalışan memnuniyeti ve işgücü planlaması gibi çeşitli alanlarda kullanılabilir.

İK YÖNETİMİNDE TAHMİNE DAYALI ANALİTİK KULLANIMI

İşe alım süreci: Tahmine dayalı analitik, işe alım sürecinde adayların performansını, başarı olasılıklarını ve uyumlarını değerlendirmek için kullanılabilir. Geçmiş işe alım verileri ve başarı göstergeleri, gelecekteki adayların performansını tahmin etmek için kullanılabilir.

Personel tahmini ve planlama: İK departmanları, gelecekteki personel ihtiyaçlarını tahmin etmek ve işgücü planlamasını yapmak için tahmin modellerini kullanabilirler. Bu modeller, işletmenin büyüme hedefleri, emeklilik oranları, dönüşüm oranları gibi faktörleri göz önünde bulundurarak gelecekteki personel ihtiyaçlarını belirleyebilir.

Yetenek yönetimi: İK departmanları, aday havuzunu yönetmek ve doğru adayları işe almak için tahmin modellerini kullanabilirler. Bu modeller, işletmenin ihtiyaç duyduğu yetenekleri ve nitelikleri tanımlayabilir, adayların beceri ve uyum seviyelerini ölçebilir ve en iyi adayları belirlemek için veriye dayalı kararlar alabilir.

Eğitim ve gelişim programları: İK departmanları, eğitim ve gelişim programlarının etkinliğini artırmak için tahmin modellerini kullanabilirler. Bu modeller, ihtiyaç duyulan becerileri belirleyebilir, eğitim programlarının etkisini ölçebilir ve çalışanların gelişimine yönelik kişiselleştirilmiş öneriler sunabilir.

Personel devri ve sadakat: İK yönetimi, personel devri oranlarını azaltmak ve çalışan sadakatini artırmak için tahminleme modelleri geliştirebilir. Çalışan memnuniyeti anketleri, performans geri bildirimleri ve diğer veriler, hangi faktörlerin personel devri üzerinde en etkili olduğunu belirlemek için analiz edilebilir.

Personel performansı ve retansiyonu: Tahmine dayalı analitik, çalışanların performansını ve verimliliğini artırmak için kullanılabilir. Performans verileri ve geri bildirimler, hangi faktörlerin çalışanların başarısını etkilediğini belirlemek ve bu alanlarda iyileştirmeler yapmak için kullanılabilir.

Ücret ve yan haklar yönetimi: İK departmanları, ücret ve yan haklar yönetiminde tahmin modellerini kullanarak adil ve rekabetçi bir ücret yapısı oluşturabilirler. Bu modeller, pazar koşullarını analiz edebilir, çalışan memnuniyetini artırmak için uygun ücret ve yan haklar paketlerini belirleyebilir ve personel maliyetlerini optimize edebilir.

Çalışan memnuniyeti ve işgücü sağlığı yönetimi: İK departmanları, çalışan memnuniyetini ve işgücü sağlığını artırmak için tahmin modellerini kullanabilirler. Bu modeller, çalışanların memnuniyet seviyelerini belirleyebilir, işyeri stresini ve tükenmişliği ölçebilir ve müdahale stratejileri geliştirebilir.

AVANTAJLARI

Karar alma süreçlerinde objektiflik: Veri odaklı yaklaşım, İK profesyonellerinin daha objektif ve bilgiye dayalı kararlar almasına olanak tanır. Hatta geçmiş performans verileri ve iş başvuru süreçleri üzerinden yapılan analizler, gelecekteki başarı potansiyeline sahip adayları belirlemede yardımcı olabilir.

Yetenek yönetimi iyileştirmeleri: İK uzmanları, tahmine dayalı analitik kullanarak hangi yeteneklerin organizasyon için kritik olduğunu belirleyebilir ve bu doğrultuda geliştirme programları oluşturabilir.

Stratejik planlama ve gelecek tahmini: Tahmine dayalı analitik, İK yöneticilerinin geleceği daha iyi planlamasına ve organizasyonun ihtiyaçlarına uygun stratejiler geliştirmesine yardımcı olabilir. Çalışan memnuniyeti üzerinde yapılan analizler, işten ayrılma eğilimlerini belirlemede ve çalışan bağlılığını artırmada yardımcı olabilir. Gelecekteki işgücü ihtiyaçlarını belirlemede ve gerektiğinde uygun adımları atmada İK departmanlarına rehberlik edebilir.

Maliyet ve zaman tasarrufu: Doğru analizlerle, işe alım maliyetleri azaltılabilir, personel devri oranları düşürülebilir ve çalışan verimliliği artırılabilir, bu da organizasyonlara zaman ve kaynak tasarrufu sağlar.

ZORLUKLAR VE DİKKAT EDİLMESİ GEREKEN NOKTALAR

Veri güvenilirliği ve gizliliği: Tahmine dayalı analitik için doğru sonuçlar elde etmek için güvenilir ve doğru verilere ihtiyaç vardır. Ayrıca, kişisel verilerin gizliliğine ve güvenliğine de dikkat edilmelidir. XModel doğruluğu: Tahminleme modellerinin doğruluğu, kullanılan veri kalitesi ve modelin karmaşıklığına bağlıdır. Bu nedenle, modelin doğruluğunu sürekli olarak izlemek ve iyileştirmek önemlidir.

İnsan faktörü: İnsan kaynaklarıyla ilgili kararlar alırken sadece verilere dayanmak yeterli olmayabilir. İnsan faktörü, duygular, kültürel faktörler ve diğer değişkenler de göz önünde bulundurulmalıdır. Sonuç olarak; tahmine dayalı analitik, iş gücünün potansiyelini daha iyi değerlendirme, performansı iyileştirme ve stratejik kararlar almak için daha iyi donanmış olacaklar. İK profesyonelleri, bu yeni çağın gerektirdiği becerilere ve teknik bilgiye yatırım yaparak bu dönüşümü başarıyla yönetebilirler.