Cosa può fare la data science per le risorse umane? 7 fasi del ciclo di vita della data science

Viviamo in un’epoca in cui i computer e la tecnologia moderna non sono solo diffusi, ma rappresentano uno standard minimo. È difficile immaginare una vita quotidiana senza un telefono in mano e accesso a Internet. Inoltre, gestire un’organizzazione non è più possibile senza l’uso di strumenti informatici moderni e di un database. Le informazioni e i dati sono cruciali per prendere decisioni strategiche e pianificare attività future. Tuttavia, per utilizzare abilmente le informazioni raccolte, sono necessarie le giuste competenze. Ed è la data science la chiave per un’elaborazione ottimale dei dati, che può essere applicata con successo a vari livelli organizzativi. Cosa può fare la data science per le risorse umane? Continua a leggere per scoprirlo.

Data science – indice dei contenuti:

1. Che cos’è la data science?
2. Ciclo di vita della data science
3. Utilizzo della data science nelle risorse umane
4. Riepilogo

Che cos’è la data science?

La data science è una disciplina che combina conoscenze specializzate, competenze di programmazione e conoscenze di matematica, econometria e statistica. In generale, possiamo dire che è la scienza dei dati. Utilizzando vari metodi di ricerca, algoritmi e processi, e basandosi su una grande quantità di informazioni, consente all’analista di trarre conclusioni e previsioni significative.

La data science si basa su algoritmi di data mining speciali, modelli di machine learning e intelligenza artificiale. Il compito degli algoritmi è quello di pulire e strutturare correttamente un insieme di dati, per poi studiare le relazioni e le correlazioni tra di essi.

Grazie ai metodi avanzati inclusi nella data science, diventa possibile trovare schemi nascosti che altrimenti sarebbero impossibili da osservare. L’applicazione abile di essi consente alle aziende di creare un forte vantaggio competitivo. L’uso della data science in un’organizzazione può essere completo, cercando nuove fonti di profitto, ottimizzando i costi e prevenendo potenziali perdite.

Ciclo di vita della data science

Il processo che i dati subiscono è chiamato ciclo di vita della data science. Di solito è un processo iterativo che coinvolge operazioni ripetitive e consiste generalmente di sei o sette fasi:

1. Definizione del problema organizzativo, impostazione degli obiettivi e pianificazione delle attività.
2. Esplorazione e preparazione dei dati controllando le proprietà di base, identificazione dettagliata e risoluzione dei problemi riguardanti la riformattazione, la ricodifica, il raggruppamento e la fusione.
3. Rappresentazione dei dati (inclusi quelli di natura speciale, ad esempio, dati acustici, immagini) e trasformazione dei dati che coinvolge l’implementazione e la trasformazione dei dati in una forma più “digeribile” come file di testo, fogli di calcolo a database SQL e NoSQL.
4. Elaborazione dei dati basata su linguaggi di dati come R e Python, ad esempio. Questa fase consente di eseguire un numero enorme di compiti in cluster e di elaborare nel cloud, e di sviluppare pacchetti che includono elementi astratti del flusso di lavoro.
5. Modellazione generativa e predittiva dei dati. La modellazione generativa propone un modello stocastico che potrebbe generare dati e introdurre metodi per fare inferenze corrette. La modellazione predittiva si basa su metodi che fanno buone previsioni su determinati dati che puntano a un particolare insieme di dati.
6. Visualizzazione e presentazione dei risultati utilizzando istogrammi e grafici delle serie temporali.
7. Costruzione dell’esperienza basata sulla data science utilizzando dati di frequenza nel sistema, misurando l’efficacia dei flussi di lavoro standard.

Utilizzo della data science nelle risorse umane

Il funzionamento dei dipartimenti HR si basa sempre più sull’uso dei dati e sulla loro analisi. Le decisioni più importanti relative al personale vengono prese sulla base dei rapporti di data science. Tuttavia, affinché ciò sia possibile, è importante comprendere che la data science è un processo, non un’attività una tantum. Ecco perché è così importante organizzare e preparare i dati che forniranno una fonte di analisi affidabile e credibile.

Un’analisi ben condotta supporta l’implementazione della strategia aziendale e costruisce la credibilità del dipartimento HR. La data science è indispensabile in aree come il reclutamento, il branding del datore di lavoro, la gestione del turnover del personale, la valutazione del potenziale di competenza dei dipendenti e la valutazione degli effetti di gestione dei manager.

Combinando dati provenienti da varie fonti, utilizzando algoritmi appropriati, consente alle aziende, ad esempio, di pianificare dove e che tipo di dipendenti cercare, che tipo di dipendente attrarre in azienda, quali sono le probabilità del loro interesse per una nuova offerta e quale impatto avrà questo sugli obiettivi aziendali perseguiti.

Solo la data science consente un’analisi così dettagliata delle risorse umane, che permette una migliore comprensione delle esigenze dei dipendenti sia a livello dell’intera organizzazione, del team o del singolo dipendente. I risultati, sotto forma di rapporti, determinano la gestione proattiva dei programmi di formazione e aumentano la retention dei dipendenti, tra l’altro offrendo un cambio di posizione all’interno dell’organizzazione. A sua volta, la possibilità per i dipendenti di visualizzare i rapporti consente loro di plasmare il proprio percorso di carriera e prendere decisioni sulla propria carriera.

Riepilogo

La data science è utilizzata in vari settori, ambiti e campi economici. Crea un reale valore commerciale, contribuisce all’efficienza operativa e riduce gli errori. Migliora il coinvolgimento dei clienti, semplifica i processi decisionali, crea prodotti e costruisce marchi, ottimizza le vendite e aumenta l’efficienza della gestione delle risorse umane. Indipendentemente dal settore e dalle dimensioni, le organizzazioni che desiderano mantenere la propria posizione competitiva sul mercato dovrebbero svilupparsi efficacemente sulla base della data science e utilizzare abilmente i risultati dell’analisi.

Leggi anche:Le basi della narrazione dei dati.

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