Финансы - инвестирование - 3 удивительные вещи, что большие данные свидетельствуют о HR

NorD | Просмотров: 459




--- Блокчейн может стать глобальным стандартом?


--- Германия'Центральный банк тесты Блокчейн торговле ценными бумагами

Большие данные в управлении персоналом (HR) становится все более широко используются для подбора, найма и удержания лучших сотрудников. Вот три причины, почему все больше компаний внедряют предиктивной аналитики для улучшения в нижней строке.
Более Эффективного Рекрутинга
Большие данные помогают раскрыть, какие кандидаты лучше всего подходят для открытых позиций. Часть данных процесс может включать в себя сбор информации из резюме и профили в социальных сетях для более четкого понимания того, какие претендентам могут быть более продуктивными и добавят разнообразия на рабочем месте. Менеджеры по найму могут потом сузить их кандидатов и решить, какие области оценки они должны сосредоточиться на во время интервью. По реализации этой стратегии, в процесс найма более быстро двигается и право людей нанимают чаще.
Например, Банк в Азии раньше набирали лучших выпускников из уважаемых университетов для заполнения 8,000 роли распространено более 30 филиалов. После того, как банк прошел организационной перестройки учебного заведения началась добыча данных, охватывающих 30 баллов в категории оценка персонала, профессиональные истории, демографии, землепользования и отделение информации от ее ресурсах. Банк начал использовать анализ данных для выявления сотрудников, наиболее вероятно, чтобы преуспеть в своих позиций, создание новых ролей в организации и получения дополнительного понимания того, что мотивирует производительность работников .
С помощью прогнозной аналитики банка обнаружили общие черты между высокими и низкими исполнителями и созданы профили для работников с более сильным возможность первенствовать в определенной роли. Данные также показали, что, как филиалы и команды структурированы влияет на финансовые показатели организации . Кроме того, большие данные показали, что определенные роли имеет наибольшее влияние на успех банка .
В результате были созданы новые организационные структуры, созданные по конкретным группам и группам работников. Поскольку банк начал использовать аналитические данные для подбора и оценки эффективности, продуктивности филиала увеличился на 26%, коэффициент конверсии новых сотрудников выросли на 80%, а чистая прибыль выросла на 14%.
Менее Ангажированные Найма
Прогнозная аналитика позволяет снизить количество уклоном, который идет в принятии решений, влияющих на производительность компании . Например, многие менеджеры по найму привлечь кандидатов, обладающих характеристиками, похожими на своих работников. Однако, поскольку существующие сотрудники были наняты тех же самых предвзятых методов, как правило, в организациях в конечном итоге не хватает культурного и интеллектуального разнообразия, которые могут уменьшить общий успех компании . Создание моделей и критериев для оценки работников и сферы бизнеса, компании могут лучше определить, какой человек и какой вклад наиболее ценен для организации и используют прогнозную аналитику для более четкого определения того, какие работники могут преуспеть в своей позиции.




Например, профессиональные услуги бизнес, который ежегодно получает 250,000 приложений Иов хотел сократить время и деньги, потраченное на рассмотрение резюме, повысить эффективность процесса отбора и найма женщин для своих работников. За счет использования прогнозной аналитики, алгоритм приходится на последние возобновляет заявителя, лиц, которым были предложены должности и тех, кто принял. Модель привязки данных для целей найма компании, сузила список кандидатов, скорее всего, чтобы преуспеть в открытой позиции и перешли те, возобновляется на следующий этап в процессе найма . Около 45% возобновится в итоге пересматривается, на 15% больше женщин в процесс скрининга по сравнению с переживает ручного контроля и бизнес понял, возврат на инвестиции (ROI) в размере 500%.
Высокий Коэффициент Удержания
Большие данные помогают улучшить текучесть кадров, показывая, что рабочие, скорее всего, оставят, а какие могут потребоваться, перемещаемых на другую должность в организации, были переданы или обретения наставника в качестве поощрения, чтобы остаться с компанией. Такие изменения часто повышение вовлеченности в работу, удовлетворенность работой и производительность сотрудников оставаться в организации.
Например, Банк Америки Corp. (Тикер NYSE: bac в) работникам носить идентификационные карты со встроенными датчиками для мониторинга межличностных взаимоотношений среди работников call-центра. Уэллс Фарго & ко. (Тикер NYSE: GE) в используют прогнозную аналитику для определения того, какие кандидаты наиболее квалифицированных кандидатов на позиции операционистов и личные банкиры, в зависимости от кандидатов обладают такими характеристиками, занятых и высокопроизводительных рабочих. После года реализации программы, сохранение кассиров и персональных банкиров выросли на 15 и 12% соответственно.
Нижняя Линия
Большие данные в HR помогает компаниям сэкономить время и деньги при подборе, найме и удержании лучших работников. Все больше компаний будет осуществлять предиктивную аналитику в своей деловой практике, организации все чаще вижу ценности в процессе и хотите улучшить в нижней строке.





Комментарии


Ваше имя:

Комментарий:

ответьте цифрой: дeвять + пять =



3 удивительные вещи, что большие данные свидетельствуют о HR 3 удивительные вещи, что большие данные свидетельствуют о HR