Vad kan datavetenskap göra för HR? 7 steg i datavetenskapens livscykel

Vi lever i en tid när datorer och modern teknik inte bara är utbredda, utan är en minimistandard. Det är svårt att föreställa sig en vardag utan en telefon i handen och tillgång till Internet. Vad mer är, att leda en organisation är inte längre möjligt utan användning av moderna IT-verktyg och en databas. Information och data är avgörande för att fatta strategiska beslut och planera framtida aktiviteter. Men för att skickligt använda den insamlade informationen krävs rätt kompetenser. Och det är datavetenskap som är nyckeln till optimal databehandling, vilket kan tillämpas framgångsrikt på olika organisatoriska nivåer. Vad kan datavetenskap göra för HR? Läs vidare för att ta reda på mer.

Datavetenskap – innehållsförteckning:

1. Vad är datavetenskap?
2. Datavetenskapens livscykel
3. Användning av datavetenskap inom HR
4. Sammanfattning

Vad är datavetenskap?

Datavetenskap är en disciplin som kombinerar specialiserad kunskap, programmeringsfärdigheter och kunskap om matematik, ekonometri och statistik. Generellt kan vi säga att det är vetenskapen om data. Genom att använda olika forskningsmetoder, algoritmer och processer, och baserat på en stor mängd information, gör det möjligt för analytikern att dra betydande slutsatser och göra förutsägelser.

Datavetenskap bygger på speciella algoritmer för datagrävning, maskininlärningsmodeller och artificiell intelligens. Algoritmernas uppgift är att korrekt rengöra och strukturera en datamängd, och sedan studera relationerna och korrelationerna mellan dem.

Tack vare de avancerade metoder som ingår i datavetenskap blir det möjligt att hitta dolda mönster som annars skulle vara omöjliga att observera. Skicklig tillämpning av dem gör det möjligt för företag att skapa en stark konkurrensfördel. Användningen av datavetenskap i en organisation kan vara omfattande, genom att söka efter nya vinstkällor, optimera kostnader och förhindra potentiella förluster.

Datavetenskapens livscykel

Processen som data genomgår kallas datavetenskapens livscykel. Det är vanligtvis en iterativ process som involverar repetitiva operationer och består vanligtvis av sex eller sju steg:

1. Definiera det organisatoriska problemet, sätta mål och planera aktiviteter.
2. Utforska och förbereda data genom att kontrollera grundläggande egenskaper, detaljerad identifiering och problemlösning när det gäller omformatering, omkodning, gruppering och sammanslagning.
3. Datarepresentation (inklusive de av särskild karaktär, t.ex. akustiska data, bilder) och datatransformation som involverar implementering och omvandling av data till en mer “lätthanterlig” form som textfiler, kalkylblad till SQL- och NoSQL-databaser.
4. Beräkning med data baserat på datorspråk som R och Python, till exempel. Detta steg möjliggör körning av ett stort antal uppgifter i kluster och bearbetning i molnet, samt utveckling av paket som inkluderar abstrakta arbetsflödeskomponenter.
5. Generativ och prediktiv datamodellering. Generativ modellering föreslår en stokastisk modell som kan generera data och introducera metoder för att göra korrekta slutsatser. Prediktiv modellering bygger på metoder som gör bra förutsägelser om viss data som pekar på en viss datamängd.
6. Visualisering och presentation av resultat med hjälp av histogram och tidsseriediagram.
7. Bygga erfarenhet baserat på datavetenskap genom att använda frekvensdata i systemet, mäta effektiviteten av standardarbetsflöden.

Användning av datavetenskap inom HR

Funktionen hos HR-avdelningar baseras i allt högre grad på användning av data och dess analys. De viktigaste personalbesluten fattas baserat på datavetenskapsrapporter. Men för att detta ska vara möjligt är det viktigt att förstå att datavetenskap är en process, inte en engångsaktivitet. Därför är det så viktigt att organisera och förbereda data som kommer att ge en pålitlig och trovärdig källa för analys.

Väl genomförd analys stöder genomförandet av affärsstrategin och bygger trovärdigheten hos HR-avdelningen. Datavetenskap är oumbärlig inom områden som rekrytering, arbetsgivarvarumärke, hantering av personalomsättning, bedömning av anställdas kompetenspotential och utvärdering av ledningseffekterna av chefer.

Genom att kombinera data från olika källor, med hjälp av lämpliga algoritmer, gör det möjligt för företag, till exempel, att planera var och vilken typ av anställda de ska leta efter, vilken typ av anställd de ska attrahera till företaget, vilka chanser det finns för deras intresse för ett nytt erbjudande och vilken påverkan detta kommer att ha på de affärsmål som eftersträvas.

Endast datavetenskap möjliggör en så detaljerad analys av personalresurser, vilket möjliggör en bättre förståelse för anställdas behov både på nivån av hela organisationen, teamet eller den enskilde anställde. Resultaten, i form av rapporter, bestämmer den proaktiva hanteringen av utbildningsprogram och ökar anställdas kvarhållande, bland annat genom att erbjuda en förändring av position inom organisationen. Å sin sida möjliggör möjligheten för anställda att se rapporterna att de kan forma sin egen karriärväg och fatta beslut om sina karriärer.

Sammanfattning

Datavetenskap används inom olika industrier, sektorer och ekonomiska områden. Det skapar verkligt affärsvärde, bidrar till operationell effektivitet och minskar fel. Det förbättrar kundengagemang, strömlinjeformar beslutsprocesser, skapar produkter och bygger varumärken, optimerar försäljning och ökar effektiviteten i personalhanteringen. Oavsett bransch och storlek bör organisationer som vill behålla sin konkurrensposition på marknaden effektivt utvecklas på grundval av datavetenskap och skickligt använda resultaten av analysen.

Läs också:Grunderna i databerättande.

Om du gillar vårt innehåll, gå med i vår aktiva gemenskap av busy bees på Facebook, Twitter, LinkedIn, Instagram, YouTube, Pinterest, TikTok.