Hvorfor er Data Driven vigtigt i HR?

For at en virksomheds resultater kan opnås mere selvsikker, skal ledere træffe beslutninger baseret på data, et koncept der er en del af HR Data Driven.

Præstationsindikatorer kan bruges til at lede ledere til at træffe foranstaltninger, der fører til, at virksomheden opnår de forventede resultater. I denne artikel vil du forstå begrebet Data Driven HR og dets betydning for organisationer.

Hvad er HR-datadrevet?

RH Data Driven svarer til dataorienteret ledelse og øger dermed sektorens beslutningskraft i forhold til problemer og fejl, der opstår undervejs. Dette er en sikker måde at forudsige fremtiden og forberede sig på eventuelle problemer, der måtte opstå i HR-sektoren.

Data er meget vigtigt for erhvervslivet, især inden for HR. Dette gør det muligt for sektoren at være mere strategisk og analytisk og dermed være i stand til at træffe bedre beslutninger på daglig basis. Og selvfølgelig reducere omkostninger, der svarer til unødvendige udgifter.

Hvorfor er Data Driven vigtigt i HR?

Hovedbetydningen af ​​Data Driven for HR er evnen til at planlægge handlinger og ressourcer, der skal bruges i organisationen baseret på konkrete data.

Gennem software og Big Data, der viser sektorernes performance og de resultater, der genereres i teamene, vil virksomheden have et konkurrencedygtigt team på markedet.

Hermed vil flere problemer i HR også blive betydeligt minimeret ved implementeringen af ​​denne kultur. Nogle af dem er:

• Tab af medarbejderdata og andre virksomhedsoplysninger;
• Uautoriseret filadgang og datalækage;
• Ikke at have sikkerhedskopier;
• At træffe beslutninger baseret på overfladiske og unøjagtige prognoser.

Med det i tankerne er det vigtigt at kende nogle vigtige præstationsindikatorer, der optimerer praktiseringen af ​​datadrevet HR:

Mål og nøgleresultater (OKR)

OKR-styringsmetoden giver dig mulighed for at finde data eller en fil gennem guidede resultater. Sæt blot et nøgleord om det emne, du ønsker at finde i arkiverne, og systemet præsenterer løsninger gennem en screening.

Metrics

Det handler om at bruge målinger, der viser de reelle resultater, der opnås. Hvordan ved du for eksempel, hvor lang tid det tager medarbejderne at løse et kundeproblem?

Da tid er dyrebar, og vi ikke kan spilde den, er det nødvendigt at bruge de metrics, der findes i RH Data Driven, for at løse problemet. For at kende dette resultat skal du bare lave en simpel beregning og bruge den gennemsnitlige responstid (AMR) metrikken:

• Antallet af anmodninger fra kunder skal tilføjes, lad os antage, at det var 5
• Så ser vi på, hvor længe hver enkelt blev løst i timer. Forudsat at det er: 1, 2, 2, 1 og 1.

I beregningen lægger du alle de timer, du har brugt på at løse problemerne sammen (1+2+2+1+1 = 7 timer) og dividerer derefter med antallet af anmodninger (i dette tilfælde 5), hvilket resulterer i 1,4 (en time) og 40 minutter). Selvom det ikke er et dårligt tidspunkt, kan det altid forbedres, ikke?

Dette er den gennemsnitlige tid, det tager et team at løse en konflikt. Disse oplysninger kan automatisk inkluderes i RH Datadrevet. De vil således være tilgængelige for høring, når det er nødvendigt.

KPI’er

Præstationsindikatorer tjener til at guide ledere til at handle i overensstemmelse med målbare resultater. Nogle af de KPI’er, der bruges mest af HR-sektoren er:

Investeringsafkast (ROI)

Investeringsafkastindekset (portugisisk oversættelse) kan og bør bruges af alle typer organisationer. Det viser, om virksomheden får overskud af det, den investerer i penge i medarbejdere, projekter, udstyr mv.

For at beregne ROI skal du blot trække virksomhedens overskud fra den samlede investering og derefter dividere det igen med det, du har investeret i organisationen. I slutningen ganges resultatet med 100, og dermed finder vi ROI.

Hvordan kan jeg implementere Datadrevet i HR?

For at implementeringen skal lykkes i din virksomhed, er det nødvendigt at forberede medarbejderne, så de forstår vigtigheden af ​​HR Datadrevet. Forklar medarbejderne, at Datadrevet kan forbedre og endda humanisere HR med teknologi. Det gælder både for dem, der har arbejdet i virksomheden i et stykke tid, og for dem, der lige er kommet til.

Således ved ledere og medarbejdere, hvordan de skal agere og håndtere vigtige data på daglig basis, og undgår fejl og tab af information. Et andet punkt, vi skal nævne, er den generelle databeskyttelseslov (LGPD), reguleret af lov 13.709/2018.

Dens formål er at vejlede håndteringen af ​​fortrolige oplysninger og data, både personlig og organisatorisk. LGPD garanterer, at data vil blive beskyttet og behandlet i overensstemmelse med etablerede regler.

Med det i tankerne, lad os nu finde ud af, hvordan RH Data Driven kan passe ind i praksis i din virksomhed og sikre databeskyttelse:

Rekruttering og udvælgelse

Med Data driven vil virksomhedens HR være i stand til at gøre ledelsesprocesser agile, herunder rekruttering og udvælgelse. Du kan udløse de tilgængelige data for at finde de rigtige kandidater til den ledige stilling.

Denne søgning hjælper også med at filtrere kandidater efter ledig stilling, region, hvor virksomheden er beliggende, kvalifikationer og krævet professionel erfaring. Udover at hjælpe med at finde det rigtige talent, kan ledere også måle medarbejderomsætning.

Husk, at udgifterne til rekruttering, optagelse, uddannelse og afskedigelse er ret dyre for en virksomhed. På den måde kan brugen af ​​Datadrevet i HR være med til at optimere og gøre processer billigere.

personlig afdeling

Personaleafdelingssektoren er tæt knyttet til HR, da der arbejdes med nogle specifikke rutiner, som fx: lønlukning, ferieberegning, 13. løn m.fl.

Datadrevet hjælper denne afdeling med at digitalisere processer, hvilket gør det nemmere at styre og udføre opgaver.

Træning og udvikling

Fremme af uddannelse og udvikling af medarbejdere kan optimeres meget med brug af data. Det er for eksempel muligt at gøre brugen af ​​platforme og hjemmesider tilgængelig for medarbejderne til at tage kurser og forbedre deres karriere.

Dette er fremtiden for HR, som hver dag formes til at blive mere moderne og teknologisk, ved at bruge beskyttede data til at generere flere resultater.