Co to jest Data Science i czy sprawdzi się w pracy HR?

Żyjemy w czasach, w których komputery i nowoczesne technologie są nie tylko powszechne, ale stanowią o minimalnym standardzie. Trudno sobie wyobrazić codzienne funkcjonowanie bez telefonu w ręce i dostępu do Internetu. Tym bardziej zarządzanie organizacją nie jest już możliwe bez wykorzystania nowoczesnych narzędzi informatycznych i bazy danych. Informacje i dane są kluczowe w podejmowaniu strategicznych decyzji i planowaniu przyszłych działań. Jednak, aby umiejętnie wykorzystać zgromadzone informacje potrzebne są odpowiednie umiejętności. I właśnie Data Science jest kluczem do optymalnego przetwarzania danych, które mogą być zastosowane z powodzeniem na różnych płaszczyznach organizacyjnych.

Co to jest Data Science i czy sprawdzi się w pracy HR? – omówione zagadnienia:

1. Co to jest Data Science?
2. Proces, czyli cykl życia Data Science
3. Wykorzystanie Data Science w HR
4. Podsumowanie

Co to jest Data Science?

Data Science jest to dziedzina badań, która w sposób komplementarny łączy wiedzę specjalistyczną, umiejętności programistyczne oraz wiedzę z zakresu matematyki, ekonometrii i statystyki. Ogólnie ujmując można powiedzieć, że jest to nauka o danych. Przy wykorzystaniu różnych metod badawczych, algorytmów i procesów i w oparciu o dużą ilość informacji umożliwia postawienie istotnych wniosków i prognoz przez analityka. Data Science bazuje na specjalnych algorytmach eksploracji danych, modelach uczenia maszynowego oraz sztucznej inteligencji. Zadaniem algorytmów jest odpowiednie oczyszczenie i ustrukturyzowanie zbioru danych, a następnie zbadanie zależności i korelacji zachodzących pomiędzy nimi.

Dzięki zaawansowanym metodom wchodzącym w skład Data Science możliwe staje się znalezienie ukrytych wzorców , które w inny sposób nie były możliwe do zaobserwowania. Umiejętne ich zastosowanie pozwala przedsiębiorstwom na wytworzenie trwałej przewagi konkurencyjnej. Wykorzystanie Data Science w organizacji może być wszechstronne, poprzez szukanie nowych źródeł zysków, optymalizację kosztów i zapobieganie potencjalnym stratom.

Proces, czyli cykl życia Data Science

Proces jakiemu poddawane są dane określany jest, jako cykl życia Data Science. Jest to zazwyczaj proces iteracyjny polegający na powtarzalności operacji i składający się zazwyczaj z sześciu lub siedmiu etapów.

1. Zdefiniowanie problemu organizacyjnego, określenie celów i zaplanowanie działań.
2. Poszukiwanie i przygotowanie danych, poprzez sprawdzenie podstawowych właściwości, szczegółową identyfikację i rozwiązywanie problemów w zakresie ponownego formatowania, przekodowania, grupowania i łączenia.
3. Reprezentacja danych (w tym o charakterze specjalnym, np. dane akustyczne, obraz) i transformacja danych polegająca na wdrożeniu i przekształceniu danych w bardziej ,,przyswajalną” formę taką, jak pliki tekstowe, arkusze kalkulacyjne do baz danych SQL i NoSQL.
4. Obliczanie za pomocą danych w oparciu o języki danych takie, jak np. R i Python. Ten etap umożliwia uruchomienie ogromnej ilości zadań w klastrach i przetwarzanie w chmurze oraz opracowanie pakietów, które zawierają abstrakcyjne elementy workflow.
5. Modelowanie danych generatywne i predykcyjne. Modelowanie generatywne proponuje model stochastyczny, który mógłby wygenerować dane i wprowadzać metody pozwalające na prawidłowe wnioskowanie. Modelowanie predykcyjne opiera się na metodach, które dobrze przewidują niektóre dane wskazując na konkretny ich zbiór.
6. Wizualizacja i prezentacja wyników za pomocą histogramów, wykresów szeregów czasowych i punktowych.
7. Budowanie doświadczenia w oparciu o naukę danych, poprzez wykorzystanie danych o częstotliwości ich występowania w systemie, mierzenie skuteczności standardowych przepływów pracy.

Wykorzystanie Data Science w HR

Funkcjonowanie działów HR w coraz większym stopniu opiera się na wykorzystywaniu danych i ich analizie. Najważniejsze decyzje personalne podejmowane są w oparciu o raporty Data Science. Jednak, aby było to możliwe to należy zrozumieć, że Data Science to proces, a nie jednorazowe działanie. Dlatego tak ważne jest uporządkowanie i przygotowanie danych, które będą stanowić pewne i wiarygodne źródło analizy. Dobrze przeprowadzona analiza wspiera realizację strategii biznesowej i buduje wiarygodność działu HR. Data Science jest nieodzowna w takich obszarach, jak rekrutacja, employer branding, zarządzanie rotacją personelu, ocena potencjału kompetencyjnego pracowników oraz ewaluacja efektów zarządzania menedżerów.

Łącząc dane z różnych źródeł, przy wykorzystaniu odpowiednich algorytmów pozwala np. na zaplanowanie gdzie i jakich pracowników trzeba szukać, jaki ich przyciągnąć do firmy, jakie są szanse zainteresowania ich nową ofertą i jaki to będzie miało wpływ na realizowane cele biznesowe. Tylko Data Science umożliwia tak szczegółową analizę zasobów ludzkich, która pozwala na lepsze zrozumienie potrzeb pracowników zarówno na poziomie całej organizacji, zespołu lub pojedynczego pracownika. Wyniki w postaci raportów determinują proaktywne zarządzanie programami szkoleniowymi oraz zwiększają retencję pracowników, m.in. oferując zmianę stanowiska wewnątrz organizacji. Z kolei możliwość wglądu do raportów przez pracowników umożliwia im kształtowanie własnej ścieżki rozwoju zawodowego i podejmowanie decyzji w zakresie swojej kariery.

Podsumowanie

Data Science znajduje zastosowanie w różnych branżach, sektorach i dziedzinach ekonomicznych. Tworzy rzeczywistą wartość biznesu, przyczynia się do wzrostu efektywności działań operacyjnych oraz ogranicza liczbę popełnianych błędów. Wpływa na zwiększenie zaangażowania klientów, usprawnia procesy decyzyjne, tworzy produkty i buduje markę, optymalizuje sprzedaż oraz zwiększa efektywność zarządzania zasobami ludzkimi. Niezależnie od branży i wielkości, organizacje, które chcą utrzymać swoją pozycję konkurencyjną na rynku, powinny efektywnie rozwijać się w oparciu o Data Science i umiejętnie wykorzystywać wyniki analizy.

Jeśli podobają Ci się treści, które tworzymy, sprawdź również: Facebook, Twitter, LinkedIn, Instagram, YouTube, Pinterest.