Was kann Data Science für HR tun? 7 Phasen des Data-Science-Lebenszyklus

Wir leben in einer Zeit, in der Computer und moderne Technologie nicht nur weit verbreitet, sondern ein Mindeststandard sind. Es ist schwer vorstellbar, einen Alltag ohne ein Telefon in der Hand und Zugang zum Internet zu haben. Darüber hinaus ist es nicht mehr möglich, eine Organisation ohne den Einsatz moderner IT-Tools und einer Datenbank zu leiten. Informationen und Daten sind entscheidend für strategische Entscheidungen und die Planung zukünftiger Aktivitäten. Um die gesammelten Informationen jedoch geschickt zu nutzen, sind die richtigen Fähigkeiten erforderlich. Und es ist die Datenwissenschaft, die der Schlüssel zur optimalen Datenverarbeitung ist, die auf verschiedenen organisatorischen Ebenen erfolgreich angewendet werden kann. Was kann Datenwissenschaft für das Personalwesen tun? Lesen Sie weiter, um mehr zu erfahren.

Datenwissenschaft – Inhaltsverzeichnis:

1. Was ist Datenwissenschaft?
2. Lebenszyklus der Datenwissenschaft
3. Einsatz von Datenwissenschaft im Personalwesen
4. Zusammenfassung

Was ist Datenwissenschaft?

Datenwissenschaft ist eine Disziplin, die spezialisiertes Wissen, Programmierfähigkeiten und Kenntnisse in Mathematik, Ökonometrie und Statistik kombiniert. Im Allgemeinen können wir sagen, dass es sich um eine Wissenschaft über Daten handelt. Durch die Anwendung verschiedener Forschungsmethoden, Algorithmen und Prozesse und basierend auf einer großen Menge an Informationen ermöglicht es dem Analysten, bedeutende Schlussfolgerungen und Vorhersagen zu treffen.

Datenwissenschaft basiert auf speziellen Datenanalysetools, Modellen des maschinellen Lernens und künstlicher Intelligenz. Die Aufgabe der Algorithmen besteht darin, einen Datensatz ordnungsgemäß zu bereinigen und zu strukturieren und dann die Beziehungen und Korrelationen zwischen ihnen zu untersuchen.

Dank der fortschrittlichen Methoden, die in der Datenwissenschaft enthalten sind, wird es möglich, verborgene Muster zu finden, die sonst unmöglich zu beobachten wären. Die geschickte Anwendung dieser Methoden ermöglicht es Unternehmen, einen starken Wettbewerbsvorteil zu schaffen. Der Einsatz von Datenwissenschaft in einer Organisation kann umfassend sein, indem neue Gewinnquellen gesucht, Kosten optimiert und potenzielle Verluste verhindert werden.

Lebenszyklus der Datenwissenschaft

Der Prozess, den Daten durchlaufen, wird als Lebenszyklus der Datenwissenschaft bezeichnet. Es handelt sich in der Regel um einen iterativen Prozess, der sich wiederholende Operationen umfasst und normalerweise aus sechs oder sieben Phasen besteht:

1. Definition des organisatorischen Problems, Festlegung von Zielen und Planung von Aktivitäten.
2. Erforschung und Vorbereitung von Daten durch Überprüfung grundlegender Eigenschaften, detaillierte Identifizierung und Problemlösung in Bezug auf Umformatierung, Neukodierung, Gruppierung und Zusammenführung.
3. Datenrepräsentation (einschließlich solcher besonderer Art, z.B. akustische Daten, Bilder) und Datenumwandlung, die die Implementierung und Umwandlung von Daten in eine “verdaulichere” Form wie Textdateien, Tabellenkalkulationen zu SQL- und NoSQL-Datenbanken umfasst.
4. Berechnung mit Daten basierend auf Datensprachen wie R und Python, zum Beispiel. Diese Phase ermöglicht das Ausführen einer riesigen Anzahl von Aufgaben in Clustern und die Verarbeitung in der Cloud sowie die Entwicklung von Paketen, die abstrakte Workflow-Elemente enthalten.
5. Generative und prädiktive Datenmodellierung. Generative Modellierung schlägt ein stochastisches Modell vor, das Daten generieren könnte und Methoden einführt, um korrekte Schlussfolgerungen zu ziehen. Prädiktive Modellierung stützt sich auf Methoden, die gute Vorhersagen über bestimmte Daten machen, die auf einen bestimmten Datensatz hinweisen.
6. Visualisierung und Präsentation von Ergebnissen mithilfe von Histogrammen und Zeitreihendiagrammen.
7. Aufbau von Erfahrungen basierend auf Datenwissenschaft durch die Nutzung von Häufigkeitsdaten im System, Messung der Effektivität standardisierter Arbeitsabläufe.

Einsatz von Datenwissenschaft im Personalwesen

Die Funktionsweise von Personalabteilungen basiert zunehmend auf der Nutzung von Daten und deren Analyse. Die wichtigsten Personalentscheidungen werden auf der Grundlage von Datenwissenschaftsberichten getroffen. Damit dies möglich ist, ist es wichtig zu verstehen, dass Datenwissenschaft ein Prozess ist, keine einmalige Aktivität. Deshalb ist es so wichtig, Daten zu organisieren und vorzubereiten, die eine zuverlässige und glaubwürdige Analysequelle bieten.

Gut durchgeführte Analysen unterstützen die Umsetzung der Unternehmensstrategie und stärken die Glaubwürdigkeit der Personalabteilung. Datenwissenschaft ist unverzichtbar in Bereichen wie Rekrutierung, Arbeitgebermarkenbildung, Management der Mitarbeiterfluktuation, Bewertung des Kompetenzpotenzials von Mitarbeitern und Evaluierung der Managementeffekte von Führungskräften.

Durch die Kombination von Daten aus verschiedenen Quellen und die Verwendung geeigneter Algorithmen ermöglicht es Unternehmen beispielsweise, zu planen, wo und nach welchen Mitarbeitern sie suchen sollten, welche Art von Mitarbeitern sie für das Unternehmen gewinnen möchten, wie hoch die Chancen auf deren Interesse an einem neuen Angebot sind und welche Auswirkungen dies auf die verfolgten Unternehmensziele haben wird.

Nur die Datenwissenschaft ermöglicht eine so detaillierte Analyse der Humanressourcen, die ein besseres Verständnis der Bedürfnisse der Mitarbeiter sowohl auf der Ebene der gesamten Organisation, des Teams oder des einzelnen Mitarbeiters ermöglicht. Die Ergebnisse in Form von Berichten bestimmen das proaktive Management von Schulungsprogrammen und erhöhen die Mitarbeiterbindung, unter anderem durch das Angebot eines Positionswechsels innerhalb der Organisation. Im Gegenzug ermöglicht die Möglichkeit für Mitarbeiter, die Berichte einzusehen, ihnen, ihren eigenen Karriereweg zu gestalten und Entscheidungen über ihre Karriere zu treffen.

Zusammenfassung

Datenwissenschaft wird in verschiedenen Branchen, Sektoren und wirtschaftlichen Bereichen eingesetzt. Sie schafft echten Geschäftswert, trägt zur operativen Effizienz bei und reduziert Fehler. Sie verbessert das Kundenengagement, optimiert Entscheidungsprozesse, schafft Produkte und baut Marken auf, optimiert den Verkauf und erhöht die Effizienz des Personalmanagements. Unabhängig von Branche und Größe sollten Organisationen, die ihre Wettbewerbsposition auf dem Markt halten wollen, sich effektiv auf der Grundlage von Datenwissenschaft entwickeln und die Ergebnisse der Analyse geschickt nutzen.

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