U digitalnom dobu, organizacije imaju pristup neviđenoj količini podataka iz evaluacija, anketa i procena zaposlenih. Iako je prikupljanje informacija iz ovih alata od suštinskog značaja za razumevanje učinka zsposlenih, njihovog zadovoljstva i razvoja, prava vrednost leži u transformaciji sirovih podataka u saznanja koja se mogu primeniti i koja usmeravaju donošenje odluka. Ovde stupa na scenu duboka analitika, koja premošćuje prikupljanje podataka i strateško delovanje. Korišćenjem naprednih analitičkih tehnika, organizacije mogu da poboljšaju efikasnost svojih procena, podstičući tako i individualni razvoj i razvoj organizacije.
Ovaj članak se bavi procesom pretvaranja sirovih podataka iz procene zaposlenih u saznanja koja se mogu primeniti, ulogom duboke analitike u povećanju efikasnosti procena i načinima na koje organizacije mogu iskoristiti moć podataka za donošenje odluka.
Prelazak sa prikupljanja podataka na odluke zasnovane na podacima
Evaluacije i procene zaposlenih se dugo koriste za procenu učinka, za identifikaciju manjka veština, za merenje zadovoljstva zaposlenih i prikupljanje povratnih informacija od njih. Međutim, tradicionalni pristupi često su neuspešni kada je reč o transformaciji podataka u smislene rezultate iz kojih mogu da se planiraju akcije. Sirovi podaci, bez odgovarajuće analize, mogu dovesti do netačnih zaključaka, propuštenih prilika ili čak pristrasnih odluka.
Ključni izazov za organizacije leži u „prosejavanju” velikih skupova podataka, identifikovanju obrazaca i izvlačenju uvida koji mogu uticati na akcije u stvarnom svetu. Duboka analitika se odnosi na napredne metode obrade i interpretacije podataka, koristeći tehnike kao što su prediktivno modeliranje, softversko učenje i statistički algoritmi za sticanje detaljnijih uvida.
Primenom duboke analitike, organizacije mogu da steknu uvide koji prevazilaze površno zapažanje, otkrivajući skrivene obrasce, korelacije i trendove. Ovakav pristup zasnovan na podacima omogućava donosiocima odluka da donose informisane izbore, što dovodi do poboljšanja razvoja zaposlenih, njihovog većeg angažovanja i efikasnijih organizacionih strategija.
Pretvaranje sirovih podataka u praktična saznanja
Proces transformacije sirovih podataka u saznanja koja su primenjiva je i nauka i umetnost. Uključuje nekoliko ključnih faza, od kojih je svaka presudna za maksimiziranje potencijala procena zaposlenih:
1. Prikupljanje sveobuhvatnih i visokokvalitetnih podataka:
Prvi korak u deriviranju primenjivih saznanja je tačno i sveobuhvatno prikupljanje podataka. Procene se mogu sprovoditi u mnogim oblastima, uključujući zadovoljstvo zaposlenih, evaluaciju radnog učinka, procene kompetenci, liderske potencijale i organizacionu kulturu. Osiguravanje da su prikupljeni podaci pouzdani, valjani i bez pristrasnosti je ključno za njihovu naknadnu korisnost u procesu analize.
Savremene tehnologije, kao što su platforme za onlajn testiranje, alati za povratne informacije tipa „180 i 360 stepeni” i softver za upravljanje učinkom, olakšavaju efikasno prikupljanje podataka. Ovi alati mogu automatski da prikupljaju odgovore i prate ponašanja zaposlenih u realnom vremenu, tako kreirajući velike skupove podataka pogodne za duboku analitiku. Ključno je osigurati da je metrika korišćena u ovim procenama usklađena sa strateškim ciljevima organizacije.
2. “Pročišćavanje“ podataka: obezbeđivanje kvaliteta i doslednosti
Kada se podaci prikupe, ključno je osigurati njihov kvalitet pre nego što se nastavi sa analizom. Sirovi podaci često sadrže greške, nedoslednosti ili im nedostaju informacije, što može da dovede do iskrivljenih rezultata. U ovoj fazi, organizacije moraju da koriste tehnike „pročišćavanja“ podataka kako bi standardizovale podatke, dopunile vrednosti koje nedostaju i uklonile irelevantne ili duplirane informacije.
Pročišćavanje podataka je od suštinskog značaja za poboljšanje tačnosti naknadne analize. Bez ovog koraka, duboka analitika može da generiše pogrešna saznanja, što dovodi do neadekvatnih odluka.
3. Integracija podataka: kreiranje holističkog pogleda
Podaci o zaposlenima često potiču iz više izvora—godišnje evaluacije učinka, procene angažovanja zaposlenih, povratne informacije tipa “360 stepeni”, intervjui onih koji odlaze iz organizacije, pa čak i eksterni izvori podataka kao što su LinkedIn profili ili platforme za obuke. Da bi se generisala saznanja koja se mogu primeniti, važno je integrisati sve relevantne podatke u jedinstveni okvir.
Integracija podataka omogućava organizacijama da kombinuju kvalitativne i kvantitativne metrike, kreirajući time sveobuhvatniji pogled na ponašanja, učinak i potencijale zaposlenih. Na primer, rezultati angažovanja zaposlenih mogu se kombinovati sa procenama učinka i povratnim informacijama od članova tima kako bi se dobila potpunija slika o doprinosu pojedinca timu. Integrisanje podataka iz različitih izvora pomaže u identifikaciji obrazaca koji bi inače mogli ostati neprimećeni.
4. Duboka analitika: otkrivanje skrivenih obrazaca i trendova
U osnovi pretakanja podataka u odluke nalazi se duboka analitika. Ova faza uključuje primenu sofisticiranih algoritama i tehnika za otkrivanje obrazaca koji nisu odmah očigledni. Evo nekih od najefikasnijih metoda duboke analitike koje se koriste u procenama zaposlenih:
a) Prediktivna analitika: Prediktivno modeliranje koristi podatke o prošlim za predviđanje budućih ishoda. U kontekstu procena zaposlenih, prediktivna analitika može pomoći organizacijama da identifikuju one pojedince za koje postoji najveća verovatnoća da će se istaći u liderskim ulogama, da predvide rizike koji mogu da dovedu do fluktuacije ili da predvide produktivnost tima na osnovu trenutnih trendova. Na primer, kompanije mogu da analiziraju faktore kao što su zadovoljstvo poslom, izostanci sa posla i dinamika tima kako bi predvidele ko bi mogao da napusti kompaniju u narednih 12 meseci.
b) Softversko učenje: Algoritmi softverskog učenja mogu biti naučeni da na podacima o zaposlenima automatski otkrivaju obrasce, klasifikuju zaposlene u grupe ili predviđaju ishode, a bez stvarnog programiranja. Modeli softverskog učenja mogu kontinuirano da uče iz stalno novih podataka, čime se vremenom poboljšava tačnost predviđanja.
c) Analiza osećanja: Analiza osećanja uključuje analizu kvalitativnih podataka, kao što su komentari u anketama zaposlenih, kako bi se procenile emocije i stavovi. Organizacije tako mogu da otkriju raspoloženje zaposlenih, mere moral i identifikuju probleme u nastanku. Ovaj pristup ide izvan numeričkih rezultata i bavi se emocionalnim i psihološkim pokretačima ponašanja zaposlenih.
d) Klaster analiza: Klaster analiza grupiše zaposlene na osnovu sličnosti u profilima njihovih podataka. Ovaj metod može pomoći u identifikaciji različitih segmenata unutar radne snage, kao što bi na primer bili ljudi sa visokim performansama, neangažovani zaposleni ili pojedinci sa visokim liderskim potencijalom. Identifikovanjem klastera, organizacije mogu efikasnije planirati razvojne programe ili intervencije, obezbeđujući da pravi resursi stignu do pravih ljudi.
e) Analiza korelacija i kauzaliteta: Analizom odnosa između različitih varijabli, organizacije mogu da identifikuju koji faktori su najjače povezani sa specifičnim ishodima. Na primer, analiza korelacija može da otkrije kakav je odnos između zadovoljstva poslom i fluktuacije, dok analiza kauzaliteta može da pomogne da se identifikuju temeljni uzroci problema sa učinkom. Razumevanje ovih odnosa je ključno za donošenje na podacima zasnovanih odluka koje se tiču problema koji su u osnovi.
5. Primenjiva saznanja: Pretakanje podataka u strategiju
Krajnji cilj duboke analitike je kreiranje saznanja koja se mogu primeniti, odnosno zaključaka koji mogu direktno da pomognu pri donošenju odluka i planiranju akcija. Uvidi dobijeni iz procena zaposlenih mogu se koristiti za sledeće:
a) Inicijative za podsticanja učenja i razvoja: Analitika može otkriti manjke u veštinama ili identifikovati oblasti u kojima je zaposlenima potrebna dodatna obuka. Razumevanjem kompetenci i ponašanja koja podstiču uspeh, organizacije mogu da ciljano osmisle programe učenja i razvoja koji bi rešili ove manjkavosti i tako ubrzali rast.
b) Poboljšanje angažovanja i zadržavanja zaposlenih: Uvidi iz procena mogu pomoći da se identifikuju pokretači angažovanja kod zaposlenih, kao i znaci upozorenja o neangažovanju. Na primer, prediktivna analitika može pomoći u predviđanju koji zaposleni su rizični za odlazak, što omogućava timovima za ljudske resurse da rano intervenišu i primene strategije zadržavanja tih zaposlenih. Podaci o ravnoteži između posla i privatnog života, o dinamici tima ili o efikasnosti rukovođenja mogu se koristiti za kreiranje odgovarajućih intervencija kako bi se podigao moral i smanjila fluktuacija.
c) Podrška upravljanju talentima i planiranju sukcesije: Identifikacija zaposlenih sa visokim potencijalom je ključna za planiranje sukcesije (planiranje nasleđivanja liderskih pozicija). Duboka analitika može pomoći u prepoznavanju zaposlenih sa liderskim potencijalom na osnovu kombinacije podataka u učinku, o osobinama ličnosti i o nivou angažovanja. Organizacije mogu da koriste ove informacije pri kreiraju individualizovanih planova za razvoj i da tako obezbede snažnu grupu budućih lidera.
d) Optimizacija timskog rada i saradnja: Analitika može da pruži uvid u dinamiku tima i međuljudske odnose. Identifikovanjem osobina timova sa visokim učinkom — kao što su obrasci komunikacije, ponašanje lidera ili stilovi saradnje — organizacije mogu da podstiču sličnu dinamiku u drugim timovima. Ovo može dovesti do poboljšanja ukupnih performansi.
6. Kontinuirana povratna sprega informacija: poboljšanje u donošenju odluka tokom vremena
Proces transformacije podataka u odluke nije jednokratna aktivnost već kontinuirani ciklus. Kako se novi podaci prikupljaju putem kontinuiranih procena i evaluacija zaposlenih, tako se dubokom analitikom mogu poboljšati predviđanja i preporuke. Ovo stvara povratnu spregu, gde donošenje odluka tokom vremena postaje sve informisanije i sve više strateško jer organizacija može da prilagodi svoje strategije na osnovu rezultata, što dovodi do efikasnijih programa i boljih ishoda za zaposlene.
Prednosti korišćenja duboke analitike u procenama
Kada govorimo o podacima o zaposlenima, primena duboke analitike na te podatke nudi nekoliko ključnih prednosti:
a) Preciznija predviđanja: idući izvan tradicionalne metrike, duboka analitika pruža preciznija i nijansirana predviđanja o ponašanju, učinku i potencijalima zaposlenih. Organizacije mogu da donose bolje odluke o zapošljavanju, unapređenju i sastavu timova.
b) Personalizovane intervencije: Analitika omogućava organizacijama da kreiraju prilagođene intervencije za zaposlene, kao što su individualizovani planovi razvoja ili prilagođene strategije retencije. Ovo dovodi do efikasnijih rešenja i većeg zadovoljstva zaposlenih.
c) Brže, na podacima zasnovane odluke: Duboka analitika omogućava donosiocima odluka uvide u realnom vremenu, čime se smanjuje vreme potrebno za analizu podataka i uvođenje promena. Ova agilnost je posebno dragocena u dinamičnim okruženjima koja se brzo menjaju.
d) Smanjena pristrasnost u donošenju odluka: Oslanjajući se na objektivne podatke i napredne algoritme, duboka analitika smanjuje uticaj nesvesne pristrasnosti u procesu donošenja odluka. Ovo dovodi do, po zaposlene, poštenijih i pravednijih ishoda.
Izazovi i razmatranja
Uprkos brojnim prednostima, duboka analitika takođe predstavlja izazove. Jedna briga je privatnost podataka. Organizacije moraju osigurati usklađenost sa propisima o privatnosti, što znači da su lični podaci zaposlenih zaštićeni. Transparentnost oko načina na koji se podaci koriste je ključna za očuvanje poverenja.
Iznad svega tu su neophodni obučeni profesionalci koji mogu da tumače složene podatke i prevedu ih u saznanja koja su primenjiva u praksi. Organizacije moraju da investiraju u razvoj analitičkih sposobnosti svojih HR timova kako bi u potpunosti iskoristile moć duboke analitike.
Zaključak
U eri u kojoj je podataka u izobilju, ali je uvid oskudan, duboka analitika premošćuje jaz između sirovih informacija i odluka koje se mogu primeniti. Primenom naprednih analitičkih tehnika na evaluacije i procene zaposlenih, organizacije mogu da otkriju skrivene obrasce, da predvide ishode i da donesu informisane odluke koje mogu da podstaknu uspeh, kako pojedinca, tako i organizacije.
Duboka analitika transformiše podatke zaposlenih u strateški potencijal, što omogućava organizacijama da dizajniraju bolje razvojne programe, da optimizuju upravljanje talentima i da poboljšaju ukupnu efikasnost radne snage, čime na kraju doprinose dugoročnom uspehu.
