Các cấp độ phân tích dữ liệu nhân sự trong doanh nghiệp cần biết

2588
Các cấp độ phân tích dữ liệu nhân sự trong doanh nghiệp cần biết
Các cấp độ phân tích dữ liệu nhân sự trong doanh nghiệp cần biết

Dữ liệu nhân sự đang trở thành một nguồn thông tin quan trọng giúp doanh nghiệp hiểu rõ hơn về nguồn lực quan trọng của họ. Vậy, các cấp độ khi thực hiện phân tích dữ liệu nhân sự là gì? Hãy cùng Blog Tuyển Dụng tìm hiểu ngay trong bài viết chi tiết về ngay sau đây nhé.

Các cấp độ phân tích dữ liệu nhân sự hiện nay

Mục đích chính của phân tích dữ liệu nhân sự (HR Analyst hoặc HR Data Analyst) là giúp tổ chức hiểu rõ hơn về nhân sự của họ, từ đó có thể đưa ra quyết định chiến lược và hành động cụ thể để quản lý, phát triển, và tối ưu hóa nguồn lực nhân sự một cách hiệu quả. 

Để đáp ứng được mục đích đó, hiện có 4 cấp độ phân tích dữ liệu nhân sự mà bạn có thể tham khảo và ứng dụng vào doanh nghiệp của mình như sau:

Cấp độ 1: Phân tích mô tả

Phân tích mô tả (Descriptive analytics) là loại phân tích dữ liệu nhân sự cơ bản nhất, sử dụng các kỹ thuật thống kê để giải thích hoặc tóm tắt một tập dữ liệu lịch sử nhất định. Nó tập trung vào dữ liệu quá khứ để giải thích những gì đã xảy ra, nhưng không đưa ra dự đoán cho tương lai.

Phân tích mô tả có thể sử dụng kết hợp dữ liệu số và dữ liệu định tính. Phân tích mô tả bao gồm việc thực hiện các phép tính toán học, chẳng hạn như xu hướng trung tâm, tần suất, biến thể, xếp hạng, phạm vi, độ lệch,… Điều này cho phép HR nhìn thấy các mô hình và sự bất nhất để cải thiện kế hoạch.

Phân tích mô tả là dạng phân tích cơ bản nhất
Phân tích mô tả là dạng phân tích cơ bản nhất
Ưu điểmNhược điểm
– Là dạng phân tích dữ liệu đơn giản nhất.
– Chỉ yêu cầu kiến thức toán học cơ bản và cho phép bạn trình bày dữ liệu phức tạp một cách dễ hiểu.
Bị giới hạn trong việc phân tích đơn giản một vài biến sau thực tế.

Cấp độ 2: Phân tích chẩn đoán

Phân tích chẩn đoán (Diagnostic analytics) là một loại phân tích dữ liệu nhân sự nâng cao hơn phân tích mô tả. Phương pháp này không chỉ tập trung vào việc mô tả những gì đã xảy ra, mà còn cố gắng xác định nguyên nhân gốc rễ của các xu hướng, tương quan và bất thường trong dữ liệu.

Phương pháp phân tích dữ liệu này thường sử dụng các kỹ thuật thống kê và khai thác dữ liệu để tìm kiếm các mối liên hệ giữa các biến khác nhau và xác định các yếu tố có thể tác động đến kết quả.

Mục tiêu của phân tích chẩn đoán là biến dữ liệu thành thông tin giá trị
Mục tiêu của phân tích chẩn đoán là biến dữ liệu thành thông tin giá trị
Ưu điểmNhược điểm
– Cung cấp cái nhìn sâu sắc hơn về dữ liệu nhân sự.
– Xác định nguyên nhân gốc rễ của các vấn đề và xu hướng.
– Đưa ra các khuyến nghị cụ thể để cải thiện hiệu quả.
– Có thể phức tạp và tốn thời gian để thực hiện.
– Kết quả phân tích có thể không phải lúc nào cũng có thể dự đoán được.
– Phân tích chẩn đoán thường tập trung vào quá khứ và không thể cung cấp các thông tin chi tiết về tương lai.

Cấp độ 3: Phân tích dự đoán

Phân tích dự đoán (Predictive analytics) là một loại phân tích dữ liệu nhân sự sử dụng dữ liệu quá khứ và hiện tại để dự đoán các kết quả trong tương lai. Nó sử dụng các kỹ thuật thống kê và máy học để xây dựng các mô hình có thể dự đoán các xu hướng, tương quan và bất thường trong dữ liệu.

Phân tích dự đoán có thể được sử dụng trong nhiều lĩnh vực của quản lý nhân sự, chẳng hạn như:

Ưu điểmNhược điểm
– Có thể giúp tổ chức đưa ra quyết định sáng suốt hơn về nhân sự.
– Có thể giúp tổ chức giảm thiểu rủi ro và cải thiện hiệu quả hoạt động.
– Có thể giúp tổ chức thu hút và giữ chân nhân tài.
– Yêu cầu dữ liệu đủ lớn và liên quan (dữ liệu lớn).
– Khá khó để đảm bảo rằng tất cả các biến số được xem xét và mô hình cần phải được cập nhật khi dữ liệu thay đổi.

Cấp độ 4: Phân tích tối ưu hóa

Trong lĩnh vực dữ liệu nhân sự, phân tích tối ưu hóa (Prescriptive analytics) là giai đoạn cuối cùng và phức tạp nhất trong hành trình phân tích. Đây là là loại phân tích dữ liệu nhân sự tiên tiến nhất, sử dụng dữ liệu quá khứ và hiện tại để đề xuất các hành động cụ thể mà tổ chức có thể thực hiện để cải thiện hiệu quả. 

Cách phân tích tối ưu hóa hoạt động tương tự như Netflix cho doanh nghiệp. Nó hoạt động theo cùng cách mà Netflix đề xuất phim dựa trên hành vi xem. Phân tích tối ưu hóa vượt xa phân tích dự đoán với một quan điểm tiên phong hơn về tương lai.

Phân tích dữ liệu nhân sự tối ưu hóa sẽ giúp dự đoán điều gì sẽ xảy ra tiếp theo
Phân tích dữ liệu nhân sự tối ưu hóa sẽ giúp dự đoán điều gì sẽ xảy ra tiếp theo
Ưu điểmNhược điểm
Trang bị lãnh đạo phòng nhân sự kiến thức để ra quyết định thông minh và thời gian thực để cải thiện hiệu suất, giải quyết các vấn đề phức tạp và tận dụng cơ hội.– Là quá trình lặp đi lặp lại và yêu cầu thời gian. Đồng thời, chất lượng của các gợi ý phụ thuộc vào chất lượng của dữ liệu, vì vậy nó sẽ không hiệu quả nếu dữ liệu của bạn không đầy đủ hoặc không tin cậy.
– Bạn cũng cần cân nhắc cẩn thận về các tùy chọn được đề xuất và đảm bảo rằng việc thực hiện hành động được đề xuất là hợp lý từ góc độ nhân sự.
– Phải được cập nhật khi dữ liệu thay đổi.

Top  5 cuốn sách phân tích dữ liệu nên đọc trong năm 2023

Nếu bạn đang tìm kiếm những cuốn sách giúp bạn hiểu rõ hơn về phân tích dữ liệu, thì đây là 5 cuốn sách nên đọc trong năm 2023:

  • Data Science for Business của Foster Provost và Tom Fawcett: Cung cấp một cái nhìn tổng quan về phân tích dữ liệu, bao gồm các nguyên tắc cơ bản, các kỹ thuật tiên tiến và các ứng dụng trong thực tế.
  • The Art of Statistics của David Spiegelhalter: Cuốn sách này cung cấp một cách tiếp cận thực tế và dễ hiểu về thống kê, bao gồm các khái niệm cơ bản, các kỹ thuật phân tích dữ liệu và cách giải thích kết quả.
  • Storytelling with Data của Cole Nussbaumer Tnaflix: Cuốn sách này dạy bạn cách sử dụng trực quan hóa dữ liệu để kể những câu chuyện hấp dẫn và hiệu quả.
  • Lean Analytics của Alistair Croll và Benjamin Yoder: Tập trung vào việc sử dụng phân tích dữ liệu để đo lường và cải thiện hiệu suất của các doanh nghiệp khởi nghiệp.
  • The Data Detective của Tim Harford: Cung cấp một cách tiếp cận thực tế và hữu ích về cách sử dụng thống kê để hiểu hành vi của con người
Có nhiều đầu sách phân tích dữ liệu mà bạn có thể tham khảo
Có nhiều đầu sách phân tích dữ liệu mà bạn có thể tham khảo

Hy vọng với bài viết trong chuyên mục Quản trị nhân sự này, bạn đã hiểu hơn về các cấp độ phân tích dữ liệu nhân sự và tầm quan trọng của chúng trong doanh nghiệp.

Bên cạnh đó, nếu bạn đang đảm nhận vai trò quản trị nhân sự, hãy xem xét việc sử dụng nền tảng đăng tin tuyển dụng hàng đầu – Tuyendung.topcv.vn – khi có nhu cầu tìm kiếm ứng viên tiềm năng. TopCV.vn không chỉ là một công cụ tuyển dụng thông thường, mà còn là một người bạn đáng tin cậy với công nghệ trí tuệ nhân tạo tiên tiến.

Với hệ thống hiện đại của TopCV.vn, bạn dễ dàng phân tích các dữ liệu liên quan đến quá trình tuyển dụng nhân sự. Từ đó, bạn có thể nắm bắt thông tin quan trọng về đội ngũ nhân viên, tìm hiểu về hiệu suất và hiệu quả của quá trình tuyển dụng, thậm chí dự đoán các xu hướng của ứng viên hiệu quả hơn.