मानव संसाधनों (एचआर) में बड़े आंकड़े सबसे अधिक कर्मचारियों की भर्ती, भर्ती और बनाए रखने के लिए अधिक व्यापक रूप से उपयोग किया जा रहा है। नीचे तीन पंक्तियों में सुधार के लिए अधिक कंपनियां भविष्य कहने वाले विश्लेषकों को अपना रहे हैं, इस तीन वजहें हैं।

अधिक प्रभावी भर्ती

बड़े आंकड़ों से पता चलता है कि कौन से उम्मीदवार खुले स्थान के लिए सबसे उपयुक्त हैं। डेटा-खनन प्रक्रिया के भाग में फिर से शुरू होकर और सोशल मीडिया प्रोफाइल से जानकारी इकट्ठा करने के लिए अधिक स्पष्ट रूप से यह पता लगाया जा सकता है कि कौन सा संभावित कामकाज अधिक उत्पादक हो सकता है और कार्यस्थल में विविधता जोड़ सकता है प्रबंधकों को काम पर रखने के कारण वे अपने उम्मीदवार पूल को कम कर सकते हैं और तय कर सकते हैं कि वे साक्षात्कार के दौरान किस आधार पर मूल्यांकन करना चाहिए। इस रणनीति को लागू करने से, भर्ती प्रक्रिया अधिक तेज़ी से आगे बढ़ती है और सही लोगों को अधिक बार किराए पर लिया जाता है

उदाहरण के लिए, एशिया में एक बैंक ने पूर्व में 30 उच्च विद्यालयों में अपनी 8, 000 भूमिकाओं को भरने के लिए उच्च माना विश्वविद्यालयों के शीर्ष स्नातकों की भर्ती की। बैंक ने एक संगठनात्मक पुनर्गठन के बाद, संस्था ने अपने डेटा के खनन जानकारी को कर्मचारियों के प्रदर्शन, व्यावसायिक इतिहास, जनसांख्यिकी, कार्यकाल और शाखाओं की वर्तमान श्रेणियों से जानकारी में श्रेणियों में 30 अंक शामिल किया। बैंक ने मौजूदा कर्मचारियों की पहचान करने के लिए डेटा एनालिटिक्स का इस्तेमाल करना शुरू कर दिया था, जो संगठन के भीतर नई भूमिकाएं पैदा कर रहे थे और कामगारों के प्रदर्शन को प्रेरित करने में अतिरिक्त अंतर्दृष्टि प्राप्त कर रहे थे।

पूर्वानुमानित विश्लेषिकी का प्रयोग करके, बैंक ने उच्च और निम्न कलाकारों के बीच आम लक्षणों का खुलासा किया और श्रमिकों के लिए एक विशिष्ट भूमिका में उत्कृष्टता की मजबूत संभावना के साथ प्रोफाइल तैयार किए। जानकारी में यह भी पता चला है कि कैसे शाखाओं और टीमों की संरचना है संस्था की वित्तीय वृद्धि को प्रभावित करती है। इसके अलावा, बड़े आंकड़ों से पता चला है कि बैंक की सफलता पर विशिष्ट भूमिकाओं का सबसे बड़ा प्रभाव था।

परिणामस्वरूप, विशिष्ट संगठनों और श्रमिकों के समूह के चारों ओर नए संगठनात्मक ढांचे का निर्माण किया गया। क्योंकि बैंक ने प्रदर्शन की भर्ती और मापने के लिए डेटा विश्लेषिकी का इस्तेमाल करना शुरू किया, क्योंकि शाखा उत्पादकता 26% की वृद्धि हुई, नए रंगरूटों की रूपांतरण दर 80% बढ़ी और कुल आय 14% बढ़ी।

कम पक्षपातपूर्ण भर्ती

भविष्य कहनेवाला विश्लेषिकी किसी कंपनी के प्रदर्शन को प्रभावित करने वाले फैसले बनाने में जुटे पूर्वाग्रह की मात्रा कम करता है उदाहरण के लिए, कई काम पर रखने वाले प्रबंधक अपने शीर्ष श्रमिकों के समान विशेषताओं वाले उम्मीदवारों पर चढ़ते हैं। हालांकि, क्योंकि मौजूदा कर्मचारियों को एक ही पक्षपाती तरीके से काम पर रखा गया था, संगठन आमतौर पर सांस्कृतिक और बौद्धिक विविधता की कमी का सामना करते हैं, जो किसी कंपनी की समग्र सफलता को कम कर सकते हैं। स्कोरिंग श्रमिकों और व्यापारिक क्षेत्रों के लिए मॉडल और मानदंड बनाने से, कंपनियां बेहतर रूप से यह पहचान सकती हैं कि किस कर्मचारी और संगठन के लिए कौन-कौन से योगदान सबसे अधिक मूल्यवान हैं और पूर्वानुमानित ऐनालिटिक्स का उपयोग करने के लिए और अधिक स्पष्ट रूप से निर्धारित कर सकते हैं कि कौन से श्रमिक अपनी स्थिति में श्रेष्ठ हो सकते हैं।

उदाहरण के लिए, एक पेशेवर-सेवा व्यवसाय जिसने 250 से 000 नौकरी आवेदन प्राप्त किए, सालाना शुरू करने की समीक्षा करने, स्क्रीनिंग प्रक्रिया की प्रभावशीलता में सुधार करने और इसके कर्मचारियों के लिए और महिलाओं की नौकरी करने के लिए खर्च किए गए समय और धन को कम करना चाहता था। भविष्यवाणी विश्लेषणात्मक उपयोग के माध्यम से, पिछले आवेदक के लिए एल्गोरिथ्म का दायित्व शुरू हुआ, साक्षात्कारकर्ता जो पदों की पेशकश की गई थी और जो स्वीकार किए जाते हैं मॉडल ने कंपनी के कामकाज के उद्देश्यों के लिए आंकड़े जुटाए हैं, उम्मीदवारों की सूची को खाली स्थिति में उत्कृष्टता प्राप्त करने की संभावना को कम कर दिया और किराए पर लेने की प्रक्रिया में अगले कदम पर उन लोगों को फिर से शुरू कर दिया। समीक्षा शुरू होने के लगभग 45% की समीक्षा की गई, मैन्युफैक्चरिंग स्क्रीनिंग के माध्यम से जाने की तुलना में 15% अधिक महिला स्क्रीनिंग प्रक्रिया में बढ़ी और बिजनेस को 500% निवेश (आरओआई) पर वापसी का एहसास हुआ।

ग्रेटर रिटेंशन दरें

बड़े आंकड़ों से पता चलता है कि श्रमिकों को छोड़ने की अधिक संभावना है और जिन लोगों को संगठन में एक अलग स्थान पर ले जाया जा सकता है, उन्हें प्रोत्साहित करने या प्रोत्साहित करने के लिए प्रोत्साहन देने के साथ अवधारण दरों में सुधार कंपनी। ऐसे परिवर्तन अक्सर कार्य सगाई, नौकरी की संतुष्टि और उत्पादकता बढ़ाते हैं ताकि कर्मचारियों के संगठन के साथ बने रहें।

उदाहरण के लिए, बैंक ऑफ अमेरिका कार्पोरेशन (NYSE: BAC अमेरिका कॉर्प 27 का बीएसीसी बैंक। 67-0। 54% हाईस्टॉक 4 के साथ बनाया गया है। 2. 6 ) कर्मचारी एम्बेडेड के साथ पहचान पत्र पहनते हैं कॉल सेंटर के कर्मचारियों के बीच पारस्परिक संपर्क की निगरानी के लिए सेंसर। वेल्स फ़ार्गो एंड कं (NYSE: WFC डब्ल्यूएफसी वेल्स फ़ार्गो एंड को 56. 14-0। 37% हाईस्टॉक 4 के साथ बनाया गया। 2. 6 ) कौन से उम्मीदवार पदों के लिए सबसे अधिक योग्य हैं, यह निर्धारित करने के लिए पूर्वानुमानित विश्लेषिकी का उपयोग करता है टेलरर्स और व्यक्तिगत बैंकरों के रूप में, क्या उम्मीदवारों के पास लगे और उच्च प्रदर्शन वाले श्रमिकों की विशेषताएं हैं। कार्यक्रम को लागू करने के एक वर्ष के बाद, टेलर और निजी बैंकरों की अवधारण क्रमशः 15 और 12% की वृद्धि हुई।

नीचे की रेखा

एचआर में बड़े आंकड़ों से कंपनियों को समय और पैसा बचाने में मदद मिलती है जब वे अपने सर्वश्रेष्ठ श्रमिकों की भर्ती, भर्ती और रखरखाव करते हैं। अधिक व्यवसाय अपने व्यवसाय प्रथाओं में भविष्य कहने वाले विश्लेषिकी को कार्यान्वित करेंगे क्योंकि संगठन इस प्रक्रिया में मूल्य को तेजी से देखते हैं और नीचे की रेखा को सुधारना चाहते हैं।