O que a ciência de dados pode fazer pelo RH? 7 etapas do ciclo de vida da ciência de dados

Vivemos em uma época em que computadores e tecnologia moderna não são apenas comuns, mas são um padrão mínimo. É difícil imaginar uma vida diária sem um telefone na mão e acesso à Internet. Além disso, gerenciar uma organização não é mais possível sem o uso de ferramentas de TI modernas e um banco de dados. Informações e dados são cruciais na tomada de decisões estratégicas e no planejamento de atividades futuras. No entanto, para usar habilidosamente as informações coletadas, são necessárias as habilidades certas. E é a ciência de dados que é a chave para o processamento ideal de dados, que pode ser aplicado com sucesso em vários níveis organizacionais. O que a ciência de dados pode fazer pelo RH? Continue lendo para descobrir mais.

Ciência de dados – índice:

1. O que é ciência de dados?
2. Ciclo de vida da ciência de dados
3. Usando ciência de dados no RH
4. Resumo

O que é ciência de dados?

A ciência de dados é uma disciplina que combina conhecimento especializado, habilidades de programação e conhecimento de matemática, econometria e estatística. Em geral, podemos dizer que é a ciência sobre dados. Usando vários métodos de pesquisa, algoritmos e processos, e com base em uma grande quantidade de informações, permite que o analista faça conclusões e previsões significativas.

A ciência de dados é baseada em algoritmos especiais de mineração de dados, modelos de aprendizado de máquina e inteligência artificial. A tarefa dos algoritmos é limpar e estruturar adequadamente um conjunto de dados e, em seguida, estudar as relações e correlações entre eles.

Graças aos métodos avançados incluídos na ciência de dados, torna-se possível encontrar padrões ocultos que, de outra forma, seriam impossíveis de observar. A aplicação habilidosa deles permite que as empresas criem uma forte vantagem competitiva. O uso da ciência de dados em uma organização pode ser abrangente, buscando novas fontes de lucro, otimizando custos e prevenindo perdas potenciais.

Ciclo de vida da ciência de dados

O processo que os dados sofrem é referido como o ciclo de vida da ciência de dados. Geralmente, é um processo iterativo que envolve operações repetitivas e normalmente consiste em seis ou sete etapas:

1. Definindo o problema organizacional, estabelecendo metas e planejando atividades.
2. Explorando e preparando dados, verificando propriedades básicas, identificação detalhada e resolução de problemas quando se trata de reformatar, recodificar, agrupar e mesclar.
3. Representação de dados (incluindo aqueles de natureza especial, por exemplo, dados acústicos, imagens) e transformação de dados envolvendo a implementação e transformação de dados em uma forma mais “digestível”, como arquivos de texto, planilhas para bancos de dados SQL e NoSQL.
4. Computação com dados com base em linguagens de dados como R e Python, por exemplo. Esta etapa permite executar um grande número de tarefas em clusters e processamento na nuvem, e desenvolver pacotes que incluem elementos de fluxo de trabalho abstratos.
5. Modelagem de dados generativa e preditiva. A modelagem generativa propõe um modelo estocástico que poderia gerar dados e introduzir métodos para fazer inferências corretas. A modelagem preditiva baseia-se em métodos que fazem boas previsões sobre certos dados apontando para um conjunto específico de dados.
6. Visualização e apresentação de resultados usando histogramas e gráficos de séries temporais.
7. Construindo experiência com base na ciência de dados, usando dados de frequência no sistema, medindo a eficácia dos fluxos de trabalho padrão.

Usando ciência de dados no RH

O funcionamento dos departamentos de RH é cada vez mais baseado no uso de dados e sua análise. As decisões mais importantes sobre pessoal são tomadas com base em relatórios de ciência de dados. No entanto, para que isso seja possível, é importante entender que a ciência de dados é um processo, não uma atividade pontual. É por isso que é tão importante organizar e preparar dados que fornecerão uma fonte de análise confiável e credível.

Uma análise bem conduzida apoia a implementação da estratégia de negócios e constrói a credibilidade do departamento de RH. A ciência de dados é indispensável em áreas como recrutamento, branding do empregador, gerenciamento de rotatividade de funcionários, avaliação do potencial de competência dos colaboradores e avaliação dos efeitos de gestão dos gerentes.

Ao combinar dados de várias fontes, usando algoritmos apropriados, permite que as empresas, por exemplo, planejem onde e que tipo de funcionários procurar, que tipo de funcionário atrair para a empresa, quais são as chances de seu interesse em uma nova oferta e qual impacto isso terá nos objetivos de negócios que estão sendo perseguidos.

Apenas a ciência de dados permite uma análise tão detalhada dos recursos humanos, que permite uma melhor compreensão das necessidades dos funcionários, tanto no nível de toda a organização, quanto de equipes ou de um funcionário individual. Os resultados, na forma de relatórios, determinam a gestão proativa de programas de treinamento e aumentam a retenção de funcionários, entre outras coisas, oferecendo uma mudança de posição dentro da organização. Por sua vez, a possibilidade de os funcionários visualizarem os relatórios permite que eles moldem seu próprio caminho de carreira e tomem decisões sobre suas carreiras.

Resumo

A ciência de dados é utilizada em várias indústrias, setores e campos econômicos. Ela cria valor real para os negócios, contribui para a eficiência operacional e reduz erros. Melhora o engajamento do cliente, agiliza os processos de tomada de decisão, cria produtos e constrói marcas, otimiza vendas e aumenta a eficiência da gestão de recursos humanos. Independentemente da indústria e do tamanho, as organizações que desejam manter sua posição competitiva no mercado devem desenvolver-se efetivamente com base na ciência de dados e usar habilidosamente os resultados da análise.

Leia também:Os fundamentos da narrativa de dados.

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