1. Home>
  2. Inspiration>
  3. HR>

De fyra stadierna av HR-analysmognad

-Tid att läsa: 3 Minuter
Kvinne jobber med datavisualisering

Medan små företag inte alltid inser hur mycket data de samlar in utan att använda den på ett bra sätt, kan större företag frestas att ta sina datainitiativ till nästa nivå för snabbt. Att ta reda på var ditt företag är på mognadsskalan för HR-analys hjälper dig att sätta saker i perspektiv och ta det ett steg i taget enligt dina behov och resurser.

    Mognadsgrad för HR-analys i perspektiv

    Det är inte bara tillgång till HR-data som hjälper din organisation att fatta smartare beslut, det är hur du analyserar det. I detta avseende går både små och stora företag vanligtvis igenom följande stadier av mognad for HR-analys, var och en med sin egen uppsättning nödvändiga färdigheter, resurser och teknologier:

    Steg 1 - Beskrivande HR-analys 

    Analysera historisk data för att kartlägga de förändringar som har skett i din organisation.

    Svarar på frågan: "Vad hände?"

     

    Steg 2 - Diagnostisk HR-analys 

    Dyk djupt in i din data för att söka efter insikter och avslöja orsaken till varför vissa förändringar inträffade.

    Svarar på frågan: "Varför hände detta?"

     

    Steg 3 - Prediktiv HR-analys

    Kombinerar historiska data med statistisk modellering, benchmarking och andra tekniker för att förutsäga vad som kan hända i framtiden.

    Svarar på frågan: "Vad kan hända i framtiden?"

     

    Steg 4 - Preskriptiv HR-analys

    Använda data för att bestämma ett optimalt tillvägagångssätt. Medan prediktiv analys fokuserar på att hitta potentiella resultat, rekommenderar föreskrivande analys också steg du kan vidta för att påverka dessa utfall.

    Svarar på frågan: "Vad ska vi göra härnäst?"

    Läs också: HR-analys: 5 praktiska tips för att komma igång.

     

      Tips

      Det är viktigt att inte gå framåt för snabbt. Om du går från ett stadium av datamognad till ett annat för snabbt riskerar du att lägga mycket tid, ansträngning och resurser på ditt HR-analysprojekt som du kanske måste göra om senare.

        Ta reda på vad som är rätt för dig 

        Generellt sett: ju mer avancerad din datamognad är, desto mer automatiserad blir din analys och beslutsprocesser. Detta är dock långt ifrån en gyllene regel. Vissa organisationer föredrar att upprätthålla en hög nivå av "mänsklig intervention" när de analyserar och tolkar data för att fatta beslut – och det är okej.

        Beroende på din organisations och din personals behov kan en beskrivande analysmetod redan vara av stort värde. Att klättra på mognadsstegen är med andra ord inte ett mål, utan ett sätt att tillgodose specifika behov när de uppstår. För att göra rätt val för ditt företag är ett noggrant business case ett måste om du funderar på att investera i större IT-mognad. Så se till att:

        · Kartlägga de behov som kan tillgodoses genom prediktiv och preskriptiv analys.

        · Identifiera möjliga alternativ för att uppfylla dessa behov.

        · Visa värdet och fördelarna med större datamognad.

        · Väg dessa fördelar mot utmaningarna och kostnaderna.

        Läs också: 3 byggstenar för framgångsrik datahantering inom HR.

          Lorenzo Andolfi
          Att klättra på stegen för HR-datamognad är inte ett mål i sig, utan ett sätt att nå ett mål. Beroende på dina behov kan ett beskrivande förhållningssätt redan vara av stort värde.
          Lorenzo Andolfi, HR Research & Intelligence, SD Worx

          Hur kan SD Worx hjälpa dig?

          SD Worx-experter undersöker gärna din datametoders mognad samtidigt som de erbjuder tillgång till de rapporter, verktyg och råd du behöver på vägen.

            Få en fullständig översikt över SD Worx Data & Analys

            E-bok - Bli en datorhjälte

            Upptäck 4 färdigheter du kan bemästra för att få tillgång till den fulla kraften i din HR-data och analys.

            Hämta ditt exemplar nu!
            Superhjältar till HR-analys