İnsan kaynakları yönetiminde veri analizi neden önemlidir?

“Veri” adıyla anılan, işlenmemiş, ham bilgi parçacıklarının anlamlı hâle gelmesinin anahtarı analizdir. Tek başlarına pek de anlamlı olmayan veriler sadeleştirme, gruplama, ilişkilendirme, modelleme gibi yöntemlerle işlenir ve böylece işletmeler için faydalı bilgiler üreten, değerli birer kaynağa dönüşür. Diğer bir deyişle, veri olmazsa analiz ve bilgi de olmaz.

Ne var ki veri analizi dendiğinde akla öncelikle işletmenin doğrudan finansal sonuçlarına yansıyan süreçlerdeki analiz çalışmaları geliyor. Oysa tıpkı insan vücudundaki bütün organ ve sistemlerin bir arada çalışması gibi, bir işletmedeki tüm birimler ve süreçler de eş zamanlı olarak çalışıyor. Yani satış, finans, üretim gibi kritik görülen alanlardaki veriler kadar, “arka plan” olarak adlandırılabilecek strateji, insan kaynakları, personel hizmetleri gibi alanlarda da veriler büyük önem taşıyor. Özellikle de şirketlerin başarısını doğrudan etkileyen insan kaynakları alanında veri analizi büyük yarar sağlıyor. Çünkü çalışan memnuniyeti ve çalışma ortamının iyileştirilmesi, işletmelerin finansal sonuçlarına mutlaka yansıyor.

Dolayısıyla bu yazıda, insan kaynaklarında veri analizinin önemine eğilmeyi ve İK odaklı teknolojilerin analiz yeteneklerinin sağladığı avantajları örneklerle sunmayı amaçlıyoruz.

Veri analizi nedir?

Verileri genel anlamda niceliksel (sayısal) ve niteliksel olarak iki gruba ayrılıyor. İsimlerinden de anlaşılacağı gibi, niceliksel veriler rakamlardan, yüzdelik paylardan, istatistiksel verilerden oluşuyor. Niteliksel veriler ise sözcüklerle ifade edilen veriler olarak özetlenebilir.

Elde bulunan veriler ister niceliksel ister niteliksel olsun, analiz sürecinde öncelikle bu verileri temizlemek gerekiyor. Diğer bir deyişle tekrarlanan verilerin silinmesi, tutarsızlıkların ortadan kaldırılması, verilerin önceden belirlenmiş standartlar doğrultusunda yapılandırılması önemli bir aşama. Ardından analiz süreci başlıyor. Bu noktada farklı veri analizi türlerinden söz etmek mümkün.

Tanımlayıcı analiz istatistikler yoluyla niceliksel verileri özetleyerek “Ne oldu?” sorusunu yanıtlıyor.

Teşhis analizi (diagnostik) ise “Neden oldu?” sorusunu cevaplamaya yönelik bir teknik. Dolayısıyla mevcut tablodan ziyade, bu tablonun nedenlerini araştırmaya dayanıyor.

Tahmine dayalı analiz o zamana kadar toplanmış verilerden yararlanarak geleceğe ilişkin öngörülerde bulunmayı amaçlıyor. Yani “Ne olacak?” sorusuna cevap arıyor.

Kuralcı/Normatif analiz bu süreci bir adım öteye taşıyarak, öngörülen gelişmeler karşısında “Ne yapılacak?” sorusuna ilişkin bilgiler sunuyor.

Özellikle son dönemde giderek yaygınlaşan ve başlı başına bir mesleğe dönüşen veri madenciliği de önemli bir analiz türü. Veri madenciliği sadece mevcut durumu görmeye değil, geleceği öngörebilmek için istatistiksel modellemeler yapmaya odaklanıyor.

Bütün bu analiz türlerinin tanım ve işlevlerine baktığımıza göre artık veri analizinin İK’nın hangi alanlarında kullanılabileceği konusunu ele alabiliriz.

Veri analizi özellikle hangi İK süreçlerinde kullanılabilir?

İnsan kaynakları başlığı altında işe alımlardan terfilere, eğitim planlamadan bordrolamaya kadar pek çok süreç yer alıyor. Bütün bu iş süreçlerinin büyük bölümünde veri analizinin rehberliğinde ilerlemek önemli avantajlar sağlıyor.

Özellikle de işe alım, performans değerlendirme, iş gücünün etkin yönetimi, çalışan bağlılığı, iş gücünün karar alma sürecine etkin katılımı, geleceğe yönelik istihdam projeksiyonları, lider yetiştirme süreçlerinin planlanması gibi konularda veri analizinden elde edilen bilgilerle çok daha sağlıklı kararlar almak mümkün oluyor.

İK’da veri analizinin getirdiği avantajlar

İnsan kaynakları gibi iş yükü ve zaman açısından yoğun bir iş alanında veri analiziyle hemen hemen bütün süreçler hızlanıp kolaylaşıyor. Fakat çok temel bir avantajdan özellikle söz etmek gerekiyor: İşin geneline yönelik fayda. İşletmelerin iç süreçleri ne kadar verimliyse, kârlılık da o kadar artıyor. Çünkü üretimden insan kaynaklarına kadar her alanda verimlilik elde edilmesi, hem zaman ve maliyet tasarrufu hem de süreçlerin aksamadan yürümesi sayesinde daha sağlıklı ticari faaliyetler anlamına geliyor. Bu çerçevede İK’da veri analizinin kullanılması, şirketin iç süreçlerini iyileştirme ve aksayan yönleri tespit edip düzeltme anlamında önemli. Buna ek olarak, İK yetkililerinin varsayımlarla hareket etmek yerine, verilerden kaynaklanan bilgiler doğrultusunda daha sağlıklı stratejiler geliştirmesi mümkün oluyor.

Veri analizi, çalışanların şirketle ilgili algısını ölçmek ve ekip ruhunu canlı tutmak bakımından da önemli çıktılar sağlıyor. Böylece çalışan memnuniyetini artırmaya yönelik projeler daha sağlıklı bilgiler doğrultusunda şekillendirilirken, adayları cezbetmek ve tercih edilen şirket olmak açısından da avantajlar elde ediliyor. Veri analizi kaynaklı bilgiler, olabildiğince “ideal” bir ekip kurma konusunda da şirket liderlerine kılavuzluk ediyor, stratejik iş gücünün planlanmasını kolaylaştırıyor.

Çalışan bağlılığının artırılması ve çalışanların yönetime etkin katılımı açısından değerli bir yöntem olan anketlerde de veri analizinden yararlanmak mümkün oluyor. Anketlerle toplanan verilerin analiziyle, geçmiş ile bugünü karşılaştıran, böylece geleceğe ışık tutan sonuçlara ulaşılabiliyor.

İK birimlerinin en kritik görevlerinden bir diğeri de doğru işe doğru insanı almak. Bunu yapabilmek için ise adayları objektif olarak değerlendirmek gerekiyor. Elbette bu amaçla geliştirilmiş çeşitli İK araç ve yöntemleri bulunuyor. Ancak başvuruların incelenmesi, değerlendirilmesi ve elenmesinde veri analizinin kullanılmasıyla en uygun adaylar, standart işe alım uygulamalarına kıyasla çok daha kısa sürede belirlenebiliyor, böylece İK ekipleri zaman tasarrufu elde diyor. Aynı şekilde, veri analizlerini kullanarak yakın gelecekte ihtiyaç duyulacak personel sayısını öngörebilmek, iş gücünü bu doğrultuda planlamak da mümkün oluyor.

Mevcut çalışanların işten çıkış sürecinin analizi de personel devir hızını düşürmeye yardımcı oluyor. İşten ayrılma nedenleri, hangi birimlerde işten çıkışların yoğunlaştığı, çıkışların en yaygın görüldüğü yaş grubu gibi analizler yapılabiliyor. Bu analizlerde ortaya çıkan modeller ve şablonlar yoluyla işten ayrılmaları öngörmek, gerektiğinde önlemler almak veya işler aksamadan süreçlerin yönetilmesini sağlamak mümkün oluyor.

Öte yandan mevcut personelin daha verimli çalışmasında, iş gücü kaybının önlenmesinde de İK odaklı veri analizi son derece etkin bir araç olarak kullanılabiliyor. Yıllık izin, mesai saatleri, saatlik veya günlük izinler ve raporlar gibi konularda toplanan verilerin analiziyle mevcut iş gücünün gerçekçi bir tablosu ortaya çıkıyor, iyileştirilmesi gereken alanlar daha net görülebiliyor.

Bir başka kritik konu ise terfi ve zam süreçlerinde belirleyici rol oynamanın ötesinde, bir işletmenin geleceğine yönelik önemli kararları da etkileyebilen performans değerlendirmeleri. Performans değerlendirmelerinin sıklığına göre, iki değerlendirme arasında oluşan verilerin analiziyle daha sağlıklı bir süreç uygulanabiliyor. Analiz sonucunda ücretlendirme kriterleri daha net belirlenebiliyor ve böylece çalışan memnuniyetini artıran bir terfi-zam süreci devreye alınabiliyor. Kişilerin bireysel performanslarının yanı sıra, çalışanlar ve birimler arası etkileşimleri de ölçme imkânı sunan veri analizi, bu bilgiler doğrultusunda yapılan değişikliklerle kurumsal verimliliğin artışına önemli katkıda bulunuyor.

Bugünün iş dünyasında “sürekli eğitim” vazgeçilmez bir kavram. Özellikle de teknolojik gelişmelerle hızlanan yeniliklere uyum sağlayabilmek, kişisel ve mesleki becerileri geliştirmek, çalışan bağlılığını güçlendirmek açısından kurum içi eğitimler büyük önem taşıyor. Çalışanların mesleki beceri seviyelerine ilişkin verilerin analiziyle eğitim planlama süreçleri kolaylaşıyor. Analiz sonucunda şirket genelinde eksikliği gözlemlenen becerilere yönelik eğitimler belirlenip hızla hayata geçirilebiliyor. Bu eğitimlerin sonuçlarının da yine veri analizi yoluyla yorumlanması, hem eğitim süreçlerinin daha sağlıklı işlemesine hem de şirketin performansının artmasına yardımcı oluyor.

İş etiğine uygun düşmeyen uygulamaların takibi de veri analiziyle kolaylaşıyor. Bu gibi uygunsuz davranışların tekrarlanma sıklığı, yaygın görüldüğü birimler ve ortamlar, uygulanan yaptırımların takibi gibi konularda verilerden destek almak, sürecin daha kolay yönetilmesini, sorunların kurum kültürüne ve mevzuata en uygun şekilde çözülmesini sağlayabiliyor.

Benzer şekilde, iş kazaları gibi istenmeyen durumlara ilişkin veriye dayalı raporlar da işletmelerde bu anlamda gerekli iyileştirmelerin çok daha etkili yapılmasını, hatta olası risk noktalarının öngörülerek önlemlerin alınmasını sağlıyor.

Son olarak da İK’da veri analizi kullanımının zaman tasarrufunun yanı sıra önemli ölçüde maddi tasarruf da kazandırabileceğini belirtmek gerekiyor. Bu teknolojinin yardımıyla İK birimleri bütçelerini daha verimli kullanabiliyor, tekrarlanan iş ve süreçleri ortadan kaldırabiliyor, karar alma süreçlerinin iyileşmesiyle yanlış kararlardan kaynaklanan maliyetleri en aza indirebiliyor.

Kısacası insan kaynaklarında veri analizi yöntem ve çözümlerinin kullanılması, İK biriminde ve çalışanlarda verimliliği artırmanın ötesinde, şirketin genelinde süreçleri iyileştiriyor, stratejik kararlarda yol gösterici oluyor ve finansal tabloların başarısına katkıda bulunuyor.

Başarılı veri analizi uygulamalarının örnekleri

Kuşkusuz her işletmenin teknoloji çözümlerine yönelik ihtiyacı ve bu çözümlerden beklentileri farklıdır. Ancak İK’da veri analizine yönelik çözümleri başarıyla hayata geçirmiş şirketlere birkaç örnek vermek, bu alanda yapılacak yatırımların geri dönüşünü yansıtmak açısından anlamlı olacaktır.

·       ABD merkezli çok-uluslu bir teknoloji şirketi, işe alımda tahmine dayalı analiz yöntemini kullanarak süreci önemli ölçüde kısalttı. Geçmişte işe alımlarda her aday için 15-25 tur mülakat ve test yapılırken, veri analizi sayesinde bu sayı 4’e kadar düştü. Üstelik bu analizlerin doğru adayı seçmedeki başarısı %86 olarak gerçekleşti.

·       ABD’deki bir giyim ve spor ayakkabı üreticisi, işten ayrılma oranını veri analizi sayesinde düşürdü. İşten ayrılmaların temel nedenleri belirlenerek gerekli iyileştirmeler yapıldı. Ayrıca iş gücünde gelecekte yaşanabilecek değişimlere ilişkin öngörüler de raporlanarak önlemler alınması sağlandı. Bu sayede işten ayrılmalar %50 oranında azaldı.

·       Almanya’daki bir elektrik dağıtım şirketi, 78 bin kişilik iş gücünde devamsızlık oranının artmasının nedenlerini veri analizi yoluyla ortaya çıkararak izin planlama süreçlerini bu doğrultuda yeniledi.

·       ABD merkezli uluslararası bir banka, çalışanlara yönelik teşvik planlarındaki riskleri analiz ederek pozisyonlara göre verilen teşvikleri güncelledi.

·       ABD’deki bir elektronik eşya perakende zinciri, İK odaklı veri analizi sonucunda, çalışan bağlılığını %0,1 artırmakla mağaza başına yılda 100 bin ABD dolarından fazla operasyonel gelir artışı elde edeceğini gördü. Bu bilgi doğrultusunda çalışan bağlılığını artırmaya yönelik projeler hayata geçirildi.

·       Japonya merkezli uluslararası bir teknoloji şirketi, akran koçluğu sisteminin etkisini analiz ederek sonuçlar doğrultusunda programı sürdürme kararı aldı.

·       Hollanda’daki bir FMCG şirketi, eğitimlerin etkisini analiz ederek özellikle mağaza personeline verilen eğitimlerin anlamlı sonuçlar ürettiğini gördü. Eğitim programına yapılan yatırımın geri dönüşü birinci yıl sonunda %400 oranına ulaştı.