Перевод статьи 10 innovative HR Data use-cases That will boost People Analytics

10 инновационных вариантов использования HR-данных, которые повысят эффективность People Analytics 

После первого списка из 10 основных вариантов использования для начала в People Analytics для наиболее зрелой компании это список расширенной аналитики:

1. Прогнозирование текучести кадров. Анализируя исторические данные о поведении и производительности сотрудников, организация может создавать модели, позволяющие предсказывать, какие сотрудники подвергаются наибольшему риску увольнения, и принимать активные меры для их удержания.
2. Оптимизация расписания сотрудников: используя прогнозную аналитику для определения пиковых периодов активности и анализируя исторические данные о сотрудниках, чтобы определить, какие сотрудники работают лучше всего в разные смены и задачи, организация может оптимизировать расписание сотрудников для обеспечения максимальной производительности.
3. Индивидуальные планы обучения и развития. Используя данные о навыках, производительности и карьерных целях сотрудников, организации могут создавать персонализированные планы обучения и развития, адаптированные к потребностям каждого сотрудника и помогающие им полностью раскрыть свой потенциал.
4. Создание более разнообразных и инклюзивных команд. Анализируя данные о демографии сотрудников, производительности и удовлетворенности работой, организации могут определить области, в которых им необходимо улучшить разнообразие и инклюзивность, и предпринять целенаправленные действия для увеличения представительства и участия среди недостаточно представленных групп.
5. Уменьшение предвзятости при найме. Используя прогностическую аналитику и алгоритмы машинного обучения, организации могут уменьшить предвзятость в процессе найма, устранив субъективные факторы и полагаясь на объективные данные для определения наиболее подходящих кандидатов.
6. Прогнозирование здоровья и самочувствия сотрудников. Анализируя данные о здоровье и благополучии сотрудников, такие как уровень активности, характер сна и уровень стресса, организации могут прогнозировать, какие сотрудники подвержены риску возникновения проблем со здоровьем, и принимать меры для их предотвращения.
7. Оптимизация компенсаций и льгот: используя данные о производительности сотрудников, сроке пребывания в должности и удовлетворенности работой, организации могут создавать более эффективные пакеты компенсаций и льгот, адаптированные к потребностям каждого сотрудника и стимулирующие производительность.
8. Создание эффективных кросс-функциональных команд. Анализируя данные о навыках сотрудников, личностных качествах и стилях работы, организации могут создавать более эффективные кросс-функциональные команды, которые используют сильные стороны каждого сотрудника и минимизируют потенциальные конфликты.
9. Прогнозирование лидерского потенциала. Анализируя данные о поведении, производительности и карьерном росте сотрудников, организации могут определить, какие сотрудники могут стать эффективными лидерами, и соответствующим образом развивать их.
10. Оптимизация вовлеченности сотрудников. Анализируя данные о вовлеченности сотрудников, такие как ответы на опросы, активность в социальных сетях и шаблоны общения, организации могут определить области, в которых им необходимо улучшить вовлеченность, и предпринять целенаправленные действия для повышения удовлетворенности сотрудников и производительности.