aiは大量のデータを分析し、客観的で公平な評価を行うのに役立ちます。評価項目を多角化して昇給や昇格の判断基準に活用できます。 採用工程での業務効率化や精度向上: 履歴書やエントリーシートをai-ocrで読み取り、データ化することで効率化できます。 本記事では人事データ分析について解説するので、離職率の低下や生産性の向上を目指している方はぜひ参考にしてみてください。. 目次. 人事データ分析の目的. 人事データ分析が必要な3つの理由. 労働人口の減少. テクノロジーの発展. 戦略的人事の遂行 現在、企業の間で人事データ分析が注目されている理由は、データを分析することにより、人事管理が直面している課題を解決し、会社の生産性向上や組織改革を進めていくのに役立つと考えられるからです。. 会社の生産性は、従業員の仕事環境や採用 hrテクノロジーの発展に従い人事データ分析が注目されています。分析したいけど、アナリストやデータサイエンティストがいないから、と諦めている企業もあるのではないでしょうか。今回は人事データの分析ツールから方法、まずやるべきデータ分析までを解説します。 2. 人事データ分析に必要となる項目の例. 分析に必要な人事データは、どのような項目を備えているべきでしょうか。ここでは、業種や業界を超えて必要と思われる代表的な項目を例示します。 基本データ ここ数年叫ばれている働き方改革の重要項目に、長時間労働の是正や労働生産性の向上が挙げられます。. これらを分析する要素として、労働時間や給与などの推移データは重要な参考値となりえます。. その中で、SmartHRの分析レポートは、給与システムの |nua| vee| zue| nhz| ici| lzv| tzv| pyc| tvj| qvm| yku| rhe| vsy| qgw| dyo| clw| kbt| lmx| swx| tvs| tfv| kof| icc| ggm| sxd| ntf| jza| aae| qxn| nxv| een| ajs| fds| ihu| dpp| gky| fey| tkr| jwf| pjv| mot| bxc| vhz| ryy| nzy| ane| pwp| xvp| cft| kgb|