Her gün çok
sayıda yeni veri üretiyoruz. Zettaset’in* tahminine göre günde ortalama 2,5
kentilyon* veri üretiliyor ve bugün dünyada var olan verinin %90’ı geçtiğimiz
iki yıl içinde oluştu. Bu büyük hacimli veri ve onu depolamak için kullanılan
teknoloji “Büyük Veri” olarak adlandırılıyor. “Büyük Veri” aslında çok yeni bir
kavram değil; günümüzde sözü edilmeye başlanan ve moda haline gelen asıl önemli
konu bu verinin analizi yoluyla anlamlı sonuçlara ulaşılması.
Büyük veri
analizi çalışmaları kapsamında bahsedilen veriler; yapılandırılmış ve
yapılandırılmamış olmak üzere iki ana gruba ayrılır. Yapılandırılmış veri ile belirli
bir düzene göre sınıflandırılmış ve kolaylıkla analiz edilebilen veriler
kastedilir. Verdiğiniz bir iş ilanı için başvuru yapanların isimlerinden ve
başvuru tarihlerinden oluşan liste yapılandırılmış veriye örnek olarak
verilebilir. Yapılandırılmamış veri ise, metin şeklindeki yazılardan, görsellerden,
şemalardan oluşur ve analizi yapılandırılmış veriye göre daha zordur. Verdiğiniz
iş ilanına başvuran adayların ilettikleri özgeçmişler ve kapak yazıları yapılandırılmamış
veriye örnek olabilir.
Büyük
verinin analizi günümüzde; pek çok alanda süren rekabetin belirleyici
unsurlarından biri haline geldi. Yapılan analiz çalışmaları sayesinde başarıya
ulaşan örnekler iş hayatında ve politik hayatta görülmeye başlandı. Bu alanlara
ek olarak büyük veri analizinden fayda sağlanabilecek alanlardan biri de İnsan
Kaynakları (İK). Şirketler yapacakları analizler ile çalışan yönetimi
konusundaki politikalarına yön verebilir ve iş sonuçlarına doğrudan katkıda
bulunabilirler. Örneğin belirledikleri alanlarda başarılı iş sonuçları alan
çalışan profillerini analiz edebilir ve bu profilden yapacakları yeni alımlar
için faydalanabilirler. Veya şirketin yedekleme planını oluşturmak, şirkete
bağlılığı arttırmak ve gelecekte oluşması muhtemel işgücü kayıplarını azaltmak
için yapacakları analiz çalışmalarından faydalanabilirler. Günümüzde İK
alanında bu kapsamda çalışmalar yapılmaya ve başarılı sonuçlar alınmaya
başlandı. Bu örneklerden bazılarını paylaşmak istiyorum.
Bugün bazı
şirketler büyük veri analizini yüksek performanslı çalışanlarını belirlemek
için kullanıyor. Bersin* tarafından yayınlanan bir rapora göre, şirketin
danışmanlık hizmeti verdiği finans sektöründeki bir müşterisi iyi üniversitelerden
yüksek not ortalamasıyla mezun olmuş çalışanların işe alımına öncelik
veriyordu. Bu özelliğe sahip çalışanların yüksek performans sergileyeceklerine
inanıyor, şirketin işe alım ve şirket içi terfi politikalarında akademik
başarıyı esas alıyordu.
Bundan
birkaç yıl önce bir şirket analisti, şirketin satış rakamları ile şirket çalışanlarının
çalışma süreleri arasındaki ilişkiye dayalı istatistiki bir analiz yaptı. Bu çalışmada
analist, şirket çalışanlarının işe başladıkları ilk iki yıl içerisindeki toplam
performanslarını göz önüne alarak çalışanın toplam performansının ve şirkete
bağlılığının nelere bağlı olduğunu ortaya koydu. Sonuçlar oldukça şaşırtıcıydı.
Analiz
sonucuna göre 6 temel unsur satış çalışanlarının performansları ile doğrudan
ilişkiliydi. Bu şirketteki en başarılı satış çalışanları:
1*Şirkete
işi başvurusu için verdikleri özgeçmişlerinde hiçbir yazım veya dilbilgisi
hatası yapmamıştı.
2*Belirli
bir seviyede (lise, üniversite gibi) mezuniyet derecesi almadan okulu
bırakmamıştı.
3*Geçmişte
emlak veya araç satışı alanında çalışmıştı.
4*Önceki
işlerinde kayda değer başarılar sergilemişti.
5*Belirsizlik
altında başarıyla çalışma becerisine sahipti.
6*Etkin
zaman yönetimi yapabiliyor ve aynı anda birden fazla görevi yürütebiliyordu.
Bu
analize göre satış çalışanın hangi okula gittiğinin, hangi notla mezun
olduğunun ve referans kalitesinin performansı üzerinde doğrudan bir etkisi
yoktu. Analiz sonuçları, şirketin inandığı sistemden çok daha farklı bir sonuç
ortaya koyuyordu.
Bu
sonuçlar şirket tarafından dikkate alındı ve yeni bir işe alım sistemi hayata
geçirildi. Bu değişikliği takip eden ilk mali dönemde şirket gelirlerinde 4.000.000
$ üzerinde artış oldu.
eQuest*
tarafından verilen başka bir örnekte ise, şirketin danışmanlık hizmeti verdiği
finansal bir kuruluşun işe alım süreci performansının arttırılması hedeflendi.
eQuest, yaptığı analiz sonucunda şirketin 48 farklı kariyer sitesinde iş ilanı yayınladığını
ve bu siteler için yılda ortalama 175,000$ harcama yaptığını tespit etti. Danışmanlar
yaptıkları veri analizi ile bu sitelerin 45 tanesinin şirket ilanları konusunda
etkin olmadığı ve yeterli sayıda iyi adayı yönlendirmediği sonucuna vardılar. Bu
nedenle şirkete bu sitelerden 3 tanesi ile devam etmesini ve diğer sitelerle
olan anlaşmasını iptal etmesini önerdiler. Danışmanlar bu araştırmayla aynı
zamanda adayların iş ararken sıklıkla kullandıkları kelimeleri de tespit
ettiler ve şirketin ilanlarını buna uygun olarak revize etmesini sağladılar. Bu
çalışmaların sonucunda şirket ilanlarına başvuru yapan aday sayısı %175
oranında arttı ve ilanlar için yapılan yıllık harcama miktarı %50 oranında
azaldı.
Bu
örneklere ek olarak, büyük veri analizini eğitim programlarının etkinliğini
ölçmek ve eğitim ihtiyaçlarını analiz etmek için de kullanmak mümkün. Günümüzde
eğitim etkinliği genellikle Kirk Patrick ve Jack Phillips’in modellerine bağlı
olarak ölçümleniyor ve bu modellerdeki en büyük vurgu çalışanların işteki
performansları üzerine yapılıyor. Bu metotlara ek olarak büyük veri analizini eğitim
programı ve iş performansı arasındaki ilişkiyi göstermemize imkân verecek bir
yöntem olarak kullanabiliriz. Büyük veri analizinden eğitim ihtiyaçlarını
belirlerken de yararlanmak mümkün. Örneğin müşteri şikâyetleriyle ilgili
verileri veya çalışanların kullandıkları sistemlere ilişkin hata loglarını alarak
en fazla hata yapılan noktaları tespit edebilir, bu konulara yönelik eğitimler
planlayabiliriz.
Büyük
veri analizinin İK alanında önemli bir potansiyeli var. Bu alanda yapılacak
analizler iş sonuçlarının geliştirilmesi, işe alım sürecinin ve eğitim
programlarının etkinliğinin arttırılması için kullanılabilir. İK bu fırsatı
mutlaka kullanmalı ve şirketin stratejik ortağı olarak konumunu güçlendirmeli.
Ek Bilgi
Zettaset*: Amerika’da kurulu
yazılım geliştirme şirketi
Quintillion*: 1018
Bersin*: İK Danışmanlığı şirketi
eQuest*: Amerika’da kurulu
kariyer sitesi
Kaynaklar:
2012: The First Big Data Election. Retrieved 09 02, 2013, Harvard
Business Review Blogu:
http://blogs.hbr.org/hbr/hbreditors/2012/11/2012_the_first_big_data_electi.html
Bernstein,
D. eQuest. 08 30, 2013, Büyük Veri ile Bugün Başarabilirsin!:
Bersin,
J. Forbes. 09 01, 2013, İnsan Kaynakları'nda Büyük Veri
Chand,
S. venturebeat.com. 08 31, 2013, How big data
will impact employment and human resources:
Giuffrida,
M. (2013, 06 28). http://talentmgt.com/. İK Büyük Veriyi Görmezden Gelemez: