Kariyerinizi Geleceğe Hazırlıyoruz.

digiHR Yeni Nesil Yetenek Geliştirme Programı, öğrenci (lisans) ve yeni mezunlara yönelik olarak hazırlanmış, dijital yetkinlikleri geliştirmeyi hedefleyen bir gelişim programıdır.

Sekizincisi gerçekleştirilecek digiHR, zengin içeriği ve uygulama ağırlıklı yönüyle benzersiz bir gelişim programdır.

İleri Seviye Excel, Veri Görslleştirme (BI), Temel İstatiksel Analiz ve Analitik Vaka çalışmaları program süresince işlenecek bazı başlıklardır.

digiHR Mezunlar Topluluğu üzerinden iletişimde kalmaya devam ettiğimiz katılımcılarımızı iş, staj ve gelişim alanlarında oluşacak fırsatlardan haberdar etmekte ve referans olmaktayız.

Detaylı bilgi ve kayıt için aşağıdaki linki ziyeret edebilirsiniz.

https://www.digihr.org/

Kariyerinizi Geleceğe Hazırlamak için bir adım atmanız yeterli.

“Konfor alanı" tanım olarak: “İnsanın kendini halihazırda aşina hissettiği bir ortamda, her şeyi kontrol edebildiği yanılgısına düştüğü ve kendini rahat hissettiği psikolojik evre.”

Bir işi yapış şeklimiz, kahve içerken kullanmayı tercih ettiğimiz fincanımız ya da evdeyken sürekli oturduğumuz koltuğumuz bizim için konfor alanlarımız olabilmektedir.

Ama bizim üzerinde asıl duracağımız konu, hayatımızda ve de özelde mesleki yaşantımızda veri ile konfor alanımızdan nasıl çıkabiliriz ve bunu yaparken veriden nasıl faydalanırız sorularına yanıt bulmak olacak.

BNC Insight Kurucusu Emre Tuna Aydın ve Öğretim Görevlisi Emre Başkan'la gerçekleştireceğimiz sohbetimize Veri ve Dijitalleşme başlıklarına meraklı herkesi bekleriz.

Kayıt için linki ziyaret edip formu doldurmanız yeterlidir.

iletişim..

Dünya'nın önde gelen Dijital İK platformlarından AIHR Academy ile gerçekleştirdiğimiz işbirliğini duyurmaktan mutluluk duyarız.

Gerçekleştirdiğimiz işbirliği sayesinde, BNC Insight aracılığıyla satın alınan tüm içeriklerde %20 oranında indirim imkanı sağlanmaktadır.

İçerikleri incelemek için tıklayınız.

Şirketinize özel İK Analitik Eğitim ve Danışmanlık, İK’da İş Zekası ve Raporlama, Ücretsiz İK Dijital Check-up, İK Denetim hizmetleri, Ücretlendirme ve Yan haklar kurgulanması, Performans ve Prim Sistemi tasarımı, Şirket KPI tasarımı ve çalışanlara indirilmesi, İK Risk yönetimi kurgusu, Özel Sağlık Sigortası Yönetimi ve HrOnTheJobTraining hizmetleri için e-mail veya telefon ile ekibimizle şimdi iletişime geçebilirsiniz.

200’den fazla yerli ve global şirket referanslarımızı da istemeyi unutmayın.

www.bncturkey.com

İnsan Kaynakları Yöneticileri ve Sağlık Sigortası yönetiminden sorumlu olanlar için özel olarak tasarlanmış sağlık sigortası danışmanlığı için şimsi bilgi alabilirsiniz. Aşağıda bu özel danışmanlığın başlıklarına göz atabilirsiniz.

Bu danışmanlığı şirketinize özel olarak almak için bizimle iletişime geçebilir veya bncturkey.com adresinden açık eğitime kayıt olabilirsiniz.

İK – Özel Sağlık Sigortası Hasar Yönetimi Danışmanlığı Özel Sağlık Sigortası Hasarını İK olarak nasıl ve hangi yöntemler ile yönetebilirim?

Şirketinize özel, Hasar Prim (H/P) oranı  veya Tazminat/Prim Oranı yönetimi için öneri seti oluşturulması.

Özel Sağlık Sigortası tazminatı yönetimi için şirketinize özel çözümlerin sağlanması.

Sağlık Sigortası Yenileme dönemi öncesi yapılması gerekenler.

Şirketinize özel olarak, Çalışanlarınız için “Sağlık Sigortası İletişim Planının” kurgulanması ve hazırlanması ( İletişim araçları, iletişim içeriği ve takvimin tasarlanması)

Peki ya SGK?

Çalışan adanmışlığı ve Özel Sağlık Sigortası arasındaki ilişkiyi nasıl kurgulayabilirim?

Tazminatların hangi çalışan grubundan ve hangi kurumlardan geldiğinin tespiti ve aksiyon planı oluşturulması

Sektöre ve şirket lokasyonlarına göre Özel Sağlık Sigortası hasar yönetiminin sağlanması.

Kısa vadede hasarı/tazminatı etkin olarak yönetme yolları nelerdir?

Uzun vadeli hasar/tazminat ve özel sağlık sigortası yönetimi için hazır öneri seti paylaşılması.

Sağlık sigortasındaki SGK kullanımını şirkete özel olarak arttırılma çalışmalarının kurgulanması.

Özel sağlık sigortasındaki SGK kullanımını arttırma yöntemlerinin belirlenmesi.

Bağımlıların Özel Sağlık Sigortası yönetimi

Yıllık takvime göre H/P ve Özel Sağlık Sigortası Yönetimi

Sağlık Sigortasındaki Yüksek vakaların yönetimi

Ayrılan çalışan özel sağlık sigortası yönetimi.

Bekleme süreleri, Muafiyet gibi konuların yönetimi

Özel sağlık sigortası öneri ve aksiyon havuzunun şirketinize özel olarak paylaşılması

Detaylı bilgi için iletişim linklinden bizim iletişime geçin.

Şimdi detaylı bilgi almak istiyorum

Temel olarak İK’da bütçe hep bir kere yapılır ve bir köşeye konur. Bazı yabancı şirketlerde durum farklı olsa da süreç hep, “reaktif ik” şeklinde olur. Örneğin Budget vs Actual Staff Cost analizlerinde, İnsan Kaynakları çoğu zaman CFO tarafından gelen bir mail ile öğrenir durumu. Bu Türkiye’deki şirketlerde çok daha fazladır maalesef. Ama hemen üzülmeyin, yabancı sermayeli şirketlerde de durum çoğu zaman aynıdır.

Bu eğitimi 2014 yılından beri 100’den fazla kurum aldı, almaya da devam ediyor. Eğitimin amacı “reaktif ik”dan “proaktif ik”ya geçişi sağlamak, bunun için katılımcıları biraz yoruyor. Ama en önemlisi “fikirlerini değiştirerek” gönderiyor.

Eğitim içeriği öncesi küçük bir öneri ile bitirelim. Bütçelemeyi temel olarak Hazırlık, Operasyonel Süreç ve Raporlama olarak ayırabiliriz. Bunlardan en çok önem ve zaman verilmesi gereken kısım Hazırlık aşamasıyken çoğu zaman bunun eksikliği nedeniyle operasyonel ve raporlama süreçleri uzuyor.

Eğitim içeriği

I.Gün

• İK Bütçesinin Hazırlık Süreci Nasıl Yapılmalı? Hangi Araç, Hangi Zaman?
• İK Bütçesinin Planlaması, Tasarımı Nasıl Yapılır?
• İnsan Kaynakları ve BigData Kavramı İlişkisi
• İnsan Kaynaklarında ERP Programı Seçiminin Önemi
• İK’da ERP Program Seçimindeki Kriterler
• Örnek ERP Programları Ve Karşılaştırmaları
• HR ERP Programı Proje Taslağı Nasıl Hazırlanır?
• İnsan Kaynakları Bütçe Takvimi Hazırlamak
• İnsan Kaynaları Bütçesi İçin Assumption Guideline Hazırlamak (Yol Ve Yemek Parası Maliyetleri Varsayımları, Servis Kullanım Oranları, Yıllık İzin Trendi Hesaplama Ve Yansıtma, Tüm İK Bütçe Kalemlerinin Hesaplamasında Kullanılabilecek “Varsayım Seti” Hazırlığı)
• İK Bütçesinde Bütçe Gerçekleşme Takibi Nasıl Yapılır?

Örnek Bütçe Fiili Takibi Çalışması

• Bütçe Yapılırken Diğer Departmanlar İle İletişimde Nelere Dikkat Edilmeli?
• Kıdem Maliyetinin Bütçelenmesi Ve Raporlanması:
• Neden %100’ünü Ayırıyoruz?
• İnsan Kaynakları Bütçelemesinde Kıdem Fonu Yönetimi Nasıl Yapılır?
• Örnek Kıdem Analizi Çalışması Ve İK Bütçesine Yansıtılması Örneği
• Gelecek Bütçelerde Artış ve Zaman Tahminleri Neye Göre Yapılır?
• Örnek Ücret Artışı Bütçeleme Simülasyonu

II.Gün

• İK’da Bütçe Nasıl Hazırlanır? 
• İK Bütçesinin Yapısı Nelerden Oluşur?
• İK Bütçe Gider Kalemlerinin Oluşturulmasında Nelere Dikkat Etmek Gerekir?
• İK’cı Olarak Bütçesel Dili Nasıl Okuruz?
• İK’da Bir, Üç, Beş Yıllık Bütçe Planları Neye Göre Yapılır?
• İK Bütçesinin Şirket Bütçesine Uyumu Nasıl Sağlanır?
• ​İnsan Kaynakları Bütçesi İçin Business Continuity Plan Hazırlamak
• Bütçelemede Eksik Kadro Planlaması Nasıl Yapılır (Vacancy Rate)
• Perakende Sektöründe Vacancy Rate Ölçümlemesi Nasıl Yapılır? (Headcount&Salary)
• Vacancy Rate Aylık Ölçümle Uygulaması Ve Örnek Bütçeye Yansıtılma Kararı Simülasyonu 
• Finans ve Yönetim Taleplerine İnsan Kaynakları Bütçesi Açısından Kısa Sürede Nasıl Cevap Verebiliriz?
• Lokasyon Bazlı Ücret Ve İnsan Kaynakları Bütçeleme İlişkisi
• İK Bütçelerinde En Sık Yapılan Bütçe Hataları Nelerdir?
• İnsan Kaynakları Bütçeleri İçin Yıllık İzin Kullanım Trendlerinin Ölçümlenmesi, Forecast Ve Bütçelemede Kullanılması
• Örnek Yıllık İzin Trendi Hesaplama Çalışması Ve Bütçe’ye Yansıtılma Çalışması
• İK’cı Olarak Bütçe Sunumunda Dikkat Edilmesi Gereken Noktalar Nelerdir?

İnsan Kaynaklarında 15 yıllık bir raporlama deneyimi üzerinden ik metrikleri, excel, veri görselleştirme, dashboard ve Global HR KPI’ları gibi alanlarda bilgiler içeren bu eğitimin detaylarını aşağıda bulabilirsiniz.

I.Gün

• İnsan Kaynaklarında Asıl İK Örnekleri Üzerinden Pragmatik Excel Eğitimi
• 20 Farklı Örnekte İnsan Kaynakları Ve Excel Uygulamaları
• Aylık İnsan Kaynakları Raporlama Örneklerinde Kullanılan Fonksiyonlar
• SQL Üzerinden İnsan Kaynakları İle İlgili Verilerden Excel’e Rapor Çekebilmek
• Veritabanı Fonksiyonlarını Kullanarak Veri Tablosundan Birden Fazla Kriter Yardımıyla Veri Çekilmesi:
• Dsum, Dget, Daverage Formulleri
• Zaman Formülleri ve İnsan Kaynaklarında Kullanımı
• Referans Formulleri: Vlookup, Hlookup, (Vhlookup), Index, Hyperlink
• Personel Tablolarında Zaman Tasarrufu Sağlayacak Formüller
• Conditional Formatting (Kosullu Bicimlendirme) Yardımıyla Özet Ve Kolay Anlaşılır İnsan Kaynakları Yönetim Raporlama Örnekleri (Fonsiyon Bazlı Ücret Artışı Raporlaması)
• Çalışma Dökümanını Korumak, Şifrelemek Ve Yapılan Değişiklikleri İzlemek
• Removeduplicates: Yinelenen Verileri Sıralamak
• Sparklines (Hücre İçerisinde Mini Grafikler)
• İnsan Kaynakları İçin Kullanıma Hazır Örnek Bir Visual Basic Makro Uygulamasi
• (PDKS Raporlaması Ve Eksik Kadro Analizi İçin İnsan Kaynakları Makro Örnekleri)
• Büyük ve Karmaşık İnsan Kaynakları Veri Tablolarındaki Bilgileri Anlamlı Hale Getirebilmek
• Demografik Verilerin Raporlanması Ve İnfografik Kullanımı
• Farklı Şirketlerden İK’da En Sık Karşılaşılan Excel Hesaplama Hataları Örnekleri
• İK’da En Sık Karşılaşılan Personel Özlük Excel Tablo Hataları
• İnsan Kaynakları Bilgi Sistemleri Excel Örnekleri
• Stratejiye Zemin Hazırlama ve Excel​

II.Gün

• İnsan Kaynakları Bilgi Sistemler (HRIS), Excel ve Raporlama
• Analitik 1.0, 2.0 Ve 3.0
• Big Data Kavramı ve İnsan Kaynaklarında Kullanımı
• İnsan Kaynakları ve Ölçümleme
• İnsan Kaynakları Olarak “Neleri” Ölçmeliyiz?
• İnsan Kaynakları Bütçesi’nin Excel’de Raporlanması ve Bütçe-Fiili Oranlarının Ölçümlenmesi
• Stratejik Karar Alma Süreçlerine Uygun Aylık, 3 Aylık ve Yıllık İnsan Kaynakları Raporlama Seti Nasıl Tasarlanır?
• Turnover Oranı Hesaplama Yöntemleri. Aylık, Yıllık Raporlama ve Data Mining
• Retention Rate Ölçümleme Çalışması
• Average Workdays For Leaver Analizi Ve Sonuçlarının Yönetim Sunumlarında Kullanılabilmesi
• Demografik Verilerin İnsan Kaynakları Olarak Yayımlanması ve İnfografik Kullanımı
• Globak HR KPI seti örneği ve benchmark çalışması
• İnsan Kaynaklarında Zaman Tasarrufu Alanları ve Excel
• Excel’de Kıdem Riski (ETB Rate) hesaplama ve İnsan Kaynakları bütçesine entegrasyonu
• HeadCount ve Fte bazında Eksik kadro ölçümü örnek çalışması
• Yalnızca PowerPivot uygulaması ile yılda 11 gün kazanılabilir mi?
• İnsan Kaynakları için Zorunlu Engelli Kontenjan Raporu örnek çalışması
• Tüm şirket İK’ları için Aylık İnsan Kaynakları Rapor Taslakları
• Finans ve İK mutabakatlarını kolaylaştıracak İK Excel uygulama örneğ​i​

5 yıldan fazla bir süredir İK Analiği konusunda eğitimler vermekteyiz. Eğitimlerde kullanılan tüm vakalar bir çok eğitime göre “derleme değil”, geçmişte yapılan veri ve analitik projelerinden türetilmiştir. Bu yapılırken tabi veri gizliliğine dikkat edilmiştir. Özellikle bu konuda KVKK ve GDPR kapsamında uygunluk ve uzmanlık da projelerimizin içeriğinde yer alıyor.

Eğitimlere katılmak için temel seviyede excel kullanımı yeterlidir. Bugüne kadar temel İK’cıların katıldığı bu eğitime, son 2 yıldır istatistik, bilgisayar mühendisi, endüstri mühendisi İK’cılar katıldıkça çok mutlu oluyoruz. Merak etmeyin! Onlar gibi, siz de ik analitiği, İk iş zekası ve veri görselleştirme adına Veri temizliği örneklerinden, pattern yakalayacağınız algoritmalara kadar bir çok şey bulacaksınız bu eğitimde. Özellikle yeni eklenen makine öğrenmesi oyunu ise farklı bir boyut katmış durumda. Bazı eğitimlerdeki karar ağaçları algoritmalarında geçmiş deneyimlerinizdeki “sizi” de bulabilirsiniz.

Eğitim İçeriği

Eğitime kayıt yaptırmak ve detaylı bilgi için www.bncturkey.com sitesine erişebilir veya info@bncturkey.com adresine mail atabilirsiniz.

l.Gün

• Büyük Veri Ve İK
• İK Bilgi Ekosistemi
• Operasyonel İhtiyaçlardan, Stratejik Önceliklere İK Bilgi Sistemleri
• İK Bilgi Sistemlerinde Başarı İçin Kritik Faktörler
• Veri Kalitesi Nedir?
• Veri Kalitesinin Yükseltmenin Yöntemleri

İK Analitiği

• İK Analitiği Nedir?
• İK Analitiği Değer Piramidi
• Stratejik İK Ve İK Analitiği
• İK Metrikleri
• Örnek Global HR KPI’ları
• İK Analitiği Nasıl Hayata Geçirilir?
• Problem Alanlarının Ve Stratejik Önceliklerin Belirlenmesi
• İK Analitiğinde Veri Görselleştirme
• İş Zekası Nedir? İnsan Kaynaklarında İş Zekası Kullanım Alanları Ve Veri Analitiği İle İlişkisi
• Veri Modeli Nedir? Nasıl Kurulur?
• Araştırma Stratejisi Nasıl Oluşturulur?
• Veri Toparlama Ve Temizlik
• Analitik Çalışmalarında Veri
• Veri Kategorizasyon
• Boş Verilerin Temizlenmesi
• Temel Analiz Yöntemleri
• Temel Görselleştirmeler ( Boxplot, Dotplot )
• Temel Analizler ( Ortalama, Medyan, Standart Sapma Ve Aralarındaki İlişki )
• Regresyon Analizi ( Weka )
• Korelasyon Katsayısı Ve Yorumlama ( Excel Ve R Üzerinden )
• Chi-Square Analizi
• Lineer Regresyon ( Weka, Excel )
• Karar Ağacı Algoritması kullanım alanları ve bir örnek
• Forecast Tahminleme ( Excel 2013 Ve Üzeri Forecast İle )
•  

ll. Gün

Veri Görselleştirme

• Excel Üzerinden Dashboard Tasarımı Ve Sonrasında Hazır Veri Seti İle Web Ve Mobil Tool Üzerinden Raporlama Setinin Paylaşımı ( İş Zekası Çalışması )
• Sonuçları Aktarırken Dikkat Edilmesi Gereken Noktalar
• Aksiyon Planı Ve İletişim
• İK Analitiği Çalışmalarını Başarıya Götüren Kritik Faktörler
• Veri Madenciliği Nedir?
• Sık Kullanılan Veri Madenciliği Analiz Yöntemleri
• Histogram Oluşturma
• Data Mining Aracı İle Uygulamalı Veri  Madenciliği Çalışması ( Csv Dosyaları Üzerinden Analiz )
• Vaka Çalışması -1
• İnsan Kaynakları İş Zekası Uygulaması: Mobil Ve Web Tool’u İle HR Verilerinin Mobil Ortamda Raporlanması ( Birinci Gün)
• Vaka Çalışması -2
• Mevcut Çalışanlarım İçerisinde Ayrılma Riski Daha Fazla Olan Kişiler Kimlerdir?
• Vaka Çalışması -3
• Çalışanların Cinsiyet, Organizasyon Gibi Karakteristiklerine Göre Performans Sonuçları Arasında Bir İlişki Var Mı?
• Vaka Çalışması -4
• Çalışanların Yaş, Kıdem, Pozisyon Kıdemleri İle Performans Sonuçları Arasında Bir İlişki Var Mı?
• Vaka Çalışması -5
• Regresyon Analizi İle İş Gücü İhtiyacı Tahminleme Vakası.
• Vaka Çalışması -6
• Reklam Harcamaları Ve Eğitim Saatleri Üzerinden Çoklu Regresyon Analizi İle Hangisinin Daha Fazla İş Sonuçlarına Dokunduğunun Tespit Edilmesi

Not: Vakalarda Regresyon Analizi, Karar Ağacı, Korelasyon, Chi-Square Testi Gibi İstatistiki Analiz Yöntemleri Ve Algoritmalar  WEKA Data Mining Aracı, Excel Data Analiz Eklentisi, POWER BI, R Studio (Giriş Seviyesi) Gibi Araçlar Kullanılarak İlerlenecektir.

Eğitimde Kullanılacak Araçlar;

Veri Görselleştirme İçin Excel ve POWER BI Uygulaması Mobil Raporlama İçin POWER BI Uygulaması Veri Madenciliği Çalışması Ve Algoritmaların Kullanımı  İçin Vakalarda WEKA Data Mining Aracı Temel İstatistik, Veri Temizliği Ve Dashboard Tasarımı İçin Data Analysis Eklentileri Ve Excel Giriş Seviyesinde (Boxplot, Histogram, Dağılım, Korelasyon, İçeriye Veri Alınması Gibi) R Studio Aracı Bilgileri Paylaşılacak, Eğitimde Bununla İligli Bir Vaka Yapılacaktır.

BNC İnsight ve PERYÖN (Türkiye İnsan Yönetim Derneği) işbirliğinde gerçekleştirdiğimiz " İK Analitik ve Dijital İnsan Kaynakları 2021 Anketi" tamamlandı.

300'den fazla yerli ve yabancı şirketle gerçekleştirlien anket sonuçları, sizi bir hayli şaşırtacak. 

Örneğin; ankete katılan şirketlerin %88'i önümüzdeki dönem bir İK Analitiği projesini hayata geçirmek istiyorlar.

Dijital insan kaynakları trendleri, veri analitiği ve veriyle karar alma kültürüne dair bir çok sonuca bu raporda erişebilirsiniz.

Anket raporuna ücretsiz şekilde erişmek için bağlantıyı tıklayın ve formu doldurun.

Tıklayınız

Personel yönetimi, insan kaynakları ve insan kaynakları iş ortağı. Bu tanımlar sadece ortalama 20 yıl içinde İK’nın evrildiği, üstlendiği rolün özeti niteliğinde. İş değişiyor, teknoloji ile dünya değişiyor ve elbette insan değişiyor. Bu topraklarda yaşamış Efes’li Heraklitos’un M.Ö 500’lü yıllarda söylediği gibi “Değişmeyen tek şey değişimin kendisidir” gerçeğiyle yaşamaya ve buna şahit olmaya, ayak uydurmaya devam ediyoruz. 

Personel yönetimi döneminde başta şirket sahipleri, genel müdürler olmak üzere her kademe yöneticiler baby boomers veya x kuşağıydı. Öncelikleri ise şirketi ayakta tutmak ve karlılığa artırmaktı. 80’li yıllardan 90’lı yıllara kadar istihdam sağlayan az sayıda büyük işletme vardı. Rekabet düşük, otomasyon, teknoloji henüz çok gelişmediğinden kas gücüne dayalı üretim devam ediyordu. Hal böyleyken çoğu şirket çalışanlarını işe muhtaç olarak görüyor onlar için sadece idari işler, özlük ve bordrolama hizmeti vermekten öteye gitmiyordu. İstihdam edilen çalışanlarda aranılan yetkinlikler iş disiplini, sadakat gibi temel yetkinliklerden ibaretti. Zaman ile birlikte teknoloji de hızla gelişti ve farklı sekörler, farklı kuşaklar, farklı yetkinliklerin kazanılması ihtiyacını da beraberinde getirdi. 

Gündemi karlılık olan işveren şimdi rekabetçi ve belirsizliklerle dolu bir dönemde internetin kucağında büyüyen z kuşağı çalışanlarını nasıl yöneteceğini, tutunduracağını, performans alacağını düşünmeye başladı. Potansiyel çalışan adaylarını çekebilmek, var olanı tutundurabilmek için tercih edilen iş veren markası olma yönünde geçmişte hayal dahi edilemeyen bütçeler ayrıldı, eğitim ve gelişim yatırımları öncelikli hale geldi.

Yukarıda sizler için ülkemizde yakın geçmişte çalışma hayatında insan kaynaklarının rolünü kısaca değerlendirdim. Günümüze gelecek olursak, değişime ayak uydurmak için öğrenme istekliliği ve becerisi çalışma hayatının en kritik başarı faktörü ve kazanılması gereken yetkinliklerin en başında yerini aldı.

Peki yeni yetkinlikler kazanmak neden bu kadar önemli? Bu sorunun cevabını bir örnekle paylaşayım. Çalışma hayatında birçok işletmede iyi düşünülerek tasarlanmış süreç bazlı yönetim modeli oluşturulmadığından belirsizlikler had safhada ve bu belirsizlik ikliminde görev yapan çalışanların stres katsayısı da her geçen gün artmakta. İşte sıraladığım sebeplerden ve çok daha fazlasından dolayı yakın geçmişte en büyük sorunlarımızdan biri stresi yönetmekti. Halen de güncelliğini korumakta. Stres yönetimi eğitimlerinde stresi nasıl lehimize kullanabileceğimizi anlatırken bir metafor ile onu denizdeki dalgaya benzetiriz. Dalganın altında kalmadan gücünden faydalanabilmemizi sağlayan sörf tahtasını da duygusal dayanıklılık becerimize. Haliyle durgun denizde yol   almanın zorluğunu yaşamaktansa dalganın enerjisinden faydalanma yöntemini öğrenen, bunun farkına varan kişiler stresini yönetemeyenlere göre daha yetkin olurlar. İçinde bulunduğumuz dönemde artarak büyüyen değişimi; teknoloji ve internet çağının yarattığı yeni bilgi üretme hızını, ansızın ortaya çıkan Pandeminin çılgın rüzgarını, kapıda olan iklim değişikliğinin yaratacağı bu olağan üstü gündemi düşündüğümüzde çok daha büyük sorunlarımız ve gelişim alanlarımızın olduğu tartışılmaz.

Bu inanılmaz gündemi bir metafor ile anlatmak istesem ne olabilir diye düşündüm ve stresi anlatırken kullandığım dalga benzetmesinden yola çıkarak günümüz şartlarındaki gündemimizi tsunami olarak tanımladım. Görünen o ki sörf tahtasının bu büyüklükte dev dalgalar karşı koymak için yetersiz da olacağı çok belli. Peki belirsizlik ve yarattığı ortam ile baş etmek için birkaç temel yetkinlik işimizi görüyorken bir tsunami ile baş etmek için hangi yöntemleri, yetkinlikleri kullanmalıyız? Çözüm ise oldukça basit, bir o kadar da zor. Çözüm tsunaminin kendisi olmak, yani değişime ayak uydurarak akışta kalmak, gelişmeye, evrilmeye devam etmek. Eski bilginin geçerliliğini kısa zamanda yitirdiği ve yeni bilgiyle güncellenmesi gerektiği bu yeni dünyada tıpkı cep telefonlarımızdaki uygulamalar gibi kendimizi sürekli güncellemek ve yeni yetkinlikler kazanmak zorundayız. Evet, zorundayız diyorum, çünkü eskiden çalışma hayatında tutunmak için yetkinlik kazanımı tercihe bağlı iken artık zorunluluk haline geldi. Peki hangi yetkinlikleri kazanalım ki bizi bu kaygan zeminde ayakta tutsun? 

Bu sorumuzun cevabını her yıl toplanan World Economic Forum (WEF) temsilcileri bir kez daha verdiler. Bildiğiniz gibi Dünya Ekonomik Forumu merkezi İsviçre’nin Cenevre kentinde yer alan uluslararası bir vakıf. Forum her yıl İsviçre’nin Davos kasabasında yapılıyor. Dünyanın en tanınmış iş insanları ve siyasetçilerini bir araya geliyor, dünyanın en önemli sorunları bu konferansta tartışılıyor. Bir nevi yakın gelecekte yaşanacaklar simüle ediliyor, riskler, fırsatlar ihtiyaçlar belirleniyor. Ve en önemlisi gelecek yıllarda ortaya çıkacak yeni meslekler değerlendiriliyor. ar olan ve yeni eklenecek meslekler için gelecek 5 yıl içinde ihtiyaç duyulacak yetkinlikler belirleniyor. 2021 yılında toplanan forum 2025 yılına kadar ihtiyaç duyulacak yetkinlikleri belirledi.

WEF’e göre sahip olunması gereken 10 yetkinlik 4 kategoride listelenerek paylaşıldı.

4 kategori;

1. Problem çözme
2. Kişisel yönetim
3. Takım çalışması
4. Teknoloji kullanma ve geliştirme

WEF’e göre sahip olunması gereken 10 yetkinlik ve bir önceki WEF’e göre farklılıklar.

1. Analitik düşünme ve inovasyon (aynı sıralama)
2. Aktif öğrenme ve öğrenme stratejileri (aynı sıralama)
3. Kompleks problem çözme (listeye yeni girdi)
4. Kritik düşünme ve analiz (listeye yeni girdi)
5. Yaratıcılık, orjinallik ve inisiyatif alma (2 sıra geriledi)
6. Liderlik ve sosyal etki (1 sıra yükseldi)
7. Teknoloji kullanımı, izleme ve kontrol  (listeye yeni girdi)
8. Teknolojik tasarım ve programlama (4 sıra geriledi)
9. Dayanıklılık, stres toleransı ve esneklik (listeye yeni girdi)
10.  Akıl yürütme, problem çözme ve fikir oluşturma (listeye yeni girdi)

 Paylaşılan listede 2025 yılına kadar sahip olunması gereken yetkinlikler arasına 2022 yılı listesinden farklı olarak 5 yeni etkinlik eklendi. Pandemi döneminin etkisiyle ortaya çıkan belirsizlik ve kaos ortamından kaynaklı olarak “kompleks problem çözme, kritik düşünme ve analiz, teknoloji kullanımı, izleme ve kontrol, dayanıklılık, stres toleransı ve esneklik, akıl yürütme, problem çözme ve fikir oluşturma” edinilmesi gereken yetkinlikler arasına yerini almış. Dikkat edilmesi gereken konu “analitik düşünme, inovasyon, aktif öğrenme ve öğrenme stratejileri” becerileri son 5 yılda olduğu gibi ilk iki sırada olmaya devam ediyor ve önemini koruyor.

Özellikle öğrencilerin, yeni mezunların, istihdama dahil olacak gençlerin ilgili yetkinlikleri kazanmaya yönelik eğitim stratejilerinin dizayn edilmesi, eğitim reformunun gündeme alınması, ülkemizin üreten toplum sınıfına dahil olması açısından kaçınılmaz ve gereklilik olduğunu düşünüyorum. Üreten toplumdan kastım ise; teknolojik ürünler üreten, inovasyon ile var olan iş modellerini geliştiren ve yeni iş modelleri üreten, tarım, tekstil gibi yoğun emek alanlarda verimliliği artıracak çözümler üreten yaklaşımlar çözümler üretmek.

Yazıma devam ederken WEF’in belirlediği gelecek için sahip olunması gereken yetkinliklerin kazanımı konusunda sürecin neden devlet ve bakanlıklar açısından ele alınması gerektiği ve içinde bulunduğumuz dönemde diğer ülkelere göre dezavantajlı olduğumuzu bir araştırma sonucuyla daha paylaşmanın doğru olacağını düşündüm. Ve sizlerle Pisa Testi araştırma sonuçlarını kısaca özetleyeceğim.

Analitik düşünme, aktif öğrenme becerilerinin bu denli önem kazandığı dönemde 15 yaş grubu öğrencilerin tüm dünya genelinde girdikleri Pisa Testi son olarak 2018 yılında gerçekleştirildi. Türkiye test sonuçlarında “okuduğunu anlama, matematik ve fen bilimi” alanlarında 37 OECD ülkesi arasında 31. Sırada yer aldı. Sizce okuduğunu anlama becerisini kazanamayan gençlerin öğrenme stratejileri ve kompleks problem çözme konusunda gerekli yeterliliğe sahip olabilir mi? Keza, matematik ve fen bilimi konusunda her yıl geriye giden eğitim sisteminden mezun öğrencilerin “analitik düşünme” becerisine sahip olması ve bu beceriyi geliştirmesi ne kadar mümkün olabilir?

Dünya sıralamasında okuduğunu anlama ve matematik, fen biliminde geride kalan yeni jenerasyonun internet ve dijital çağda olduğumuz bu dönemde kodlamanın, yapay zekayı anlama ve öğrenme sürecinde işinin kolay olmadığını kabul edelim. Yeni neslin her geçen gün geleneksel çalışma modellerinin yani kas gücüne dayalı üretimin terk edilmeye başlandığı yüzyılda nasıl etkin roller üstleneceğini düşünmemiz gerekiyor. Cumhuriyet devrimleri bizi 2000’li yıllara kadar bir şekilde getirdi, şimdi sıra dijital çağa ayak uydurmamızı sağlayacak yeni eğitim reformlarında.

Gelelim Dünya gündeminde belirsizliklerin her geçen gün arttığı bir dönemde işverenin, insan kaynaklarının hangi becerilere sahip olan çalışanları kadrolarına kazandırması, var olan çalışanlar için hangi eğitim ve gelişim planlamalarının hangi araçlar kullanılarak yapılması gerektiğine. Pandemi dönemi, içinde bulunduğumuz yüzyılda yaşadığımız en büyük felaketlerden biri oldu. Uzaktan çalışma, hibrit çalışma modellerine geçilmesi, dijital araçların kullanılması konusunda x ve y kuşaklarının z ve gelecekteki alfa kuşağına adapte olması için tabiri caizse iti bir güç, kimilerine göre de fırsat oldu. Üst yönetim ve İnsan Kaynakları profesyonellerinin kurum çalışanlarının yeni yetkinlikler kazanması, var olan yetkinliklerin güçlendirmesi konusunda uzaktan çalışma ile entegre edilebilecek Learning Management System (LMS) tabanlı platformlar, oyunlaştırma merkezli eğitim ve gelişim programlarına yatırımlar yapması ve deneyimler yaşatması kaçınılmaz oldu. Sınıf eğitimlerinin, mentorluk ile desteklenerek bilginin deneyimlenerek, edinilen deneyimlerin paylaşılması ile davranışa dönüşmesi konusunda çözümler sunması da gelişim modellerinin başında geliyor. Koçluk süreçlerinin özellikle yönetici gelişim programlarıyla entegre edilmesi bir diğer önemli adım olacaktır.

Beyaz yaka olarak adlandırdığımız yöneticilerin sabit kadrolarla değil dünya ve Türkiye gündemini takip eden, sürekli sistem kuran ve yöneten, deneyimleyen, güncel yetkinliklere sahip dinamik freelance danışmanlar ile desteklenmesi de yakın gelecekte yine tercih değil zorunluluk haline gelecek, tıpkı hibrit çalışma modeline Pandemi öncesinde geçen işletmelerin elde ettiği avantajı ve çevikliği bu beyaz yaka kadrosunu danışmanlar ve koçlar ile destekleyen işletmelerde birkaç adım önde olmayı başaracaktır.  İnsan Kaynakları departmanları ise şirketlerini geleceğe taşıyabilmek için aktif ve inovatif düşünme, aktif öğrenme, problem çözme becerisi yüksek yetkin kişileri istihdam etmeye yönelmelidir.

 Temel yetkinlik setlerini gözden geçirerek seçme, değerlendirme süreçlerini yeniden dizayn etmesi, yetenek yönetimi ve geri bildirime dayalı performans yönetim süreçlerini bu sistem içinde kurgulamalıdır. Çalışanlar için gelişim alanlarını titizlikle belirleyerek sürekli gelişim ve öğrenmeyi bir kurum kültürü haline getirmelidir. Kendi adıma şunu söyleyebilirim ki son 10 yıldır yönettiğim ekipler ve süreçlerde yukarıda savunduğum tüm çözüm önerilerimi bizzat kullandım. Kurucusu olduğum RECTRA danışmanlık ile de tüm bu çözümleri bireylere ve işletmelere sunmaya aynı tutku ile devam ediyorum.

Peki tüm bu becerileri, yetkinlikleri kazanmak neden önemli? Cavabını yazımın en başında paylaşmıştım, kapanışta da paylaşayım. Heraklitos’un M.Ö 500’lü yıllarda da söylediği gibi “Değişmeyen tek şey değişimin kendisidir”.  Çözüm değişime ayak uydurmak, gelişmek ve dönüşmek.  Değişime ayak uydurun, öğrenin ve güncel kalın,  gelişin, dönüşün…

Sevgi ve sağlıkla kalın.

Murat Arslan

Rectra Eğitim ve Danışmanlık Kurucu, Koç, Danışman

9 Mart 2021 – Büyükada

Ankete katılarak yeni gelişen bu alanda, diğer şirketlerin İK Analitik olgunluk seviyesini görebilir; İK’da veri ile karar alma kültürü konusunda hangi noktada olduğunuz bilgisine erişebilirsiniz.

Ankete katılmak ve ücretsiz sonuçları edinmek için linke tıklayabilirsiniz.

http://bit.ly/dijital-ik-2021

Sonuçları katılımcılar ile ayrıca paylaşacağız.

Gelecek Veride.

#peopleanalytics #humanresources

 #insankaynakları #bncinsight #peryön #survey #hranalytics #digitalization #anket

Acaba bir alanda uzman olmak mı? Yoksa birçok alanda deneyim sahibi olmak mı daha iyi bir iş teklifi almanızı sağlar?

Çalıştığınız şirkette bir yol ayrımı teklifi aldığınızı düşünün. Bir yanda niş bir alanda uzmanlık gerektiren bir konuya odaklanacaksınız. Diğer yanda birkaç alandan sorumlu bir uzmanlık göstermeniz beklenecek. Hangisini seçerdiniz?

Cevabınız ne olursa olsun bu yazıdaki araştırmaya göz atmanızı öneririm.

İş hayatına ilk adımı attığımda “Generalist” bir rolde görev almış, o sırada farklı farklı sorumluluk alanları ile uğraşırken zorlanmıştım. Tabii her zorluk gibi ardından geçen günlerle, bunun gelişime katkısını fark etmiştim.

Bugünlerde hemen hepimiz mavi okyanus stratejisi ve niş alanlarda uzmanlaşmak üzerine çalışıyoruz. Birçok faydasını gördüğümüz uzmanlık alanlarımızın, konu büyük resmi görmeye gelince nötr, hatta olumsuz etkileri olduğunu da unutmamak gerekiyor. Özetle Uzmanlaşırken, generalist rollerin de önemini unutmamamız gerekiyor gibi duruyor.

2016 yılında Harvard Business Review’daki bir çalışma buna vurgu yapıyor.
Yatırım bankacılığı alanında generalist rollerin, uzmanlaşan adaylara göre daha fazla “imza bonusu” – “sign on bonus” aldığı görülüyor.
Öte yandan Her pozisyon için bir çalışma olduğunu söyleyemeyiz. Ama uzmanlaşırken, “diğer alanlarda” körleşmeden bunu yapmanın önemini de unutmamalıyız gibi gözüküyor.

Bu konuyu İnsan Kaynakları Analitiği açısından değerlendirdiğimizde ücret analitiği ve performans analitikleri ile daha etkin bir işe alım yönetimi olacağını söylemek mümkün. Bunu ayrı bir yazıyla ele alacağız. İK Analitik için daha fazlasını merak ediyorsanız tıklamanızı önerelim.

Uzmanlaşma konusunda daha fazlasını merak edenlere “uzmanlaşma körlüğü” kavramına göz gezdirmelerini önerelim.

#karar #insankaynakları # decision #hire #recruitment #performance #peopleanalytics #insankaynakları

Kurumların amacı sürdürülebilir başarı elde etmek ve toplumsal kabul görmektir. Bu amaca ulaşmalarında önemli olan başlıca kaynaklardan birisi de örgütlerin beşerî sermayesi yani İnsan Kaynaklarıdır.

İnsan kaynaklarının işletme amaçlarına yönelik motive edilmesi ve yüksek performanslı bir sistem kurulması önemlidir. Kurulacak olan sistemin veri ve veri analizi temelli olması ise şüphesiz kritik konumdadır. Bu bakımdan işletmecilik uygulamalarının her işlevinde verilerin analiz edilmesi ile iş değeri üretildiği ve veri analitiğinin birçok işletme fonksiyonunu dönüştürdüğü gözlemlenmektedir.

 İş analitiği söz konusu olduğunda pazarlama analitiği, finans analitiği gibi kavramlar öne çıksa da özellikle son yıllarda, İnsan Kaynakları Analitiği (İKA) kavramı da tartışılmaya ve giderek artan yoğunlukta araştırılmaya başlanmıştır.

İK analitiği uygulamalarının başlıca amacı örgütlerdeki olası gelişmeleri tahmin etmek suretiyle insanlarla ilgili verilmesi gereken kararları rakamlarla desteklemek ve bu kararların iş çıktıları ve örgütsel performansa olumlu yansımasını sağlamaktır. İK analitiği, temel sorunların teşhis edilmesi ve anlaşılmasının yanı sıra değişen ihtiyaçlara, dinamik ortamlara uyum sağlayan kanıta dayalı çözümler tasarlama yeteneğini de içerir.

İK Analitiği Ne Değildir?

İK Analitiği çoğu zaman metriklerle veya başlangıç düzeyindeki temel istatistik yöntemleriyle karıştırılabilmektedir. Bunun tersine İK Analitiği;

• İK analitiği, etkinlik metrikleri veya puan kartları (scoreboard) değildir. Metrikler ve puan kartları önemlidir ve karar vericiye destek amacıyla birçok analizde kullanılabilir. Fakat bunlar tek başlarına İK analitiğinin yerini tutamaz.
• İK analitiği, İK departmanının işletmenin diğer fonksiyonları ve departmanları ile uyum içerisinde olması ve onlara yardımcı olması demek değildir. İK’nın diğer departmanları desteklemesi doğal olarak gereklidir.
• İK Analitiği, dönemler veya departmanlar arasındaki farklılıkları analiz etmek değildir.
• İK analitiği, çalışanlara ait verilerle işletme sonuçları arasındaki korelasyonu göstermek demek değildir. Korelasyon analitik sürecinde önemli bir adımdır fakat İK analitiğinin yerine kullanılamaz.
• İK Analitiği, sadece kıyaslama yapmak değildir. Diğer işletmelerle kendi işletmenizi kıyaslamak son derece önemli olabilir fakat İK Analitiği yerine kullanılamaz.

Dolayısıyla, güncel araştırma ve uygulamalarda İK analitiği olarak tanımlanan birçok kavram veya uygulama İK analitiği ile ilgili olabilir veya İK analitiğinin bir kısmını ifade edebilir. Ancak bunların tam olarak İK analitiğini karşılamadığı unutulmamalıdır.

O Halde İK Analitiği Nedir?

İK Analitiğini; “İK problemlerine çözüm üretmek amacıyla veri analitiği yöntemlerinin kullanılarak, İK ve ilgili verilerin özellikle geleceğe yönelik tahminler için analizinin yapılarak iş değeri oluşturulmasıdır” şeklinde tanımlayabiliriz. İK Analitiğinin başlıca 3 türü vardır.

İlki, Tanımlayıcı Analitiktir. Bir kişiyi işe yerleştirmenin maliyeti veya işgücü devir oranı gibi güncel durumu yansıtan bilgiler tanımlayıcı analitik kapsamında değerlendirilmektedir.

İkincisi, Tahmine Dayalı Analitiktir. İşe alım kararlarındaki isabetli seçim oranının gelecekteki muhtemel durumunu ortaya koyan bir model çalışması buna örnek olarak ifade edilebilir.

Üçüncüsü ise, Yönlendirici Analitiktir. Personel eğitimi ile ilgili alternatif yatırım kararlarının işletmenin genelini nasıl etkileyebileceğini belirleyen bir model ise yönlendirici analitik bağlamında düşünülebilir.

İşletmeler bu yöntemlerden birincisini yani tanımlayıcı analizleri daha çok, tahmine dayalı analitiği ise daha az kullanmaktadır. Yönlendirici analitik ise analiz konusunda çok deneyimli ve uzman işletmelerde bile oldukça nadiren kullanılabilmektedir.

İşletmeler İK Analitiği Uygularken Nelere Dikkat Etmelidir?

Günümüzde giderek artan sayıda işletmenin üst yönetimi, İK ve yetenek yönetimi ile ilgili kararlarını verirken, veri temelli bilgi kullanmanın stratejik bir araç olduğuna ve örgütsel performansı etkilediğine inanmaktadır. Birçok işletme en azından temel İK metriği verilerini düzenli olarak tutmaktadır. Fakat bu verilerin iş çıktılarını yorumlayabilecek ve özellikle tahmin etmeye yarayacak düzeyde etkili kullanıldığını iddia etmek pek mümkün değildir. Oysaki işletmeler sahip oldukları verileri analiz ederek gelecekteki birçok tehditten kaçınabilir ve birçok fırsatı yakalayabilirler.

Öncelikle, işletme üst yönetimi iş değeri oluşturmak için veri analizinden faydalanmayı bir hedef olarak benimsemiş ve bu yönde bir karar vermiş olmalıdır. Devamında, İK profesyonellerinin veri analitiği yöntemleri ve veri yönetimine ilişkin alt yapıya, yeterli bilgi ve beceriye sahip olması gerekir. Birim yöneticileri ise İK analitiği konusunda destekleyici olmalıdır. Ayrıca işletmedeki bilgi işlem kapasitesi ve ekipmanı da yeterli olmalıdır.

Yukarıda dile getirilen gerekliliklerin yanı sıra, İşgücü Analisti Michael Housman’ın İK analitiği çalışmalarına yeni başlayacak olan işletmelere önerisi de oldukça önemlidir. Housman, işletmelere makul ve spesifik hedefler koyarak küçük başlangıçlar yapmalarını ve zaman içerisinde uygulamalarını geliştirmelerini tavsiye etmektedir.

Bu bağlamda işletmeler kısa vadede danışmanlık hizmetleri alarak İK analitiği uygulamalarına giriş yapabilir ancak orta ve uzun vadede danışmanlarla birlikte işletmenin hedeflerine ve stratejilerine uygun bir İKA sistemi tasarlamaları anlamlı olacaktır. Tasarlanan bu sistemin işlerlik kazanması ve sürdürülebilir olması için farklı disiplinlerden çalışanların bir araya geleceği multidisipliner yaklaşıma sahip bir analitik ekibinin kurulması oldukça önemlidir.

Son bir cümle ile yazımızı sonlandıralım:

 “Bir dönüşüm ve gelişim sürecini ifade eden insan kaynakları analitiği, işletme yöneticilerinin sahiplenmesi ve sürekli desteklemesi gereken stratejik bir yolculuktur.”

*Bu yazı, Dr. Eyüp Çalık ve Dr. Kemal Demir tarafından, yazarı oldukları İnsan Kaynakları Analitiği kitabının ilgili kısımlarından derlenerek hazırlanmıştır.

İlgili kitapla ilgili detaylı bilgilere linkten ulaşılabilir.

İnsan Kaynakları Analitiği eğitimi güncel tarihi ve içeriği için linkte tıklayınız.

Hayatın içinden ölçümleme ile ilgili şu örneklere bir bakın

Yeni bir araba alma planınızda “ne kadar yakacağı” bir metriktir. Ya da çocuğunuzun boyunun yaşına göre ne kadar olduğu.

Yüksek alanlar dahi, konu sınavlarda aldığınız puanlara geldiğinde strese girer.

Artık pek önemi kalmamış gibi gözükse de Ev- iş arası km, internetinizin hızı, günde ne kadar yürüdüğünüz hayatta sık kullanılan metriklerdir.

Hemen ardından da metrikler arasındaki ilişkiler ve analitik çalışmaları yapılabilir. Belli bir eşiğin (veri analitiğinde Threshold belirlemeye bakın) üzerinde yürüyorsanız sağlıklı olmanız ile diğer metrikleriniz arasında da (ekg sonuçları, şeker, kan basıncı değerleri) bir ilişkiye bakabilirsiniz.

Kalp atış hızınız, nefes sıklığınız…
 

Peki ya İnsan Kaynakları ve Ölçümleme

Burada konuyu insan kaynaklarına getirelim. Eğer İnsan kaynaklarında metriklere gelirseniz “neyi ölçmeliyim” sorusunu “ne sıklıkta” ölçmeliyim sorusunun cevabını bulmanız gerekir. Biraz daha derine inmek için bu yazıya bir göz atabilirsiniz.
 

Ya da İK Metrikleri ile ilgili 8 yıldır devam eden İK Metrikleri veya Yeni Nesil İK Raporları eğitimlerimizi inceleyebilirsiniz.

İk metrikleri ile ilgili şöyle “güzel” bir liste olsa, oradan ilk ölçümlemelere başlasam diye merak ediyorsanız bu listeye göz atın derim.

http://bit.ly/Saratoga_

 Bu listeyi metrikler ile ilgili ilerlerken yanınızda bulunmanızı önerelim.

SAP Detaysoft sponsorluğunda 200’den fazla kayıt alan Yöneticilere Özel Dijital İK ve Gelişim Serüveni eğitimimizi 16 Aralık 2020’de tamamladık.

Aslında duyuru ve kısa bir paylaşım gibi gözüken bu giriş kısmı, bize Dijital İK ve Veri Analiğine olan ilginin son 3 yılda özellikle nasıl arttığını gösteriyor. Yaklaşık 8 yıldır bu alanda eğitim ve danışmanlık verdiğimiz için bu gelişimi hissetmek hem heyecan hem de endişe verici.

Heyecan verici çünkü İnsan Kaynakları Analitiği veya İnsan Analitiği için uzun yıllardır hem çalışıyor, hem de bu konunun önemine inanıyoruz. Ama bir yandan bir çok çalışmaya göre İK analitik gelişiminin önündeki en büyük engel olarak raporlanan Dijital Yetkinlik Eksikliğini de gözlemliyoruz.

Dijital İnsan Kaynaklarınde People Analytics veya İK analitik çalışmaları

Nereden başlasak?

Karamsar bir geçiş gibi gözükse de şimdiden SQL, İleri Seviye Excel (Vlookup değil, PowerPivot, Data model in Excel gibi konular) ile başlarsak bir fırsata da dönüştürebiliriz. Hatta 5 Dakikada İş Zekası raporu okumak yazımız ile hemen iş zekası raporu yapmaya başlayabilirsiniz bile.

İK Mobil İş Zekası Raporunu 5 dakikada yapabilir miyiz? yazısı için tıklayın

Eğitimde neler yaptık?

200’den fazla İK Yöneticisinin kayıt olduğu eğitimde Veri Analitiği ve gelişim kesişiminde uygulamalar ile ilerledik. Bir karar ağacı algoritması ile İK analitik çalışma örneği gerçekleştirdik.

Peryön Derneği zemininde ve SAP Detaysoft sponsorluğundaki eğitimimizi 1 gün olarak planlamıştık. Bu 1 güne İşe Alım ile ilgili iş zekası raporu çalışmasını da eklediğimizi belirtelim.

Doğru Yön ve Doğru Hız

Bugün Dünyadaki İK analitik çalışmalarına baktığımızda yapılan örneklerin ilgi çekici olduğunu paylaşan bir çok katılımcı ve teşekkür maili almamız doğru yönde olduğumuzu gösteriyor. Ama gelen talebin boyutu nedeniyle “doğru hızla” o yöne ilerliyor muyuz pek emin değiliz.

Hatta İK’nın hangi alanında çalışıyorsak çalışalım İK &Veri Kesişimine (“Doğru Yöne”) ardından da “Doğru Hıza” ulaşmamız gerekecek. Herhalde her yöneticinin bir İK Yöneticisi olduğunu ve İnsan Analitiğininda her departman için önemini açıklamaya gerek yok.

Güncel paylaşımlar ve ik analitiğini takip için tıklayın

Ya da bugün İK Analitik danışmanlığı ve eğitimine göz atın.

peopleanalytics #humanresources #dijitalik #bncinsight #insankaynakları #datascience #hranalytics #işealım

HrAnalitik.com

Mesela şöyle başlayalım. Zor bir konu gibi gözüken bir eğitimle.

Acaba online İK Analitik eğitimi olur mu? Olur gibi.

Peki Uygulamalı, İnteraktif ve işe yarar bir İK Analitik eğitimi olur mu.

Uzun yıllardır iş zekası, makine öğrenmesi ve veri analitiği alanlarında eğitim kısmında yer alıyorum. Ancak yukarıdaki sorulara cevabım 2 ay öncesine kadar (Şubat 2020) pek olumlu değildi.

Geçtiğimiz haftalardan itibaren eğitimleri hem Sabancı Üniversitesi online eğitim platformuna uygun hale getirdik, hem de şirket eğitimlerimizi online’a geçirdik. Cevabım online uygulamalı bir eğitimin (eğer interaktif ise) çok daha verimli ve faydalı olduğu yönünde.

Daha önce denemeyenler, “ya sınıfta hocaya soru sormak gibi olur mu canım” diyenler, tamam iyidir ama sınıfın yerini tutmaz diyenler kesinlikle bu deneyimi yaşamalı. Fikirleri gibi sınıf eğitimlerine olan talepleri de değişecek.

Yalnız eğitimleri udemy benzeri platformlardaki “sarılı plak eğitimleri” ile karıştırmamak gerekiyor. Pdf ve sunum açıp üzerinden okumakla sınıfta dahi verimsiz eğitimler hep zihnimizde maalesef.

Online Eğitimin Avantajları

• Tahta Kullanımı: : Kesinlikle sınıf eğitiminden daha işlevsel. Silgi ile bir and istediğiniz alanı silebilir. Yanlış sildiyseniz geri getirebilirsiniz.

Örneğin ilişkisel veri tabanı anlatacaksınız. Yazınız kötüyse yandınız. Yeni araçlarda istediğiniz şekli istediğiniz halde paylaşabilirsiniz. Hazır taslaklarınız varsa onları saymıyorum bile.

Kağıt ve petrol türevi kalemler kullanmadığınız için doğaya da çok yararlı.

• Ekran ve Yansıtma Problemleri: En iyi otellerde bile projektörler size yardım etmez. Işıkları zaten değiştirilmediği için parlaklık çoğunlukla şansınıza bağlıdır. Online eğitimde ekran istediğiniz parlaklık ve koşulda sizinle.

• Ekranı biraz büyütebilir misiniz hocam?: Artık herkesin kendi ekranı istediği büyüklükte.
• Soru sorabilir miyim? Tabii sorabilirsiniz. Artık soruları yazılı da alabildiğimiz için online eğitim sırasında anonim olarak sorular çekinmeden sorulabiliyor.
• Acaba akşam eğitimi tekrar mı dinlesem?: Eğitimler kayıt olduğu için istediğiniz zaman tekrarını izleyebileceksiniz.
• Modüler eğitimle ev konforu: Evde kendinize özel istediğiniz içeceği hazırlayarak ev konforunda bir eğitim alabiliyorsunuz.

Şimdi bu yazıya bakınca, sanki bir eğitmen görüşü tüm bunlar diye gözükebilir. Ama bir çoğunu eğitime katılan katılımcılar biz sormadan ilettiler bize.

Dijital Gelecek

Dijital dünya çabuk geldi. Yarın dediğimiz şeyler bugün gerçekleşti gibi gözüküyor.

İnsan kaynakları ve insan geleceğini her Perşembe Açıkbeyin İnstagram sayfasında Canlı yayında Mustafa Acungil ile konuşuyoruz. Dilerseniz bize katılabilirsiniz.

Buraya tıklayarak takip edin deriz. Keyifli olacağınızı garanti edebiliriz. Ama biraz yıkıcı olacağını da eklememiz gerek.

Güncel programımız için ise buraya tıklamanız yeterli.

İnsan kaynakları analitiği eğitimimize talepler her geçen gün artıyor. Yakında yurt dışında da eğitimlerimize başlıyoruz. Detaylar için bir bakın deriz.

YouTube Kanalımızda canlı yayınlara bir göz gezdirin. Çok keyifli sohbetler yer alıyor.

İnsan Kaynakları Analitiği ve Dijital İnsan Kaynakları konusunda yaklaşık 100 şirketin katıldığı, sektörde ilk defa bu kapsamda yapılan bir anket tasarlamıştık.

Ekibimizin 2 aylık yoğun data toplama ve işleme süreci sonrasında sonuçlarımızı sizler ile ücretsiz olarak paylaşıyoruz.

Anketin sonuçlarına ulaşmak için aşağıdaki linkten formu doldurmanız yeterli!

Sonuçlar için tıklayınız

Başlık biraz popüler gözüküyor. Her zaman popüler konulara mesafeli yaklaşanlardansanız, bu sefer yanıldığınızı söyleyebiliriz.

İnsan Kaynakları uzun süredir değişiyor, gelişiyor. Ama artık, “veri çağında” geri dönüşü olmayan bir yola girmiş durumda. Şöyle düşünün: Bir bankacılık hizmeti olan Para Havalesini mobil aplikasyon üzerinden birkaç kere yaptıktan sonra bankaya gitmeniz neredeyse “işkence” gibi hissettirir.

İşte İnsan Kaynakları Analitiği’nin önemli bir alt başlığı olan “veri görselleştirme” ve “iş zekası”nı da bir kere yaptıktan sonra eski tür raporlamalar ile uğraşmanız böyle hissettirebilir.

Peki neden İK’cılar İş Zekası yapmıyor

Aslında yapıyorlar. 5 yıldır devam eden İK Analitik eğitimlerimize katılımcı profili günden güne değişiyor. Korelasyon yaparken normal dağılımı, lineer regresyon yaparken logistic regresyonu soruyorlar. Biraz challenging – zorlayıcı gözükse de çok geliştirici sorular. En son katıldığım bir etkinlikte İş Hukuku Analitiği konusunda bir soru ile karşılaştım. Geçmişte şirketinizi cevaplar ile değil sorularla yönetmenin fayfalarını sosyal medyada (linke tıklayabilirsiniz) paylaşmıştık. Soruları duydukça sizi nasıl geliştirdiğini düşünün.

İnsan Kaynakları çalışanlarının neden BI ( HR Business Intelligence) – İK İş Zekası yapmadığını sormuştuk. Geçtiğimiz hafta (Şubat 2020) gerçekleştirdiğimiz bir etkinlikte sorunun hala “dijital yetkinlik eksikliği” olduğunu gözlemledim. Bunu ilk neden olarak görsek de asıl engel bu değil.

Asıl engel ilginç gelebilir ama “merak eksikliği” ve bu merak duygusuna eşlik edecek “keyif” duygusunun bir arada yer almaması gibi gözüküyor. Ama yeni nesil ik’cıları tanıdıkça bu ikisinin de ötesine geçebileceğimizi görüyorum. Eğer bir İK Departmanından sorumluysanız veya bir İK çalışanı iseni, mutlaka Merak ve Keyif konusunu bir düşünün derim. Etrafınızdaki arkadaşlarınızda bu duygular var mı? Unutmayın, duygular davranışı tetikleyen temel parametrelerdendir.

Dijital İK Yetkinlik eksikliğini özellikle uygulamalı eğitimler ile çözebilirsiniz. Bunun için buradaki linke tıklayıp içeriği inceleyebilirsiniz. Veya yakın zamanda açacağımız Dijital İK Yetkinlik Programımız için bize ulabilirsiniz. Ama Merak ve Keyif duygusunun birlikteliği için İşe Alımcılarınız ile bugün konuşmanızı öneririm.

Uzun vadede ise “Merak” konusunu ana değerlerinizden biri yapmanızı öneririm. Yeni Veri Çağının en önemli yetkinliği unutmayın, Merak olacak. Şirket değer çalıştaylarınız için bunu dikkate alırsanız, bu çağa ayak uydurabilmek çok kolay olur.

İK İş Zekası – 5 Dakikada!

Peki.

Şimdi 5 dakikada nasıl bir ik iş zekası raporu yapacağımız konusuna gelelim. Öncelikle yapmanız gereken Microsoft Power BI uygulamasını (ücretsiz) olarak indirmenizdir. Bunun için bu linki kullanabilirsiniz.

Kurulumu yaptıktan sonra 2 temel tuşu bilmeniz yeterli.

Birincisi Get Data / Veri Al

İkincisi Publish / Yayımla

Birinci tuş İş Zekası aracı olan Power BI’a veri almanızı, ikinci tuş ise bu verileri istediğiniz herkes ile mobile aplikasyon üzerinden paylaşmanızı sağlayacak. Bunu ücretsiz olarak yapabileceksiniz. Aşağıdaki ekrandan bunu görebilirsiniz.

Hemen sol üstte veriyi Excel veya Database seçerek istediğiniz kaynaktan almanız yeterli .

Verileri Düzenleyelim

Bu örnekte bir excel verisi üzerinden gidiyoruz. Temel olarak veri setinizi excelde temizleyip yükleyebilirsiniz.

Dosyayı seçiyoruz:

Verileri excelden seçiyoruz:

Grafik tipini seçiyoruz:

Bu işlemlerin ardından tek yapmamız gereken Excel’deki pivat table ile sürükle bırakla raporumuzu yapmak. Value/Değerler alanına her zaman saydırmak, toplam almak istediklerimi. Legend alanına ise rapor kategorilerimizi koymamız yeterli.

Harita seçimlerinde ise Location-lokasyon alanına il veya ilçe bilgisiniz atabilirsiniz sizin için K.Maraş’ı da tanıyacaktır.

Rapor hazır olduktan sonra Publish-Yayımla tuşuna basmanız yeterli. Artık Power BI Hesabınızda ve mobil aplikasyonlarda bu rapora erişim sağlayabilirsiniz.

Sonuç

Tam 5 dakika içinde yukarıdaki gibi bir raporu hazırlamanız mümkün.

Eğer bu konuda bir eğitim almak isterseniz 2 günlük İK İş Zekası Eğitimini size önerebiliriz. Yetkilendirme, farklı kullanıcı grupları oluşturmak gibi konular ile Power BI ile istatistiksel tahminleme yapmanız mümkün olacaktır.

Daha farklı iş zekası araçları ile de HR İş Zekası raporları yapmak mümkün ama eğitimlerde bizim tercihimiz Power BI. Gartner’ın çalışmalarında da en iyi iş zekası aracı olarak Power BI’ı görebilirsiniz. Alternatif arayanlar için Tableu ve Qlickview araçlarını incelemerini öneririz.

Not: PowerBI üzerinden hesap oluşturmak için şirket mail adresinizi kullanmanız gerekir. Gmail ve Hotmail gibi mailler ile hesap oluşturamazsınız.

Uzun süredir İK Analitik alanında eğitimler, danışmanlıklar, yazılım geliştirme süreçleri gibi konularda çalışıyoruz. Ancak şirketlerin bu konuya olan iştahı günden güne giderek artsa da, gerçekten mevcut durumları acaba nasıl gidiyor?

Bazı sektörlerde, Örneğin Telekom ve ilaç gibi sektörlerde ve data ile yakından ilgili şirketlerde, geçmişten beri HRIS (İK Bilgi Sistemleri) ve HR raporlama kısımlarının ayrı olduğunu biliyoruz.

Yakın bir zamanda İK Analitik Kariyer yolları ve artan pozisyon sayıları ile ilgili de bir yazı kaleme almıştık. Yazıyı okumadıysanız buraya tıklayabilirsiniz.

Sadece 6 dk ve İK Analitik

İnsan kaynaklarının geleceği açısında şimdiden anketi 10’larca şirket doldurdu. Ay sonuna kadar açık kalacak anketimize tıklamak için buraya veya aşağıdaki linke tıklamanız yeterli.

https://forms.gle/bjmLaBXWvAmoUhRR8

Anket Google Form ile oluşturulmuş bir anket ve sadece 6 dk, biz saydık.

Makine öğrenmesi temelde istatistiksel yöntemlerle mevcut verilerden çıkarımlar yapılmasıdır.  İki ana alt başlıkta incelenebilir: Bunlardan ilk Gözetimli Makine Öğrenmesi ( Supervised Machine Learning) ikincisi ise Gözetimsiz Makine Öğrenmesi ( Unsupervised Machine Learning)’dir.

İnsan Kaynaklarında ne kadar fazla veri olduğundan ve bu verinin zenginliğinden önceki yazılarımızda oldukça fazla söz ettik. İK’da Makine Öğrenmesi de işte elindeki bu verilerden tahmin yapmak, anlam çıkarmak anlamına geliyor. Gözetimli Makine Öğrenmesinin, Makine Öğrenmesinden farkı Label ve Feature‘lar ile prediction-tahminleme yapmaktan geçiyor. Buna örnek olarak, hemen her sitede ortaya çıkan ürün öneri sistemlerini veya Churn Analysis – Ayrılma analizi tahminlerini verebiliriz. Gözetimli İK Makine Öğrenmesi örneği olarak en sık karşılaşılan vaka, hangi çalışanın şirketten ayrılacağının tahminidir.

İş Zekası’nda olduğu gibi, bu tip bir ayrılan analizi için önce Dimension – Boyutlar belirlenmeli, ardından da Fact – Gerçekleşen belirlenmelidir. Basit bir İK Makine Öğrenmesi için, Feature’lar çalışan yaşı, ev iş arası uzaklık, cinsiyet, kıdem, pozisyon kıdemi, terfi edip etmediği, performans skoru gibi veriler olabilir. Fact – Gerçekleşen kısmında ise satır bazlı olarak bu boyutlara sahip çalışanın ayrılıp ayrılmadığı yer alır. İşte buna İnsan Kaynaklarında gözetimli makine öğrenmesi diyoruz.

Tabi İK Makine Öğrenmesi Eğitimi’mizde bunları çok daha detaylı örnekler üzerinden anlatıyoruz(www.bncturkey.com veya iletişim kısmından eğitim detaylarını edinebilirsiniz).

İK’da Makine Öğrenmesi Nasıl Yaparım?

Feature ve Label kavramlarından sonra, etiketlediğiniz datanızı bir Makine öğrenmesi aracı ile çıktıya dönüştürmeniz gerekiyor. Ancak elinizde bir hr veri seti varsa, bunun hepsini makine öğrenmesi algoritmasını eğitmek için kullanmamak gerekiyor. Genel kabul %70’ini training set; %30’unu da test set olarak kullanmak yönündedir. Yani algoritmanızı verinizin %70’i ile eğitecek, %30’u ile de test edeceksiniz. Böylece yaptığınız modelin, veri setinizde ne kadar doğru tahminler çıkardığını tahmin edebileceksiniz. Test verilerinde bakacağınız sonuç ise False/Positive’lerin sayısının düşük olmasıdır. Yani bu modelin yanlış yapma olasılığının düşük olduğu modeli seçmelisiniz.

Gözetimsiz Makine Öğrenmesi ve İK’da Kullanımı

Gözetimsiz Makine Öğrenmesi ise veri setinde sadece Features’lar olduğu zaman kullanılır. Veri setinizde 12 üçgen, 9 kare, 5 tane de yuvarlak şekil olduğunu düşünün. Bunları bir algoritma yardımı ile üçgenler, kareler ve yuvarlaklar olarak gruplarsanız (Clustering Algoritması) alın size Gözetimsiz Makine Öğrenmesi!

Bu basit örnek paralelinde, İnsan Kaynaklarında Gözetimsiz Makine Öğrenmesi örneği düşünelim. İlk olarak feature’ları bulmamız gerekiyor. Örneğin işte iyi performans gösterenler grubu ve özellikleri belirlenmeli. Ardından kötü performans gösterenlerin özellikleri bulunmalı (feature’ları belirlenmeli). Sonunda ise Clustering algoritmasına kaç cluster olduğunu bizim söylememiz gerekiyor. Örneğin aşağıdaki tabloda sizce kaç cluster vardır?

Renklendirmeden de görüleceği üzere bu veri setinde iki cluster gözüküyor. Algoritma seçimi sırasında datamıza bakıp kaç clustera böleceğini bizim söylememiz gerekiyor.

Temel bir giriş yapıp, İK Makine Öğrenmesi ile ilgili bir kaç örnek verdiğimiz bu yazımızdan sonra NLP, Text Mining, Network Analysis gibi niş konuları bulacağınız bir yazımızı planlıyoruz.

Bir cevapla değil, ama bir kaç soru ile bitilerim. Lakin en faydalı şeyler cevaplardan çok sorular oluyor. IOT, Machine Learning ve Deep Learning farklarını öğrenmek ister misiniz? Makine Öğrenmesinde datanız text ise nasıl bir çözüm yolu bulabilirsiniz? Makine Öğenmesi Time Series forecast’lerinde Seasonality nedir? IOT (Nesnelerin İnterneti) insan kaynaklarına mümkün mü?

Daha fazla soru ve cevapları için güzel bir kompozisyon olan “Bnc Insight” sitesine tıklayarak uğramanızı öneriyoruz.

Merak edeceğiniz bir yıl olması dileğiyle.

Twitter Hesabımız için

Instagram Hesabımız için tıklayın

Metrik kavramı temel olarak başı ve sonu olan iki şey arasındaki mesafe olarak tanımlanabilir. Böyle bir tanıma pek rastlamasak da, “civatalar arasındaki açıyı” ifade etmesinden daha iyidir diye düşünüyoruz.

Bir şeyin başı ve sonu arasındaki uzukluk olarak tanımladığımız (ik) metrik kavramında, aslında başı olan nokta çok önemli: Mevcut’ta bulunduğunuz nokta. Herhangi bir metrik, kpi, hedef, hatta strateji çalışmalarında yapılan en büyük hatayı, genelde “yolun sonunu” tanımlayarak başlamakta görüyoruz. Yani bir metrik çalışması yapılırken, önce hedef (yolun sonu) tanımlanıyor. Halbuki yapılması gereken ilk şey “yolun başı” olan mevcut durumu tanımla zorluğundan geçiyor.

Strateji Teşhis ile başlar

Eğitim ve danışmanlıklarda temel olarak sorduğum ilk soru budur: “Strateji nedir ve ne ile başlar?” Uzun yıllar strateji, KPI, Raporlama, Yıllık Performans hedefleri gibi alanlarda çalıştıktan sonra, bu soru ile yurt dışı mülakatlarının birinde karşılaşmıştım. Aksiyonlar bütünü, yol, 3-5 yıllık planlar, raporlama, KPI’lar olarak tanımlamaya çalışırken; aslında en önemli noktayı “mevcut durumu” atlamıştım. Uzun süredir önünüzde duran bir şeyi aradığınız anlarda, gözününüzün önünde belirmesi gibi hissetiren bir şeydi. O yüzden, ne zaman bir strateji çalışmasına başlasak, elim ve zihnim hep “teşhis” edecek raporlara, görüşme notlarına ve insanların “aslında ne demek istediklerine” gider.

İK Metrikleri

İnsan Kaynaklarında Metriklerin belirlenmesi ve KPI setinin oluşturulabilmesi için, işte bu yüzden mevcut durumu ortaya çıkaracak raporlamalar ile başlamak gerekiyor. Tanımlayıcı Analitik (Descriptive Analytics) olarak da tanımlanabilecek bu raporlar “şirketin niyetini” ortaya koyan beyanlardır. Ancak raporlamalaların içinde yer alan İK metriklerini biraz somutlaştıralım.

Örneğin temel bir analiz olarak ay veya çeyrek bazlı HC (Headcount) ve FTE sayılarını birim bazlı tutabiliriz. Bu tanımlayıcı bir analizdir. Geçtiğimiz yılın aynı dönemleri ile bu veriyi karşılaştırırsak bu karşılaştırmalı bir analize dönüşür. Ancak ölçtüğümüz şey hala bir Metrik – KPI değildir.

Önemli İK Metrikleri arasında bizden bir liste isteseniz, piyasadaki en tutarlı liste olarak size “Saratoga Kriterleri”ni verebiliriz. 100 ayrı HR metriğinden oluşan bu çalışma, Pwc şirketi kapsamında, karşılaştırılabilir bir metrik setidir. Bu ik metriklerini, genel bir izlenim edinmek için kullanmayı tavsiye ediyoruz. Ancak bu metriklere tamamen bağlı kalmak ve ölçmek, “şirketinizin havasını solumadan” bunu yapmak, doğru ve tutarlı bir sonuç vermeyecektir. O yüzden iş-business ihtiyaçlarına cevap veren metrikleri kurgulamak her zaman öncelik olmalıdır.

En Çok Ölçülen İK Metrikleri: #1 Turnover Rate

Önemli ik metriklerinden Turnover Rate – İşten Ayrılma Oranını ele alalım. Bu metrikle ilgili eğitimlerde ve seminerlede bize gelen ilk soru, “gönüllü istifa edenleri de bu metrik – KPI hesaplamasına dahil etmeli miyim” . Turnover oranı hesaplanırken, ilgili dönem içindeki tüm ayrılanların toplam sayısı alınır ve ilgili dönemdeki ortalama çalışan sayısına bölünür. Yani herhangi bir nedenle ayrılanlar da turnover oranı hesaplamasına dahil edilmelidir. Eğer siz, istifa edenleri dahil etmeyeceğiniz bir hesaplama yaparsanız bunun adı Turnover Rate değil, Voluntary Turnover Rate – Gönüllü Ayrılan Oranı olur .

Ortalama çalışan sayısı bulunurken ise iki yöntem vardır. Birincisi;

(Dönem Başı Çalışan Sayısı + Dönem Sonu Çalışan Sayısı) / 2

İkincisi ise;

İlgili Dönem boyunca tüm ayların ağırlıklı ortalaması.

İki yöntem arasındaki temel fark nedir? Eğer mevsimsellikten etkilenen bir iş yapış modeliniz varsa, ikinci yöntemi kullanmanız daha doğru olacaktır. Ama Rutin İK metrik raporlamasında, genel olarak birinci yöntem ile ilerleyebilirsiniz.

Tabi konumuz Turnover Rate olunca bu konuda kısaca bir metriğe değinerek uzaklaşmamız zor gözüküyor. Bir kaç yararlı Turnover örneği vererek genel ik metriklerine geçelim.

Turnover Hesaplamasında ilk yapılacak kırılım ayrılma nedenlerine odaklanmak olabilir. Ayrılma nedenlerini ise “bireysel” ve “kurumsal” olarak 2’ye bölerek başlayabilirsiniz. Bu uzunca bir konu ama, örneğin ücret nedeni ile ayrıldığını beyan eden bir çalışanı siz hangi ayrılma başlığı altına koyacaksınız? Bireysel mi yoksa Kurumsal neden mi? Doğru cevap hangi ücret politikasına sahip olduğunuza göre değişecektir. Eğer piyasaya göre PIR (Position in range veya Comaratio) değeriniz hedeflediğiniz değerde ise o zaman bu ayrılma nedenini bireysel nedenler başlığı altında sayabilirsiniz.

Dedik ya, konu turnover olunca yazacaklar bu yazıya sığmayacak. Söz verdiğimiz diğer Turnover kırılımlarını da aşağıya ekleyip diğer metriklere geçelim:

Ayrılanların Kıdeme göre kırılması,

Ayrılanların Departmanlara göre kırılması,

Ayrılanların Ayrılma Nedenlerine göre kırılması,

Ayrılanların Ortalama Çalışma sürelerine göre kırılımı,

High potential – yüksek potansiyele sahip çalışan ayrılma oranı

Arge çalışanı ayrılma – turnover oranı

Bu kadar Turnover konuştuktan sonra, başka bir bakış açısını da ekleyelim. Turnover çoğunlukla “olumsuz” bir bakış açısını yansıtır. Diğer taraftan bakmanın metriği olarak “Retention Rate” – ” Elde Tutma Oranı” metriğine odaklanabilirsiniz.

İK Metrikleri ve Raporlama eğitimimizde bu ve bunun gibi çok sayıda metriğin nasıl hesaplanacağını işliyoruz. Dilerseniz buradan o eğitimin içeriğini de inceleyebilirsiniz.

Peki Ya İK’cılar için Metrikler Neler?

Peki ya İK’nın kendi performansı için ölçümlenebilecek metrikler nelerdir.

Bu kısımda, toplam satış, ciro, karlılık, EBIT, EBITDA gibi finansal hedefleri dışarıda bırakarak değerlendirelim. Ki onlar ayrı bir yazının konusu olarak paylaşılacak. Tabi şirket hedefleri KPI tasarımı ve prim sistemi eğitimiz bu konuda size yazıdan önce yardımcı olabilir.

Hemen her şirketin İK KPI setine baktığınızda, İK Direktörü veya Genel Müdür Yardımcıların yıllık hedeflerinde ilk sırada Turnover Rate hedefi görürüz. Genelde geçen yıldan yüzdesel veya oransal ( % or pp variance) olarak daha düşük bir hedefi içerirler.

Hemen ikinci sırada şirketteki Learning & Development hedeflerini görürüz. Kişi başına düşen ortalama eğitim saati, toplam eğitim saati ve harcanacak L&D bütçesi bu hedef kartlarında yer alabilir.

Bununla birlikte daha az gördüğümüz diğer başlıklar ise;

Staff Cost / Sales ( Personel Maliyetinin satışa veya Ciro’ya oranı)

İç Terfi Oranı

Şirket içi rotasyon oranı

Engagement – Çalışan Adanmışlığı – Memnuniyeti Skorları

olarak sayabiliriz.

Burada önemli olan İK’nın kendisini tanımlayacak, performansını ölçecek hedef setini kendisinin sunmasıdır.

Veri çağında İK Metrikleri

Örneğin artık “veri çağında” bu hedefler sadece birer saptama olarak kalacaktır. Peki farklı ne hedefleri olabilir İnsan Kaynaklarının:

İK Veri Kalitesi oranı ( Veri Doğruluğu ve Veri Doluluk oranları üzerinden hesaplanarak)

İK Analitik Projelerinden elde edilen insight sayısı

Tüm şirket eğitimlerindeki ROI oranları ve hedeflerinin belirlenmesi

Uygun Çalışan Profiline Uygun Eğitim Setinin verilme oranı ( İK Analitik çalışması ile tespit edilebilir)

Hangi çalışanların işten ayrılması daha önce tespit edildi ve prescriptive analiytics ile aksiyon planı çalışan ayrılmadan uygulanma oranı (Örneğin IBM bu konuda %95 doğrulukla, hangi çalışanın işten ayrılacağını tespit edebiliyor. Linke tıklayıp detaylarına bakabilirsiniz).

Çalışanların Wellbeing skorlarının içerideki HR veri seti ile belirlenme oranı

Özetle günümüzde, İK Metrikleri ve Analitiklerinin belirlenmesi, tanımlayıcı analitikten öteye gidemiyor. Veri çağında Dünya değişirken, ik metrikleri değişmiyor. Ama üzülmeyin onlar da değişecekler.

Yazıyı şimdilik burada bitiyiroruz. Ancak önümüzdeki dönemde bu metrikler konusunda farklı yazılar yazmamız da gerecekecek gibi gözüküyor.

Daha fazla metrik için güzel bir platform olan “Bnc Insight” sitesine tıklamanızı öneriyoruz.

Hedef ve Metriklerin tutacağı bir yıl olması dileğiyle.

Twitter Hesabımız için

Instagram Hesabımız için tıklayın

Hiç uzun süredir artmasını beklediğiniz bir şeyin arttığını gördüğünüz oldu mu?

Dolar veya hisse senetlerinden bahsetmiyorum. Popüler olmayan ama sonradan popülerleşen, revaçta olan şeylerden bahsediyorum.

Sabah bir arkadaşım piyasadaki İK Analitik Müdürü arayan şirketlerin bir listesini bana gönderdiğinde aynı bu şekilde hissettim. Üstelik bu popülerliğe ik analitik pozisyonlarına olan ihtiyacı da eklediğinizde daha da heyecanlanıyorsunuz.

Büyük veri (Big Data) kavramına literatürde rastladığınızda, büyük verinin 3 özelliğinden bahsedilir. Bunlar: Büyük veri’de Hacim, Hız ve Harmoni‘dir. Bunu büyük verinin 3V’si (Velocity, Variety, Volume) ; veya 3H’si olarak adlandırılır.

Aynı şekilde İK Analitik pozisyonlarının Türkiye’de ve Dünya’da artış göstermelerini de aynı şekilde düşünebiliriz. Gartner’ın bir tablosunda en kompleks ve en fazla talep gören pozisyonlarda “ilk sırayı veri bilimi direktörleri alacak” şeklinde gözükmektedir. Ancak bu veri bilimi pozisyonlarının hemen bir arkasındaki pozisyonu tahmin edin? Bu “HR Analytics Manager” – ” İK Analitik Müdürü” pozisyonudur. Bu tabloda finansçılar, hukukçular çok daha geride yer buluyorlar. Bu yüzden İK Analitik Pozisyonunuza hem şirketiniz için hem de kendiniz için yatırım zamanı olarak 2020’yi kaçırmayın derim. (Küçük bir reklam gibi duracak ama bu konudaki Eğitimimiz hala sektörde çok uluslu firmaların tercihi olarak yer alıyor. Detaylı bilgi için bu yazıya tıklayabilirsiniz)

İK Analitik Pozisyonlarının Artışı – Hız, Hacim ve Harmoni

İK Analitik pozisyonlarını arayan şirket sayısında bu yıl itibariyle oldukça fazla artış gözüküyor. Pladis, Coca Cola, Bayer ve diğer çok uluslu firmaların arayışları hız kazanmış durumda. Bu konuda bana da gelen talepler günden güne artıyor.

Bunun dışında ik analitik alanında çalışanların sayısındaki artış hızı oldukça yüksek. Şirketler bazı ücretlendirme yan hak pozisyonlarının adlarını değiştirerek işe başladılar. Ancak bu her ne kadar doğru bir yol gibi gözükmese de, ik analitiğe başlamak için ilk tercih edilen yol oluyor.

İK Analitik Direktörü pozisyonu mümkün mü?

İK Analitik pozisyonu arayan şirket artışı dışında, ik analitik pozisyonlarının seviyeleri de uzman‘dan yönetici-müdür pozisyonuna çıkmış durumda. Önümüzdeki dönemde (1-2 yıl içinde) geç kalınmış da olsa “ik analitik direktörü” pozisyonlarını da görmeye başlayacağız. Gartner’ın listesinde bu pozisyonun açık ara geleceğin işlerinden olduğu yer alıyor.

Eğer ik analitik konusu ile ilgiliyseniz hızınızı; kariyeriniz için bildikerinizin hacmini arttırmanız gerekiyor.

Şirketler hala CDO (Chief Data Officer) pozisyonlarını finansçılardan devşirmeye çalışıyorlar veya bu sorumluluğu “para odaklı bir departmana” vermeyi yeğliyorlar. Bu kararı yeniden gözden geçirmemiz şirketler olarak bizim yararımıza olacaktır.

Aslında veri, analitik çalışmalarında en önemli etkenin “kültür” olduğu düşünüldüğünde, bu görevin “kültüre en yakın departman olan” insan kaynaklarına verilmesinin çok faydalı olduğunu düşünmemiz gerek.

Özetle ik analitik pozisyonlarının piyasadaki hacmi günden güne artıyor. Diğer yandan ik analitik pozisyonlarının ilan sayısı artış hızı her geçen gün artıyor. Peki buna harmonik olarak uyum sağlayabilecek miyiz?

Şirkette İK Analitik Departmanı Kurgusu

Şirketiniz için ücretlendirme ve yan haklar departmanlarını dönüştürmek her zaman mümkün olmayabilir. Bunun için bu departmandaki çalışanlarınızın nereden mezun olduklarına değil (merak etmeyin araştırmalar da böyle söylüyor); bu konuda bir “merak” sahibi olup olmadıklarına bakın.

Poloraid fotoğraf makinelerinin üretimini tetikleyenin bir çocuğun “fotoğrafları neden hemen göremiyorum” sorusu olduğunu unutmayın.

Yeni bir departmanın kurulumunu, görev tanımına istenmeden eklenen bir kaç satır cümleye veya şirket kartına basılan “iki kelime” eklemeye bırakmayın. Bu işi gerçekten istediğine emin olduğunuz, meraklı birine verin. Sadece meraklı olması size bu yeni yolculukta çok fayda sağlayacak.

Şirketinizi cevaplar ile değil soru soranlar ile yönetin!

PwC’ın yaptığı “Küresel CEO Araştırması”na göre dijital çağın getirdiği “yeni beceri” talepleriyle ilgili iddialı sonuçlar ortaya koyuyor. Sonuçlara göre çalışanların yüzde 74’ü yeni beceriler elde etmeye ve öğrenmeye hazır olduklarını iletiyor. Bu yeni beceriler havuzu için İK’cıların hazırlıkların gerisinde kaldığını görüyoruz. Yeni yılda bu yeni beceri havuzuna İK Analitik, İK Makine Öğrenmesi ve IOT eğitimi gibi konularda yetkinlik kazanmak için eğitim içeriklerimiz hakkında bilgi almak için bize iletişim kısmından ulaşabilirsiniz. Unutmayın, yeni şeyler öğrenmek, yeni yıldaki en güzel hediyelerden biridir.

iK Analitiğinin tanımına gelmeden önce diğer yazılarımıza gözatmanızı öneriyoruz. Örneğin İK Veri Kalitesi olmadan, ik analitik yapmak mümkün gözükmüyor.

Bu görece “korkutucu” veri kalitesi girişinden sonra ik analitik tanımına gelebiliriz. En basit ve en etkili tanımıyla ik analitiği, ik verilerinden “anlam çıkarmak”tır. İlk başta aralarında ilişki yokmuş gibi gözüken verilerin arasında ilişki aramak ise veri madenciliğiniz tanımıdır.

İK Analitiğini, özetle, İK’daki veriden “anlam çıkarmak”, insight / öngörü elde etmek olarak tanımladık.

İK Analitik’te 3 temel başlıkta veriden anlam çıkarabiliriz.

• Birincisi istatistiki analiz ile veriden anlam çıkarılabilir. Bunlara örnek olarak korelasyon, min, max, median, standart sapma gibi temel “diagnostic analytics”leri gösterebiliriz. Elinizde bir veri varsa, ilk yapmanız gereken tanımlayıcı istatistiklerini çıkarmak ve sonrasında yol haritasını belirlemektir.

• İkinci veriden anlam çıkarma yöntemimiz Veri Madenciliği – Data Mining’tir. Bir kaç paragraf önce belirttiğimiz gibi veri madenciliği, ilk etapta aralarında ilişki gözükmeyen sütunlar/veriler arasında ilişki bulmaktır. Madenciliğe benzetilen tarafı da budur, verinin içinde ilişki aramak, toprağı kazıp maden aramaya benzer.

• Üçüncü yöntem ise en çok ihmal edilen ve en az önem verilen yöntemdir: Veri Görselleştirme. Veri görselleştirme temel bir excel raporu yapmaktan, iş zekasına oradan da seçilecek bir grafik tipine kadar uzanır. Örneğin kadın erkek oranı raporunuzda neden pie chart – pasta grafik kullanıdığınızın raporlamada bir karşılığı vardır. Bu veri seti bir kompozisyon olduğu için, literatürde bu tip veriler için pie chart – pasta grafik kullanımı önerilir. Raporlamada Neyi yaptığımızın yanında, niye yaptığımızı sorarak gelişim sağlayabiliriz. Bununla ilgili, ik raporlama yöntemleri yazımıza göz atabilirsiniz.

Peki Hangi Araçlar ile Veri’den Anlam Çıkarmak?

Üç temel İK Analitik yöntemini, istatistiki analiz, veri madenciliği ve veri görselleştirme (iş zekası) olarak özetledik. Şimdi bunlar için önerilen ik analitik araçlarına (veya analitik araçları olarak da bakılabilir) bir göz atalım.

Sondan başlarsak veri görselleştirme için Excel de bir seçenektir. Ama asıl ik analitik aracı olarak iş zekası görülebilir. İş zekası araçlarının başında Gartner’ın da belirttiği gibi Powerbi en üst sağda yer almaktadır. Hem vizyonerlik açısından hem de yaygınlık açısından microsoft bu konuda yine “iyi bir iş” çıkarmış durumda. Powerbi neredeyse 6 ay ücretsiz pro sürümüyle oldukça beğeni topluyor. İK’da iş zekası eğitimlerimizde de bu yüzden Powerbi’ı tercih ediyoruz. Kullanıcı deneyimi açısından hep bir numara kalacak gibi gözüküyor.

İkinci sırada Tableu’yu düşünebilirsiniz. Özellikle ETL (Extract,Transform,Load) aracı olarak oldukça gelişmiş. İK’cılar için 14 günlük deneme süresi ise yeterli değil. Daha çok son kullanıcı aracından ziyade, IT aracı izlenimi verebilir size.

İK Analitik İstatistik araçlarının en eskisi olarak SPSS’i görüyoruz. Açıkçası çoklu seçenekler ve basitlikten uzak bir arayüz ile eski bir araç olarak tanımlayabiliriz. Alternatif olarak WEKA’yı ya da temel istatistik analizleri için Excel’i önerebiliriz. Ama gerçek bir alternatif olarak, İK Analitik aracı için size önerimiz R Studio ‘dur. Hemen Python mu R mı öğrenmeliyim sorusu aklınıza gelebilir. Ve Evet insan kaynakları çalışanı olarak R Studio öğrenmenizi tavsiye ediyoruz. Google ve Facebook’un da kullandığı veri analitiği ve istatistik aracı oldukça gelişmiş bir araç.

Uygulamalı İK Analitiği Eğitimimizde de kullanıdığımız R Studio‘da korelasyon, corplot, regresyon analizi, karar ağacı, barplot, histogram oluşturmak gibi özelliklere eğitimimizde yer veriyoruz. R’ın giriş seviyesi öğrenimi kolay; ancak uzmanlaşması zor bir dil olduğunu da belirtelim. Eğitim için en güncel tarihe buradan ulaşabilirsiniz.

Son olarak İK Analitik yöntemlerinden Veri Madenciliği araçlarına geldiğimizde yanımızda en güçlü araç olarak WEKA‘yı görüyoruz. WEKA sevimli kuş logosu, basit arayüzü ile bir çok veri madenciliği algoritmasını içinde barındırıyor. Kullanımı da oldukça basit.

Özet

Kısaca İK Analitiği nedir sorusuna vereceğimiz yanıt “veri’den anlam çıkarmaktır” Bunu veri görselleştirerek, veri madenciliği araçlarını kullanarak veya istatistiki analiz ile yapabilirsiniz.

İK’da Makine Öğrenmesi ve IOT adlı yazımız ise kısa sürede geliyor.

Veri ile kalın.

Uzun süredir İnsan Kaynakları alanında çalışmak belli bir süre sonra sizi “içeriden biri” yapıyor. Fonksiyonunuzun, İK’nın dışarıdan nasıl gözüktüğünü görmemeye; görseniz de anlamamaya başlıyorsunuz. Ta ki size bir terfi döneminden önce gelen bir kaç soru gibi.

Terfi edecek yeni kişileri tahmin etmek isteyenler, terfi edemeyecekler ve edecekler arasında kıyasıya gizli bir rekabet halini alır. Sizden cevap alamasalar da herkes kendi masasında olacakları biliyordur: İnsan Kaynakları ve yöneticiler yine “bir ” olacaklar ve birilerine haksızlık yapacaklardır. Terfi ettiğine sevinilen sayıca az bir azınlık dışında, terfi edenler hakkında “dedikodular” bir sonraki terfi dönemine kadar devam edecektir.

Her zaman bu kuvvette olmasa da, maalesef insan kaynakları kararlarının arkasından bu tip bir “hava” oluşuyor. Sürecinizde karar noktasını yöneticilere bıraksanız; assessment araçları ile donatsanız; tüm süreci şeffaf bir hale getirseniz de İK’nın kaderi devreye giriyor ve alınan kararların “tanıdıklara”, “iyi ilişkiilere” dayandığı yönü hep sahnede yer alıyor.

Aslında bunu değiştirmek için İK’nın, İK’cının elinde çok da kullanmadığı bir şey yer alıyor;”Veri”.

Rutin raporlamalar (descriptive analytics) dışında bir şeyler yapmaktan imtina eden İK, çeşmenin başında durduğu halde “bir yudum veri” almıyor. Hele ki KVKK&GDPR etkisi ile tam alacakken vazgeçiyor, tabiri caizse veriye elini sürmüyor. Halbuki gerçekten insanların terfi süreçlerinde çalışan verisini etkin ve sık kullanabilsek, tamamen olmasa da “öznel karar verme algısından” kurtulabileceğiz İK olarak.

Google şirketinde Oxygen projesi, IBM veri analitiği projesi ve diğer çok uluslu şirketlerdeki projeler, hangi çalışan hangi pozisyonda daha başarılı olacağına kadar bir çok soruya cevap veriyor. 1-2 günde temelini öğreneceğiniz açık kaynak kodlu araçlar ile bunu artık çok uluslu şirketlere değil, bizler yapabiliyoruz. Bir j48 algoritması kullanarak, belli bir veri seti ile hangi çalışanın ne performans göstereceğini, hangisinin ne zaman ayrılacağını tahmin edebiliyoruz.

Peki öznel kararların kaçınılmaz gibi gözüktüğü süreçlerde neden veri analitiğini hala kullanmıyoruz? Cevabı İK Analitiğine yapılan yatırımın azlığında ve İK çalışanlarının bu konudaki yetkinlik seviyesinde bulabilirsiniz. Her süreci değiştiren veri analitiği bazı şirketlerde terfi süreçlerine de katkı sağlıyor. Ama artık kararın gölgesini ortadan kaldırmak üzere. Sizce de değil mi?

İnsan Kaynaklarında Veri Kalitesi konusunda bir şey yazmadan önce insan kaynaklarının sahip olduğu veri setinin üzerinden geçmek gerek; belki de geçmemek.

“Geçmemek” diyorum çünkü elinde bu kadar fazla veri olan bir fonksiyonun veri kalitesinden bahsedebilmek zor. Buna KVKK-GDPR veri gizliliği zorluklarını da eklediğinizde İK Analitik için fırsatlar dünyasından; “zorluklar dünyasına” geçmiş oluyorsunuz.

Merak etmeyin. Yeni petrol veya yeni oksijen olarak tanımlanabilecek “veri” her türlü zorluğun üstesinden gelmenize yardım edecektir. Ancak burada İnsan Kaynakları çalışanlarına ya da bu yazıyı okuyan size çok iş düşüyor. Amacımız size bir yük yüklemek değil. Şöyle düşünün, şu değerli madeni size vermek istiyoruz: Veri!

Veri kalitesi için ideal bir şirkette CDO (Chief Data Officer) pozisyonunu kurgulamak ve departman bazlı verilerin “doluluk” ve “doğruluk” oranlarını ölçmek ile işe başlayabilirsiniz. Büyük danışmanlık şirketleri bununla ilgili hazır taslaklarını sizler için kurmaya hazır. Ama bu rollerin finansçılara verilmesi, bu kadar “para” odaklı bir departmanda bu yükün bırakılması bana hem mantıklı hem de yararlı gelmiyor.

Aslında şirketteki “herkes ile ilgili herkesten daha fazla veriye sahip olan İnsan Kaynaklarında” bu sorumluluğun olması çok daha yararlı olacaktır. Peki neden genelde finansal rollere veriliyor bu görev? Bunun temel sebebi şirkette “veri ile en çok oynayanların” finansçılar olması. İK’nın elinde “Kocaman veri-Büyük veri” olsa da bununla ilgili raporlar yapmaktan; bu veriden anlam çıkarmaktan çok uzakta duruyor insan kaynakları çalışanları.

3 Milyon Sütun Veri

Peki gerçekten İK’nın elinde Büyük veri var mı? Çalışan veri setindeki başlıkların 250 sütunu aştığını, İK ERP programı kullananlar bilir. Bu durumda sadece 2500 kişilik görece ortalama bir şirkette 625.000 Sütun veri oluşuyor. Bu şirketi 10 yıllık bir perakende şirketi olarak düşünsek ve turnover oranını %50 olarak alsak (bir çok perakende şirketi bunun neredeyse iki katı turnovera sahiptir) 12500 HC (Head Count) * 250 Sütun= 3.125.000 sayısına ulaşıyoruz. Bu sütunlardaki alt başlıkları da aldığınızda orta ölçekli bir şirkette sadece İK ERP sisteminde milyonlarca veriden bahsediyoruz. Buna özlük dosyalarını da eklediğinizde büyük bir şirkette milyonlarca veriye ulaşırsınız.

Bu girişten sonra veri kalitesinin önündeki temel engellerden olan veri bozukluklarının nedenleri konusunda bir şeyler paylaşalım.

Veri bozukluklarında temel nedenler; İnsan, Teknoloji ve Süreç olarak ön plana çıkıyor. İK Veri girişinde operasyonel hatalar ve sistem bozuklukları da rol oynarken; asıl sorun veri kalitesi ile ilgili bir strateji eksikliğinden kaynaklanıyor. Bu stratejinin nasıl kurulması gerektiği ile ilgili başka bir yazıda öneri setini sizinle paylaşacağız.

İK’da Veri Bozukluk Nedenleri Neler?

Ama şimdi veri bozuklukları nedenlerine geri dönelim:

• Format: Yanlış cep telefonu formatı girilmesi.
• Standart: İşten ayrılma nedenlerinin, fonksiyonların, lokasyonların farklı farklı olması (Istanbul =! İstanbul)
• Tutarlı: Euro ve TL maaş alanların aynı satırda yer alması.
• Tam:  Çalışanların Prim Oranlarının Çoğunun boş olması
• Kesin:  Ayrılan personelin Çalışanlar listesinde kalması.
• Geçerli: Çalışan giriş tarihinin 2024 olması.
• Tekrar Eden: Aynı çalışanın birden fazla kaydının olması.

Bu örneklerin bazılarına çalışan listesi excellerinde (hala excel’de tutmuyorsunuz diye umuyoruz);

bazılarına ise ERP sistemlerinizde rastlayabilirsiniz.

Perakende sektöründe İK alanında 7 yıl geçirmiş biri olarak ilk söyleyeceğim şey perakende sektörünün zor olduğu ama bir o kadar da öğretici olduğudur.

Piyasa açısından Rekabet, çeşitlilik; İK açısından yüksek çalışan turnover oranı, sektör özelindeki zorluklar sizi bulunduğunuz gün için yorsa da; gelecek için hazırlayan bir “challenge eğitim programı” yaratır.

Bugün sadece Perakende Özelinde İK Bütçe yapmak ve yönetimi konusunda küçük bir not ekleyeceğim. Özellikle yüksek turnover nedeniyle bütçeleme yaparken Vacancy Rate – Eksik kadro oranının etkisini hesaba katmak gerekiyor. Bu, tüm sektörler için de geçerli. Ancak Perakende özelinde personel maliyetlerini bütçelerken, Vacancy Rate’i de bütçeye yansıtmanız gerekiyor. Aksi halde yaptığınız bütçe henüz ilk aylardaki bütçe-fiili karşılaştırmalarında sapmalara neden olacak ve bu sapmalar da İK’ya olan güveni azaltacaktır.

Vacancy rate’in bütçeye yansıtılması ile ilgili eğitimlerimizde de kullandığımız temel 3 yöntemi ileteyim.

1- HC (Çalışan sayısı) üzerinden Bütçe Fiili karşılaştırmalarını ölçümle ve bütçe yaparken bu oranları dikkate al

2- FTE (Çalışan sayısı) üzerinden Bütçe Fiili karşılaştırmalarını ölçümle ve bütçe yaparken bu oranları dikkate al

(FTE değildir HC) ve Bütçeleme yaparken mutlaka FTE üzerinden bütçe yapılmalıdır. Bazı şirketlerde durum hala, çalışanın çalıştığı günü dikkate almayan HC üzerinden bütçeleme olarak gözüküyor.

3- Salary Vacancy Rate: Bütçe fiili farklarını gün esaslı bütçe kalemleri üzerinden ölçmek ve bütçeye yansıtmak.

Temel olarak Perakende ve diğer sektörler özelinde eksik kadronun ölçümlenmesi ve bütçeye yansıtılması ile ilgili notlar yazdım.

Geçmişte Poldy şirketi ile yaptığımız örnek bir çalışmanın Dünya gazetesinde çıkan haber bilgisini de paylaşarak bitirelim. Detaylar için her zaman bize yazabilirsiniz.

Perakendede örnek maliyet kontrolu projesi

Watsons ile İK otomasyonu kuruluşlarından Poldy’nin iş birliğiyle gerçekleştirilen projeyle, bini aşkın Watsons çalışanının kariyerlerinin daha etkin planlamasını ve İK maliyetlerinin kontrol altına alınabilmesini hedefleniyor

05 Mayıs 2015

Güzellik ve kişisel bakım ürünleri zinciri Watsons, Türkiye’nin 49 şehrindeki mağazalarında müşterilerine hizmet sunan bini aşkın çalışanının İK süreçlerini daha etkin yönetebileceği bir altyapı için Poldy İK Sistemleri ile anlaştı. Daha önce Excel’de yönettiği İK süreçlerini Türk İK yazılımları üreticisi Poldy ile uluslararası standartlara taşıyan Watsons, self servis izin yönetim sistemini de hayata geçirdi.  Personel maliyetlerini planlamada en ince ayrıntıdan en makro bakışa kadar geniş bir görünürlük ve denetim mekanizması sağlayan proje, aynı zamanda personelin özlük bilgilerinin de kapsamlı biçimde kayıt altına alınabilmesini mümkün kıldı.

Watsons’ın kurumsal kaynak planlaması (ERP) sistemi ile bütünleştirilen Poldy temelli yeni İK sistemi, yurtdışı raporlama ihtiyaçlarının da karşılanabildiği esnek bir altyapı sağladı. Konuyla ilgili olarak Watsons İK Bilgi Sistemleri ve Raporlama Müdürü Emre Tuna Aydın şunları söyledi: “Perakende sektöründe faaliyet gösteren bir şirket olarak personel maliyetlerimizi etkin biçimde yönetebilmemiz bizim için hayati önem taşıyordu. Bu proje bu yönüyle perakende sektörüne örnek olacak bir yapıdadır. Projenin en önemli noktalarından biri de perakende sektöründe eksik kadro planlamasının bütçeye entegre edilebilmesi oldu.”

Bu yazımızda birbiri ile yan yana pek gelmeyen iki kavramı, İnsan Kaynakları ve Risk yönetimini ele alıyoruz.

Bankacılık sektörü başta olmak üzere Türk şirketleri kriz yönetiminde oldukça deneyimlidir. Finansal hizmetler sektörünün başı çektiği risk Yönetim  uygulamalarında, özellikle son dönemde diğer sektör oyuncuları da kurumsallaşmalarının önemli bir aşaması olan entegre risk Yönetim kültürünü uygulama çabası içerisindedirler. Dünya ile rekabet edebilmenin ötesinde iş dünyasında daha çevik olmak, daha dijital olmak ve veri odaklı stratejik kararlar alabilme metotları geliştirebiliyor olmak artık hayatta kalabilme meselesidir. Büyük holding kuruluşları başta olmak üzere neredeyse tüm şirketlerin gündeminde “dönüşüm” en kritik ajanda maddelerinden biridir. Bu dönüşümde, şirketlerin dijital teknolojiler departmanlarına ve insan kaynağı departmanlarına çok iş düşmektedir.

Çeviklik ve Risk Yönetimi

Şirketleri daha çevik hale getirmenin en temel unsurlarından biri yönetişim sistemlerin daha çevik hale getirmekten geçer. Bürokrasi ile şirketi zarara uğratabilecek kayıpları önleme amaçlı kontrol aktiveleri arasında bir denge inşa edilmesi gerekmektedir. Bilişim firmalarına özenen kimi sanayi şirketleri, değişim  parolası ile kurumsal yapılarını darmadağın edip kontrolsüz bir yapı ve kaos inşa etmişlerdir. Bunun örneklerine de şahit olunmuştur. Şu unutulmamalıdır ki ne finansal sonuçlar ne de dijital olma hedefleri şirketlerin odağını asıl olması gereken, insan temasından uzaklaştırmamalıdır. Her türlü finansal kriz veya teknoloji krizi atlatılabilir ama kültürel krizleri şirketler atlatamaz. Dolayısıyla insan odaklı yaklaşımlar ve yalın organizasyon yapılarının oluşturulmasın İnsan Kaynağı yönetimi her zamankinden daha stratejik ve kritiktir.

İK Riskleri

Rekabetin gittikçe daha acımasız olduğu bir dönemde, teknolojik gelişmelerin daha erişilebilir ve parayla satın alınabilecekken, insan kaynağının yönetimi, teknik olmayan sosyal beceri ve yetkinliklerin istihdam edilmesi çok daha kritik bir risk haline gelecektir.

Böylesine kritik bir misyonda, şirketlerin insan kaynakları departmanlarının yönetmesi gereken ana riskler;

Şirket stratejisine uygun olarak, etkin ve efektif görev dağılımları ve rol tanımlarının inşa edilmesi.  Görev tanımları ve rol bazlı performans kriterleri ve KPI setlerinin örtüştürülmesi..

Yetenek bazlı işe alım ve terfi.

Şeffaf ve adil performans yönetimi ve prim sisteminin kurulması.

Orta ve uzun vadeli stratejik planlara göre insan kaynağı tasarımı ve eğitim sistemi.

Stratejik hedefler doğrultusunda kültür değişim yönetimi ve politik nötr iş ortamının sağlanması.

Bu konudaki yazı kısa sürede geliyor. ..

Şimdilik aşağıdakilere gözatabilirsiniz.

https://www.uipath.com/solutions/process/rpa-in-hr-operations

İnsan Kaynaklarında Nesnelerin İnterneti konusunda kapsamlı bir yazımızı yayımlayacağız.

Ama bu nota kadar gelip okuyanlardan şunu düşünmelerini rica ediyorum:

İnsan Kaynaklarında IOT (Internet of things) nesnelerin interneti mümkün mü?

Bir süredir birlikte çalıştığımız bir arkadaşımla bunun mümkün olduğunu, hatta sektörde örneklerinin başladığını da eklemiş olalım.

Temel olarak İK’da bütçeleme hep bir kere yapılır ve bir köşeye konur. Bazı yabancı şirketlerde durum farklı olsa da süreç hep, “reaktif ik” şeklinde olur. Örneğin Budget vs Actual Staff Cost (Bütçe ve Gerçekleşen karşılaştırmaları) analizlerinde çoğu zaman CFO tarafından gelen bir mail ile öğrenir İK durumu. Bu, Türk şirketlerinde çok daha fazladır maalesef. Ama hemen üzülmeyin, yabancı sermayeli şirketlerde de durum çoğu zaman aynıdır.

2014 yılından beri 100’den fazla kurum İK’da uygulamalı bütçe yönetimi eğitimi aldı, almaya da devam ediyor. Eğitimin amacı “reaktif ik”dan “proaktif ik”ya geçişi sağlamak, bunun için katılımcıları biraz yoruyor. Ama en önemlisi “fikirlerini değiştirerek” gönderiyor.

Bütçeleme için küçük bir öneri. Bütçelemeyi temel olarak Hazırlık, Operasyonel Süreç ve Raporlama olarak ayırın. Bunlardan en çok önem ve zaman verilmesi gereken kısım Hazırlık aşamasıyken çoğu zaman bunun eksikliği nedeniyle operasyonel ve raporlama süreçleri uzuyor. 

Eğer herhangi bir konuda ilerlemek istiyorsak ilk yapmamız gereken şey, mevcut durumda nerede olduğumuzu tespit etmekten geçiyor.

İK Analitik serüveninde nerede olduğunuzu belirlemek için, Gartner’ın bir grafiğini İK’cılar için paylaşacağım. Hemen her zaman, masamın yakınıma iliştirdiğim bir grafiktir. Analitik toplantıları öncesinde, yaptığınız çalışmaları üzerinde işaretlemek faydalı olabilir.

Görüldüğü gibi grafikte iki eksen mevcut. Birine kompleksite diğerine ise katma değer olarak bakabiliriz.

İlk aşamada olmazsa olmazımız: “Ne yaptığımızı” gösteren descriptive raporlar. Buna “tanımlayıcı analitik” diyebiliriz.

İkinci kısma geldiğimizde “teşhis edici analitik” bulunuyor. Bu noktaya erişmek için Korelasyon ile başlayabilirsiniz. Ama R Studio’da corplot grafikleri ile devam ettirmek analitik serüveninize renk katacaktır. Önümüzdeki dönemde bunlar ile ilgili yazılar yazacağım. Öncesi için ik analitik sorularınızı bize yazabilirsiniz (hristurkey@gmail.com).

Üçüncü kısımda İK Analitiğin hijyen faktörleri devreye giriyor. Karar Ağacı, Regresyon analizi, J48, Makine öğrenmesi algoritmalarını kullanarak veriden “insight-öngörü” elde etmeye başlıyoruz. Geçmişten yola çıkıp, gelecekte ne olacağını tahminleyebiliyoruz. Bunu yapabilmek için Weka, Phyton, R Studio hatta Excel’den dahi faydalanabilirsiniz. Excel’i küçüksemek başlıklı bir yazıyı sizlerle sonra paylaşacağım. Ama “excel ile analitik olur mu” diyenlerin şu kitabı incelemesinde fayda var: Analytics for Manager with Excel Peter C. Bell & Gregory S. Zaric.

Son kısımda Prescriptive analytics alanına geliyoruz. Pek fazla Türkçe çevirisine rastlamadım ama reçeteleyici analitik olarak düşünebiliriz. Yani predictive analitik kısmında öngörü elde edip, hangi çalışanlarımın ayrılacağını tahmin ederken; Prescriptive analitik’te çalışanlarımı nasıl elde tutacağımın da (hangi faktörler) bir reçetesine sahip oluyorum. Basitçe anlatmak gerekirse Netflix’in size film önerilerinin çalışma prensibi ile ilerliyor diyebiliriz.

Önümüzdeki dönemde oldukça popüler bir konu olan Neural Networks(Sinir Ağları) algoritma örneklerini içeren bir yazıyı sizlerle paylaşmayı planlıyoruz.

Başlıktaki soru nesnel bir soru ama cevabı “nasıl bir İK analitik” sorusuna vereceğiniz cevaba göre değişecektir.  5 yıldan fazla bir süredir İK Analitik konusunda çalışmalar yapmakta, eğitimler ve danışmanlık vermekteyim. Temel olarak İnsan Kaynakları Analitiği öncesinde, hemen korkmayın akademik bir yazı olmayacak bu, Analitik ve Veri kavramlarını anlamamız gerek. Veri ile ilgili Big Data konuşmaları, paneller ve bizim de dahil olduğumuz bir kısım konferanslardan bir çok şey duymuşsunuzdur. 

Özellike büyük veri’nin olmazsa olmazı 3 unsuru hatırlamadan geçmeyelim.

• Hız – Veri yeterli hızda ulaşıyor mu
• Hacim – Veri yeterli hacimde mi
• Harmoni – Veri diğer kaynaklardan gelen veri ile “uyum” içinde mi?

. 

Peki büyük veri’nin “anlamlı” hale gelebilmesi için neye ihtiyacımız var. “Sadeleştirmeye” Yazıyı okuyan İş Zekası uzmanları bunu hemen tahmin etmiştir; ya da çok fazla veri ile çalışan HR-IT’ciler veya yeni adı ile İK Raporlama veya İK Analitik Uzmanları. 

Başlıktaki sorudan uzaklaştık gibi gelse de, aslında tam cevabının yakınındayız.

İK Analitiği en özet ve bence en güzel ifade ile “veri’den anlam çıkarmaktır“.

Bunu dilerseniz;

• Bir iş zekası aracı (Tableu, Qlicksense veya Powerbi),
• Veya bir istatistik aracı ile (R Studio, Python veya evet Excel’de),
• Ya da son olarak bir Veri Madenciliği aracıyla (WEKA, SPSS) yapabilirsiniz.

Peki ya 1 günde İK Analitik yapmak istiyorum olur mu derseniz. Evet olur. Ancak bu yollardan sadece İş Zekası – Veri Görselleştirme kısmını hızlı bir eğitimle 1 günde yapabilir hale gelebilirsiniz. İstatistik araçlarından WEKA ve özellikle R için oldukça fazla zaman ayırmanız gerekebilir. Bunlar ile ilgili kendimi nasıl geliştiririm, nereden başlamam lazım diye merak ediyorsanız yazıları takip etmeye devam edin. Yakında bu konuları  sitede yayımlayacağız.

Ayrıca İK Analitik konusunda eğitim ve danışmanlık için her zaman olduğu gibi bu site üzerinden de bizimle iletişime geçebilirsiniz. 

emretunaaydin@hranalitik.com

Not:İlerleyen dönem içerisinde her bir Analitik aracını, İK Analitik’te nasıl kullanabileceğiniz ile ilgili yazılar da kaleme alacağız.