İK Analitiği Nedir ?
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.
