Que peut faire la science des données pour les ressources humaines ? 7 étapes du cycle de vie de la science des données

Nous vivons à une époque où les ordinateurs et la technologie moderne ne sont pas seulement répandus, mais constituent un standard minimum. Il est difficile d’imaginer une vie quotidienne sans un téléphone à la main et un accès à Internet. De plus, gérer une organisation n’est plus possible sans l’utilisation d’outils informatiques modernes et d’une base de données. L’information et les données sont cruciales pour prendre des décisions stratégiques et planifier des activités futures. Cependant, pour utiliser habilement les informations collectées, des compétences appropriées sont nécessaires. Et c’est la science des données qui est la clé d’un traitement optimal des données, qui peut être appliqué avec succès à divers niveaux organisationnels. Que peut faire la science des données pour les ressources humaines ? Lisez la suite pour en savoir plus.

Science des données – table des matières :

1. Qu’est-ce que la science des données ?
2. Cycle de vie de la science des données
3. Utilisation de la science des données dans les ressources humaines
4. Résumé

Qu’est-ce que la science des données ?

La science des données est une discipline qui combine des connaissances spécialisées, des compétences en programmation et des connaissances en mathématiques, économétrie et statistiques. En général, on peut dire que c’est la science des données. En utilisant diverses méthodes de recherche, algorithmes et processus, et en se basant sur une grande quantité d’informations, elle permet à l’analyste de tirer des conclusions et des prévisions significatives.

La science des données repose sur des algorithmes spéciaux d’exploration de données, des modèles d’apprentissage automatique et de l’intelligence artificielle. La tâche des algorithmes est de nettoyer et de structurer correctement un ensemble de données, puis d’étudier les relations et les corrélations entre elles.

Grâce aux méthodes avancées incluses dans la science des données, il devient possible de trouver des modèles cachés qui seraient autrement impossibles à observer. L’application habile de celles-ci permet aux entreprises de créer un fort avantage concurrentiel. L’utilisation de la science des données dans une organisation peut être globale, en recherchant de nouvelles sources de profit, en optimisant les coûts et en prévenant les pertes potentielles.

Cycle de vie de la science des données

Le processus que les données subissent est appelé le cycle de vie de la science des données. C’est généralement un processus itératif impliquant des opérations répétitives et consiste généralement en six ou sept étapes :

1. Définir le problème organisationnel, fixer des objectifs et planifier des activités.
2. Explorer et préparer les données en vérifiant les propriétés de base, en identifiant en détail et en résolvant les problèmes liés au reformatage, au recodage, au regroupement et à la fusion.
3. Représentation des données (y compris celles de nature spéciale, par exemple, des données acoustiques, des images) et transformation des données impliquant la mise en œuvre et la transformation des données en une forme plus “digestible” telle que des fichiers texte, des tableurs vers des bases de données SQL et NoSQL.
4. Calculer avec les données sur la base de langages de données tels que R et Python, par exemple. Cette étape permet d’exécuter un grand nombre de tâches dans des clusters et de traiter dans le cloud, et de développer des packages qui incluent des éléments de flux de travail abstraits.
5. Modélisation des données génératives et prédictives. La modélisation générative propose un modèle stochastique qui pourrait générer des données et introduire des méthodes pour faire des inférences correctes. La modélisation prédictive repose sur des méthodes qui font de bonnes prévisions sur certaines données pointant vers un ensemble de données particulier.
6. Visualisation et présentation des résultats à l’aide d’histogrammes et de graphiques de séries temporelles.
7. Construire une expérience basée sur la science des données en utilisant des données de fréquence dans le système, mesurant l’efficacité des flux de travail standard.

Utilisation de la science des données dans les ressources humaines

Le fonctionnement des départements des ressources humaines repose de plus en plus sur l’utilisation des données et leur analyse. Les décisions de personnel les plus importantes sont prises sur la base des rapports de science des données. Cependant, pour que cela soit possible, il est important de comprendre que la science des données est un processus, pas une activité ponctuelle. C’est pourquoi il est si important d’organiser et de préparer des données qui fourniront une source d’analyse fiable et crédible.

Une analyse bien menée soutient la mise en œuvre de la stratégie commerciale et renforce la crédibilité du département des ressources humaines. La science des données est indispensable dans des domaines tels que le recrutement, le branding employeur, la gestion du turnover, l’évaluation du potentiel de compétence des employés et l’évaluation des effets de gestion des managers.

En combinant des données provenant de diverses sources, en utilisant des algorithmes appropriés, elle permet aux entreprises, par exemple, de planifier où et quel type d’employés rechercher, quel type d’employé attirer dans l’entreprise, quelles sont les chances de leur intérêt pour une nouvelle offre et quel impact cela aura sur les objectifs commerciaux poursuivis.

Seule la science des données permet une analyse aussi détaillée des ressources humaines, ce qui permet de mieux comprendre les besoins des employés tant au niveau de l’ensemble de l’organisation, de l’équipe ou de l’employé individuel. Les résultats, sous forme de rapports, déterminent la gestion proactive des programmes de formation et augmentent la rétention des employés, entre autres, en offrant un changement de poste au sein de l’organisation. En revanche, la possibilité pour les employés de consulter les rapports leur permet de façonner leur propre parcours professionnel et de prendre des décisions concernant leur carrière.

Résumé

La science des données est utilisée dans diverses industries, secteurs et domaines économiques. Elle crée une réelle valeur commerciale, contribue à l’efficacité opérationnelle et réduit les erreurs. Elle améliore l’engagement des clients, rationalise les processus de prise de décision, crée des produits et construit des marques, optimise les ventes et augmente l’efficacité de la gestion des ressources humaines. Quelle que soit l’industrie et la taille, les organisations qui souhaitent maintenir leur position concurrentielle sur le marché doivent se développer efficacement sur la base de la science des données et utiliser habilement les résultats de l’analyse.

Lisez aussi : Les bases de la narration de données.

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