İK’da Veri Analitiği: People Analytics Nedir?

İnsan kaynakları (İK) alanı, dijital dönüşümle birlikte artık sezgilere değil, veriye dayalı karar verme süreçlerine yönelmiştir. Bu dönüşümün merkezinde ise People Analytics, yani İK’da veri analitiği bulunmaktadır. People Analytics, çalışanlara ait verilerin analiz edilmesiyle organizasyonel verimliliği artıran, iş gücü performansını ölçen ve stratejik kararların doğruluğunu yükselten bir yaklaşımdır.
Bir başka ifadeyle, şirketlerin insan kaynakları süreçlerini optimize etmeleri için veri odaklı bir pusuladır. Bu yöntem, çalışan memnuniyetinden işe alım sürecine kadar pek çok alanda veriye dayalı içgörüler üretir.

Günümüzde yapılan araştırmalara göre, Forbes verileri büyük ölçekli şirketlerin %71’inin insan kaynakları stratejilerinde veri analizini aktif olarak kullandığını göstermektedir. Ayrıca, Deloitte raporuna göre People Analytics uygulayan işletmelerin çalışan bağlılığı oranı %23 daha yüksektir. Bu da, verinin sadece rakamlardan ibaret olmadığını; doğru analiz edildiğinde stratejik bir avantaja dönüştüğünü kanıtlamaktadır.

Analytics, yani veri analitiği, ham veriyi anlamlı bilgiye dönüştürme sürecidir. Bu süreçte amaç, verilerin içinde gizli kalmış örüntüleri ortaya çıkarmak, geleceğe yönelik tahminler yapmak ve işletme süreçlerini geliştirmektir. Bir veri analisti, sayısal bilgileri yorumlayarak şirketin stratejik kararlarına yön verir.

Örneğin bir İK departmanı, çalışan devrini (turnover) azaltmak istiyorsa, geçmiş yıllara ait işe giriş-çıkış verilerini analiz eder. Hangi departmanda daha fazla istifa yaşandığını, hangi yöneticilerin altında çalışanların daha uzun süre kaldığını veya hangi maaş aralıklarında memnuniyetin yüksek olduğunu veri analitiği yardımıyla ortaya çıkarır. Bu bilgiler, yöneticilerin sorunlu noktaları daha net görmesini sağlar.

Analitik süreç üç temel aşamadan oluşur:

1. Veri Toplama: İşe alım, performans değerlendirme, maaş bilgileri, anket sonuçları gibi iç veriler toplanır.
2. Veri Analizi: İstatistiksel modeller, algoritmalar ve görselleştirme araçlarıyla veriler anlamlandırılır.
3. Sonuç ve Eylem: Elde edilen bulgular ışığında İK stratejileri revize edilir veya yeni politikalar geliştirilir.

Veri analitiği sayesinde işletmeler sadece mevcut durumu görmekle kalmaz, aynı zamanda geleceğe dair tahminlerde bulunabilir. Örneğin, yapay zekâ destekli tahmin modelleri sayesinde, hangi çalışanların işten ayrılma ihtimali olduğunu önceden belirlemek artık mümkündür. Bu da şirketlerin proaktif önlemler almasını sağlar.

Veri analisti olmak, yalnızca teknik bilgiye sahip olmak anlamına gelmez. Bu mesleği seçmek isteyen kişilerde analitik düşünme becerisi, detaylara dikkat etme ve problem çözme yeteneği bulunmalıdır. Matematik, istatistik, ekonomi, bilgisayar mühendisliği veya yönetim bilişim sistemleri gibi alanlardan mezun bireyler genellikle bu alana yönelmektedir.

Bununla birlikte, günümüzde veri analitiği eğitimi almak isteyen kişiler için birçok online ve yüz yüze eğitim fırsatı bulunmaktadır. Bu eğitimler, veri toplama tekniklerinden Python ve R programlama dillerine, veri görselleştirmeden yapay zekâ temellerine kadar geniş bir içerik sunar. Eğitimini tamamlayan bireyler, finans, pazarlama, sağlık, üretim veya insan kaynakları gibi farklı sektörlerde görev alabilir.

Bir veri analisti, iş zekâsı araçlarını (Power BI, Tableau, Excel vb.) etkin biçimde kullanmalı, aynı zamanda karmaşık verileri sade ve anlaşılır biçimde sunabilmelidir. Analistin görevi yalnızca veriyi okumak değil, onu stratejik kararları destekleyecek öngörülere dönüştürmektir.

Örneğin, bir İK veri analisti, çalışan memnuniyet anketlerinden elde ettiği sonuçları analiz ederek hangi departmanların motivasyon eksikliği yaşadığını belirleyebilir. Ardından, bu sonuçları yöneticilere görselleştirilmiş bir raporla sunarak çözüm önerileri geliştirir. Bu da veri odaklı insan yönetiminin temelini oluşturur.

Veri analitiği işletmelere sayısız avantaj sunar. Özellikle İK departmanları açısından değerlendirildiğinde bu faydalar, organizasyonel performansı doğrudan etkileyen unsurlardır.

1. Stratejik Karar Alma Gücü:
Veriye dayalı analizler, yöneticilerin sezgilere değil gerçek bilgilere dayanarak karar vermesini sağlar. Örneğin, hangi pozisyonlarda yüksek performanslı çalışanlar bulunduğunu veya hangi işe alım kanallarının daha etkili olduğunu ölçmek mümkündür.

2. Çalışan Deneyimini Geliştirir:
People Analytics, çalışan memnuniyetini artırmak için önemli bir araçtır. Anket sonuçları, performans verileri ve geri bildirimler analiz edilerek kurum kültürü geliştirilebilir.

3. Maliyet Tasarrufu Sağlar:
İş gücü planlamasında yapılan doğru tahminler, gereksiz işe alımları ve yüksek personel devir oranlarını azaltır. Bu da işletmelere doğrudan maliyet avantajı sağlar.

4. Verimlilik Artışı:
Veri analitiği sayesinde hangi süreçlerin zaman kaybına yol açtığı veya hangi departmanların fazla kaynak tükettiği tespit edilir. Bu bilgiler, operasyonel verimliliği artırır.

5. Risk Yönetimini Güçlendirir:
Veriler, gelecekteki olası sorunların önceden tespit edilmesini sağlar. Örneğin, yüksek stres seviyesine sahip ekipler erken fark edilerek önleyici tedbirler alınabilir.

6. Performans Ölçümünü Nesnelleştirir:
Klasik yöntemlerde performans değerlendirmesi subjektif olabiliyorken, veri analitiği bu süreci objektif kriterlere dayandırır. Çalışanların performansı sayısal verilerle ölçülür, bu da adalet duygusunu pekiştirir.

Sonuç olarak, veri analitiği nedir sorusuna verilebilecek en net cevap şudur: Veriyi bilgiye dönüştüren, bu bilgiyi stratejik avantaja çeviren bilimdir. Özellikle insan kaynakları alanında uygulandığında, şirketlerin çalışan bağlılığını artırır, verimliliği yükseltir ve uzun vadeli başarıyı destekler.

Günümüz dünyasında, veriyi etkin kullanan işletmeler yalnızca rakiplerinden bir adım öne geçmekle kalmaz; aynı zamanda daha sürdürülebilir, daha adil ve daha verimli bir çalışma kültürü oluşturur. Bu nedenle, her kurumun geleceğe yatırım yaparken veri temelli düşünmeyi benimsemesi kaçınılmaz bir gerekliliktir.