기업이 채용과 관련하여 직면하는 많은 어려움이 있습니다. 하나는 취업 시장이 점점 후보자 중심으로 변하고 있다는 점입니다. 이로 인해 공석을 채우는 과정이 더 어렵고 비용이 많이 듭니다. 뿐만 아니라 우수한 인재를 위한 경쟁도 그 어느 때보다 치열합니다. 충분히 빨리 움직이지 않으면 최고의 후보자를 놓칠 수 있습니다. 그러나 너무 빨리 움직이면 결국 나쁜 직원이 될 수 있습니다.

좋은 점은 이러한 채용의 장애물을 빅데이터와 분석을 사용하여 극복할 수 있다는 것입니다. 실제로 어떤 산업 분야에서 채용하든 이 두 기술의 영향은 부인할 수 없습니다. (확인할 수 있습니다. 본 웹사이트 데이터 및 성과 지표가 부동산 채용을 어떻게 개선할 수 있는지 알아보기 위해.)

방법에 대한 빠른 탐색을 위해 아래를 읽으십시오. 빅 데이터는 채용에 영향을 미칠 수 있습니다 긍정적인 방법으로:

그것은 신입 사원의 질을 높입니다

채용에 많은 비용이 듭니다. 나쁜 고용을 하면 그 비용이 그 사람의 연간 수입의 최대 30%까지 치솟을 수 있습니다. 요컨대, 이것은 가능한 한 피하고 싶은 채용 실수입니다. 고맙게도, 당신이 얻은 정보는 데이터 및 분석은 최고의 증거 기반 결정을 내리는 데 도움이 될 수 있습니다..

온라인 데이터베이스와 공개적으로 사용 가능한 정보에서 가져온 빅 데이터를 통해 채용 담당자와 HR 전문가는 이상적인 후보자를 훨씬 쉽게 찾을 수 있습니다. 이러한 데이터 볼륨은 주요 성능 메트릭을 기반으로 정렬할 수 있으므로 요구 사항에 가장 적합한 후보를 식별할 수 있습니다. 데이터를 사용하면 개설당 더 많은 지원자를 찾고 어떤 리드 소스가 가장 효과적인지 파악하는 데 도움이 될 수 있습니다.

더 큰 후보자 풀 생성

후보자가 "XNUMX인"인지 즉시 알 때가 있습니다. 그러나 선택을 하기 전에 두 명 이상의 사람들을 인터뷰해야 하는 경우가 많습니다. 문제는 처음부터 인터뷰할 사람을 찾을 수 없을 때 발생합니다.

다행히 이것은 빅 데이터가 해결할 수 있는 또 다른 문제입니다. 분석 도구의 도움으로 더 많은 후보자에게 도달하고 더 큰 선택 풀을 만들 수 있습니다. 또한 더 큰 인재 풀은 채용 프로세스를 더 잘 분석 및 최적화하고 기술 격차를 해결하며 향후 채용 요구 사항을 이해하는 데 도움이 될 수 있습니다. 물론 미래에 다른 일자리가 생긴다면 면접할 준비가 된 사람들의 라인업을 갖추면 채용 시간이 더 빨라질 수 있습니다.

직원 개발 및 유지 프로그램 개선에 도움

채용은 후보자가 채용된 후에도 중단되지 않습니다. 교육 및 유지를 포함하여 고용에도 잘 유지됩니다. 이러한 프로그램이 성공하지 못하면 최고의 인재를 찾는 데 투자한 돈을 낭비하게 됩니다.

빅 데이터는 직원 교육 및 유지와 관련된 문제를 해결하는 데 도움이 될 수 있습니다. 예를 들어, HR 부서는 개발 프로그램의 효율성을 측정할 수 있습니다. 또한 품질을 손상시키지 않으면서 교육 방법을 단순화하는 방법을 찾을 수 있습니다. 데이터는 또한 직업 만족도를 높일 뿐만 아니라 충성도를 높이고 회사의 사명과 비전에 대한 더 깊은 이해를 높이는 유지 전략을 수립하는 데 중요합니다.

초과 및 과소 고용을 방지할 수 있습니다.

초과 고용 및 과소 고용은 모두 비즈니스에 불리한 상황을 초래합니다. 전자는 추가 비용을 발생시키는 반면 후자는 생산성을 저하시킬 수 있습니다. 균형을 맞추기 위해 채용 담당자와 HR 전문가는 데이터 기반 채용 계획을 개발해야 합니다. 이러한 계획은 회사의 필요에 따라 항상 업데이트되어야 하며, 인력 감소, 측면 이동, 승진 및 고용 품질과 같은 다양한 채용 요인 분석을 기반으로 한 예측과 함께 업데이트되어야 합니다. 빅 데이터 편견을 제거함으로써 엄청난 도움이 됩니다..

채용 비용 절감에 도움이 됩니다.

데이터와 분석은 또한 모든 성과 대 예산을 완벽하게 볼 수 있기 때문에 채용 지출을 간소화하는 데 사용할 수 있습니다. 이를 통해 어떤 리드 소스가 최고의 품질을 제공하는지, 어떤 구인 광고 캠페인이 더 많은 지원을 제공하는지, 어떤 플랫폼이 특정 유형의 후보자를 끌어들이는지 결정할 수 있습니다.

이 모든 정보를 사용하여 최상위 관리자는 광고나 멘토링 등 어디에 돈을 투자할지 데이터 기반 결정을 내릴 수 있습니다. 궁극적으로 이는 비용 절감으로 이어집니다.

이 다섯 가지는 데이터로 변환할 수 있는 채용의 다른 많은 측면 중 일부일 뿐입니다. 정확한 사실과 수치를 통해 후보자 경험, 채용 속도 및 채용 능력을 향상시킬 수도 있습니다. 고용주 이미지와 브랜딩을 향상시킬 수도 있습니다. 이는 빙산의 일각에 불과합니다!

여기서 핵심은 데이터를 찾을 위치, 데이터를 분류하는 방법, 분석한 정보에서 통찰력을 도출하는 방법을 아는 것입니다. 데이터만으로는 아무것도 할 수 없음을 기억하십시오. 또한 더 많은 것이 항상 더 좋은 것은 아니라는 점을 기억하십시오. 가치가 거의 없는 허영 지표가 많이 있습니다. 따라서 채용 담당자는 빅 데이터를 최대한 활용하기 위해 데이터 과학 학습에 투자해야 합니다.

그 말은 분명하다. 데이터는 계속해서 채용 산업의 큰 부분을 차지할 것입니다.앞으로 시도하십시오. 데이터 기반 채용에 대해 아직 생각하지 않았다면 지금이 바로 그 때입니다. 도청할 수 있는 가능성은 매우 많으며, 숫자를 이해하는 법을 배우지 않으면 많은 기회를 놓치게 될 것입니다.

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출처: https://www.smartdatacollective.com/ways-that-big-data-affects-recruitment/