Αναλυτική δεδομένων ανθρώπινων πόρων – Η περίπτωση της IBM
Creators: name: Πετρίδης, Νικόλαος Πέτρου
Publisher: name: Aristotle University of Thessaloniki
Year: 2024
Subjects: Αναλυτική δεδομένων
Ανθρώπινοι Πόροι
Διοίκηση
Data analytics
Human Resources
Management

description: Στο σύγχρονο τοπίο της διοίκησης ανθρώπινων πόρων, η στρατηγική αξιοποίηση του ανθρώπινου δυναμικού είναι επιτακτική ανάγκη για βιώσιμη ανάπτυξη και ανταγωνιστικό πλεονέκτημα. Η αναλυτική δεδομένων ανθρώπινων πόρων έχει αναδειχθεί ως ένα βασικό εργαλείο για τους οργανισμούς να κατανοήσουν, να προβλέψουν και να βελτιστοποιήσουν διάφορες πτυχές της δυναμικής του εργατικού δυναμικού τους. Η παρούσα διπλωματική εργασία προσπαθεί να σχηματίσει μια πρώτη εικόνα σχετικά με το θεωρητικό πλαίσιο της αναλυτικής δεδομένων ανθρωπίνων πόρων, με κύριο στόχο να εμβαθύνει στον τομέα διερευνώντας τις πολύπλευρες εφαρμογές αυτής και τις μεθοδολογικές προσεγγίσεις της μέσα από ένα παράδειγμα πρόβλεψης της πιθανότητας αποχώρησης των εργαζομένων σε ένα τεχνητό σύνολο δεδομένων της εταιρείας ΙΒΜ. Αρχικά, γίνεται αναφορά τόσο στο παραδοσιακό κομμάτι της διοίκησης ανθρώπινων πόρων, αλλά και τις πολιτικές αυτής, ενώ προχωρώντας παρουσιάζεται το σύγχρονο κομμάτι που διακατέχεται από στρατηγική νότα και μια πρώιμη επαφή χρήσης της τεχνολογίας προς όφελος τόσο των εργαζομένων, αλλά και των τμημάτων ανθρώπινου δυναμικού. Επιπλέον, η εργασία μελετά τον τρόπο με τον οποίο η αναλυτική δεδομένων ανθρωπίνων πόρων σε συνδυασμό με τα μεγάλα δεδομένα αποτέλεσε σύμμαχο για τους οργανισμούς, απλοποιώντας και δίνοντας εμπεριστατωμένες απαντήσεις βασισμένες σε δεδομένα για βασικά ζητήματα, όπως την πρόσληψη των εργαζομένων, την εκπαίδευση κι ανάπτυξη τους, την ικανοποίηση και διατήρηση τους στις ομάδες. Το κεντρικό κεφάλαιο της εργασίας αποτελείται από την ανάλυση του συνόλου δεδομένων της ΙΒΜ, όπου με τη βοήθεια τους προγράμματος orange μέσα από πρώιμες διαδικασίες της αναλυτικής δεδομένων, όπως ο καθαρισμός και η διερευνητική ανάλυση δεδομένων, αλλά και κύριες διαδικασίες, όπως συσταδοποίηση και η χρήση μοντέλων κατηγοριοποίησης, εξάγονται συμπεράσματα για το υπάρχον δυναμικό του συνόλου δεδομένων, ενώ επιπρόσθετα πραγματοποιείται και προσπάθεια πρόβλεψης της αποχώρησης εργαζομένων από τεχνητό νέο σύνολο.
description: In the modern landscape of human resource management, strategic utilization of human resources is imperative for sustainable growth and competitive advantage. Human resource analytics has emerged as a key tool for organizations to understand, predict, and optimize various aspects of their workforce dynamics. This diploma thesis attempts to form a first insight into the theoretical framework of human resource analytics, with the main objective of deepening in the field by exploring its multifaceted applications and methodological approaches through an example of predicting the probability of employee attrition in an artificial IBM dataset. Initially, reference is made to both the traditional part of human resources management, as well as its policies, while moving on it presents the modern part that has a strategic note and an early contact with the use of technology for the benefit of both employees and human resources departments. In addition, this thesis studies how human resource analytics combined with big data has been an ally for organizations, simplifying and providing in-depth data-driven answers to key issues such as employee recruitment, training and development, satisfaction and retention in teams. The main chapter of the diploma thesis consists of the analysis of the IBM dataset, where, with the use of the orange program through early processes of data analytics, such as cleaning and exploratory data analysis, but also main processes, such as clustering and the use of classification models, conclusions are drawn about the existing human resources of the dataset, whilst an attempt is made to predict the departure of employees from an artificial new dataset.