İnsan kaynakları yönetiminde veri analitiği uygulamaları: Zincir marketlerde kümeleme
Data analytics applications in human resource management: Clustering in chain markets
Yazar: NURBANU DERMAN DOĞAN
Danışman: PROF. DR. GÜL ESER
Marmara Üniversitesi / Sosyal Bilimler Enstitüsü / İşletme Yönetimi Ana Bilim Dalı / İnsan Kaynakları Yönetimi Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2024
Konu: İşletme = Business Administration

Özet:
İnsan Kaynakları Yönetimi (İKY), bir organizasyonun en değerli varlıklarından biri olan insan kaynaklarının etkin bir şekilde yönetilmesini sağlayarak organizasyonun başarısına katkıda bulunur. Bu süreçte, veri analizi önemli bir rol oynar. İKY, insan kaynakları verilerini analiz ederek, organizasyonun insan kaynakları stratejilerini belirler ve uygular. Veri analizi sayesinde, İKY'nin karar alma süreçlerinde daha bilinçli ve veri odaklı bir yaklaşım benimsemesi sağlanır. Bu da organizasyonun daha etkili ve verimli bir şekilde insan kaynaklarını yönetmesine olanak tanır. Veri analizine bağlı insan kaynakları yönetiminin perakende zincir marketlerinde önemi son dönemde ön plana çıkmıştır.
Perakende zincir marketlerinde mağazaların iş yoğunluğu bulunduğu konum ve demografik yapıya göre değişmektedir.  İnsan kaynakları yönetiminde iş yoğunluğu, mağazalara personel atama süreci ve prim uygulama süreçleri gibi farklı alanlarda kullanılabilmektedir. Bu çalışmada, ağırlıklı olarak tartılı ürün satışı yapan bir satış modelinde fiş sayısı, dökme ürün satış sayısı ve satılan dökme ürünlerin toplam tonaj miktarı mağazanın iş yükünü tanımlayan anahtar performans göstergeleri (APG) olarak ele alınmıştır.  Mağazaları benzer iş yükü profiline ait gruplara ayırarak, mağazaların karşılaştırılması ve yönetimsel süreçlerin veri tabanlı olması için makine öğrenme kapsamında K-means algoritması uygulanmıştır. Ayrıca K-means dirsek analizi ile kaç farklı mağaza değerlendirmesi yapılacağına karar verilmiştir. Sonuç olarak belirlenen APG göstergeleri için önerilen K-means tabanlı kümeleme uygulamasının mağaza personel sayılarının belirlenmesi ve prim yönetiminde uygulanabileceği gösterilmiştir.
Veri analizi kullanılarak yapılan bu yöntem, personel ihtiyaçlarının daha kesin belirlenmesini sağlar ve sadece kişisel deneyimlere, sezgilere dayanarak yapılan tahminden daha güvenilir sonuçlar verir. Kümeleme analizi, personel atama süreçlerini optimize ederek iş gücü verimliliğini artırır, maliyetleri azaltır ve operasyonel verimliliği iyileştirir. Ayrıca, adil personel dağılımını destekler, çalışan memnuniyetini artırır ve stratejik karar alma süreçlerini güçlendirir. Performans yönetimi ve uzun vadeli planlama süreçlerine katkı sağlar, risklerin yönetilmesini ve stratejik planlamanın güçlendirilmesine olanak tanır.

Abstract:
Human Resource Management (HRM) contributes to the success of an organization by effectively managing its most valuable assets, its human resources. In this process, data analysis plays a crucial role. HRM utilizes data analytics to analyze human resources data and formulate and implement HR strategies for the organization. Through data analysis, HRM adopts a more informed and data-driven approach in decision-making processes. This enables the organization to manage its human resources more effectively and efficiently. The importance of human resources management through data analysis has recently become prominent in retail chain markets.
In retail chain markets, the workload of the stores varies depending on their location and demographic structure. In human resources management, workload can be used in different areas such as the process of assigning personnel to stores and bonus application processes. In this study, in a sales model that mainly sells weighed products, the number of receipts, the number of bulk product sales and the total tonnage of bulk products sold are considered as key performance indicators (KPIs) that define the workload of the store.  The K-means algorithm was applied within the scope of machine learning to group stores with similar workloads, enabling comparison of stores and data-driven management processes. In addition, it was decided how many different stores would be evaluated with K-means elbow analysis. The recommended K-means clustering application for the identified APG indicators has been demonstrated to be applicable in determining store personnel numbers and managing bonuses.
This method, which employs data analysis, enables a more accurate determination of personnel needs and provides more reliable results than predictions based solely on personal experience or intuition. Clustering analysis optimizes personnel allocation processes, enhances workforce efficiency, reduces costs, and improves operational effectiveness. Additionally, it supports fair personnel distribution, increases employee satisfaction, and strengthens strategic decision-making processes. The method also contributes to performance management and long-term planning, facilitating risk management and reinforcing strategic planning.