داده‌ها و ابزارهای تحلیلی ، فرآیند مدیریت استعداد در دنیای امروز، استفاده از داده‌ها و ابزارهای تحلیلی نقش کلیدی در بهبود فرآیند مدیریت استعداد دارد. تحلیلگری به ما امکان می‌دهد تا داده‌ها را به عنوان منابع قدرتمندی برای تصمیم‌گیری استفاده کنیم. تجربه‌های موفق در شرکت‌های ایرانی و بین‌المللی نشان می‌دهد که تجزیه و تحلیل داده‌ها، هم به شناسایی استعدادهای کلیدی کمک کرده و هم مسیر شغلی آن‌ها را دقیق‌تر پیش‌بینی می‌کند. حالا با مرور چند نمونه عملی به این موضوع خواهیم پرداخت. ۱. ابزارهای تحلیلی در شرکت مپنا (ایران) مپنا، به عنوان یکی از بزرگ‌ترین شرکت‌های صنعتی در ایران، با استفاده از ابزارهای Power BI و تبلو دسکتاپ (Tableau Desktop)، توانست داده‌های عملکرد کارکنان را تحلیل کند و از این اطلاعات برای بهبود فرآیند جانشین‌پروری بهره ببرد. چگونه این ابزارها فرآیند را تسهیل کردند؟ این ابزارها به مپنا امکان دادند که داده‌های عملکردی را در طول زمان پیگیری کرده و تغییرات و روندهای رفتاری کارکنان را شناسایی کنند. همچنین، تحلیل این داده‌ها به شرکت کمک کرد تا بازخوردهای کیفی مدیران را با داده‌های کمی ترکیب کند و تصویر جامعی از عملکرد و پتانسیل رشد کارکنان داشته باشد. داده‌های کلیدی در مپنا: عملکرد کاری: بررسی عملکرد کاری کارکنان بر اساس شاخص‌های کلیدی عملکرد (KPI). بازخورد مدیران: داده‌های کیفی ارائه‌شده توسط مدیران برای ارزیابی بهتر کارکنان. تعاملات تیمی: ارزیابی میزان موفقیت در کارهای تیمی و پروژه‌های مشترک. لینک: Microsoft Power BI Case Studies ۲. IBM و هوش مصنوعی Watson (آمریکا) IBM با استفاده از سیستم هوش مصنوعی Watson Analytics، توانست داده‌های پیچیده و پراکنده کارکنان را تحلیل کرده و برنامه‌های توسعه و مدیریت استعداد را شخصی‌سازی کند. نقش Watson در اثربخشی مدیریت استعداد: Watson با استفاده از تکنیک‌های یادگیری ماشین، داده‌ها را تحلیل کرده و به مدیران کمک می‌کند تا مسیر شغلی کارکنان را پیش‌بینی کنند و برنامه‌های توسعه‌ای منحصربه‌فردی برای آن‌ها طراحی کنند. این ابزار همچنین از تحلیل بازخوردهای 360 درجه استفاده می‌کند تا تصویری جامع‌تر از توانمندی‌ها و نقاط ضعف کارکنان ارائه دهد. داده‌های کلیدی در IBM: ارزیابی عملکرد: تحلیل مداوم از بهره‌وری کارکنان. تعاملات اجتماعی: بررسی تعاملات بین‌فردی و همکاری در پروژه‌های تیمی. بازخوردهای 360 درجه: ترکیب داده‌های کمی و کیفی برای شناخت عمیق‌تر. لینک : IBM Watson Talent Analytics ۳. تجربه شرکت ادیلار (ایران) شرکت ادیلار، به عنوان یک شرکت ایرانی، از ابزارهای Google Analytics و Excel Analytics برای تحلیل داده‌های فروش و عملکرد کارکنان فروش استفاده می‌کند. این داده‌ها به شرکت کمک کردند تا استعدادهای برتر در بخش فروش را شناسایی و آن‌ها را به‌طور ویژه توسعه دهد. نقش تحلیل‌گری در ادیلار: این ابزارها به مدیران ادیلار اجازه دادند که رفتار فروشندگان را از جنبه‌های مختلف بررسی کنند؛ از جمله تعاملات با مشتریان و میزان موفقیت در فروش. این تحلیل‌ها منجر به بهبود روند استعدادیابی شد و نیروی فروش به شکل هدفمندتری هدایت شد. داده‌های کلیدی در ادیلار: عملکرد فروش: تحلیل میزان فروش و نرخ تبدیل مشتریان. بازخورد مشتریان: استفاده از نظرسنجی‌ها و فیدبک‌های مستقیم. نرخ حفظ مشتریان: ارزیابی توانمندی فروشندگان در حفظ مشتریان بلندمدت. لینک: Google Analytics in HR ۴. تجربه Unilever (انگلستان) Unilever از SAP SuccessFactors و People Analytics برای تجزیه و تحلیل داده‌های کارکنان استفاده می‌کند. این ابزارها به شرکت اجازه داده‌اند تا به‌طور مداوم داده‌های مربوط به رضایت شغلی و بازخوردهای عملکردی کارکنان را تحلیل و بهبود ببخشند. نتیجه استفاده از SAP SuccessFactors: Unilever توانست با تحلیل داده‌های رضایت شغلی و بازخوردهای مداوم، برنامه‌های توسعه‌ای شخصی‌سازی ‌شده‌ای برای کارکنان خود طراحی کند. این داده‌ها همچنین به شرکت کمک کرد تا به‌طور دقیق‌تر پیش‌بینی کند که چه کسانی احتمال دارد سازمان را ترک کنند و اقدامات مناسب برای نگهداشت آن‌ها انجام دهد. داده‌های کلیدی در Unilever: رضایت شغلی: نظرسنجی‌های منظم از کارکنان برای ارزیابی سطح رضایت. ارزیابی عملکرد: تحلیل بهره‌وری کارکنان بر اساس داده‌های عملکردی و بازخوردها. پیش‌بینی ترک شغل: استفاده از داده‌های پیش‌بینی‌کننده برای جلوگیری از خروج کارکنان. • لینک: SAP SuccessFactors Case Study - Unilever