PHÂN TÍCH DỮ LIỆU NHÂN SỰ ĐỂ TỐI ƯU HÓA QUẢN LÝ NGUỒN NHÂN LỰC

Phân tích dữ liệu nhân sự đang trở thành xu hướng quan trọng trong quản lý nguồn nhân lực. Bằng việc áp dụng các công cụ và kỹ thuật phân tích hiện đại, doanh nghiệp có thể tối ưu hóa quy trình quản lý nhân sự, nâng cao hiệu suất làm việc và giảm thiểu các rủi ro. Trong bài viết này, hãy cùng Trường Doanh Nhân HBR khám phá quy trình phân tích dữ liệu nhân sự hiệu quả để tối ưu hiệu suất của tổ chức.

1. Phân tích dữ liệu nhân sự là gì?

Phân tích dữ liệu nhân sự là quá trình thu thập, xử lý và phân tích các thông tin liên quan đến nguồn lực con người trong tổ chức để hỗ trợ việc ra quyết định chiến lược. 

Cụ thể, phân tích dữ liệu nhân sự bao gồm việc sử dụng các công cụ và kỹ thuật phân tích dữ liệu để đánh giá các yếu tố ảnh hưởng đến hiệu suất làm việc của nhân viên, mức độ hài lòng của họ, tỷ lệ nghỉ việc và nhiều chỉ số khác. 

Thông qua đó, phân tích dữ liệu nhân sự cung cấp cái nhìn sâu sắc về hành vi, nhu cầu và hiệu suất của nhân viên, giúp các nhà quản lý đưa ra những quyết định thông minh và hiệu quả hơn. Từ đó duy trì một môi trường làm việc gắn kết và phát triển bền vững.

Mr. Tony Dzung, Chủ tịch Hội đồng quản trị HBR Holdings nhận định: “Bằng cách áp dụng phân tích dữ liệu nhân sự, doanh nghiệp không chỉ tối ưu hóa quy trình quản lý nhân sự mà còn có thể dự đoán các xu hướng và biến động trong lực lượng lao động, từ đó chủ động ứng phó kịp thời với các thay đổi.”

2. Vai trò của phân tích dữ liệu nhân sự đối với doanh nghiệp

Trong bối cảnh chuyển đổi số, phân tích dữ liệu nhân sự đóng vai trò quan trọng giúp các tổ chức, đặc biệt là các tổ chức dựa trên dữ liệu (data-driven organization) tối ưu hóa quy trình quản lý nhân sự, nâng cao hiệu quả làm việc và sự gắn kết của nhân viên.

Dưới đây là những lợi ích nổi bật của phân tích dữ liệu nhân sự:

• Cải thiện quyết định tuyển dụng: Phân tích dữ liệu nhân sự giúp xác định các kênh tuyển dụng hiệu quả và dự đoán khả năng thành công của ứng viên trong tổ chức. Từ đó giúp tuyển dụng nhân viên phù hợp và giảm thiểu tỷ lệ thất bại trong tuyển dụng.
• Tối ưu hóa quản lý hiệu suất: Phân tích dữ liệu hiệu suất giúp xác định các yếu tố thúc đẩy hoặc kìm hãm hiệu suất làm việc của nhân viên. Từ đó, các nhà quản lý có thể thiết kế các chương trình phát triển cá nhân và đào tạo hiệu quả hơn.
• Dự đoán và ngăn ngừa tình trạng nghỉ việc: Phân tích các chỉ số liên quan đến sự hài lòng của nhân viên, mức độ gắn bó và các yếu tố khác giúp dự đoán khả năng nghỉ việc. Điều này giúp tổ chức phát hiện các vấn đề tiềm ẩn và triển khai các chiến lược giữ chân nhân viên.
• Tăng cường hiệu quả đào tạo: Phân tích dữ liệu về các chương trình đào tạo giúp đo lường mức độ hiệu quả của các hoạt động đào tạo và phát triển nhân sự. Từ đó, tổ chức có thể điều chỉnh các chương trình để đáp ứng tốt hơn nhu cầu của nhân viên và mục tiêu của tổ chức.
• Cải thiện văn hóa tổ chức: Phân tích các chỉ số liên quan đến sự hài lòng và sự gắn kết của nhân viên giúp các nhà quản lý hiểu rõ hơn về văn hóa tổ chức và thực hiện các biện pháp để cải thiện môi trường làm việc.
• Hỗ trợ lập kế hoạch chiến lược: Phân tích dữ liệu nhân sự cung cấp thông tin hữu ích để lập kế hoạch chiến lược nhân sự, từ việc phân bổ nguồn lực đến việc xác định các xu hướng và nhu cầu nhân sự trong tương lai.
• Tuân thủ quy định về luật lao động và giảm thiểu rủi ro pháp lý: Phân tích dữ liệu nhân sự giúp doanh nghiệp tuân thủ các quy định về luật lao động và quyền riêng tư, đồng thời phát hiện và khắc phục các vi phạm pháp lý. Việc bảo vệ dữ liệu nhạy cảm của nhân sự cũng giảm thiểu rủi ro vi phạm các quy định bảo mật như GDPR và PDPA.

3. Quy trình phân tích dữ liệu nhân sự trong doanh nghiệp

Quy trình phân tích dữ liệu nhân sự hiệu quả đóng vai trò quan trọng trong việc tối ưu hóa quản trị nguồn nhân lực thông qua việc ra quyết định dựa trên dữ liệu thực tế. 

Để thực hiện quy trình này, Mr. Tony Dzung đề xuất doanh nghiệp cần thực hiện một quy trình bài bản dưới đây:

3.1. Thu thập dữ liệu nhân sự

Bước đầu tiên trong quy trình phân tích dữ liệu nhân sự là thu thập dữ liệu. Việc này rất quan trọng, vì nếu thiếu dữ liệu chính xác và đầy đủ, quá trình phân tích sẽ không thể mang lại kết quả chính xác. Để thu thập dữ liệu hiệu quả, các doanh nghiệp cần:

• Xác định các nguồn dữ liệu quan trọng: Bao gồm các hệ thống như HRIS (Human Resources Information System), ATS (Applicant Tracking System), khảo sát nhân viên, dữ liệu từ các báo cáo hiệu suất và các hệ thống quản lý khác.
• Đảm bảo dữ liệu được thu thập một cách đầy đủ và thường xuyên: Dữ liệu về nhân sự cần được cập nhật liên tục để phản ánh đúng thực tế công ty và có thể đưa ra các quyết định kịp thời.
• Lưu trữ dữ liệu một cách có tổ chức: Các dữ liệu cần được phân loại và lưu trữ theo đúng hệ thống để dễ dàng truy cập và sử dụng trong các bước tiếp theo.

3.2. Chuẩn hóa dữ liệu

Sau khi thu thập dữ liệu, bước tiếp theo là chuẩn hóa dữ liệu. Dữ liệu không đồng nhất hoặc thiếu sót có thể ảnh hưởng nghiêm trọng đến quá trình phân tích. Để đảm bảo dữ liệu có chất lượng, cần thực hiện các công việc sau:

• Làm sạch dữ liệu: Loại bỏ các giá trị thiếu, sửa các lỗi đánh máy, và xử lý các dữ liệu trùng lặp. Đây là bước quan trọng giúp tăng tính chính xác và độ tin cậy của dữ liệu.
• Đảm bảo tính nhất quán: Tất cả dữ liệu về nhân viên, bộ phận, chức danh, ngày tháng cần được nhập theo một định dạng chuẩn để dễ dàng phân tích.
• Đảm bảo dữ liệu có thể truy cập và dễ sử dụng: Dữ liệu cần được tổ chức sao cho dễ dàng truy xuất và dễ dàng phân tích sau này.

3.3. Khám phá dữ liệu (Exploratory Data Analysis - EDA)

Khám phá dữ liệu là bước tiếp theo, giúp bạn hiểu rõ hơn về cấu trúc của dữ liệu và tìm ra các mẫu và xu hướng tiềm ẩn. Đây là giai đoạn quan trọng để nhận diện các yếu tố ảnh hưởng đến các quyết định nhân sự. 

Các hoạt động trong giai đoạn khám phá dữ liệu bao gồm:

• Sử dụng các phương pháp thống kê mô tả: Tính toán các chỉ số cơ bản như trung bình, độ lệch chuẩn, phân bố dữ liệu để hiểu rõ hơn về các đặc điểm của bộ dữ liệu.
• Phân tích mối quan hệ giữa các biến số: Ví dụ, doanh nghiệp có thể phân tích mối quan hệ giữa thâm niên công tác và hiệu suất làm việc của nhân viên.
• Tìm kiếm các mẫu dữ liệu tiềm ẩn: Việc khám phá dữ liệu có thể giúp bạn phát hiện những xu hướng mới hoặc các vấn đề tiềm ẩn mà không thể nhìn thấy ngay lập tức.

3.4. Xây dựng mô hình dự đoán

Sau khi khám phá dữ liệu, bước tiếp theo là xây dựng mô hình dự đoán. Việc xây dựng mô hình giúp dự đoán các xu hướng và hành vi nhân sự trong tương lai. Để xây dựng mô hình dự đoán, doanh nghiệp cần:

• Lựa chọn mô hình phù hợp: Dựa vào tính chất của dữ liệu, doanh nghiệp có thể sử dụng các mô hình thống kê hoặc các phương pháp học máy (machine learning) để phân tích và dự đoán các yếu tố quan trọng như hiệu suất làm việc, tỷ lệ nghỉ việc, hay các chỉ số nhân sự khác.
• Huấn luyện mô hình: Sử dụng dữ liệu đã thu thập để huấn luyện mô hình và tìm ra các yếu tố ảnh hưởng đến kết quả dự đoán.
• Kiểm tra và đánh giá mô hình: Kiểm tra tính chính xác của mô hình bằng cách so sánh các dự đoán với dữ liệu thực tế để xác định mức độ phù hợp và hiệu quả của mô hình.

3.5. Đánh giá và tối ưu hóa mô hình

Sau khi xây dựng mô hình, bạn cần phải đánh giá và tối ưu hóa mô hình để đảm bảo rằng nó hoạt động hiệu quả trong mọi tình huống. Các bước đánh giá và tối ưu hóa mô hình bao gồm:

• Đánh giá hiệu quả mô hình: Sử dụng các chỉ số đánh giá như độ chính xác, độ nhạy, và độ đặc hiệu để kiểm tra hiệu suất của mô hình.
• Tối ưu hóa mô hình: Điều chỉnh các tham số của mô hình để tăng cường tính chính xác và cải thiện khả năng dự đoán.
• Kiểm tra lại mô hình: Đảm bảo rằng mô hình có thể dự đoán chính xác với các bộ dữ liệu mới và luôn phù hợp với tình hình thay đổi của tổ chức.

3.6. Báo cáo và trình bày kết quả

Cuối cùng, kết quả phân tích dữ liệu cần được báo cáo và trình bày một cách rõ ràng và dễ hiểu. Đây là bước quan trọng giúp các nhà quản lý nhân sự hiểu rõ và áp dụng các kết quả vào thực tế.

• Tạo các báo cáo trực quan: Sử dụng các biểu đồ, đồ thị và bảng số liệu để minh họa các kết quả phân tích, giúp người xem dễ dàng nắm bắt thông tin.

• Đảm bảo báo cáo rõ ràng và dễ hiểu: Trình bày các kết quả phân tích theo cách dễ hiểu và có thể ứng dụng vào các quyết định quản lý.
• Đưa ra các khuyến nghị cụ thể: Các khuyến nghị dựa trên kết quả phân tích sẽ giúp doanh nghiệp cải thiện chiến lược nhân sự, từ tuyển dụng, đào tạo đến phát triển nhân tài.

4. Các cấp độ phân tích dữ liệu nhân sự

Để giúp các tổ chức hiểu rõ hơn về khả năng phân tích dữ liệu nhân sự của mình, một nghiên cứu của Deloitte đã chỉ ra 4 cấp độ phân tích dữ liệu nhân sự, bao gồm: Báo cáo vận hành (Operational Reporting), Báo cáo nâng cao (Advanced Reporting), Phân tích nâng cao (Advanced Analytics) và Phân tích dự đoán (Predictive Analytics). 

Mô hình này cung cấp một khung sườn có cấu trúc để các công ty đánh giá năng lực hiện tại và lên kế hoạch cho sự phát triển trong tương lai trong việc tận dụng dữ liệu nhân sự. 

4.1. Cấp độ 1: Operational Reporting (Báo cáo hoạt động)

Ở cấp độ này, công tác phân tích dữ liệu nhân sự chủ yếu tập trung vào việc báo cáo các chỉ số cơ bản và hoạt động của nhân sự trong doanh nghiệp. Nghiên cứu của Deloitte chỉ ra rằng 56% các tổ chức đang ở cấp độ này. Nó thường được coi là giai đoạn bắt đầu của việc áp dụng phân tích dữ liệu. 

Các báo cáo ở cấp độ này chủ yếu bao gồm các số liệu thống kê như:

• Số lượng nhân viên hiện tại
• Tỷ lệ nghỉ việc
• Chi phí lao động
• Chi phí đào tạo

Theo Mr. Tony Dzung, mặc dù các báo cáo này có thể cung cấp thông tin cơ bản về tình trạng nhân sự trong tổ chức, nhưng chúng không đủ mạnh để đưa ra các quyết định chiến lược. Doanh nghiệp ở cấp độ này sẽ chủ yếu dựa vào các công cụ như Hệ thống Thông tin Nhân sự (HRIS) để tạo báo cáo, và các quyết định thường được đưa ra dựa trên các chỉ số truyền thống mà không có sự phân tích sâu về nguyên nhân.

4.2. Cấp độ 2: Advanced Reporting (Báo cáo nâng cao)

Khi doanh nghiệp tiến đến cấp độ này, khả năng báo cáo sẽ không còn bị giới hạn ở các chỉ số cơ bản mà sẽ bao gồm những báo cáo chủ động và có chiều sâu hơn. Theo nghiên cứu của Deloitte, khoảng 30% các tổ chức đang ở mức độ này.

Các báo cáo nâng cao sẽ giúp doanh nghiệp không chỉ đánh giá hoạt động hiện tại mà còn bắt đầu ảnh hưởng đến các quyết định chiến lược. Doanh nghiệp sẽ:

• Báo cáo hiệu suất: Cung cấp thông tin về hiệu suất làm việc của nhân viên, từ đó giúp nhà quản lý xác định các yếu tố thúc đẩy hoặc làm giảm hiệu suất.
• Báo cáo chi tiết về các chỉ số nhân sự: Các chỉ số này có thể là tỷ lệ giữ chân nhân viên, thời gian tuyển dụng, hoặc sự hài lòng của nhân viên. Tuy nhiên, các báo cáo này vẫn còn tập trung vào việc cung cấp thông tin tổng quan mà chưa có sự phân tích sâu.

Trong giai đoạn này, doanh nghiệp sẽ bắt đầu áp dụng các công cụ phân tích dữ liệu tiên tiến hơn nhưng vẫn chủ yếu tập trung vào việc phân tích các dữ liệu có sẵn để đưa ra những quyết định có cơ sở hơn. 

Theo Mr. Tony Dzung, một lưu ý quan trọng là doanh nghiệp không nên lãng phí thời gian vào việc tạo ra quá nhiều chỉ số mới mà không đem lại giá trị chiến lược thực sự.

4.3. Cấp độ 3: Advanced Analytics (Phân tích nâng cao)

Đây là cấp độ mà các tổ chức bắt đầu áp dụng phân tích nâng cao và bắt đầu sử dụng dữ liệu để giải quyết các vấn đề kinh doanh một cách có hệ thống. Khoảng 14% các tổ chức đang ở giai cấp độ này. 

Các báo cáo và phân tích ở cấp độ này không chỉ mang tính chất mô tả mà còn dựa trên các mô hình thống kê để giải quyết các vấn đề quan trọng của tổ chức. 

Các tổ chức ở cấp độ này có thể:

• Sử dụng mô hình dự đoán: Áp dụng các kỹ thuật phân tích nâng cao như học máy (machine learning) để dự đoán các yếu tố ảnh hưởng đến nhân sự, chẳng hạn như dự đoán tỷ lệ nghỉ việc của nhân viên hoặc dự đoán các yếu tố dẫn đến giảm hiệu suất.
• Đưa ra các giải pháp khả thi: Khi một vấn đề được phát hiện, tổ chức có thể đề xuất các giải pháp và phương án khắc phục dựa trên phân tích dữ liệu, từ đó cải thiện quy trình và quyết định chiến lược.

Với mô hình phân tích này, các tổ chức có thể giải quyết các vấn đề nhân sự phức tạp hơn, chẳng hạn như làm thế nào để phát triển nhân tài, cải thiện quy trình tuyển dụng và phát triển các chiến lược giữ chân nhân viên hiệu quả hơn. Chuyên gia nhân sự cũng có thể sử dụng các phương pháp thống kê để đưa ra các phân tích có giá trị, giúp tổ chức tối ưu hóa hiệu suất.

4.4. Cấp độ 4: Predictive Analytics (Phân tích dự đoán)

Ở cấp độ cao nhất của phân tích dữ liệu nhân sự, tổ chức không chỉ phân tích quá khứ mà còn dự đoán các xu hướng và hành vi của nhân viên trong tương lai. Chỉ có khoảng 4% doanh nghiệp đạt đến mức độ cao nhất này trong phân tích dữ liệu nhân sự.

Các doanh nghiệp ở cấp độ này có khả năng sử dụng phân tích dự đoán để:

• Dự đoán nhu cầu nhân lực trong tương lai: Ví dụ, sử dụng dữ liệu hiện tại để dự đoán các nhu cầu nhân sự trong tương lai và lập kế hoạch tuyển dụng hiệu quả.
• Xác định các yếu tố chiến lược: Những tổ chức này có khả năng phân tích tác động của các chính sách nhân sự đối với toàn bộ hoạt động của công ty, từ đó giúp điều chỉnh chiến lược để đạt được các mục tiêu dài hạn.
• Áp dụng các mô hình phức tạp: Các công ty này không chỉ áp dụng các mô hình dự đoán cơ bản mà còn sử dụng các mô hình phức tạp hơn để dự báo hiệu suất làm việc, tỷ lệ nghỉ việc và các chỉ số quan trọng khác.

Ở cấp độ này, phân tích nhân sự không còn là công việc của các bộ phận riêng lẻ mà trở thành một phần trong chiến lược tổng thể của công ty - Mr. Tony Dzung nhận định.

5. Các điều kiện cần có để phân tích dữ liệu nhân sự hiệu quả

Để đảm bảo quá trình triển khai phân tích dữ liệu nhân sự diễn ra suôn sẻ và hiệu quả, các tổ chức cần đảm bảo một số điều kiện cơ bản dưới đây:

• Dữ liệu đầy đủ và chính xác: Tổ chức cần có một cơ sở dữ liệu nhân sự đầy đủ và chính xác, bao gồm thông tin về tuyển dụng, hiệu suất làm việc, đào tạo, nghỉ việc, lương bổng và các yếu tố khác liên quan đến nhân sự.

• Công cụ và công nghệ: Cần sử dụng các công cụ phân tích dữ liệu và phần mềm để xử lý và phân tích dữ liệu nhân sự. Điều này bao gồm các hệ thống quản lý dữ liệu nhân sự (HRIS), phần mềm phân tích dữ liệu và công cụ báo cáo.

• Kỹ năng phân tích dữ liệu: Đội ngũ nhân sự cần phải có kỹ năng phân tích dữ liệu và hiểu biết về các phương pháp thống kê và mô hình dự đoán, có thể bao gồm các chuyên gia phân tích dữ liệu hoặc nhà phân tích nhân sự.

• Quản lý đổi mới: Sự ủng hộ và nhận thức từ ban lãnh đạo là rất quan trọng. Họ cần nhận thức được giá trị của phân tích dữ liệu nhân sự và sẵn sàng hỗ trợ việc triển khai và sử dụng các công cụ phân tích trong các chiến lược nhân sự.

• Chiến lược dữ liệu: Xây dựng một chiến lược dữ liệu rõ ràng với các mục tiêu cụ thể, kế hoạch thu thập, lưu trữ và bảo mật dữ liệu. Điều này đảm bảo rằng dữ liệu sẽ được sử dụng hiệu quả và bảo mật trong suốt quá trình phân tích.

• Cơ sở hạ tầng kỹ thuật: Cần có cơ sở hạ tầng kỹ thuật phù hợp để thu thập, lưu trữ và xử lý dữ liệu nhân sự. Điều này bao gồm phần cứng, phần mềm và các công nghệ lưu trữ đám mây.

• Văn hóa dựa trên dữ liệu: Xây dựng một văn hóa tổ chức nơi các quyết định được đưa ra dựa trên dữ liệu và phân tích. Điều này bao gồm việc khuyến khích nhân viên sử dụng dữ liệu để đưa ra quyết định và tạo môi trường học hỏi liên tục.

• Bảo mật và quyền riêng tư: Đảm bảo bảo mật và tuân thủ các quy định về quyền riêng tư và bảo mật thông tin nhân sự, giữ vững sự tin cậy và bảo vệ thông tin nhạy cảm của nhân viên.

• Hợp tác đa phòng ban: Tăng cường sự hợp tác giữa các phòng ban khác nhau trong tổ chức, như phòng nhân sự, tài chính và IT, để đảm bảo dữ liệu được chia sẻ và sử dụng hiệu quả trong toàn bộ tổ chức.
• Đào tạo và phát triển nhân sự: Đào tạo đội ngũ nhân sự và quản lý về cách sử dụng các công cụ phân tích dữ liệu nhân sự và cách đọc hiểu các báo cáo phân tích để nâng cao khả năng áp dụng dữ liệu trong quá trình ra quyết định.

6. Các công cụ hỗ trợ phân tích dữ liệu nhân sự hiệu quả

Để triển khai phân tích dữ liệu nhân sự hiệu quả, Mr. Tony Dzung gợi ý doanh nghiệp cần sử dụng các công cụ hỗ trợ mạnh mẽ như Hệ thống Quản lý Thông tin Nhân sự (HRIS), phần mềm KPI, và HR Portal:

• Hệ thống HRIS (Human Resource Information System): Hệ thống HRIS đóng vai trò quan trọng trong việc thu thập, lưu trữ và quản lý một lượng lớn dữ liệu nhân sự, giúp tổ chức có nền tảng vững chắc để triển khai phân tích dữ liệu nhân sự. Đây là công cụ cơ bản để tích hợp và xử lý thông tin nhân sự từ nhiều nguồn khác nhau.

• Phần mềm KPI (Key Performance Indicators): Phần mềm KPI là công cụ giúp đo lường và theo dõi hiệu suất làm việc của nhân viên, cung cấp các chỉ số quan trọng để đánh giá và tối ưu hóa hiệu quả hoạt động nhân sự trong tổ chức, hỗ trợ việc ra quyết định chiến lược.
• HR Portal: HR Portal tạo ra một nền tảng tập trung, giúp nhân viên và quản lý dễ dàng truy cập vào các thông tin quan trọng về nhân sự, từ đó nâng cao sự tương tác và giao tiếp trong tổ chức. Bên cạnh đó, một số HR Portal còn tích hợp các công cụ phân tích, giúp tổ chức đưa ra các quyết định dựa trên dữ liệu.

Phân tích dữ liệu nhân sự không chỉ giúp doanh nghiệp quản lý nguồn lực con người hiệu quả mà còn đưa ra những quyết định chiến lược quan trọng. Việc ứng dụng phân tích dữ liệu nhân sự giúp các tổ chức tối ưu hóa quy trình, nâng cao hiệu suất và đảm bảo sự phát triển bền vững. Trường Doanh Nhân HBR hy vọng rằng với những thông tin chia sẻ trong bài viết này, doanh nghiệp sẽ có cái nhìn rõ ràng hơn về cách áp dụng phân tích dữ liệu nhân sự để đạt được những mục tiêu dài hạn.