Áp dụng phân tích nhân sự là một bước tiến lớn đối với nhiều người và tổ chức. Thật vậy, tôi thường được hỏi: "Công cụ phân tích nhân sự tốt là gì?"
Bài viết này sẽ liệt kê 9 công cụ phân tích nhân sự tốt nhất.
1. Excel: Công cụ phân tích nhân sự phổ biến nhất
Khi nói về các công cụ phân tích nhân sự, không thể nghi ngờ rằng Excel là công cụ phân tích được sử dụng phổ biến nhất.
Excel là nơi hầu hết chúng ta bắt đầu.
Bất cứ khi nào bạn trích xuất thủ công dữ liệu từ bất kỳ hệ thống nhân sự nào của mình, nó rất có thể xuất hiện dưới dạng tệp dữ liệu được phân tách bằng dấu phẩy (file CSV).
Các tệp này có thể dễ dàng mở và chỉnh sửa bằng Excel.
Excel rất trực quan đối với hầu hết những người làm nhân sự (văn phòng) như chúng ta.
Đặc biệt, khi cần phân tích dữ liệu nhân sự thì Excel là công cụ đầu tiên mà bất kỳ ai cũng nghĩ đến.
Ví dụ: Nếu bạn muốn kiểm tra xem dữ liệu của mình sạch đến mức nào, bạn có thể nhanh chóng chuyển đổi tập dữ liệu thành một bảng và kiểm tra phạm vi dữ liệu của mỗi cột để tìm các giá trị ngoại lệ.
Bằng cách này, nếu bạn chọn cột tuổi, sắp xếp theo thứ tự tăng dần (hoặc giảm dần) thì ngay lập tức bạn sẽ biết độ tuổi tối thiểu và tối đa.
Bạn có thể tìm thấy những ngoại lệ (tuổi quá cao hoặc quá thấp) chỉ trong một cú nhấp chuột.
Một số mẹo nhanh về cách sử dụng Excel cho mục đích phân tích nhân sự:
-
Nếu bạn muốn chạy các phân tích nâng cao, hãy tải ToolPak, công cụ hỗ trợ phân tích trong Excel. Gói này cho phép bạn thực hiện phân tích nâng cao, bao gồm tương quan và hồi quy tuyến tính.
-
Khi bạn làm việc với các tệp lớn, hãy chuyển đổi chúng thành Bảng. Excel có thể hoạt động hiệu quả hơn nhiều khi dữ liệu được cấu trúc trong một bảng.
-
Không sử dụng công thức Excel trong tập dữ liệu lớn. Khi bạn tính toán một cột bằng công thức Excel, hãy chuyển đổi kết quả thành giá trị số. Bởi vì các công thức sẽ tính toán lại mỗi khi bạn thực hiện thay đổi trong tập dữ liệu. Điều này đặt gánh nặng đáng kể và không cần thiết lên bộ nhớ và tốc độ xử lý của máy tính - đồng thời làm sa lầy Excel.
-
Các biến phân loại (Ví dụ như giới tính: Nam, Nữ) giúp bạn dễ dàng phân loại dữ liệu của mình. Đừng làm rối chúng.
-
Nếu bạn muốn hợp nhất các tập dữ liệu, thì hàm ‘VLOOKUP’ là người bạn tốt nhất của bạn. Nó giúp kết nối hai tập dữ liệu riêng biệt rất dễ dàng.
-
Pivot tables giúp bạn tóm tắt số lượng lớn dữ liệu. Kết hợp Pivot tables và hàm VLOOKUP cho phép bạn thực hiện phân tích nhân sự trong Excel dễ dàng hơn nhiều.
Nếu bạn đang làm nhân sự và muốn có kỹ năng sử dụng Excel ứng dụng trong nhân sự tốt hơn thì hãy tham gia ngay KHÓA HỌC C&B tại NIIT - ICT Hà Nội.
Hoặc nâng cao hơn với KHÓA HỌC VBA - Học lập trình tự động hóa công việc với Excel.
> Tham khảo: VBA là gì?
2. Power BI: Công cụ trực quan hóa dữ liệu tốt nhất
Theo Báo cáo Gartner’s Magic Quadrant for Business Intelligence cho thấy Microsoft là người dẫn đầu tuyệt đối.
Đó là lý do tại sao danh sách này bao gồm cả Power BI của Microsoft.
Công cụ này làm cho việc tổng hợp, phân tích và trực quan hóa dữ liệu trở nên rất đơn giản.
-
Có thể bạn chưa biết: Gartner là công ty tư vấn và nghiên cứu toàn cầu. Họ chuyên phân tích dữ liệu, dự báo xu hướng, cung cấp thông tin cho các nhà lãnh đạo, các khách hàng. Họ sống dựa vào điều đó.
Ưu điểm của Power BI:
-
Sử dụng Power BI, thật dễ dàng kết nối với nhiều hệ thống nguồn, chẳng hạn như cơ sở dữ liệu SQL, twitter feed hoặc API học máy. Tất cả các nguồn dữ liệu khác nhau này sau đó sẽ tích hợp trong Power BI. Quy trình tổng hợp đơn giản này cho phép bạn kết hợp nhiều nguồn dữ liệu trong một cơ sở dữ liệu lớn phù hợp để báo cáo hoặc phân tích.
-
Sau đó, dữ liệu tổng hợp có thể được sử dụng để tạo bảng tổng hợp (sử dụng Power Pivot). Điều này cho phép bạn hiểu nhanh về các điểm chính trong dữ liệu nhân sự của mình.
-
Sau đó, dữ liệu tương tự có thể được chuyển thành báo cáo trực quan, sử dụng Power BI's dashboarding. Dưới đây là một ví dụ về bảng điều khiển này.
3. Tableau
Tableau rất giống Power BI ở chỗ nó cho phép tổng hợp và hiển thị các nguồn dữ liệu khác nhau.
Được thành lập vào năm 2003 tại Đại học Stanford, phần mềm này đã gây bão thế giới trực quan hóa dữ liệu.
Tableau được cho là công cụ kinh doanh thông minh (BI tool) tốt nhất hiện có khi nói đến trực quan hóa dữ liệu.
Nó đã được công nhận trong Gartner Magic Quadrant bảy năm liên tiếp từ 2012 đến 2019.
Nhược điểm của Tableau là nó đắt hơn so với đối thủ cạnh tranh - Power BI.
4. Visier
Visier là một công cụ tổng hợp dữ liệu để trả lời các câu hỏi về nhân sự. Nó kết nối với các hệ thống nhân sự khác nhau và kết nối chúng thành một công cụ HR BI.
Visier được biết đến nhiều hơn như là một nền tảng phân tích thông tin chi tiết về người có thể hành động, hiển thị xu hướng trong dữ liệu nhân sự.
Nó cũng cho phép bạn trả lời các câu hỏi về điều gì thúc đẩy hiệu suất và năng suất cũng như các kết quả nhân sự khác nhau.
Visier cung cấp một giải pháp thân thiện để phân tích những người xuất sắc. Nó có các sử dụng các thuật toán để dự đoán số lần nghỉ việc, sự thăng tiến, lưu chuyển nội bộ, v.v.
5. Qlik
Tương tự như Visier, Qlik cũng tổng hợp dữ liệu.
Sự khác biệt chính là Visier tập trung vào thông tin chi tiết có thể hành động về dữ liệu lực lượng nhân sự.
Trong khi Qlik là một công cụ tổng hợp dữ liệu tổng thể hơn với khả năng tổng hợp rộng rãi. Điều này có nghĩa là Qlik rất thích hợp cho việc tổng hợp dữ liệu, lưu kho và tổng hợp dữ liệu chung hơn.
Cũng giống như Power BI và Tableau, Qlik cũng từng là người dẫn đầu trong báo cáo Gartner Magic Quadrant trong vài năm.
6. SPSS
Trong khi Power BI, Tableau và Qlik chủ yếu được sử dụng để tổng hợp dữ liệu, thì SPSS được sử dụng để thực sự phân tích dữ liệu.
SPSS là một trong những công cụ phân tích nhân sự được sử dụng phổ biến nhất trong khoa học xã hội.
Nhờ giao diện thân thiện với người dùng, bạn có thể phân tích dữ liệu mà không cần có kiến thức thống kê sâu rộng.
Và vì SPSS thường được sử dụng trong khoa học xã hội nên rất nhiều chuyên gia nhân sự biết cách sử dụng nó - đặc biệt là những người quan tâm đến phân tích dữ liệu.
Đây cũng là lý do tại sao chúng tôi đưa SPSS vào danh sách mà không phải đối thủ cạnh tranh lớn nhất của nó, SAS.
SAS có nhiều người dùng hơn bên ngoài lĩnh vực khoa học xã hội. Tuy nhiên, SAS khó sử dụng hơn. SPSS có nhiều điểm tương đồng với Excel, vì thế tôi nghĩ nó có thể giúp bạn làm việc dễ dàng hơn.
Hãy coi như SPSS là một bước đệm nếu bạn chưa có khả năng phân tích dữ liệu tốt.
SPSS giúp dễ dàng thực hiện phân tích tương quan hoặc phân tích hồi quy nhanh chóng. Đối với các thuật toán phức tạp hơn (máy học), R là ứng cử viên tốt hơn
7. CPLEX Optimizer
Một bộ công cụ phân tích hoàn toàn khác được tạo ra để tối ưu hóa. Chúng thường được sử dụng để thực hiện phân tích kịch bản.
Các phân tích kịch bản được dành riêng để tìm ra cách hành động tốt nhất trong một tình huống nhất định.
Bởi vì phân tích kịch bản khá tiên tiến, chúng vẫn còn hiếm khi được sử dụng. Tuy nhiên, những công cụ phân tích kịch bản này có thể mang lại giá trị lớn cho doanh nghiệp.
Ví dụ về một công cụ như vậy là CPLEX Optimizer.
CPLEX Optimizer cho phép bạn tìm ra các giải pháp tốt nhất trong số hàng tỷ quyết định kinh doanh khác nhau. Nó thực hiện điều này bằng cách cung cấp mô hình dữ liệu linh hoạt và hiệu suất cao.
Điều này nghe có vẻ hơi trừu tượng.
Giả sử bạn có một số cửa hàng và nhà kho. Cách tốt nhất để cung cấp vật tư cho các cửa hàng này thông qua các kho hàng hiện tại của bạn là gì?
Và sẽ là một lựa chọn tốt nếu mở một nhà kho khác tại một địa điểm nào đó?
Sử dụng CPLEX, bạn có thể lập mô hình những kịch bản này, nhận thông tin đầu vào về việc bạn có nên mở thêm một nhà kho hay không - và khoảng cách tối ưu cho vị trí này so với các cửa hàng hiện tại của bạn là bao nhiêu.
Các ứng dụng khác của công cụ này cũng bao gồm lập lịch và lập kế hoạch nhân sự.
8. R
R là công cụ rất phổ biến trong phân tích dữ liệu nhân sự.
R rất phù hợp để phân tích và hiển thị thống kê và rất phù hợp để khám phá các tập dữ liệu lớn. Nó cho phép bạn phân tích và làm sạch các tập dữ liệu với hàng triệu hàng dữ liệu.
Nó cũng cho phép bạn trực quan hóa dữ liệu và các kết quả phân tích của mình.
Môi trường phát triển tích hợp (IDE) thường được sử dụng nhất cho R là RStudio. IDE là phần mềm cung cấp các phương tiện bổ sung để phát triển phần mềm và phân tích dữ liệu.
Nói một cách đơn giản, RStudio làm mọi thứ mà R làm nhưng ngày càng tốt hơn. Giao diện RStudio chứa trình soạn thảo, bảng điều khiển R, không gian làm việc dễ dàng truy cập, nhật ký lịch sử và chỗ cho các ô và tệp. Hình ảnh dưới đây cho thấy tất cả các yếu tố này.
Như đã nói ở trên, R rất hữu ích vì nó cho phép bạn làm việc với các tập dữ liệu lớn hơn nhiều so với Excel. Hơn nữa, R có một thư viện hỗ trợ rất phong phú với R package.
Các package này dễ cài đặt và cho phép bạn chạy hầu như tất cả các phân tích thống kê và tạo hình ảnh trực quan.
Lấy ví dụ, caret package. Package này cho phép bạn chia dữ liệu thành các tập để huấn luyện và thử nghiệm các thuật toán sử dụng cross-validation.
Một ví dụ khác về R package là ggplot, giúp bạn đồ thị hóa dữ liệu.
Nói chung, R là một công cụ tuyệt vời để phân tích và hiển thị một lượng lớn dữ liệu. Bạn có thể tải xuống RStudio tại đây.
9. Python
Python là một ngôn ngữ lập trình khác và có thể được sử dụng thay thế cho ngôn ngữ R.
R mạnh hơn Python trong việc phân tích thống kê, có một cộng đồng tích cực hơn khi nói đến thống kê và phù hợp hơn với hình ảnh hóa.
Tuy nhiên, Python lại dễ học hơn R rất nhiều.
Đối với Python, các IDE thường được sử dụng là PyCharm và Spyder (gần giống như RStudio vậy).
Cả hai đều là IDE mã nguồn mở cung cấp cho các nhà khoa học dữ liệu tất cả các công cụ họ cần để sử dụng Python.
Spyder, viết tắt của Scientific Python Development Editor, được tạo riêng cho khoa học dữ liệu. Nó bao gồm một trình soạn thảo nâng cao, một bảng điều khiển tương tác, trình xem tài liệu và một bộ công cụ phát triển toàn bộ cũng bao gồm các tùy chọn trực quan hóa.
Tóm lại: Nếu bạn đã có kinh nghiệm về Python hoặc muốn bắt đầu nhanh, hãy sử dụng Python. Nếu thực hiện phân tích thống kê sẽ là công việc của bạn trong năm năm tới, hãy sử dụng R.
> HỌC PYTHON ngay hôm nay!
Làm thế nào để chọn công cụ phân tích nhân sự phù hợp?
Bây giờ bạn đã biết các công cụ khác nhau, nhưng bạn vẫn chưa biết chọn công cụ phù hợp cho dự án phân tích dữ liệu nhân sự của mình?
Thực tế thì không có công cụ nào là hoàn hảo. Khi thực hiện phân tích, bạn có thể sẽ cần sử dụng nhiều công cụ.
Ví dụ:
-
Khi bạn kết hợp và phân tích một lượng lớn dữ liệu bạn cần một vài công cụ khác nhau.
-
Khi bạn muốn xuất ra báo cáo trực quan thì cần một công cụ khác.
Để chọn công cụ phần mềm phân tích nhân sự thích hợp nhất, điều quan trọng là phải biết bạn muốn đạt được điều gì.
Liệu bạn có muốn…
-
… Nắm bắt dữ liệu của bạn và tạo báo cáo tổng quan, trực quan hóa? Nếu thế thì hãy lựa chọn một công cụ như Power BI, Tableau hoặc Qlik. Các công cụ này giúp cho việc tổng hợp dữ liệu và trực quan hóa dữ liệu trở nên khá đơn giản.
-
… Có được một số thông tin chi tiết cơ bản về công ty và dữ liệu nhân viên của bạn, chẳng hạn bằng cách kiểm tra xem các phòng ban có khác biệt đáng kể về hiệu suất hoặc mức độ tương tác của nhân viên không? Hãy tìm một công cụ đơn giản hơn như Excel hoặc SPSS. Chúng yêu cầu kỹ năng phân tích ở mức độ thấp và đã có thể cung cấp cho bạn một số thông tin chi tiết quan trọng về dữ liệu của bạn. Visier cung cấp các khả năng phân tích toàn diện hơn nhưng không phù hợp phân tích nhanh chóng, đột xuất vì nó đòi hỏi nhiều nỗ lực hơn để thiết lập và chạy.
-
… Phân tích kỹ lưỡng dữ liệu nhân sự và đưa ra dự đoán? Hãy sử dụng các công cụ phân tích dữ liệu như Python hoặc R. Chúng cung cấp cho bạn khả năng thực hiện các phân tích tiên tiến nhất hiện có - trong khi xử lý số lượng lớn dữ liệu. Một số ví dụ là dự đoán luân chuyển nhân viên và phân tích phân loại công việc. CPLEX Optimizer sẽ là một khả năng khác. Công cụ này mang tính vĩ mô hơn vì nó giúp bạn đưa ra quyết định tốt nhất bằng cách sử dụng dữ liệu hiện có và các tham số quyết định của bạn làm đầu vào.
Bài viết này cung cấp tổng quan về một số công cụ phân tích nhân sự được sử dụng phổ biến nhất. Chúc bạn may mắn trong việc tìm kiếm ra công cụ phân tích nhân sự phù hợp nhất với bạn.
---
HỌC VIỆN ĐÀO TẠO CNTT NIIT - ICT HÀ NỘI
Học Lập trình chất lượng cao (Since 2002). Học làm Lập trình viên. Hành động ngay!
Đc: Tầng 3, 25T2, N05, Nguyễn Thị Thập, Cầu Giấy, Hà Nội
SĐT: 02435574074 - 0914939543
Email: hello@niithanoi.edu.vn
Fanpage: https://facebook.com/NIIT.ICT/
#niit #niithanoi #niiticthanoi #hoclaptrinh #khoahoclaptrinh #hoclaptrinhjava #hoclaptrinhphp #java #php #python