コラムバックナンバー
メールマガジン2016年6月8日号より ALBERT 菅 由紀子
昨年頃から「HRテクノロジー」「ビッグデータのHR分野での活用」という話をよく耳にするようになりました。FinTech(Financial technology)やIoT(Internet of Things)などとともに、今後注目の領域であると思っています。HRはHuman Resources の略で、HRテクノロジーとは人事のビッグデータを活用し、人材採用や人材育成、能力開発、マネジメントの効率化を行ったり、従業員の企業へのエンゲージメントを高める技術のことを指します。働き方の多様化と、IoT技術、データ分析技術などの進歩が伴って、その進化は加速度的です。企業は人なり、ですから最も大切な資源をどう活用するかという目的に対してビッグデータ活用が注目されるのは当然であるかもしれません。
HRテクノロジーで分析に用いられるデータには、下記のようなデータが挙げられます。
– 評価データ
– 給与データ
– 異動の履歴
– 健康診断やメンタルヘルスのデータ
– 福利厚生制度の利用履歴
– 社内コミュニケーションツールの利用履歴
– SNSのデータ
– 行動履歴 ・・・ etc.
行動履歴はオフィスへの入退室、PC/スマートフォン等の利用、オフィス内の移動履歴など多岐に渡ります。そのほかにも、企業内にある社員・スタッフ1人1人に紐づくデータは全て分析対象となりえます。そのほかにも、人材採用においてはWebサイト(採用ページを含む企業サイト)のデータは非常に有用であると考えられます。
FinTechやIoTもそうですが、データサイエンティストやデータアナリストの活躍の場はますます多様な領域に拡大していくな、と感じます。解析技術は業種・業態が変わっても共通して活用できるものは多くありそうですが、一方でその領域の専門知識などは深いものが求められる時代になりそうです。
また、どんな領域においてもデータドリブンな意思決定が求められる時代になりつつあります。そういった意味では、基本的な統計学の知識やスキルは今後のビジネスパーソンにとって不可欠なものとなりそうです。
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