في أحد مصانع الأغذية، لاحظ اصحاب المصنع أن صلصة الطماطم "البندورة" يشتكي منها الزبائن، أرجع أصحاب المصنع السبب لإحدى ماكينات التصنيع، قرروا شراء ماكينة جديدة، أحدث ماكينة في السوق، وبعد استخدامها، لاحظوا أن الشكاوى ما زالت موجودة، ليكتشفوا أن المشكلة لم تكن في الماكينة، وإنما كانت في الطماطم التي يستخدمونها!

كانت هذه قصة خيالية نتعلم منها درسين، الأول أن أحدث أنظمة تحليل البيانات لن تعطينا نتائج جيدة لو كانت البيانات المدخلة إليها غير جيدة، ناقصة، متناقضة، غير دقيقة، لأن أحدث ماكينة لم تخرج صلصلة جيدة من الطماطم الرديئة. والدرس الثاني هو أن البيانات الغير دقيقة والتي تقود بالضرورة لمعلومات مغلوطة، ستقود إلى قرارات خاطئة تتكبد من ورائها الشركة خسائر مادية مثل تلك الماكينة التي لم تكن في حاجة إليها.

ولأن كل شيء له علاقة بتحليل البيانات يبدأ من البيانات نفسها، قبل دراسة طرق التحليل ومنهجياته، إقرأ هذا المقال.

بينما تُعنى التحليلات بالنتائج والرؤى المستخلصة، فإن ذكاء البيانات (Data Intelligence) هو الذي يضمن أن هذه النتائج مبنية على أسس صلبة. إنها شبكة الأمان التي تحمي قراراتك الاستراتيجية. يستكشف هذا المقال مفهوم ذكاء البيانات كنهج شامل يضمن أن بيانات المنظمة حديثة، موثوقة، وسهلة الوصول والاستخدام، ويتعمق في دوره المحوري في توفير البنية التحتية والمنهجية اللازمة لضمان جودة البيانات وحوكمتها، وكيف يتقاطع مع الذكاء الاصطناعي لتمكين تحليلات الموارد البشرية من تقديم رؤى دقيقة وقابلة للتطبيق.

تعريف ذكاء البيانات: الذكاء من البيانات والذكاء حولها

يشير مصطلح "ذكاء البيانات" إلى مفهوم مزدوج يشمل الذكاء الذي يتم الحصول عليه من تحليل البيانات، وكذلك الذكاء حول البيانات نفسها، مثل مصدرها، كيفية تخزينها، تأمينها، مشاركتها، وإعداد التقارير عنها. إنه نهج شامل يهدف إلى ضمان أن بيانات المنظمة حديثة، موثوقة، وسهلة الوصول والاستخدام لجميع أصحاب المصلحة. هذا المفهوم يتجاوز مجرد تحليل البيانات ليشمل دورة حياة البيانات بأكملها.

يمكنك التفكير في ذكاء البيانات كفريق من الخبراء والأدوات التي تضمن أن كل معلومة يتم تحليلها هي المعلومة الصحيحة والمناسبة. هذا يضمن أن تكون المخرجات موثوقة، ودقيقة، ويسهل مشاركتها على نطاق واسع داخل المنظمة لدعم اتخاذ القرارات بشكل أفضل.

جودة البيانات وحوكمتها: لماذا لا يمكننا بناء قصر على أساس هش؟

إن أساس تحليلات الموارد البشرية الفعالة هو البيانات عالية الجودة. فبدون بيانات موثوقة ومنظمة، لا يمكن للتحليلات أن تقدم رؤى دقيقة وقابلة للتطبيق. يُعد وضع ممارسات قوية لحوكمة البيانات أمرًا ضروريًا للحفاظ على سلامة البيانات وبناء الثقة في عملية التحليلات.

تتضمن تحديات جودة البيانات:

- البيانات غير الدقيقة أو غير المتسقة: إذا كانت البيانات غير دقيقة أو غير مكتملة، فإنها ستؤدي إلى رؤى مضللة وقرارات خاطئة.

- صوامع البيانات (Data Silos): غالبًا ما تكون البيانات مبعثرة عبر أنظمة مختلفة (مثل أنظمة معلومات الموارد البشرية، ومنصات إدارة الأداء، والاستبيانات)، مما يجعل دمجها وتوحيدها أمرًا صعبًا.

لذلك، فإن عملية "تنظيف البيانات" هي خطوة حاسمة بعد جمعها، حيث يتم التحقق من صحتها ومعالجة الأخطاء والتناقضات والبيانات المفقودة التي قد تؤدي إلى رؤى خاطئة. هذا يضمن أن يكون الأساس الذي تبنى عليه تحليلاتك صلبًا ومتينًا.

دور أنظمة معلومات الموارد البشرية (HRIS): العمود الفقري للبيانات

أنظمة معلومات الموارد البشرية (HRIS) هي حلول برمجية أساسية تعمل كقاعدة بيانات مركزية لجميع المعلومات المتعلقة بالموظفين. تلعب أنظمة HRIS دورًا محوريًا في جمع البيانات المركزية وتسهيل الوصول إليها وتحليلها، مما يجعلها أساسًا لذكاء البيانات وتحليلات الموارد البشرية.

تساعد هذه الأنظمة في:

- أتمتة المهام الروتينية: مثل إدارة المنافع، الوقت والحضور، كشوف الرواتب، مما يقلل من الأخطاء البشرية والأعباء الإدارية.

- جمع البيانات من مصادر متعددة: من خلال وظائفها المختلفة (مثل إدارة الوقت والحضور، والخدمة الذاتية للموظفين، والهياكل التنظيمية)، تقوم أنظمة HRIS بجمع البيانات تلقائيًا، مما يوفر بيانات محدثة باستمرار.

- تسهيل التحليل وإعداد التقارير: توفر هذه الأنظمة تحليلات ورؤى في الوقت الفعلي حول القوى العاملة بأكملها ، مما يمكن المديرين من عرض البنى التنظيمية وتحسين التوظيف والتخطيط للقوى العاملة.

كما أن التكامل بين أنظمة HRIS مع أنظمة تخطيط موارد المؤسسة (ERP) يعزز من قدرتها على جمع وتحليل البيانات من خلال توفير رؤية شاملة للعمليات التجارية، مما يسمح بتحليلات أكثر عمقًا واتخاذ قرارات مستنيرة.

الذكاء الاصطناعي كجزء لا يتجزأ: من المساعد إلى الموجه الاستراتيجي

يُعد الذكاء الاصطناعي جزءًا لا يتجزأ من ذكاء البيانات في سياق الموارد البشرية. فهو يُستخدم لأتمتة المهام الروتينية، وتقليل التحيز البشري، وتحسين دقة التنبؤات، مما يغير بشكل جذري كيفية جذب الشركات لموظفيها وتوظيفهم والاحتفاظ بهم وتطوير مهاراتهم.

من أمثلة تطبيقاته:

- الأتمتة الذكية: يمكن للذكاء الاصطناعي التوليدي كتابة أوصاف وظيفية وأهداف أداء الموظفين، بينما يمكن للذكاء الاصطناعي التخاطبي تمكين الموظفين من تغيير بياناتهم الشخصية أو طلب الملاحظات بسهولة. هذا يحرر متخصصي الموارد البشرية للتركيز على المهام الاستراتيجية.

- تحليل البيانات الضخمة: بفضل قدرته على معالجة كميات هائلة من البيانات، يمكّن الذكاء الاصطناعي الموارد البشرية من اتخاذ قرارات واثقة تعتمد على البيانات، مما يقلل من الاعتماد على الحدس.

- التحليلات المتقدمة: يعزز الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي التحليلات التنبؤية، مما يسمح للمنظمات بتوقع اتجاهات الموارد البشرية واتخاذ قرارات استباقية.

عملية تحويل البيانات إلى رؤى استراتيجية

تتضمن عملية تحويل البيانات الخام إلى رؤى استراتيجية عدة خطوات أساسية :

1- جمع البيانات (Data Collection): يتم جمع البيانات ذات الصلة بالموارد البشرية من مصادر متعددة مثل أنظمة الموارد البشرية، استبيانات الموظفين، تقييمات الأداء، وبيانات الحضور والانصراف.

2- تنظيف البيانات (Data Cleansing): بعد الجمع، يتم تنظيف البيانات والتحقق من صحتها وتحويلها إلى تنسيق مناسب للتحليل، لمعالجة الأخطاء والتناقضات والبيانات المفقودة التي قد تؤدي إلى رؤى خاطئة.

3- تحليل البيانات (Data Analysis): يتم تطبيق الأساليب الإحصائية وخوارزميات التعلم الآلي وأدوات تصور البيانات على البيانات النظيفة لتحديد الأنماط والاتجاهات والعلاقات داخل القوى العاملة.

4- تصور البيانات (Data Visualization): تُعد أدوات تصور البيانات ضرورية لتوصيل الرؤى بفعالية إلى أصحاب المصلحة، حيث تتراوح من الرسوم البيانية البسيطة إلى لوحات المعلومات المعقدة التي تعرض مجموعة واسعة من البيانات.

الفوائد الاستراتيجية: جعل البيانات أصلًا ثمينًا

يمكّن ذكاء البيانات أقسام الموارد البشرية من اتخاذ قرارات واثقة تعتمد على البيانات، مما يقلل من الاعتماد على الحدس ويقلل من الأخطاء والمخاطر المحتملة. تقليديًا، كانت بيانات الموارد البشرية تُنظر إليها كمجرد سجلات إدارية ضرورية للامتثال. ومع ذلك، فإن تبني ذكاء البيانات يحول هذه النظرة، حيث يجعل البيانات أصلًا استراتيجيًا ذا قيمة عالية.

إن الشركات التي تستثمر في "الذكاء حول البيانات" - أي فهم مصدرها، جودتها، كيفية استخدامها، وحوكمتها - تكتسب ميزة تنافسية كبيرة. هذا النهج الشمولي يضمن أن الرؤى المستخلصة من التحليلات موثوقة وقابلة للتطبيق على نطاق واسع في المنظمة، مما يعزز الثقة في قرارات الموارد البشرية ويجعلها أكثر استجابة وفعالية، ويدعم الابتكار في ممارسات إدارة رأس المال البشري.

الخاتمة

في الختام، يُعد ذكاء البيانات حجر الزاوية الذي يضمن أن رحلة تحليلات الموارد البشرية بأكملها مبنية على أسس متينة. من خلال ضمان جودة البيانات، واعتماد أنظمة قوية مثل HRIS، والاستفادة من قوة الذكاء الاصطناعي، يمكن للمؤسسات تحويل البيانات الخام إلى رؤى استراتيجية حقيقية. هذا لا يمكّن الموارد البشرية من اتخاذ قرارات أفضل فحسب، بل يرفع من مكانتها داخل المنظمة، مما يجعلها قوة دافعة للنمو والابتكار. إن الاستثمار في ذكاء البيانات هو استثمار في مستقبل يعتمد على القرارات الموثوقة والمدعومة بالأدلة.