PL EN


Preferencje help
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników
2018 | nr 1 | 139--154
Tytuł artykułu

Wykorzystanie technologii Big Data i analizy danych we wspomaganiu procesów ZZL

Warianty tytułu
Big Data Technologies and Data Analysis in Supporting HR Processes
Języki publikacji
PL
Abstrakty
Termin "Big Data" szybko rozprzestrzenia się w środowisku naukowym i w organizacjach. Wpływa również na zarządzanie danymi w obszarze ZZL, które ewoluuje od prostego raportowania w kierunku wykorzystania danych do podejmowania decyzji, zaawansowanego planowania zatrudnienia, poprzez przewidywanie wydajności pracowników i zarządzanie talentami. Celem artykułu jest scharakteryzowanie technologii Big Data w kontekście ZZL oraz zaprezentowanie metod analizy, które można wykorzystać w tym obszarze. Artykuł rozpoczyna prezentacja technologii Big Data, następnie przedstawiono metody i narzędzia analityki kadrowej oraz na podstawie badań literaturowych i studiów przypadku zestawiono funkcje i zadania ZZL z ofertą technologii Big Data i analityki kadrowej. Poruszono również kwestie zagrożeń, jakie towarzyszą wprowadzeniu tej technologii. (abstrakt oryginalny)
EN
The term Big Data is rapidly spreading in academia as well as in organizations. It is also having an impact on data management in the area of HR, evolving from simple reporting to the application of data in decision-making and advanced employment planning all the way to predicting worker output and talent management. The aim of the article is to characterize Big Data technology in the context of HRM as well as to present data analysis methods that may be used in this area. The article is launched with a presentation of Big Data technology, followed by a presentation of analytical methods and tools for staff analyses. HRM functions and tasks are compiled on the basis of literature research and case studies displaying the range of Big Data technology and staff analytics. Also touched upon are questions of the risks that accompany the introduction of this technology. (original abstract)
Rocznik
Numer
Strony
139--154
Opis fizyczny
Twórcy
  • Uniwersytet Ekonomiczny w Katowicach
autor
  • Uniwersytet Ekonomiczny w Katowicach
Bibliografia
  • Angrave D., Charlwood A., Kirkpatrick I., Lawrence M., Stuart M. (2016), HR and analytics: why HR is set to fail the big data challenge, Human Resource Management Journal, vol. 26, z. 1.
  • Aschenbrenner A., Miksch S. (2005), Blog mining in a corporate environment, Research Studios Austria, Technical Report, < http://ieg.ifs.tuwien.ac.at/techreports/Asgaard-TR-2005-11.pdf >.
  • Bersin J. (2013), The Datafication of Human Resources, Forbes, lipiec.
  • Bersin J., Houston J., Kester B. (2014), Talent analytics in practice. Go from talking to delivering on big data, w Global Human Capital Trends 2014, Engaging the 21st-century workforce, Deilotte University Press, < https://dupress.deloitte.com/dup-us-en/focus/human-capital-trends/2014/hc-trends-2014-talent-analytics.html >.
  • Borne K. (2014), Top 10 Big Data Challenges - A Serious Look at 10 Big Data V's, < https://mapr.com/blog/top-10-big-data-challenges-serious-look-10-big-data-vs/ >.
  • Buyck I., Vanhoomissen T., Bonroy B., Mertens M., van Daele T. (2016), Carewear: the potential of wearable technology in stress and burnout management, International Conference on Sustainable Employability, Bruksela.
  • Capgemini (2015), People Analytics Improving HR Processes with Advanced Analytics and Big Data, Capgemini Report, < https://www.capgemini.com/resources/people-analytics-improving-hr-processes-with-advanced-analytics-and-big-dat >.
  • Conklin C., Abebe N., Petrelli J. (2016), Population health management: a new business model for a healthier workforce, w 2016 Workplace trends, Sodexo White Paper, < http://sodexoinsights.com/wp-content/uploads/2016/03/Workplace Trends 2016 Final.pdf >.
  • Conway D. (2010), The Data Science Venn Diagram, < http://drewconway.com/zia/2013/3/26/the-data-science-venn-diagram >.
  • Davenport T., Harris J., Shapiro J. (2010), Competing on Talent Analytics, Harvard Business Review, październik.
  • Deilotte (2015), Global Human Capital Trends 2015, Leading in the new world of work, Deloitte University Press, < http://www2.deloitte.com/content/dam/Deloitte/at/Documents/human-capital/hc-trends-2015.pdf >.
  • Edwards M., Edwards K. (2016), Predictive HR Analytics: Mastering the HR Metric, London, Kogan Page Publishers.
  • Fitz-Enz J. (2010), The new HR analytics - Predicting the economic value of your company's human capital investments, New York, American Management Association.
  • Forsyth A. (2015), Watson Analytics Use Case for HR:Retaining valuable employees, IBM Watson Analyst Community, < https://www.ibm.com/communities/analytics/watson-analytics-blog/watson-analytics-use-case-for-hr-retaining-valuable-employees >.
  • Firican G. (2017), The 10 Vs of Big Data, < https://tdwi.org/Articles/2017/02/08/10-Vs-of-Big-Data.aspx >.
  • Gandomi A., Haider M. (2015), Beyond the hype: Big data concepts, methods, and analytics, International Journal of Information Management, vol. 35, z. 2.
  • Garvin D. A. (2013), How Google Sold Its Engineers on Management, Harvard Business Review, < https://hbr.org/2013/12/how-google-sold-its-engineers-on-management >.
  • Grillo M., Hackett A. (2015), What types of predictive analytics are being used in talent management organizations?, Cornell University, ILR School, < http://digitalcommons.ilr.cornell.edu/student/74 >.
  • Grossman R., Siegel K. (2014), Organizational models for big data and analytics, Journal of Organization Design, nr 3 (1).
  • Hall B. (2014), Google's Project Oxygen Pumps Fresh Air Into Management, TheStreet, < https://www.thestreet.com/story/12328981/1/googles-project-oxygen-pumps-fresh-air-into-management.html >.
  • Hesketh A. (2014a), Microsoft: The four stages of analytical life: HRBI at Microsoft, White paper, < http://www.valuingyourtalent.com/media/Case study - Microsoft - PDF_tcm1044-5903.pdf >.
  • Hesketh A. (2014b), Talent's talent for creating talent at ArcelorMittal White paper, < http://www.valuingyourtalent.com/media/Case study - ArcelorMittal - PDF_tcm1044-5901.pdf >.
  • Jakubowski P., Wilk W. (2014), Analiza predykcyjna jako źródło wiedzy do zarządzania talentami, prezentacja IBM Business Connect < https://www-01.ibm.com/events/wwe/grp/grp030.nsf/vLookupPDFs/CHRO_Analityka w HR/$file/CHRO_Analityka w HR.pdf >.
  • Kania K., Zacny B. (2010), Systemy Business Intelligence w Firmie 2.0, w Kania K. (red.), Technologie Informatyczne Firmy 2.0, Katowice, Wydawnictwo Uniwersytetu Ekonomicznego w Katowicach.
  • Larose D. T., Markov Z. (2007), Data Mining the Web: Uncovering Patterns in Web Content, Structure, and Usage, New Jersey, John Wiley & Sons.
  • Maher M. (2014), Are Managers Obsolete? A Look at Google's Project Oxygen. OpenView, < http://labs.openviewpartners.com/are-managers-obsolete-google-project-oxygen/
Typ dokumentu
Bibliografia
Identyfikatory
Identyfikator YADDA
bwmeta1.element.ekon-element-000171502242

Zgłoszenie zostało wysłane

Zgłoszenie zostało wysłane

Musisz być zalogowany aby pisać komentarze.
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.