İK verilerini yorumlamak neden çoğu zaman zor oluyor?

Bu soru aslında İK analitiğinin en temel problemini anlatır. Birçok organizasyon artık çok fazla veri üretebiliyor. HRIS sistemleri, LMS platformları, performans sistemleri ve anket araçları sayesinde elimizde büyük miktarda veri var. Ancak bu veriyi yorumlamak çoğu zaman sanıldığı kadar kolay değildir.

Bunun birkaç nedeni vardır.

Birincisi, insan davranışı finans verilerinden farklıdır. Finansal veriler genellikle daha net ve ölçülebilirdir. Örneğin satış geliri %10 artmışsa bu oldukça somut bir sonuçtur. Ancak çalışan bağlılığı %10 düştüğünde bunun nedenini tek bir değişkenle açıklamak çoğu zaman mümkün değildir.

İkincisi, İK verileri çoğu zaman bağlamdan kopuk analiz edilir. Örneğin bir organizasyonda turnover oranı %15 olabilir. Bu veri tek başına iyi mi kötü mü sorusunun cevabını vermez. Bu noktada şu sorular sorulmalıdır:

• Bu ayrılmalar hangi departmanlarda yoğunlaşıyor?

• Ayrılan çalışanlar hangi kıdem seviyesinde?

• Bu ayrılmalar gönüllü mü zorunlu mu?

• Aynı yöneticinin ekibinde ayrılma oranı daha mı yüksek?

Bu sorular sorulmadan yapılan analizler genellikle yanlış sonuçlara götürür.

Ben genç İK analistlerine her zaman şu yaklaşımı öneririm:

Veriyi değil, hikâyeyi anlamaya çalışın.

Örneğin bir organizasyonda ilk yıl turnover oranı yüksek olabilir. Bu durum işe alım kalitesinin düşük olduğunu gösterebilir. Ama aynı zamanda onboarding sürecinin yetersiz olduğunu da gösterebilir.

Global şirketlerde veri yorumlama genellikle yalnızca İK departmanına bırakılmaz. Veri bilimciler, finans ekipleri ve organizasyonel gelişim uzmanları birlikte çalışır. Çünkü insan davranışını anlamak çoğu zaman disiplinler arası bir yaklaşım gerektirir.

İK analitiğinde en önemli becerilerden biri de şu soruyu sormaktır:

“Bu veri bana gerçekten ne söylüyor?”