ในการปฏิบัติงานของฝ่ายทรัพยากรบุคคล (HR) ซึ่งเป็นงานที่ต้องอาศัยทั้งข้อมูล, ประสบการณ์ และสามัญสำนึกในการตัดสินใจ ถือเป็นงานที่มีความซับซ้อนค่อนข้างสูง Big Data จึงเป็นตัวช่วยที่น่าสนใจอย่างยิ่งในการทำงานของฝ่ายบุคคล
Big Data สามารถช่วยในการวิเคราะห์ข้อมูลเชิงลึกของงานทรัพยากรบุคคล ตั้งแต่ขั้นตอนการวางแผนกำลังคน (Workforce Planning) , การสรรหา (Recruiting), การฝึกหัดและวัดผลงาน ( Training and Evaluating) ไปจนถึงการลดการสูญเสียพนักงาน (Workforce Attrition)
ชั่วโมงทำงานที่น้อยกว่าอาจได้งานที่มีประสิทธิภาพมากกว่า
หลาย ๆ องค์กรในประเทศไทยยังคงมีการสแกนนิ้วมือเข้าออกของพนักงาน เพื่อวัดชั่วโมงการทำงานและจัดเป็นหนึ่งในตัวชี้วัดการทำงาน ทั้งที่บางตำแหน่งงานอาจไม่ได้มีวันเวลาในการทำงานที่ตายตัว
ในปี 2561 ทาง UBS ได้มีการศึกษาเรื่องชั่วโมงทำงาน พบว่าคนกรุงเทพฯติดอันดับคนในเมืองที่มีชั่วโมงการทำงานสูงเป็นอันดับที่ 15 ของโลก โดยมีชั่วโมงในการทำงานอยู่ที่ 2,209 ชั่วโมง/ปี หรือ 42 ชั่วโมง/สัปดาห์ ซึ่งสวนทางกับรายได้เนื่องจากอยู่อันดับที่ 61
ในขณะที่ชาวโตเกียวมีชั่วโมงทำงานเป็นอันดับที่ 32 แต่มีรายได้เป็นอันดับที่ 17 ของโลก และชาวนิวยอร์กมีชั่วโมงทำงานเป็นอันดับที่ 25 แต่มีรายได้เป็นอันดับที่ 7 ของโลก
อดคิดไม่ได้เลยว่าทำไมประชากรในประเทศเหล่านี้ ไม่จำเป็นต้องใช้เวลาทำงานเท่าเรา แต่กลับมีรายได้และผลผลิตของทรัพยากรบุคคลมากกว่า
สวีเดนได้ทำการวิจัยพยาบาลที่ทำงานในสถานดูแลคนชรา โดยเปรียบเทียบระหว่างกลุ่มพยาบาลที่ทำงาน 8 ชั่วโมงต่อวัน กับกลุ่มพยาบาลที่ลดระยะเวลาการทำงานลงเหลือ 6 ชั่วโมงต่อวัน โดยไม่ลดเงินเดือน ซึ่งผลที่ได้คือ
- พยาบาลที่ทำงาน 6 ชั่วโมง มีจำนวนครั้งการลาป่วยน้อยกว่าพยาบาลที่ทำงาน 8 ชั่วโมง ถึง 5%
- พยาบาลที่ทำงาน 6 ชั่วโมง มีการทำกิจกรรมสันทนาการกับผู้สูงอายุมากกว่าพยาบาลที่ทำงาน 8 ชั่วโมงถึง 64%
- พยาบาลที่ทำงาน 6 ชั่วโมง มีความสุขมากกว่าและมีความเครียดต่ำกว่าพยาบาลที่ทำงาน 8 ชั่วโมง
จากผลการวิจัยนี้แสดงให้เห็นว่าประสิทธิภาพของงานที่ดี ไม่ได้แปรผันตรงกับชั่วโมงในการทำงานที่สูง แต่การทำงานด้วยจำนวนชั่วโมงที่เหมาะสม และมีความสมดุลระหว่างชีวิตส่วนตัวและชีวิตการทำงาน (Work-Life Balance) มีผลต่อประสิทธิภาพการทำงาน
อีกทั้งงานวิจัยจาก McKinsey ยังพบว่า ผลผลิตหรือผลงาน ที่สูงนั้นไม่ได้มาจากชั่วโมงการทำงานที่สูง แต่เป็นแรงจูงใจในชีวิต และการมีความหมายในสังคม ที่ผลักดันให้มนุษย์สามารถเค้นประสิทธิภาพในการทำงานออกมาได้เป็นอย่างดี ซึ่งผู้บริหารที่มีสิ่งเหล่านี้สามารถทำผลงานได้มากกว่าปกติถึง 5 เท่า ในขณะที่พนักงานฝึกหัดเองก็สามารถลดระยะเวลาในการฝึกงานลงได้ถึงครึ่งหนึ่งจากระยะเวลาปกติ
การทำงานในหน้าที่เดิมซ้ำๆ คือปัจจัยสำคัญที่สุดที่ทำให้พนักงานลาออก
การลดการสูญเสียของพนักงาน (Workforce Attrition) เป็นประเด็นสำคัญอันดับต้น ๆ ในการบริหารทรัพยากรบุคคลของแทบทุกองค์กร เนื่องจากกว่าจะได้คนทำงานที่มีคุณภาพดีสักคน ต้องผ่านทั้งการฝึกอบรมและสะสมประสบการณ์จากการทำงานรวมถึงการปรับตัวเข้ากับทีม ซึ่งเป็นสิ่งที่ต้องใช้ทั้งเวลาและต้นทุนสูงทำให้ Big Data ถูกนำมาใช้ในการวิเคราะห์
คนส่วนใหญ่อาจคิดว่าสาเหตุหลักในการลาออกของพนักงานนั้นมาจากการเข้ากับที่ทำงานไม่ได้ หรือเงินเดือนที่น้อย แต่จากผลการวิจัยตีพิมพ์ใน Havard Business Review ที่มีการศึกษาเรื่องดังกล่าวมากว่า 5 ปีและสร้างโมเดลซึ่งมีความแม่นยำถึง 80% พบว่า ตัวแปรที่สำคัญที่สุดที่ทำให้พนักงานออกจากงานคือ การถูกมอบหมายให้ทำงานในหน้าที่เดิมนานจนเกินไป ซึ่งหมายความว่า ยิ่งพนักงานคนหนึ่งอยู่ในตำแหน่งเดิมยิ่งนานเท่าไร หรือถูกให้ทำงานเดิมซ้ำๆ กันมากเท่าไร ก็ยิ่งมีแนวโน้มที่จะลาออกมากขึ้นเท่านั้น
เพิ่มความแม่นยำในการสรรหาบุคลากรด้วยการพิจารณาข้อมูลบนโซเชียลมีเดีย
ปัจจุบันหลายองค์กรเริ่มให้ความสำคัญในการดู Transcript หรือสถาบันการศึกษาที่จบมาน้อยลง แต่กลับใช้การพูดคุยกับผู้สมัครงานในเรื่องราวทั่วไป ยกสถานการณ์ที่อาจไม่ได้เกี่ยวกับงานโดยตรงมาตั้งคำถามและดูปฏิกิริยาของผู้สมัครในระหว่างการสัมภาษณ์ ทำให้บริษัทสามารถคัดกรองผู้สมัครได้ดีกว่าการคัดเลือกจาก วุฒิการศึกษา หรือสถาบันการศึกษา
รวมถึงข้อมูลบนโซเชียลที่มีการเปิดสาธารณะ ยังทำให้บริษัทได้รู้จักตัวตนของผู้สมัครรอบด้านมากขึ้น จนนำไปสู่การตัดสินใจที่แม่นยำขึ้น ซึ่งวันนี้ Social Credit Score ได้เกิดจากการรวบรวมพฤติกรรมของคนๆ หนึ่ง ไม่เพียงการใช้ Social Media อย่าง Facebook, Twitter, Instagram แต่รวมถึงเว็บไซต์ที่เข้าไปอ่านบ่อยๆ นำมาประมวลผลทำให้เรารู้จักคนๆ หนึ่งมากขึ้น โดยได้เริ่มถูกนำไปใช้ในการประกอบการตัดสินใจอนุมัติเงินกู้ และประกอบผลการรับสมัครเข้าทำงานในหลายตำแหน่งสำคัญได้อย่างแม่นยำแล้ว
นอกจากจะใช้ Big Data เป็นเครื่องมือช่วยในการบริหารงานทรัพยากรบุคคลแล้ว ยังสามารถนำมาเพื่อวิเคราะห์เปรียบเทียบ หาจุดอ่อน และเสริมจุดแข็งเพื่อพัฒนาตนเองเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพในการทำงานได้อีกด้วย
