Analityka małych zbiorów danych może nie tylko zwiększyć szybkość i poprawić wydajność procesów rekrutacji, lecz również pomóc w identyfikacji przeszkód w obrębie firmy i ułatwić wyszukanie pasywnych talentów, nieposzukujących aktywnie zatrudnienia w branży IT.

Jak twierdzi Jason Berkowitz, wiceprezes ds. obsługi klienta w Seven Step Recruiting Process Outsourcing (RPO), w ostatnich latach mamy do czynienia z ogromnym i ekscytującym wzrostem objętości zbiorów danych i rozwojem narzędzi analitycznych. Analiza Big Data wspiera firmy w usprawnianiu procesów rekrutacyjnych, bo dzięki nim specjaliści ds. rekrutacji mogą poznać przeszkody występujące na poszczególnych etapach rekrutacji, które sprawiają, że czas pozyskiwania pracownika znacznie się wydłuża.

Zobacz również:

• IDC CIO Summit – potencjał drzemiący w algorytmach
• Duże zwolnienia w Apple - ponad 600 osób opuszcza pokład

Co więcej, analityka oparta o Big Data pozwala na zrozumienie atrakcyjności stosowanych metod rekrutacji oraz zatrzymanie pracowników w firmie. Dzięki niej firmy wiedzą, co wpływa na możliwość wyszukania, pozyskania i zatrzymania najbardziej utalentowanych specjalistów.

Jak się jednak okazuje, koncentracja wyłącznie na działaniach kandydatów w obrębie procesu rekrutacji i ich zachowaniu na poszczególnych jego etapach to tylko jedna część równania. Nie należy bowiem zapominać, że również ważne jest poznanie przyczyn leżących u podstaw ich wyborów.

Kluczowa rola personalizacji procesów rekrutacji

- Obawiam się, że specjaliści ds. IT zbyt często zapominają o tym, że mówiąc o pozyskiwaniu talentów, mówimy o pozyskiwaniu prawdziwych ludzi, którzy są czymś więcej niż tylko CV. To ludzie, którzy często mają bogate życie pozazawodowe, głębokie i różnorodne, które może zwiększyć ich wartość jako pracowników – mówi Jason Berkowitz.

Świadomość, że za każdym CV stoi człowiek, jest szczególnie istotna dla młodszego pokolenia specjalistów ds. rekrutacji. Dla wielu z nich cyfrowy świat jest naturalnym środowiskiem, jednak ogrom danych dostarczanych przez narzędzia analityczne big data może zakłócić ogólny obraz potencjalnego kandydata.