Tiedolla johtaminen henkilöstöhallinnossa - Empiirinen tutkimus
Vehmaskoski, Timo (2013)
Aineistoon ei liity tiedostoja.
Pro gradu -tutkielma
Vehmaskoski, Timo
2013
Tiivistelmä
Yritysten syvällinen ymmärrys työntekijöistä vaatii yrityksiltä monipuolista
panostusta tiedonhallintaan. Tämän yhdistäminen ennakoivaan analytiikkaan ja
tiedonlouhintaan mahdollistaa yrityksille uudenlaisen ulottuvuuden kehittää
henkilöstöhallinnon toimintoja niin työntekijöiden kuin yrityksen etujen
mukaisesti. Tutkielman tavoitteena oli selvittää tiedonlouhinnan hyödyntämistä
henkilöstöhallinnossa. Tutkielma toteutettiin konstruktiivistä menetelmää
hyödyntäen. Teoreettinen viitekehys keskittyi ennakoivan analytiikan ja
tiedonlouhinnan konseptin ymmärtämiseen. Tutkielman empiriaosuus rakentui
kvalitatiiviseen ja kvantitatiiviseen osiin. Kvalitatiivinen osa koostui tutkielman
esitutkimuksesta, jossa käsiteltiin ennakoivan analytiikan ja tiedonlouhinnan
hyödyntämistä. Kvantitatiivinen osa rakentui tiedonlouhintaprojektiin, joka
toteutettiin henkilöstöhallintoon tutkien henkilöstövaihtuvuutta.
Esitutkimuksen tuloksena tiedonlouhinnan hyödyntämisen haasteiksi ilmeni muun
muassa tiedon omistajuus, osaaminen ja ymmärrys mahdollisuuksista.
Tiedonlouhintaprojektin tuloksena voidaan todeta, että tutkimuksessa sovelletuista
korrelaatioiden tutkimisista ja logistisesta regressioanalyysistä oli havaittavissa
tilastollisia riippuvuuksia vapaaehtoisesti poistuvien työntekijöiden osalta. To gain a deep understanding of workforce, companies need to invest in
information and knowledge management in a comprehensive way. The
combination of predictive analytics and data mining enables the development of a
new dimension in human resource functions for the interest of the employees and
of the companies themselves. The goal of this study was to examine the use of
data mining in human resource management. The study was carried out using
constructive methods. The theoretical framework focused on predictive analytics
and data mining concepts. The empirical part of the study was based on
qualitative and quantitative parts. The qualitative part of the thesis consisted of a
preliminary study which discussed the use of data mining. The quantitative part
was based on data mining project which was done for human resource, to examine
staff turnover.
The preliminary study results pointed the data mining challenges for example in
the ownership of knowledge, lack of know-how and understanding the overall
possibilities. Based on the data mining project, the study of correlations and
logistic regression analysis result showed statistical relationships for workers who
voluntarily leave the company.
panostusta tiedonhallintaan. Tämän yhdistäminen ennakoivaan analytiikkaan ja
tiedonlouhintaan mahdollistaa yrityksille uudenlaisen ulottuvuuden kehittää
henkilöstöhallinnon toimintoja niin työntekijöiden kuin yrityksen etujen
mukaisesti. Tutkielman tavoitteena oli selvittää tiedonlouhinnan hyödyntämistä
henkilöstöhallinnossa. Tutkielma toteutettiin konstruktiivistä menetelmää
hyödyntäen. Teoreettinen viitekehys keskittyi ennakoivan analytiikan ja
tiedonlouhinnan konseptin ymmärtämiseen. Tutkielman empiriaosuus rakentui
kvalitatiiviseen ja kvantitatiiviseen osiin. Kvalitatiivinen osa koostui tutkielman
esitutkimuksesta, jossa käsiteltiin ennakoivan analytiikan ja tiedonlouhinnan
hyödyntämistä. Kvantitatiivinen osa rakentui tiedonlouhintaprojektiin, joka
toteutettiin henkilöstöhallintoon tutkien henkilöstövaihtuvuutta.
Esitutkimuksen tuloksena tiedonlouhinnan hyödyntämisen haasteiksi ilmeni muun
muassa tiedon omistajuus, osaaminen ja ymmärrys mahdollisuuksista.
Tiedonlouhintaprojektin tuloksena voidaan todeta, että tutkimuksessa sovelletuista
korrelaatioiden tutkimisista ja logistisesta regressioanalyysistä oli havaittavissa
tilastollisia riippuvuuksia vapaaehtoisesti poistuvien työntekijöiden osalta.
information and knowledge management in a comprehensive way. The
combination of predictive analytics and data mining enables the development of a
new dimension in human resource functions for the interest of the employees and
of the companies themselves. The goal of this study was to examine the use of
data mining in human resource management. The study was carried out using
constructive methods. The theoretical framework focused on predictive analytics
and data mining concepts. The empirical part of the study was based on
qualitative and quantitative parts. The qualitative part of the thesis consisted of a
preliminary study which discussed the use of data mining. The quantitative part
was based on data mining project which was done for human resource, to examine
staff turnover.
The preliminary study results pointed the data mining challenges for example in
the ownership of knowledge, lack of know-how and understanding the overall
possibilities. Based on the data mining project, the study of correlations and
logistic regression analysis result showed statistical relationships for workers who
voluntarily leave the company.