Blog Listesi

Türkiye’de İK ve Analitik ne kadar yan yana gelebilir?

Bu soruyu sorar sormaz düşüncelerine çok değer verdiğim arkadaşım Uğur Özmen geliyor aklıma. Yıllardır Müşteri İlişkileri konusunda verinin kendisinin ve kullanılma yöntemlerinin öneminden bahseder. Birçok yazısında da ülkemizdeki uygulamalarda toplanan verinin bile nasıl katledildiğinin örneklerini verir. Ki; satış, pazarlama ve müşteri ilişkileri alanında analitik çalışmalarındaki deneyimin dünyada da İK’ daki analitik çalışmalarını kat be kat aştığı su götürmez bir gerçek.

Bir de toplumsal olarak takım tutmadan parti tutmaya tüm seçimlerimizde ne kadar veriden uzak, duygusal, önyargılı ve takıntılı tavır alan bir toplum olduğumuzu düşünürsek, insan bir an için umutsuzluğa kapılıyor ve diyor ki:

“Mevcut ortam ve koşullar altında ülkemizde, İnsan Kaynakları Yönetiminde, doğru ve tutarlı verilerden yola çıkılarak yapılacak analitik çalışmalarının ne şu andaki durumu ne de geleceği pek parlak değil.”

Tabii, bu ilk anlık tepkim. Her zaman her umutsuzluğa düştüğümde “Peki bu koşullarda en azından ne yaparsam biraz daha iyi bir duruma gelebilirim?” diye kendime soran biriyim. Dolayısı ile, İnsan Kaynakları Yönetiminde de herkesin başarının olmazsa olmazı olarak görüş birliğinde olduğu analitik çalışmalarında “ne durumdayız, nasıl bu durumu daha iyileştirebiliriz?” diye kendi kendime sorup cevaplar bulmaya çalışıyorum.

Öncelikle, “Veri Yönelimli İK – Data Driven HR” kavramı artık İK yönetimi ile ilgili tüm profesyonellerin aklında yadsınamaz bir yer edinmiş durumda. Herkes İK yönetiminde daha doğru ve akılcı kararlar verebilmek için çalışana yönelik ayrıntılı verilere ihtiyaç olduğu konusunda hemfikir. Bu tüm dünyada olduğu gibi Türkiye’de de böyle. Dolayısıyla en azından önemli bir aşama geçilmiş durumda. Kimseyi verinin ne kadar önemli olduğu konusunda ikna etmeye çalışmamız gerekmiyor. Böyle olunca, İK yönetimi alanında hem operasyonel hem de stratejik alanlarda teknolojiden, daha da özelde, bu alana yönelik bütünleşik uygulama yazılımlarından yararlanma zorunluluğu çok net.

Ama, yönetim ve operasyona dönük kararlarımızın hangi verileri ne şekilde kullanarak alacağımız konusunda şehir efsanesi olma seviyelerine kadar gelmiş birçok yaklaşım var. Asıl konu da zaten bu yaklaşımların hangilerinin işimize ne kadar yarayabileceğine karar vermekte yatıyor. Çalıştığımız kurumun İK süreçleri ve uygulamaları hangi seviyede olursa olsun, bulunduğumuz durumdan daha iyi bir yerlere gelebilmek ve analitik yaklaşımlardan kurumumuzda da yararlanabilmek için birkaç bulgumdan bahsetmek ve önerilerde bulunmak istiyorum:

1. Sadece o anda elinize bir yerlerden geçen verileri bir araya getirerek renkli güzel grafikler ve şemalar çizmek adına analitik yapacaksanız, lütfen yapmayın. Çünkü yararı yerine zararını göreceğinizi garanti edebilirim. Öbür türlü en azından sezgilerinizle hareket ettiğinizi bilip tedbirli davranırsınız kararlarınızda.
    
2. Bir analitik çalışması başlatmayı düşündüğünüzde ilk olarak bu çalışmanın sonucunda neyi öğrenmek istediğinizi ve öğrendiğiniz o şeyin sonucunda ne gibi karar(lar) verebileceğinizi önceden belirleyiniz. Yani en sondan başlayınız. Sevdiğim anonim bir söz var bu durumu güzel ifade eden: “Nereye gideceğini bilmeyen kaptana hiçbir rüzgâr yardım edemez”
    
3. Öğrenmek istediğiniz sonuç ve vermek istediğiniz karar netleştikten sonra neyi ölçmek istediğinizi (kararlarınıza etki edebilecek parametreleri) çok daha rahat tanımlayabileceksiniz.
    
4. Ancak bu noktadan sonra ne tür veriye ya da verilere ihtiyacınız olduğunu ortaya çıkarabilirsiniz.
    
5. Tabii ölçmek istediğiniz parametrenin de doğal olarak bir ölçeği, birimi ve kararlarınızı belirleyecek referans miktarları olmalı.
    
6. Her parametreye etki edebilecek farklı verilerin de yine belki farklı birimleri ve o parametreye farklı biçimlerde ya da ağırlıklarda etki edecek referans miktarları, hatta o parametre sonucunu ortaya çıkaran formülleri olmalı.
    
7. Bundan sonrası artık daha basit olacak gibi gelse de asıl karmaşıklık ve “analitik” kelimesinin esas ifade ettiği şeyler bundan sonra başlıyor. Çünkü:
    
   • Karar vereceğiniz konuların büyük bir çoğunluğuna etkisinin ölçülmesi gereken şeylerin yani parametrelerin çoğunluk durumda birden çok fazla olduğunu göreceksiniz.
   • Kararınıza ve farklı durumlara göre bu parametrelerin hesaplanması için gerekli verilerin birbirleri ile etkileşimleri ve parametrelerin de kendi aralarında bir etkileşimi olacaktır.
   • Üstelik, bu parametrelerin kararınıza etki seviyesi ve parametrelerin ölçülmesinde kullanacağınız verilerin de formülleştirilebilmesi öyle kolay olmayacaktır. Çok çok deneyimli ve emin olmadığınız durumlar dışında sonuç karar etkinliğinizi ancak belirli bir zaman içinde deneme yanılma yöntemi ile iyileştirebileceksiniz. O da ölçümleriniz ve ortaya çıkan sonuçları ciddi bir biçimde takip ederseniz ve yeterli zamanınız var ise.
      

Analitik alanında gelişen teknoloji ve yaklaşımların avantajı da işte burada kendini gösteriyor. Çünkü, bu alanda geliştirilmiş birçok yöntem, yaklaşım ve hızlı bilgisayarlar sayesinde karmaşık gibi görünen bu çalışmalar kısa zamanlarda kesine yakın sonuçlar alabileceğiniz size özel sistemler haline dönüşebiliyor. Tabii, bu çalışmaların hepsini kendiniz yapmaya çalışmanız yerine, bu konularda uzmanlaşmış veri bilimi uzmanlarından (“Data Scientists”) yararlanmanızı tavsiye ederim.

Gördüğünüz gibi, karmaşık görünen konular artık bilgi teknolojileri ve analitik teknikleri ile basit ve hızlı şekilde çözümlenebiliyor. Yeter ki:

1. Siz neye ne amaçla karar vermek istediğinizi iyi belirleyin.
    
2. Sonuca en sağlıklı biçimde ulaşabilmek adına kararınızı etkileyecek olası parametrelerin ne olduğunu belirleyin.
    
3. Bunları nasıl ölçebileceğiniz ve bu ölçümler için hangi aralıklarla ne gibi araçlarla hangi ortamlarda nasıl veriler toplamanız gerektiğini netleştirin.
    
4. Ve en önemlisi, BU VERİLERİ DÜZENLİ ve TUTARLI BİR ŞEKİLDE TOPLAYIP DERLEYİN VE KARARINIZIN SONUÇLARINI DA YİNE VERİLER İLE TEYİT EDİP TEKRARLAYAN BİR DÜZENDE KARARLARINIZIN SAĞLAMASINI YAPIN.
    

Aksi takdirde, şimdiye kadar benim gördüğüm gibi, renkli grafikleri ekranlarda bir o yana bir bu yana çekip yine sezgilerinize dayanan kararlar vermeye devam edersiniz.