課後心得:科技人資先修班 之《人資數據庫建構》

閱讀時間約 5 分鐘

很開心有機會參加這堂由蔡逸軒老師主講的「人資數據庫建構」,在上過課程後,我對於現代人力資源管理中的數據化運作有了更深刻的理解。當初對於「數據庫」這個名詞的印象,僅限於資訊技術中的一部分,但這次課程讓我了解到,數據庫並不僅僅是技術層面上的操作,更是人資專業的一項核心資源,特別是在人資數位化轉型的背景下,數據庫的建立與運用對於決策的影響至關重要。這堂課深入探討了數據的蒐集、整理、分析等環節,每一個步驟都是人資數據化工作中的關鍵環節,讓我在課程結束後對整個流程有了更系統化的認識。


#數據化思維與統計思維的核心

老師首先強調了「數據化思維」的重要性,這不僅僅是要求我們理解如何處理數據,更是培養我們如何以數據為基礎來做決策的能力。數據化思維的核心是能夠從大量的數據中找出有價值的訊息,這不只是技術問題,而是一種邏輯推理與分析能力的結合。我們HR若能具備這樣的思維,無論是在招聘、績效管理還是人才發展上,都能利用數據來優化決策。課堂中老師還進一步提到了「統計思維」,這部分更是關鍵,因為統計思維能幫助我們看出數據中的趨勢、變化,甚至是隱藏的問題,這是一種必須長期培養的能力。


此外,課程中的重點之一是「數據的清理」,這是大多數數據工作中最容易被忽略的一環。如果沒有徹底清理數據,後續的分析很可能因為數據不一致或是存在錯誤而導致誤判。老師還特別指出「就源輸入流程」的重要性,這指的是將數據直接從源頭輸入至數據庫的過程,避免因為人工輸入導致的錯誤,確保數據的準確性與即時性。這部分雖然看似細微,但實際上是數據庫建構中最容易出錯的地方,未來如果能夠完善這一點,將能大幅提升數據的可靠性。


#變動性與固定性資料的區別

在資料分類的部分,老師花了不少時間講解「變動性」與「固定性」資料的區別,這點對我來說十分有啟發。變動性資料,像是薪資、績效這類會隨著時間變化的數據,通常具有較高的分析價值。透過這些數據,我們可以了解員工的發展趨勢,從而做出更具前瞻性的決策。舉例來說,透過對薪資增長幅度的分析,我們可以發現公司內部的人才培養是否有效,是否具備吸引與保留優秀人才的能力。而固定性資料,如出生日期、學歷等,雖然相對較少變化,但在某些情境下仍具有重要意義,例如在招聘過程中可以作為篩選條件。


老師特別指出 : 變動性資料與固定性資料的管理方式應該有所不同,對於變動性資料的管理,我們需要不斷更新與追蹤,而對於固定性資料則要確保其正確性,並以穩定的方式進行存檔。讓我更加理解了不同類型資料在實務操作中的應用方式,也讓我明白為什麼某些數據在資料庫中具備更高的價值。未來在處理這類資料時,我會更有系統地將兩者區分開來,並針對不同類型的資料進行針對性的管理與分析。


#精細蒐集資料的重要性

蒐集資料的過程在課程中也被反覆強調,老師提到一個非常實際的例子,就是在設計問卷或蒐集員工信息時,應盡可能做到細緻,避免使用模糊的範圍或廣泛的選項。比方說,在詢問年資時,不要用「1~5年」這樣的區間,而是具體到某年某月,這樣的資料蒐集方式能夠為未來的分析提供更精確的依據。另有一個讓我印象深刻的點是,年齡是隨時間變化的,所以直接詢問出生年份會比詢問年齡更有意義。這樣的細節考量,能夠避免數據變得過於籠統,從而影響後續的統計結果。


這堂課讓我重新思考資料蒐集的重要性,許多公司在蒐集數據時,往往沒有注意到這些小細節,導致後續分析變得困難甚至無法進行。老師分享了許多實務經驗,告訴我們如何避免這些問題,這對我們未來的工作具有極高的參考價值。細緻的資料蒐集不僅能夠提升數據的質量,還能減少分析中的誤差,這是我之前在工作中未曾重視的一環。


#課後感想

這堂課的內容讓我徹底了解了人資數據庫建構的複雜性與必要性,不僅是技術層面的挑戰,更是一種對於數據邏輯的全面掌握。未來的工作中,我會努力運用老師所提到的「數據化思維」來應對各種人資管理問題,並且著手建立屬於自己的數據庫。數據的蒐集與清理是繁瑣的,但正如老師所說,只有前期投入足夠的心力,才能在後期得到精準的分析結果。這堂課讓我對於人資數位化的未來有了更多信心,特別是當我們面對不斷變動的市場環境時,數據將成為我們最強大的武器。


此外,老師強調數據庫的建構不僅僅是一個技術問題,更多的是對於數據品質的承諾。數據的價值在於其準確性和可用性,只有通過不斷的學習與實踐,我們才能真正掌握數據庫建構的精髓。最後,感謝蔡逸軒老師以豐富的經驗與知識帶領我們走過這一段學習旅程,也讓我對於未來的人資數據化工作更加充滿信心與期待。


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#科技人資先修班_第三堂課

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