Razvoj orodja za napovedovanje odsotnosti zaposlenih: Analiza potreb uporabnikov
DOI:
https://doi.org/10.37886/ruo.2023.016Ključne besede:
anketni, inteligentna analiza, podatkovno rudarjenje, podpora odločanja, evidenca delovnega časaPovzetek
Raziskovalno vprašanje (RV): Naša raziskava se osredotoča na proučevanje zanimanja podjetij za storitve avtomatskega napovedovanja odsotnosti zaposlenih in si zastavlja naslednje vprašanje: kako narediti učinkovito analitično orodje za napovedovanje odsotnosti zaposlenih z delovnega mesta?
Namen: Namen raziskave je ugotoviti, ali pri različnih podjetjih obstaja interes za storitve avtomatskega napovedovanja odsotnosti, ter analizirati njihove potrebe z namenom pravilne zasnove programske opreme (analitično orodje), ki bi ponujala tovrstne storitve.
Metoda: Uporabljen je anketni vprašalnik, ki je namenjen podjetjem, ki uporabljajo sistem MojeUre za evidentiranje delovnega časa (https://mojeure.si/), da bi pridobili podatke o funkcionalnostih, ki bi lahko izboljšale napovedovanje odsotnosti zaposlenih in pomagale pri organizaciji dela.
Rezultati: Anketa je zbrala informacije od uporabnikov sistema MojeUre o primernih napovedih odsotnosti za podjetja. Te informacije so pomembne pri razvoju analitičnega orodja. Prav tako sklepamo, da je napovedovanje odsotnosti z delovnega mesta je koristno za organizacijo zaposlenih ob nepričakovani odsotnosti.
Organizacija: Razvito analitično orodje bi podjetjem omogočilo lažje in bolj smiselno reorganiziranje zaposlenih ob predvideni odsotnosti, s tem pa bi posledično vplivalo na manj izpada opravljenega dela pri zaposlenih.
Družba: Orodje za napovedovanje odsotnosti zaposlenih ima pozitivne učinke na družbo: boljše načrtovanje, večja učinkovitost, nižji stroški, lažja reorganizacija dela.
Originalnost: Na trgu še ni podobnega analitičnega orodja, ki bi napovedovalo odsotnost zaposlenih na podlagi historičnih podatkov. Sicer obstajajo orodja za podporo pri odločanju, vendar ne za analizo odsotnosti zaposlenih.
Omejitve/nadaljnje raziskovanje: Opravljena anketa je bila omejena na uporabnike obstoječega sistema MojeUre, kar pomeni, da nimamo povratnih informacij drugih podjetij, ki želijo uporabljati orodje za napovedovanje odsotnosti zaposlenih.
Literatura
Bauer, T., Erdogan, B., Caughlin, D., & Truxillo, D. (2018). Human resource management: People, data, and analytics. Sage Publications.
Bernik, M., & Bernik, I. (2011). Knowledge management and information technology in analyzing human resource processes. In Proceedings of the SPRING 5th international conference on knowledge generation, communication and management (KGCM 2011).
Benington, H. D. (1983). Production of large computer programs. Annals of the History of Computing, 5(4), 350-361.
Chai, W., & Sutner, S. (2020, December 4). What is Human Resource Management (HRM)? - definition from whatis.com. HR Software. Retrieved from: https://www.techtarget.com/searchhrsoftware/definition/human-resource-management-HRM
Cheng, M., & Hacket, R. (2019). A critical review of algorithms in HRM: Definition. Human Resource Management Review, 100698.
Fitz-Enz, J., & John Mattox, I. I. (2014). Predictive analytics for human resources. John Wiley & Sons.
Ministrstvo za javno upravo Republike Slovenije. (2023). Dejavnosti SKD. SPOT. Retrieved from: https://spot.gov.si/sl/dejavnosti-in-poklici/dejavnosti-skd/
Mishra, S. N., & Lama, D. R. (2016). A decision making model for human resource management in organizations using data mining and predictive analytics. International Journal of Computer Science and Information Security, 14.
MojeUre (2023). Evidenca delovnega časa. Retrieved from: https://mojeure.si/
Muchinsky, P. M. (1977). Employee absenteeism: A review of the literature. Journal of Vocational Behavior, 10(3), 316–340. https://doi.org/10.1016/0001-8791(77)90066-5.
Navarro, C., & Bass, C. (2006). The Cost of Employee Absenteeism. Compensation & Benefits Review, 38(6), 26–30. https://doi.org/10.1177/0886368706295343
Pragya Singh, T. W. in M. A. at S. (2023). Best Project Management Software. SelectHub raquo. Retrieved from: https://www.selecthub.com/c/project-management-software/
Zupančič, P., & Panov, P. (2021). The Influence of Window Size on the Prediction Power in the Case of Absenteeism Prediction from Timesheet Data. In 2021 44th International Convention on Information, Communication and Electronic Technology (MIPRO) (pp. 193-198). IEEE.
Zupančič, P., Boshkoska, B. M., & Panov, P. (2020). Absenteeism prediction from timesheet data: a case study. In D. Mladenić & M. Grobelnik (Eds.), Odkrivanje znanja in podatkovna skladišča - SiKDD: 5. oktober 2020, 5 October, 2020, Ljubljana, Slovenia (pp. 49–52). Institut Jožef Stefan.
