الكشف عن المواهب عبر البيانات: استخدام التحليل لاكتشاف المواهب الجديدة

إننا نستطيع بسهولة أن نتخيل أنفسنا نكتشف أشياء قيمة ومثيرة في الرياضة أو الأعمال أو الألعاب باستخدام الأرقام. إن العمليات التي تنطوي عليها عملية تحديد المواهب تشهد ثورة من خلال تحليلات البيانات، حيث يتم تقليص الأرقام إلى قيم بسيطة وسهلة الفهم. وبدلاً من الحظ والفرص، أصبح الأمر الآن يتعلق بالميكرومتر والتكتيكات. وكما هو الحال الآن، تستخدم الشركات برامج متطورة لتمشيط جبال من البيانات لتحديد الأشخاص الذين قد يكونون في المنافسة. يمكن تحقيق أي شيء، بدءًا من تحديد هوية اللاعب وحتى إمكانات استراتيجية الكازينو، من خلال التحليلات. وهذا يجعل اكتشاف المواهب أسهل للصناعات بسبب هذا التحول إلى استخدام البيانات أكثر من أي وقت مضى. ولكن دعونا نلقي نظرة على كيفية عمل هذا النهج المثير.

عندما يتعلق الأمر بالبيانات الضخمة، فهي ليست ضجة بل ثورة. إن تحليل البيانات الضخمة يعني أن المنظمات يمكنها العثور على الأنماط والتنبؤ بدقة بالنتائج. على سبيل المثال، يتم استخدام سجلات الأداء والسمات الجسدية وحتى سمات الشخصية في الفرق للبحث عن المواهب. بالإضافة إلى ذلك، أصبحت مراهنات سباق الخيل مثالًا بارزًا على كيفية استخدام التحليلات لتوقع النتائج وفهم ديناميكيات الأداء. وعلى نحو مماثل، يستخدم مستهلكو خدمات الكازينو التحليلات لإدارة وفهم تجارب اللاعبين والتنبؤ بسلوكهم.

إن هذا النهج القائم على البيانات يضع الجميع على نفس الصفحة. فاللحوم الطازجة من المناطق والقطاعات التي لم يتم عرضها من قبل لديها فرصة لإظهار قيمتها. وتعمل أساليب تحليل البيانات المبتكرة على إنشاء نقاط بيانات لتحديد المرشحين المحتملين الذين لن يتم النظر إليهم بخلاف ذلك. وتتعرف البيانات الضخمة على كل شيء بدءًا من تحديد رياضي شاب موهوب إلى محلل أعمال كفء.

لا تجمع التحليلات التنبؤية المعلومات؛ بل تجمعها وتعالجها في معلومات مفيدة. وبالتالي فإن تحليل الاتجاهات السابقة والأداء الحالي يتنبأ بنتائج هذه الأداة. وإليك كيفية تطبيق المنظمات لها:

● التنبؤ بالمهارات: يتم تحديد نقاط القوة باستخدام قيم محددة وقابلة للقياس، مثل السرعة أو قدرات اتخاذ القرار.

● الرؤى السلوكية: تتنبأ بأنماط وسلوكيات جديدة، وخاصة في مجالات النشاط الحرجة، مثل الألعاب.

● يشير مطابقة الفرص إلى مجموعة من الأدوار التي حققت أداءً جيدًا تاريخيًا في مجال معين.

تسهل هذه الأساليب اتخاذ القرارات في الصناعات بناءً على البيانات المتاحة. سواء كان الأمر يتعلق بتقييم لاعب نجم محتمل أو تحديد المكان المناسب لاستراتيجية الكازينو، فإن التحليلات التنبؤية توفر رؤية واضحة في بيئة تتطور باستمرار.

يعتمد اختيار المواهب الجديدة على مزيج من الأدوات الدقيقة والأفكار الجديدة. باستخدام التحليلات المتقدمة، ترى الصناعات الفرص في الأماكن التي تحتاج عادةً إلى النظر فيها. تتضمن بعض الأساليب المراقبة في الوقت الفعلي والتقييم المحسوب، وترجمة مجموعات البيانات الكبيرة إلى تحليل عملي. تعمل هذه العملية على تحويل كيفية اكتشاف المنظمات للمهارات والقدرات. تحدد الأدوات الحديثة الآن أهم العلامات، بدءًا من الأداء إلى السلوك، دون ترك أي مفاجآت في المخطط. ولهذه الأغراض، تضع هذه الأساليب الأساس لتطوير استراتيجيات لجمع البيانات وتحليل المقاييس التي تشكل أساس اكتساب المواهب اليوم.

يعد جمع المعلومات حجر الزاوية في اكتساب المواهب القائمة على التحليل. واليوم، تراقب الأنظمة المعقدة جميع المعلمات الممكنة وتوفر صورة مفصلة لإمكانات الإنتاجية. على سبيل المثال، في مجال الرياضة، تسجل الأجهزة القابلة للارتداء، مثل السرعة والتحمل، البيانات المادية على الفور. وتراقب التطبيقات القائمة على الويب الاتصال لإثراء مهارات حل المشكلات في جلسات الألعاب والاستراتيجية.

تؤثر هذه العملية على الصناعات الإبداعية بنفس القدر. فهي تقدر الابتكار في تصميم العناصر أو تنفيذ الخطاب من خلال فك رموز الإشارات المرئية والصوتية. وينصب التركيز على الدقة: الحصول على المعلومات الصحيحة لتحقيق أهداف دقيقة وقابلة للقياس. ويضمن جمع البيانات المناسب تضمين المعلومات في الألعاب أو الرياضة أو المناصب القيادية.

يتلخص تحليل الأداء في تحويل البيانات إلى أنماط ذات مغزى. ويصبح اكتساب الأرض وفقدها واضحًا عند التركيز على الاتساق والقدرة على التكيف والدقة والنتيجة. وتقوم الأنظمة الحديثة بذلك بشكل أسرع وتوفر قدرًا أكبر من المعلومات.

تتضمن أمثلة المقاييس الرئيسية ما يلي:

● الدقة: تقيم مدى فعالية أداء اللاعب أو المشارك في تحقيق الأهداف المستهدفة.

● السرعة: تسجل الوقت المستخدم إما في الحركة أو المهمة.

● القدرة على التكيف: تقيم الأداء عندما تختبر الظروف التي لا يمكن التحكم فيها سلوك الأفراد.

توفر هذه المقاييس أيضًا نظرة أفضل للمعلومات الشخصية. عند تطبيقها مع تحليلات التاريخ، فإنها تشير إلى ما يجب القيام به وما هي الجوانب التي يجب تغييرها.

تشرع المنظمات في تنفيذ التحليلات، وهو ما يرتبط دائمًا بالعديد من التحديات. هذه التحديات فنية وأخلاقية ولوجستية. مرة أخرى، تحتاج المنظمات إلى العمل بأشياء مثل الموارد المحدودة وحماية البيانات أثناء إنتاج رؤى عالية الجودة. من الضروري أيضًا إنشاء البنية الصحيحة، حيث قد تحد الأطر القديمة من التحليلات. يوضح الجدول التالي التحديات الشائعة والحلول المحتملة:

إن التخطيط الاستراتيجي مطلوب للتغلب على هذه العقبات. إن الأدوات والمشاركة مع المتخصصين في البيانات تتطلب دائمًا التحسين. يجب التخطيط للتحليلات بشكل جيد، ويجب أن تكون الأدوات المستخدمة قادرة على التوسع لإحداث التغيير.

إن الأخلاقيات مهمة في اكتساب المواهب من خلال البيانات الضخمة والتحليلات مثل الخصوصية. تتضمن التحليلات بدورها معلومات تعريف شخصية وبيانات الأداء. إذا أسيء استخدامها، فإن هذه المعلومات ستدمر العلاقة، مما يؤثر على التعاون. كما يجب أن تحمي من التحيز في الخوارزميات: يجب أن تكون تنوع عملية التمثيل عادلة. لتجنب هذا، تستعين المنظمات بتدابير الشفافية، حيث يعرف الناس كيف يتم استخدام بياناتهم.

إن مبادئ اللائحة العامة لحماية البيانات والقوانين المماثلة في ولايات قضائية أخرى محددة في هذا الصدد. فهي تتطلب تلقي الموافقة المستنيرة بالإضافة إلى الحماية المناسبة للبيانات. التحليلات الأخلاقية ليست مجرد خدعة امتثال؛ إنها تأتي مع مصداقية واستدامة التحليلات. الخصوصية هي محرك حاسم للثقة بين المنظمات وأولئك الذين تنوي مساعدتهم. كما تظهر الاتجاهات، فإن النجاحات التي تحققت في تطوير التكنولوجيا مضمونة من خلال الالتزام بالحفاظ على الجانب الأخلاقي على نفس المستوى.

دراسات حالة في نجاح المواهب القائمة على البيانات

يبدو دور التحليلات أفضل في الممارسة العملية. تستخدم الفرق الرياضية، مثل نادي ليفربول لكرة القدم، التحليلات للبحث عن المواهب. تستخدم استراتيجيتهم مقاييس كمية للأداء، مثل دقة التمرير، والاختبارات النفسية لتحديد الأداء الشامل. كما أن للتحليلات تطبيق عملي في التدابير الوقائية والوقائية فيما يتعلق بالإصابات من حيث أنها تراقب الجهد العضلي للمساعدة في تحديد الوقت المناسب للتدريب.

في سياق الأعمال، تحاول تقديم الذكاء الاصطناعي لتحديد الموظفين ذوي الإمكانات الأعلى داخل المنظمة. يقارن برنامج Talent Match الخاص بهم الكفاءات بمتطلبات الوظائف في الصناعات الجديدة ذات الصلة. وعلى نفس المنوال، تعتمد شركات التوظيف الدولية على البيانات لربط المرشحين بالوظائف بشكل أسرع في غضون 50٪ أقل من الوقت. تُظهر قصص النجاح هذه أن التحليلات قابلة للتكيف. من تحسين قوائم الفرق الرياضية إلى إنشاء فرق للمستقبل، تعمل الاستراتيجيات الجديدة القائمة على البيانات على تغيير طرق توظيف المواهب.

في هذه الحالة، فإن مستقبل التحليلات واعد ومن المؤكد أنه سيتوسع بمرور الوقت. ويتمثل دور الآلات في إمكانية استخدامها للتنبؤ وتقييم مدى تطور الإمكانات. وستساعد أدوات التتبع في الوقت الفعلي في الكشف عن المواهب مع نموها الآن. كما ستنمو النماذج التنبؤية لتصبح أكثر تحديدًا، حيث تقدم معلومات حول مجالات ومهن معينة. ولن يؤدي التشغيل البيني عبر الصناعات إلا إلى توسيع الفرص عبر قطاعات مثل الألعاب والتوظيف المؤسسي. وسوف يؤدي دمج كلا العنصرين إلى جيل جديد من إدارة المواهب.