لوحة تحكم تحليلات الموارد البشرية باستخدام Python و Power BI

لوحة تحكم تحليلات الموارد البشرية باستخدام Python و Power BI

نظرة عامة:

استهدف هذا المشروع تحليل بيانات الموارد البشرية لمواجهة التحديات الحقيقية داخل بيئات العمل. اعتمد على أدوات تحليل متقدمة لتحويل البيانات الخام إلى رؤى واضحة قابلة للتنفيذ. استخدمنا Python للتحضير والاستكشاف، وPower BI لبناء لوحات تفاعلية تسرد قصة متكاملة، مما مكّن من اتخاذ قرارات أكثر وعيًا ترتكز على البيانات.

الهدف:

استكشاف التحديات الفعلية التي تواجه أقسام الموارد البشرية من خلال التحليل البياني، بهدف دعم قرارات أفضل، تعزيز العدالة في بيئة العمل، وزيادة الاحتفاظ بالموظفين وتحسين أدائهم، عبر رؤى مبنية على بيانات حقيقية وواضحة.

️ الأدوات والأساليب المستخدمة:

Python – لتحضير البيانات وتنظيفها واستكشافها تحليليًا

Power BI – لإنشاء لوحات تفاعلية وسرد بصري واضح للنتائج

تطوير مؤشرات الأداء (KPIs) – تم التركيز على مؤشرات تؤثر مباشرة في استراتيجية الموارد البشرية

المجالات التي ركزت عليها لوحات التحكم شملت:

تحليل معدل الدوران الوظيفي (Turnover Analysis):

كشف الأنماط المرتبطة بخروج الموظفين، سواء كانت بسبب ثقافة العمل، الأداء، أو عبء العمل.

تأثير القيادة (Leadership Impact):

قياس مدى تأثير أسلوب القيادة على استقرار الفرق واحتفاظ الموظفين.

تقييم قنوات التوظيف (Recruitment Channel Evaluation):

تحديد المنصات التي لا تجذب فقط عددًا أكبر من المتقدمين، بل تجلب مرشحين بجودة أعلى.

التنوع والشمول (Diversity & Inclusion):

تحليل عدالة التوظيف واقتراح خطوات لتحسين التمثيل والتنوع.

العبء الوظيفي مقابل الرضا الوظيفي (Workload Vs. Satisfaction):

تحليل ساعات العمل لاكتشاف مؤشرات الإنهاك وفجوات الرضا الوظيفي.

عدالة التعويضات (Compensation Fairness):

مقارنة الأجور بالأداء للكشف عن أي تفاوتات تؤثر سلبًا على الروح المعنوية.

فعالية التدريب (Training Effectiveness):

قياس أثر البرامج التدريبية على التفاعل مع العمل والاحتفاظ بالموظفين.

هذا المشروع لم يكن مجرد لوحة تحكم... بل كان قصة عمل متكاملة تقودها البيانات.

قمنا بتحويل أسئلة الموارد البشرية المعقدة إلى تصورات واضحة ورؤى قابلة للتنفيذ، لنبني جسرًا بين الأرقام والقرارات الفعّالة.