İşe Alım ve Yetenek Kazanımı Veri Template'inuz

Bu nitelik, 'Başvuru Alındı', 'Mülakat Planlandı' veya 'Teklif Uzatıldı' gibi işe alım süreç döngüsündeki belirli bir event veya aşamayı tanımlar. Kaydedilen her aktivite, başvurunun durumunun değiştiği veya önemli bir eylemin gerçekleştirildiği bir zaman noktasını temsil eder.

Process Mining analizinde, aktivitelerin sırası süreç haritasının temelini oluşturur. Analistlerin işe alım sürecinin gerçek akışını görselleştirmesini, yaygın yolları keşfetmesini ve standart prosedürden sapmaları belirlemesini sunar. Aktiviteleri analiz etmek, işe alım hunisini anlamak, adayların nerede elendiğini belirlemek ve her aşamada harcanan zamanı ölçmek için büyük önem taşır.

Sürecin adımlarını tanımlar, işe alım hunisinin görselleştirilmesine ve darboğazların veya sapmaların belirlenmesine sunar.

İş başvurularıyla ilgili event log'larında, durum değişikliği kayıtlarında veya etkinlik geçmişi tablolarında bulunur.

Bu zaman damgası (zaman damgası), bir aktivitenin sistemde gerçekleştiği veya kaydedildiği kesin anı belirtir. Süresi olan aktiviteler için bu başlangıcı işaret ederken, anlık event'ler için gerçekleşme zamanını temsil eder. Doğru zaman damgası (zaman damgası)'ler, her iş başvurusu için olayların kronolojik sırasını yeniden yapılandırmak için büyük önem taşır.

Bu nitelik, Process Mining'deki tüm zaman bazlı analizlerin temelini oluşturur. Aktiviteler arasındaki süreyi (cycle time), belirli aşamaların süresini ve toplam işe alım süresini hesaplamak için kullanılır. Bu zaman damgası (zaman damgası)'leri analiz ederek, kuruluşlar gecikmeleri belirleyebilir, hizmet seviyesi anlaşmalarına karşı performansı ölçebilir ve işe alım sürecini hızlandırma fırsatlarını tespit edebilir.

Bu, olayları kronolojik olarak sıralamak ve döngü süreleri ile toplam işe alım süresi gibi tüm zaman bazlı metrikleri hesaplamak için kullanılan birincil zaman damgası (zaman damgası)'tir.

Genellikle işe alım sistemi içindeki event log'larda veya transaction kayıtlarında activity adının yanında bulunur.

İş Başvurusu Kimliği, bir adayın bir iş talebine başvurmasının tek bir örneğini benzersiz bir şekilde tanımlar. İlk gönderimden 'İşe Alındı' veya 'Reddedildi' gibi nihai bir karara kadar her başvuru süreci bu ID altında izlenir. Tek bir başvuru yolculuğu için ilgili tüm etkinlikleri, zaman damgalarını ve data noktalarını birbirine bağlayan bir bağlayıcı görevi görür.

Process Mining'de bu öznitelik, vaka analizi için büyük önem taşır. Aracın, her başvuru için uçtan uca süreç akışınınu yeniden yapılandırmasına, adayların izlediği farklı yolları görselleştirmesine sunar. Tüm olayları ortak bir İş Başvurusu Kimliği altında gruplandırarak, analistler vaka sürelerini doğru bir şekilde ölçebilir, belirli başvuru yaşam döngülerindeki darboğazları belirleyebilir ve süreç varyantlarını karşılaştırabilir.

Bu ID, her başvurunun baştan sona yolculuğunu takip etmek için temeldir; İşe Alım Süresi gibi ana metriklerin hesaplanmasını ve süreç varyasyonlarının analizini sunar.

Genellikle işe alım sistemindeki ana iş başvuru veya aday activity kayıtlarında bulunur.

Bu nitelik, işe alım aktivitelerinin yönetildiği ve kaydedildiği Aday Takip Sistemi (ATS) veya İnsan Kaynakları Yönetimi (İKYS) platformu gibi kayıt sistemini tanımlar. Birden fazla sistemin bulunduğu ortamlarda, bu alan farklı veri noktalarının kaynağını ayırt etmeye yardımcı olarak netlik ve izlenebilirlik sunar.

Process Mining analizi için, kaynak sistemi bilmek veri doğrulaması ve yönetişimi açısından büyük önem taşır. Verilerin bağlamını anlamaya yardımcı olur ve birden fazla sistem entegre edilmişse analizleri belirli sistemlere göre filtrelemek için kullanılabilir. Bu, özellikle veri hazırlığı sırasında ve tutarsızlıkları giderirken önemlidir, çünkü veri kalitesi sorunlarını araştırmak için doğru yeri gösterir.

Verinin kökeni hakkında bağlam sunar; bu, çok sistemli ortamlarda veri yönetimi, doğrulama ve sorun giderme için büyük önem taşır.

Genellikle veri çıkarma süreci sırasında eklenir veya veri ambarlarında standart bir alan olarak mevcuttur.

Bu nitelik, verilerin kaynak uygulamadan en son ne zaman senkronize edildiğini veya çekildiğini gösteren tarih ve saati işaretler. Analiz edilen bilginin güncelliğini yansıtan bir metadata alanı olarak olarak kullanılır. Bu, iş olayınin gerçekten ne zaman gerçekleştiğini kaydeden aktivite zaman damgası (zaman damgası)'inden farklıdır.

Process Mining bağlamında, bu zaman damgası (zaman damgası) veri bütünlüğünü korumak ve analizin güncelliğini anlamak için büyük önem taşır. Kullanıcıların güncel bilgilere bakıp bakmadığını bilmelerine yardımcı olur ki bu, sürekli izleme ve operasyonel Dashboard'lar için özellikle önemlidir. Ayrıca, güncel olmayan verileri filtrelemek veya veri ardışık düzeni yenilemelerini tetiklemek için de kullanılabilir.

Bu zaman damgası (zaman damgası), kullanıcıların verilerin güncelliğini anlamasını sunar; bu da sürekli süreç izleme ve analizinin alaka düzeyi ve doğruluğu için büyük önem taşır.

Genellikle veri entegrasyonu veya ETL (Çıkar, Dönüştür, Yükle) aracı tarafından veri yükleme süreci sırasında eklenir.

Bu nitelik, işe alım süreci içindeki bir başvurunun son durumunu belirtir. Yaygın durumlar arasında 'İşe Alındı', 'Reddedildi', 'Teklif Reddedildi' veya 'Aday Tarafından Geri Çekildi' bulunur. Bu, ilgili başvuru case'i için sürecin sonucunu temsil eder.

Process Mining'de, son durum sonuca dayalı analiz için büyük önem taşır. İşe alınan adayların yolculuklarını reddedilenlerinkiyle karşılaştırmak için süreç haritalarının filtrelenmesine sunar. Bu, 'ideal yolu' belirlemeye ve hangi süreç modellerinin başarılı sonuçlara yol açtığını anlamaya yardımcı olur. Aynı zamanda, teklif kabul oranları ve farklı aşamalardaki aday ayrılma oranları gibi ana metrikleri hesaplamak için de temel oluşturur.

Her vakanın nihai sonucunu tanımlar, hangi süreç varyasyonlarının başarılı işe alımlara, retlere veya çekilmelere yol açtığının analizini sunar.

Nihai durumu temsil eden ana iş başvurusu kaydında bulunur.

Bu nitelik, açık pozisyon için işe alım yapan 'Satış', 'Mühendislik' veya 'İnsan Kaynakları' gibi organizasyonel birimi tanımlar. Şirketin organizasyonel hiyerarşisine göre işe alım süreçlerinin analizini yapılandırma imkanı sunar.

İşe alım verilerini departmana göre analiz etmek, iş genelinde işe alım performansının nasıl değiştiğini anlamak için büyük önem taşır. Hangi departmanların en verimli işe alım süreçlerine sahip olduğunu ve hangilerinin desteğe ihtiyaç duyabileceğini belirlemeye yardımcı olur. Bu nitelik, departmansal Dashboard'lar oluşturmak, ekipler arasında işe alım süresi ve teklif kabul oranları gibi KPI'ları karşılaştırmak ve işe alım kaynaklarını etkili bir şekilde tahsis etmek için kullanılır.

İş birimi bazında işe alım verimliliği ve iş yükü analizini sunar, departmana özgü eğilimleri, zorlukları ve kaynak ihtiyaçlarını belirlemeye yardımcı olur.

Başvuruyla ilişkili iş talebi veya pozisyon ana data'sından alınmıştır.

Bu nitelik, bir mülakat veya özgeçmiş kontrolü gibi belirli bir zaman dilimine yayılan aktivitelerin sonucunu yakalar. Birçok işe alım aktivitesi bir başlangıç zaman damgası (zaman damgası)'i kullanılarak tek bir zaman noktası olarak kaydedilirken, bir bitiş zamanına sahip olmak belirli süreç adımlarının kesin süre ölçümünü sunar.

Süreç analizi için, bitiş zamanı aktivite düzeyindeki sürelerin hesaplanmasını sunar; bekleme süresi ile işlem süresini ayırt eder. Örneğin, sadece mülakatın planlanması ile geri bildirim alınması arasındaki süreyi değil, mülakatın tam süresini ölçebilirsiniz. Bu, zamanın nerede harcandığına dair daha ayrıntılı bir görünüm sunar ve sadece aktiviteler arasında değil, belirli görevler içindeki verimsizlikleri belirlemeye yardımcı olur.

Bireysel etkinliklerin süresinin doğru bir şekilde hesaplanmasına olanak tanıyarak, aktif işlem süresi ile boş bekleme süresi arasındaki ayrımı yapmaya yardımcı olur.

Etkinlik sürelerini izleyen sistemler için event veya etkinlik log'larında, genellikle başlangıç zamanıyla aynı kayıtta bulunur.

Bir iş talebi, boş bir pozisyonu doldurmak için yapılan resmi bir istektir. İş Talebi Kimliği, bu isteğe atanan benzersiz koddur ve onayıdan tamamlanmasına kadar takibini sunar. Tek bir talebin birçok ilgili iş başvurusu olabilir.

Process Mining'de bu Kimlik, toplama ve filtreleme için güçlü bir özniteliktir. Analistler bunu belirli bir rol için işe alım sürecini analiz etmek, farklı pozisyon türleri için işe alım verimliliğini karşılaştırmak veya açık pozisyon başına toplam başvuru hacmini değerlendirmek için kullanabilirler. Bu, 'Hangi iş talepleri doldurulması en uzun süren taleplerdir?' ve 'Rol başına ortalama başvuru sayısı kaçtır?' gibi soruları yanıtlamaya yardımcı olur.

Tek bir açık pozisyonla ilgili tüm başvuruların gruplandırılmasına ve analiz edilmesine sunar, farklı roller veya departmanlar arasında performans karşılaştırmaları yapılmasını sunar.

İş başvurusu kaydında bulunur, genellikle iş talebi veya pozisyon ana verilerinden bağlantılıdır.

Bu nitelik, 'Kıdemli Yazılım Mühendisi' veya 'Pazarlama Müdürü' gibi iş ilanının resmi unvanını belirtir. İşe alım sürecine temel iş bağlamı sağlayarak doldurulan rolün niteliğini açıklar.

İş Unvanı, analiz için önemli bir boyuttur. Paydaşların işe alım performansını rol kıdemine, fonksiyonuna veya uzmanlığına göre segmentlere ayırmasına sunar. Örneğin, teknik roller için işe alım süresini idari rollerle karşılaştırmak veya yönetici pozisyonları için farklı kaynak bulma kanallarının etkinliğini analiz etmek için kullanılabilir. Bu segmentasyon, role özgü darboğazları ortaya çıkarmak ve işe alım stratejilerini uyarlamak için temel rol oynar.

Farklı iş rolleri, seviyeler ve fonksiyonlar genelinde performans analizi ve kıyaslama yapmayı sağlayan kritik iş bağlamı sunar.

İş başvurusuyla ilişkili iş talebi detaylarından alınmıştır.

İşe Alım Yöneticisi, nihayetinde işe alım kararını veren ve yeni çalışanın rapor edeceği kişidir. İş gereksinimlerini tanımlamaktan, adaylarla mülakat yapmaktan ve geri bildirim güçlüaktan sorumlu olan işe alım sürecinde önemli bir paydaştır.

İşe Alım Yöneticisi'ne göre süreç performansını analiz etmek, süreç verimliliği hakkında önemli yeni veriler keşfedebilir. Örneğin, mülakat geri bildirimini yavaş sağlayan yöneticileri vurgulayarak gecikmelere yol açabilir veya çok yüksek teklif kabul oranlarına sahip olanları gösterebilir. Bu bilgiler, yöneticilere genel işe alım sürecini akışkanlaştırmaya yardımcı olmak için hedeflenen eğitim veya destek güçlüak için kullanılabilir.

Yavaş geri bildirim süreleri gibi belirli işe alım yöneticileriyle ilgili bottlenecks'leri ve gecikmeleri belirlemeye yardımcı olur, bu da genel time-to-hire süresini doğrudan etkiler.

Başvuruyla ilişkili iş talebi data'sından alınmıştır.

Bu alan, belirli bir başvuru veya talep için işe alım sürecini yürüten yetenek kazanımı ekibinden sorumlu birincil kişiyi tanımlar. Bu kişi genellikle adayları taramaktan, mülakatları planlamaktan ve paydaşlarla iletişim kurmaktan sorumludur.

Process Mining'de, İşe Alım Uzmanı niteliği ekip ve bireysel performansı analiz etmek için temel rol oynar. Her işe alım uzmanının kaç başvuru yönettiğini gösteren iş yükü dengeleme Dashboard'ları oluşturulmasına sunar. Ayrıca, en iyi uygulamaları ve koçluk veya süreç iyileştirme alanlarını belirlemek için farklı işe alım uzmanları arasında doldurma süresi veya aday kalitesi gibi performans metriklerinin karşılaştırılmasını sunar.

Bireysel işe alım uzmanlarının ve tüm yetenek kazanımı ekibinin iş yükü analizine ve performans ölçümüne sunar.

Genellikle iş başvuru veya iş talep kayıtlarında bulunur.

Bu nitelik, bir iş başvurusunun kökenini takip eder; adayın rolü nasıl bulduğunu ve başvurduğunu gösterir. Yaygın kaynaklar arasında kariyer web siteleri, çalışan referansları, işe alım uzmanları tarafından doğrudan kaynak bulma, LinkedIn veya üniversite kariyer fuarları bulunur.

Bu, farklı yetenek kazanımı stratejilerinin etkinliğini değerlendirmek için kritik bir niteliktir. Her bir kaynaktan gelen adayların hacmini ve kalitesini analiz ederek, kuruluşlar kaynak bulma kanalları için yatırım getirisini hesaplayabilirler. Process Mining, hunide en ileri giden veya en çok işe alımla sonuçlanan adayları hangi kaynakların sağladığını gösterebilir, bu da işe alım pazarlama harcamalarını optimize etmeye yardımcı olur.

Farklı aday bulma kanallarının etkinliğini ve ROI'sini ölçmek için gereklidir, işe alım pazarlamasını ve stratejisini optimize etmeye yardımcı olur.

Genellikle başvuru gönderimi sırasında, ya takip bağlantıları aracılığıyla ya da adayın kendi bildirdiği şekilde yakalanır.

Bu nitelik, kuruluşun mevcut çalışanları (dahili) ile olmayanları (harici) arasında ayrım yapar. Bu, temel bir segmentasyondur, çünkü işe alım süreci, zaman çizelgeleri ve politikaları bu iki grup için genellikle önemli ölçüde farklılık gösterir.

Aday tipine göre süreçleri analiz etmek, iç hareketliliği ve dışarıdan işe alım etkinliğini anlamak için büyük önem taşır. Process Mining, dahili ve harici adaylar için işe alım süresi, işe alım maliyeti ve başarı oranlarını karşılaştırmak için kullanılabilir. Bu, iç hareketlilik programlarının performansını değerlendirmeye ve her iki işe alım yolunun da verimli ve etkili olmasını güçlüaya yardımcı olur.

İşe alım süreçleri genellikle farklılık gösteren dahili ve harici adayları ayırt eder, dahili hareketlilik ile harici işe alım verimliliğinin karşılaştırmalı analizini sunar.

Genellikle adayın ID'sinin veya e-postasının çalışan ana data'sında olup olmadığı kontrol edilerek türetilir. Bazı sistemlerde özel bir flag bulunabilir.

Bu nitelik, iş talebi için fiziksel çalışma konumunu belirtir. Uzaktan çalışma pozisyonları için bir bölgeyi işaret edebilir veya 'Remote' olarak belirtilebilir. Bu, işe alım verilerine coğrafi bir boyut sunar.

Process Mining'de, konum bölgesel analiz için temel bir niteliktir. Şirketlerin farklı ofisler veya ülkeler genelinde işe alım döngü sürelerini, kaynak bulma kanalı etkinliğini ve teklif kabul oranlarını karşılaştırmasına sunar. Bu, işgücü piyasalarındaki bölgesel farklılıkları, işe alım ekibi performansını veya süreç uyumluluğunu vurgulayarak daha kişiselleştirilmiş yönetim ve strateji güçlüaya yardımcı olabilir.

İşe alım performansının coğrafi analizini sunar, farklı bölgeler veya ofisler genelinde işe alım verimliliğini ve zorluklarını karşılaştırmaya yardımcı olur.

Başvuruyla ilişkili iş talebi detaylarında bulunur.

Bir adayla ilerlememe kararı verildiğinde, genellikle bir neden kaydedilir. Bu, 'Not a culture fit' veya 'Lacks required skills'den 'Position filled by another candidate'a kadar değişebilir. Bu nitelik, bu niteliksel bilgiyi yakalar.

Reddetme nedenlerini analiz etmek, işe alım süreci ve iş gereksinimleri hakkında değerli geri bildirim sunar. Reddetme nedenlerini başvuru kaynakları veya mülakat aşamalarıyla ilişkilendirerek, kuruluşlar yetersiz adayları çeken kötü tanımlanmış iş tanımları veya mülakat yapanların değerlendirmelerindeki tutarsızlıklar gibi sorunları belirleyebilir. Bu, işe alım stratejilerini iyileştirmeye ve aday havuzunun kalitesini artırmaya yardımcı olur.

Adayların neden diskalifiye edildiğine dair önemli bilgi sunar, iş tanımlarını iyileştirmeye, aday bulma kalitesini artırmaya ve ön eleme sürecindeki potansiyel yanlılıkları belirlemeye yardımcı olur.

Genellikle bir işe alım uzmanı veya işe alım yöneticisi, bir başvurunun durumunu 'Rejected' olarak güncellediğinde kaydedilir.

Bu nitelik, bir adaya sunulan ücret paketinin parasal değerini kaydeder. İşe alım sürecinin son aşamalarındaki önemli bir veridir. Değer genellikle yerel bir para biriminde kaydedilir.

Process Mining bakış açısıyla, teklif miktarını analiz etmek değerli bağlam sağlayabilir. Ücretlendirme rekabetçi mi anlamak için teklif kabul ve red oranlarıyla ilişkilendirilebilir. Ayrıca, farklı roller, departmanlar ve lokasyonlar genelindeki ücretlendirme eğilimlerinin analizine de sunar. Diğer verilerle birleştirildiğinde, maaş kıyaslamalarını değerlendirmeye ve adil ücretlendirme uygulamaları güçlüaya yardımcı olur.

Teklif miktarları ile farklı roller ve lokasyonlardaki kabul ve ret oranlarını ilişkilendirerek ücretlendirme paketlerinin rekabetçiliğini analiz etmeye yardımcı olur.

İşe alım veya İK sistemindeki iş teklifi kayıtlarından alınmıştır.