Wyszukiwanie zaawansowane ?

Obiekt

Evidence-based HRM through analytics: Reducing the propensity of HRM to become a Cinderella
Pobierz

Tytuł: Evidence-based HRM through analytics: Reducing the propensity of HRM to become a Cinderella

Tytuł odmienny:

Management Sciences

Autor:

Cassar, Vincent ; Bezzina, Frank

Opis:

Nauki o Zarządzaniu = Management Sciences, 2017, Nr 4 (33), s. 3-10

Abstrakt:

HRM practitioners often struggle to adopt a strategic function in their organization. Borrowing from evidence-based management, this paper highlights the importance of data for enabling better HRM decision-making as irregular decision-making processes can lead to mistakes. Often managers lack the time to evaluate the data and/or have incomplete data. Unfortunately, studies indicate that HRM practices are still heavily based on popular knowledge, misconceptions and behavioural/strategic assumptions of ‘what should work best’. Yet increasingly literature concedes that HRM practices impact performance and the relationship is by and large universal, thus demanding improved decisions through the relevant use of data which has been discussed for many years. The paper addresses important points in HRM analytics and emphasises that this requires HR practitioners to develop three important skill sets: an understanding of data treatment and analysis, the use of IT and knowledge of other business areas since like other fields of management, HRM is evolving and needs to adapt to changes at work to become more strategically relevant

Wydawca:

Wydawnictwo Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu

Miejsce wydania:

Wrocław

Data wydania:

2017

Typ zasobu:

artykuł

Identyfikator zasobu:

doi:10.15611/noz.2017.4.01 ; oai:dbc.wroc.pl:41033

Język:

eng

Powiązania:

Nauki o Zarządzaniu = Management Sciences, 2017, Nr 4 (33)

Prawa:

Pewne prawa zastrzeżone na rzecz Autorów i Wydawcy

Prawa dostępu:

Dla wszystkich zgodnie z licencją

Licencja:

CC BY-NC-ND 3.0 PL

Lokalizacja oryginału:

Uniwersytet Ekonomiczny we Wrocławiu

Tytuł publikacji grupowej:

Nauki o Zarządzaniu = Management Sciences

Format:

application/pdf

Temat i słowa kluczowe:

HRM practitioners decision making HRM metrics HRM analytics data evidence-based HRM praktycy HRM pomiary HRM analityka HRM podejmowanie decyzji dane HRM oparte na faktach

Kolekcje, do których przypisany jest obiekt:

Data ostatniej modyfikacji:

11 cze 2022

Data dodania obiektu:

10 maj 2018

Liczba wyświetleń treści obiektu:

865

Liczba wyświetleń treści obiektu w formacie PDF

856

Wszystkie dostępne wersje tego obiektu:

https://dbc.wroc.pl/publication/47356

Wyświetl opis w formacie RDF:

RDF

Wyświetl opis w formacie OAI-PMH:

OAI-PMH

Nazwa wydania Data
Evidence-based HRM through analytics: Reducing the propensity of HRM to become a Cinderella 11 cze 2022

Podobne

Nauki o Zarządzaniu = Management Sciences
Nauki o Zarządzaniu = Management Sciences

“The times they are-a-changin”: Reconstructing the new role of the strategic HR manager

Cassar, Vincent Tracz-Krupa, Katarzyna Bezzina, Frank Przytuła, Sylwia

2018
artykuł
Ekonometria = Econometrics
Ekonometria = Econometrics

The impact of decision-making profiles on the consistency of rankings obtained by means of selected multiple criteria decision-aiding methods

Roszkowska, Ewa Wachowicz, Tomasz

2019
artykuł
Informatyka Ekonomiczna = Business Informatics
Informatyka Ekonomiczna = Business Informatics

The concept of Real-time Business intelligence. Review of practical application

Ziora, Leszek

2012
artykuł

Metody fuzji informacji dla komputerowych systemów rozpoznawania

Woźniak, Michał (1969- )

2006
książka
Prace Naukowe Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu
Prace Naukowe Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu

Systemy Business Intelligence jako narzędzie wspierające podejmowanie decyzji w przedsiębiorstwach : Przegląd studiów przypadków branży finansowej i energetycznej

Ziora, Leszek

2011
artykuł
Prace Naukowe Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu
Prace Naukowe Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu

Zastosowanie współczynnika zależności prostoliniowej i wielośredniej w analizie danych

Wilkowski, Andrzej

2011
artykuł
Prace Naukowe Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu
Prace Naukowe Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu

Profilowanie, oczyszczanie i zapobieganie powstawaniu dirty data

Migdał-Najman, Kamila Najman, Krzysztof

2018
artykuł
Informatyka Ekonomiczna = Business Informatics
Informatyka Ekonomiczna = Business Informatics

Modelowanie danych temporalnych w relacyjnym modelu danych

Łacheciński, Sebastian

2017
artykuł
Więcej
×

Cytowanie

Styl cytowania:

Dane kontaktowe

Adres

Politechnika Wrocławska (Koordynator Konsorcjum DBC)
Biblioteka Politechniki Wrocławskiej
Wybrzeże Wyspiańskiego 27
50-370 Wrocław, Polska

Telefon

(+48) 71-320-38-30
(+48) 71-320-47-50

E-Mail

bc@pwr.edu.pl

Odwiedź nas!

https://biblioteka.pwr.edu.pl/

Ta strona wykorzystuje pliki 'cookies'. Więcej informacji