A HR-adatelemzés ma már nem áll meg a táblázatoknál és vizualizációs eszközöknél. A komolyabb people analytics munka mögött egyre gyakrabban áll egy programozási nyelv – és ez a nyelv legtöbbször a Python. Ingyenes, olvasható szintaxisú, és olyan könyvtárak egészítik ki, amelyek pontosan azokat a feladatokat fedik le, amelyekkel a HR-elemzők nap mint nap dolgoznak: adattisztítás, statisztika, gépi tanulás, vizualizáció.
Az AIHR öt kulcsfontosságú Python-könyvtárat azonosított HR-kontextusban. A Pandas az adatmanipuláció alapköve – munkavállalói adatok szűrése, összesítése, összehasonlítása egyszerűen elvégezhető vele. A NumPy a matematikai számításokat gyorsítja fel, a Matplotlib és Seaborn az adatok vizuális kommunikációját teszi profi szintre. A Scikit-learn pedig a prediktív modellek – például fluktuáció-előrejelzés – építéséhez nyújt keretet. Együtt ezek a könyvtárak lefedik a HR-adatmunka 80%-át.
HR-szemszögből az adatkompetencia ma már nem opcionális extra, hanem stratégiai elvárás. Azok a HR-szakemberek, akik képesek önállóan elemezni és értelmezni az adatokat, sokkal hatékonyabban tudnak üzleti döntéseket támogatni. A Python tanulása nem igényel informatikai diplomát – a belépési küszöb alacsony, a megtérülés viszont magas. A people analytics jövője azoké, akik nem várják meg, hogy az IT megcsinálja helyettük.
