Evaluation of the Importance and Perceptions of Data Literacy in the Context of Human Resources Management Practices: An Interview for HR Managers

Year 2024, Issue: 37, 108 - 124, 15.10.2024

Mustafa Atsan

https://doi.org/10.54600/igdirsosbilder.1500525

Abstract

In today's world where data is used intensively, the concept of data literacy should be used in all sectors. It is thought that the decisions to be taken by analyzing and interpreting the data correctly will give more accurate results. With the right data literacy applied in the business world, it is possible for both the development of employees and the growth of businesses to continue their existence. In this direction, the aim of this study is to measure the data literacy perceptions of managers working in the human resources department, which is one of the most important departments of the enterprises, and to reveal the importance of this concept in human resources management applications. Since there is no study on data literacy in the field of human resources in the domestic literature, it is thought that the study will contribute to the literature. In this study, qualitative research method was preferred. Phenomenological design was used as the research design. The study group of the research consists of 10 human resources managers who are conscious and experienced in data literacy. Participants were contacted via e-mail using the e-interview method. The collected data were analyzed by content analysis method. As a result of the answers given by the participants to the questions created as a result of the literature review, it was found that the data literacy perception level of human resources managers were high and this concept was considered important in human resources management practices.

Keywords

Data, Literacy, Data Literacy, Human Resources Management

Veri Okuryazarlığının Öneminin ve Algılamalarının İnsan Kaynakları Yönetimi Uygulamaları Bağlamında Değerlendirilmesi: İK Yöneticilerine Yönelik Bir Görüşme

Abstract

Verilerin yoğun olarak kullanıldığı günümüzde veri okuryazarlığı kavramının tüm sektörlerde kullanılması gerekmektedir. Verilerin doğru analiz edilip doğru yorumlanmasıyla alınacak kararların, yapılacak işlerin daha sağlıklı sonuçlar vereceği düşünülmektedir. İş dünyasında doğru şekilde uygulanan veri okuryazarlığı ile hem çalışanların gelişimi hem de işletmelerin büyüyerek varlıklarını devam ettirebilmesi mümkündür. Bu doğrultuda bu çalışmanın amacı işletmelerin en önemli departmanlarından olan insan kaynakları departmanında çalışan yöneticilerin veri okuryazarlığı algılamalarının ölçülmesi ve bu kavramın insan kaynakları yönetimi uygulamalarında önemini ortaya koymaktır. Ulusal alan yazında insan kaynakları alanında veri okuryazarlığı üzerine yapılan bir çalışmaya rastlanmamasından dolayı çalışmanın literatüre katkı sağlayacağı düşünülmektedir. Bu çalışmada nitel araştırma yöntemi tercih edilmiştir. Araştırma deseni olarak fenomenolojik desen kullanılmıştır. Araştırmanın çalışma grubunu veri okuryazarlığı konusunda bilinçli ve tecrübeli olan 10 insan kaynakları yöneticisi oluşturmaktadır. Katılımcılara e-görüşme yöntemi kullanılarak e-mail yoluyla ulaşılmıştır. Toplanan veriler içerik analizi yöntemiyle analiz edilmiştir. Literatür taraması sonucunda oluşturulan sorulara katılımcıların vermiş oldukları cevaplar sonucunda, insan kaynakları yöneticilerinin veri okuryazarlığı algılamalarının yüksek olduğu ve bu kavramın insan kaynakları yönetimi uygulamalarında önemli görüldüğü bulgusuna ulaşılmıştır.

Keywords

Veri, Okuryazarlık, Veri Okuryazarlığı, İnsan Kaynakları Yönetimi

Ethical Statement

Çalışma için etik kurul onayı alınmıştır

References

• Aaltonen, A., Alaimo, C., & Kallinikos, J. (2021). The making of data commodities: Data analytics as an embedded process. Journal of Management Information Systems, 38(2), 401-429. https://doi.org/10.1080/07421222.2021.1912928
• Akgün, E. (2023). eğitim vizyonunda eğitsel veri madenciliği. Seta Perspektif, 228, 1-6. Aldemir, M. C., Ataol, A., & Budak, G. (2001). İnsan kaynakları yönetimi.
• Alkahlout, O. H. (2023). Dijital İKY uygulamalarının insan kaynakları performansına etkisi: Filistin örneği= The effect of digital HRM practices on human resources performance: The case of Palestine (Master's thesis, Sakarya Üniversitesi).
• Aşici, M. (2009). Kişisel ve sosyal bir değer olarak okuryazarlık. Değerler Eğitimi Dergisi, 7(17), 9-26.
• Bal, Y., & Bal, M. (2021). Proaktif insan kaynakları yönetiminin yeni gücü: İK analitiği ve yapay zekâ. Business & Management Studies: An International Journal, 9(3), 1198-1216. https://doi.org/10.15295/bmij.v9i3.1863
• Bandari, V. (2020). Impact of Data Democratization and Data Literacy on Employee Productivity. Sage Science Review of Educational Technology, 3(1), 37-48. Benligiray, S. (2013). İş Değerlemesi ve Ücret Yönetimi. R. Geylan, H. Z. Tonus (Ed.), İnsan Kaynakları Yönetimi, 156-182, Eskişehir:Anadolu Üniversitesi.
• Brooks Jr., W. D. (2012). South Carolina middle school principals' use of data-driven decision making. ProQuest Dissertations and Theses. (Doktora Tezi). https://www.proquest.com/dissertations-theses/south-carolina-middle-school- principals-use-data/docview/1037995479/se-2?accountid=12251 adresinden erişildi.
• Calzada Prado, J., & Marzal, M. Á. (2013). Incorporating data literacy into information literacy programs: Core competencies and contents. Libri, 63(2), 123-134. https://doi.org/10.1515/libri-2013-0010
• Can, M., & Özmen, H. İ. (2023). Isparta İli Dış Ticaret Sektöründe Faaliyet Gösteren İşletmelerde İnsan Kaynakları Yönetimi Uygulamaları. Trends in Business and Economics, 37(2), 137-147. https://doi.org/10.5152/TBE.2022.221327
• Cappelli, P. (2001). Making the most of on-line recruiting. Harvard business review, 79(3), 139-148.
• Condon, P. B., & Pothier, W. G. (2022). Advancing data literacy: Mapping business data literacy competencies to the ACRL framework. Journal of Business & Finance Librarianship, 27(2), 104-126. https://doi.org/10.1080/08963568.2022.2048168
• Creswell, J. W. (2013). Nitel AraştırmaYöntemleri- Beş Yaklaşıma Göre Nitel Araştırma ve Araştırma Deseni, Siyasal Kitabevi.
• Creswell, J. W. (2016). Araştırma deseni: Nitel, nicel ve karma yöntem yaklaşımları. Eğiten kitap.
• Crofts, J. (2020). A Data-Driven Approach to HR. https://www.insidehr. com.au/a-data-driven-approach-to-hr/ (EriĢim Tarihi: 23.04.2020).
• Çam, S. (2011). İşletmelerde İnsan Kaynakları Planlaması. İstanbul: Hayat Yayın Grubu.
• Data to the People. (2018). Databilities: A data literacy competency framework. Retrieved from https://www.datatothepeople.org/databilities
• Davenport, T. H., & Harris, J. G. (2007). Competing on analytics: the new science of Winning. Harvard business review press, Language, 15(217), 24.
• Dager, Y. B. (2023). Data-Driven Decision-Making Practices: An Exploratory Case Study of the Division of Student Affairs at South County College. The Florida State University.
• Deahl, E. (2014). Better the data you know: Developing youth data literacy in schools and informal learning environments. Available at SSRN 2445621. https://doi.org/10.2139/ssrn.2445621
• Deja, M., Januszko-Szakiel, A., Korycińska, P., & Deja, P. (2021). The impact of basic data literacy skills on work-related empowerment: The alumni perspective. College & Research Libraries, 82(5). https://doi.org/10.5860/crl.82.5.708
• Dessler, G. (2020). Fundamentals of human resource management. Pearson.
• Dilekçi, Ö. Ü. Ü., Nartgün, Ş. S., & Nartgün, Z. (2020). Okullarda Veriye Dayalı Yönetim. Tam Metin, 232.
• Disseldorp, E. M. (2020). Data Literacy: Detecting Data Literacy Gaps within Businesses (Bachelor's thesis, University of Twente).
• Emine, S. U. R. (2022). Okuryazarlık Kavramı ve Türkiye'deki Okuryazarlık Araştırmaları Üzerine Bir İnceleme. Ahmet Keleşoğlu Eğitim Fakültesi Dergisi, 4(2), 445-467.
• Ersen, N., Bardak, T., & Usta, U. C. Veri Madenciliğine Dayalı Olarak Çalışanların Örgütsel Bağlılık Düzeyinin Belirlenmesi: İstanbul ve Kocaeli Örneği. Bartın Orman Fakültesi Dergisi, 25(3), 398-410. https://doi.org/10.24011/barofd.1329758
• Fritz, R. L., & Vandermause, R. (2018). Data collection via in-depth email interviewing: Lessons from the field. Qualitative health research, 28(10), 1640-1649. https://doi.org/10.1177/1049732316689067
• Fusch, P. & Ness, L. (2015). Are we there yet? Data saturation in qualitative research. Qual. Rep., 20(9), 1408-1416. https://doi.org/10.46743/2160-3715/2015.2281
• Gerçek, M. (2021). Türkiye'nin Büyük Sanayi Kuruluşlarının İnsan Kaynakları Yönetimi Yaklaşımları: İso 500'e İlişkin Nitel Bir Araştırma. Hacettepe Üniversitesi İktisadi Ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 39(3), 391-410. https://doi.org/10.17065/huniibf.806796
• Gibson, J. P., & Mourad, T. (2018). The growing importance of data literacy in life science education. American Journal of Botany, 105(12), 1953-1956. https://doi.org/10.1002/ajb2.1195
• Glesne, C. (2012). Nitel araştırmaya giriş (A. Ersoy ve P. Yalçınoğlu, Çev.) (2. bs.). Ankara: Anı Yayıncılık. [Orijinal baskı 2011].
• Güney, S. (2023), Dijital İnsan Kaynakları Yönetiminin Temel Kavramları, Edt Mesut Öztırak, Dijital İnsan Kaynakları Yönetimi, S (1-39), Ankara: Nobel Yayınevi
• Gürbüz, S., & Bekmezci, M. (2012). İnsan kaynakları yönetimi uygulamalarının bilgi işçilerinin işten ayrılma niyetine etkisinde duygusal bağlılığın aracılık ve düzenleyicilik rolü. İstanbul Üniversitesi İşletme Fakültesi Dergisi, 41(2), 189-213.
• Handfield, R., Yacura, J., Soundararajan, B., & Zhong, A. (2020). 4th annual data quality & governance study 2020. Jacobson, S. (2022). Maximizing the Data Literacy of the Air Force Contracting Workforce (Doctoral dissertation, Acquisition Research Program).
• Jantan, H., Hamdan, A. R., & Othman, Z. A. (2011). Talent knowledge acquisition using data mining classification techniques. In 2011 3rd Conference on Data Mining and Optimization (DMO) (pp. 32-37). IEEE. https://doi.org/10.1109/DMO.2011.5976501
• Jia, Q., Guo, Y., Li, R., Li, Y., & Chen, Y. (2018). A conceptual artificial intelligence application framework in human resource management.
• Johnson, S. (2019). 6 steps to improve data literacy to deliver business value. InsideINFO. Retrieved from https://www.insideinfo.com.au/business-intelligence-and-analyt-ics/6-steps-improve-data-literacy-deliver-business-value.
• Kasimov, R. (2006). İnsan kaynakları yönetiminde eğitim ve geliştirmenin önemi: Azerbaycanda faaliyet gösteren büyük ölçekli işletmelerde bir uygulama (Master's thesis, Sosyal Bilimler Enstitüsü).
• Kenyana, C. (2022). Influence of data literacy on managerial decision making in medium sized textile manufacturing companies in Kenya (Doctoral dissertation, Strathmore University).
• Kızıloğlu, E., (2022), ''Büyük Veri ve İnsan Kaynakları Yönetimi'', Örgütsel Davranış ve Büyük Veri, (1) içinde (155-171), Gazi Kitabevi, Ankara.
• Klatt, T., Schlaefke, M., & Moeller, K. (2011). Integrating business analytics into strategic planning for better performance. Journal of business strategy, 32(6), 30-39. https://doi.org/10.1108/02756661111180113
• Koçel, T. (2011). İşletme yöneticiliği (13. baskı). İstanbul: Beta Yayınları.
• Łącka-Badura, J. (2015). Recruitment advertising as an instrument of employer branding: A linguistic perspective. Cambridge Scholars Publishing.
• Logan, V. (2018). Information as a second language: Enabling data literacy for digital society, Retrieved from https://www.gartner.com/en/documents/3890564/informa-tion-as-a-second-language-enabling-data-literacy.
• Mammadova, M., & Jabrayilova, Z. (2016). Opportunities and Challenges of Big Data Utilization in the Resolution of Human Resource Management. Problems of information technology, 7(1), 33-40. https://doi.org/10.25045/jpit.v07.i1.05
• Mandinach, E. B., & Gummer, E. S. (2016). Every teacher should succeed with data literacy. Phi Delta Kappan, 97(8), 43-46. https://doi.org/10.1177/0031721716647018
• Manuti, A., & De Palma, P. D. (2018). Digital HR. London: Palgrave Macmillan, doi, 10, 978-3. https://doi.org/10.1007/978-3-319-60210-3
• Markham, A. (2019). "Taking Data Literacy to the Streets: Critical Pedagogy in the Public Sphere." Qualitative Inquiry: 1-11. https://doi.org/10.1177/1077800419859024
• McClelland, D. C. (1973). Testing for competence rather than for" intelligence.". American psychologist, 28(1), 1. https://doi.org/10.1037/h0034092
• McCray, M. (2014). Data driven decision-making and principals' perceptions. Mississippi State University. Memiş, G. (2010). Performansa dayalı ücret sisteminin sağlık hizmetlerine etkisi ve Niğde Devlet Hastanesinde görevli sağlık personeli üzerine bir araştırma (Master's thesis, Sosyal Bilimler Enstitüsü).
• Merriam, S. B., & Grenier, R. S. (2019). Qualitative research in practice: Examples for discussion and analysis. John Wiley & Sons.
• Miloradov, M., Rakic, S., & Marjanovic, U. (2022). Towards digital economy through data literate workforce. In Companion Proceedings of the Web Conference 2022 (pp. 417-422). https://doi.org/10.1145/3487553.3524696
• Mine, C. A. N., & Özmen, H. İ. (2023). Isparta İli Dış Ticaret Sektöründe Faaliyet Gösteren İşletmelerde İnsan Kaynakları Yönetimi Uygulamaları. Trends in Business and Economics, 37(2), 137-147.
• Nijjer, S., & Raj, S. (2020). Predictive analytics in human resource management: a hands-on approach. Routledge India. https://doi.org/10.4324/9781003026822
• OECD (2019). Data-Driven Human Resources Management: Enabling the Strategic Use of Human Resources Data for a High-Performing Civil Service. The Path to Becoming a Data-Driven Public Sector, (ss. 155-170), Paris: OECD Publishing. https://doi.org/10.1787/6669e814-en
• Ongena, G. (2023). Data literacy for improving governmental performance: A competence-based approach and multidimensional operationalization. Digital Business, 3(1), 100050. https://doi.org/10.1016/j.digbus.2022.100050
• Palmer, M., Winters, K. T., & Şahiner, D. (1993). İnsan kaynakları. Rota.
• Panayotopoulou, L., Vakola, M., & Galanaki, E. (2007). E‐HR adoption and the role of HRM: Evidence from Greece. Personnel Review, 36(2), 277-294. https://doi.org/10.1108/00483480710726145
• Panetta, K. (2021). Champion data literacy and measure its effectiveness by using relevant data literacy metrics. Retrieved from Gartner: A Data and Analytics Leader's Guide to Data Literacy https://www. gartner. com/smarterwithgartner/a-data-and-analytics-leaders-guide-to-data-literacy.
• Park, C. N., & Cho, Y. U. (2021). Data Literacy, Organizational Culture, and Data Analytics Maturity: Moderating Effect of Organizational Culture. Informatization Policy, 28(1), 43-63.
• Paz, J. (2019). Effective strategies to increase employee commitment and reduce employee turnover (Doctoral dissertation, Walden University).
• Pehlevan Sarı, Ö. (2022). İnsan kaynakları yönetimi uygulamalarının örgütsel adalet algısına etkisi; banka çalışanları üzerinde bir araştırma (Master's thesis, Artvin Çoruh Üniversitesi/Lisansüstü Eğitim Enstitüsü).
• Peter, A., & Robert, E. (2015). Managing human resources and technology innovation: The impact of process and outcome uncertainties. International Journal of Innovation Science, 7(2), 91-106. https://doi.org/10.1260/1757-2223.7.2.91
• Pothier, W. G., & Condon, P. B. (2020). Towards data literacy competencies: Business students, workforce needs, and the role of the librarian. Journal of Business & Finance Librarianship, 25(3-4), 123-146. https://doi.org/10.1080/08963568.2019.1680189
• Ridsdale, C., Rothwell, J., Smit, M., Ali-Hassan, H., Bliemel, M., Irvine, D., ... & Wuetherick, B. (2015). Strategies and best practices for data literacy education: Knowledge synthesis report.
• Rothwell, W. (2010). Effective succession planning: Ensuring leadership continuity and building talent from within. Amacom.
• Schildkamp, K., Poortman, C., Luyten, H. ve Ebbeler, J. (2017). Factors promoting and hindering data-based decision making in schools. School Effectiveness and School Improvement, 28(2), 242-258. https://doi.org/10.1080/09243453.2016.1256901
• Sezgin, F., & Erdoğan, O. (2017). Okullarda problem çözmede kanıta dayalı yaklaşım. Gazi Üniversitesi Gazi Eğitim Fakültesi Dergisi, 37(1).
• Shehu, M. A., & Saeed, F. (2016). An adaptive personnel selection model for recruitment using domain-driven data mining. Journal of Theoretical and Applied Information Technology, 91(1), 117.
• Soysal, A., & Kılınç, E. (2016). İşletmelerde Stratejik İnsan Kaynaklari Yönetimi Sürecinde Performans Değerlendirme Ve Kariyer Yönetimi Uygulamalari. Sosyal Ekonomik Araştırmalar Dergisi, 16(31), 325-347. https://doi.org/10.30976/susead.302170
• Sönmez, V., & Alacapınar, F. G. (2013). Örneklendirilmiş bilimsel araştırma yöntemleri. Anı Yayıncılık.
• Tomar, S., & Gaur, M. (2020). HR analytics in business: role, opportunities, and challenges of using it. Journal of Xi'an University of Architecture & Technology, 12(7), 1299-1306.
• Tunçer, P., (2011), İnsan Kaynakları Yönetimi, 1. Baskı, Bursa, Ekin Basım Yayın Dağıtım, sayfa: 6
• Turan, H. (2021). Veriye dayalı karar verme. N. Cemaloğlu (Ed.), Veriye dayalı yönetim içinde (ss. 1-19). Pegem Akademi.
• Tutar, H. (2022). Nitel araştırmalarda geçerlilik ve güvenilirlik: Bir model önerisi. Anadolu Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 22(Özel Sayı 2), 117-140. https://doi.org/10.18037/ausbd.1227323
• Türnüklü, A. (2000). Eğitimbilim araştırmalarında etkin olarak kullanılabilecek nitel biraraştırma tekniği: Görüşme. Kuram ve uygulamada eğitim yönetimi, 24(24), 543-559.
• Ungan, S., & Dincel, Ö. (2022). Ana Dili Olarak Türkçe Öğretiminde Ölçme Değerlendirme Temalı Bilimsel Araştırmalar: Bir İçerik Analizi Çalışması. Türkiye Eğitim Dergisi, 7(2), 562-576. https://doi.org/10.54979/turkegitimdergisi.1191204
• Wang, Z. (2021, April). Human resource management mode based on big data. In Journal of Physics: Conference Series (Vol. 1852, No. 2, p. 022018). IOP Publishing. https://doi.org/10.1088/1742-6596/1852/2/022018
• White, V. C. (2008). Relationships among principals' beliefs about data-driven decision making, principal and school characteristics, and student achievement in elementary schools. University of Florida.
• Williams, D., & Coles, L. (2007). Teachers' approaches to finding and using research evidence: An information literacy perspective. Educational research, 49(2), 185-206. https://doi.org/10.1080/00131880701369719
• Wilson, A. (2015). A guide to phenomenological research. Nursing Standard (2014+), 29(34), 38. https://doi.org/10.7748/ns.29.34.38.e8821
• Yağar, F., & Dökme, S. (2018). Niteliksel araştirmalarin planlanmasi: Araştirma sorulari, örneklem seçimi, geçerlik ve güvenirlik. Gazi Sağlık Bilimleri Dergisi, 3(3), 1-9.
• Yağar, F. (2023). Nitel araştırmalarda örneklem büyüklüğünün belirlenmesi: veri doygunluğu. Aksaray Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 7(2), 138-152. Yıldırım, A. ve Şimşek, H. (2016). Sosyal bilimlerde nitel araştırma yöntemleri. Ankara: Seçkin Yayıncılık.