Geri Dön

İnsan kaynakları analitiğinin organizasyonel çeviklik üzerindeki etkisi

The impact of human resources analytics on organizational agility

PDF İndir

  1. Tez No: 944518
  2. Yazar: MUHAMMED ÇAĞRI BUDAK
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. AYBERK SOYER, DOÇ. DR. BURCU FELEKOĞLU
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, Industrial and Industrial Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2025
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: İstanbul Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 146

Özet

Organizasyonların insan kaynakları (İK) fonksiyonu bünyesinde veri bazlı karar verme eğilimi arttıkça, İK analitiği kavramının hem araştırmacılar hem de reel sektördeki uygulayıcılar arasındaki popülerliği artmaktadır. Bu popülerliğin en temel sebebi, veri bazlı analizlerin kullanımıyla beraber İK süreçlerindeki karar verme yaklaşımlarının daha rasyonel bir hale dönüşecek olmasıdır. Bu karar verme yaklaşımlarını ya da süreçlerini daha rasyonel hale getirecek kavram ise analitik uygulamalardır. Böylece İK fonksiyonu, organizasyon içerisinde stratejik karar noktalarına daha çok dahil olacak ve bu durum rasyonel verilere dayanarak gerçekleşecektir. İK analitiği uygulamaları sayesinde İK fonksiyonunun karar verme süreçlerine dahil edilmesini sağlayacak bu dönüşümün tam anlamıyla gerçekleşebilmesi için İK analitiğinin organizasyon içerisindeki dinamiklere ne denli etki ettiğinin ölçülmesi ve değerlendirilmesi gerekmektedir. Böylece, İK analitiği uygulamalarının organizasyon içerisindeki pozitif katkısı anlaşılacaktır. Bu noktadan hareketle bu tez çalışmasında İK analitiğinin organizasyonel dinamikler üzerindeki etkisini araştırmak için kullanılabilecek bir İK analitiği ölçüm modeli geliştirilmiştir. Geliştirilen bu ölçüm modelinde, veri yeterliliği, teknolojik yeterlilik, işgücü yetkinliği, İK analitiği uygulama seviyesi ve organizasyonel iklim alt boyutları, İK analitiği kavramını oluşturmaktadır. Alt boyutların hepsi için literatürdeki çalışmalardan faydalanılarak ölçüm soruları geliştirilmiştir. Veri yeterliliği için 10, teknolojik yeterlilik için 11, işgücü yetkinliği ve İK analitiği uygulama seviyesi alt boyutları için 12'şer ve organizasyonel iklim alt boyutu için ise 13 adet ölçüm sorusu geliştirilmiştir. Bunların dışında bir soru da yansıtıcı-biçimlendirici yapıda geliştirilen ölçüm modelinin test edilmesi amacıyla İK analitiği kavramını doğrudan ölçmek amacıyla hazırlanmış; dolayısıyla, ölçüm modeli toplam 59 sorudan meydana gelmiştir. Geliştirilen ölçüm modelinin geçerliliğini ve güvenilirliğini sınamak amacıyla Türkiye'de faaliyet gösteren ve İK analitiği uygulamalarını kullanan organizasyonlardan veri toplanmıştır. Çevrimiçi anket yöntemiyle toplanılan veri seti toplam 179 yanıttan oluşmakta ve bu 179 yanıtı veren organizasyonun 89 tanesinde İK analitiği uygulamalarını organizasyonlarında kullanmaktadır. Dolayısıyla, teorik olarak geliştirilen ölçüm modeli, toplanan veriler içerisinden 89 tanesi kullanılarak istatistiksel olarak test edilmiştir. Toplanan bu veriler kısmi en küçük kareler yapısal eşitlik modellemesi yöntemiyle analiz edilerek modelin geçerliliği ve güvenilirliği sınanmıştır. İstatistiksel analizler neticesinde veri yeterliliği alt boyutundan 1 adet soru ve organizasyonel iklim alt boyutundan 1 adet soru ölçekten çıkarılmıştır. İlaveten, ölçüm modelinde yer alan alt boyutların İK analitiği kavramını oluşturduğu istatistiksel olarak kanıtlanmıştır. İK analitiği için geliştirilen ve geçerliliği ve güvenilirliği istatistiksel olarak kanıtlanan yansıtıcı-biçimlendirici yapıdaki ölçüm modeli, İK analitiği, organizasyonel çeviklik ve organizasyonel performans kavramları arasındaki ilişkileri değerlendirmek üzere oluşturulan yapısal eşitlik modelinde de kullanılmıştır. Bu sayede İK analitiğinin organizasyonlar üzerindeki kısıtlı olarak araştırılan etkisinin ortaya çıkarılmasına da katkıda bulunulmuştur. Geliştirilen yapısal eşitlik modelinde organizasyonel çeviklik kavramının ölçümü için dinamik yetenekler kavramı temel alınarak, 3 alt boyuttan oluşan (algılama kapasitesi, uyarlama kapasitesi ve cevap verme kapasitesi) yansıtıcı-yansıtıcı tipte çok düzeyli bir ölçüm modeli oluşturulmuştur. Algılama kapasitesi alt boyutu 8 soruyla, uyarlama kapasitesi alt boyutu 6 soruyla ve cevap verme kapasitesi alt boyutu ise 7 soruyla ölçülmüştür. Ölçüm soruları literatürde daha önce kullanılan sorular dikkate alınarak hazırlanmıştır. Organizasyonel performans kavramı ise 10 sorudan oluşan tek düzeyli bir ölçüm modeli ile ölçülmüştür. İK analitiği, organizasyonel çeviklik ve organizasyonel performans arasındaki ilişkilerin araştırılması için Türkiye'de faaliyet gösteren 154 organizasyondan veri toplanmıştır. Söz konusu veriler bir anket firması aracılığıyla toplanmış ve geliştirilen yapısal eşitlik modeli bu veriler kullanılarak ve kısmı en küçük kareler yapısal eşitlik modellemesi yöntemi kullanılarak analiz edilmiştir. Daha önce 89 veriyle geçerliliği ve güvenilirliği sağlanan İK analitiği ölçeğinin geçerliliği ve güvenilirliği, yeni veri setiyle ikinci kez kanıtlanmıştır. Organizasyonel çeviklik için oluşturulan yansıtıcı-yansıtıcı tipindeki çok düzeyli ve algılama kapasitesi, uyarlama kapasitesi ve cevap verme kapasitesi alt boyutlarından oluşan ölçeğin de geçerliliği ve güvenilirliği kanıtlanmıştır. Benzer şekilde organizasyonel performans kavramının ölçüm modelinin de geçerlilik ve güvenilirliği kanıtlanmıştır. İlgili kavramlar arasındaki ilişkiler incelendiğinde; İK analitiğinin organizasyonel çeviklik ve organizasyonel performans üzerinde pozitif bir etkisinin olduğu; bunun yanı sıra organizasyonel çeviklik kavramının da organizasyonel performans üzerinde pozitif bir etkisinin olduğu görülmüştür. Son olarak, İK analitiğinin, organizasyonel çeviklik aracılığıyla, organizasyonel performans üzerinde dolaylı bir etkisinin de olduğu ve bu dolaylı etkinin direkt etkisinden daha yüksek olduğu sonucuna ulaşılmıştır. Bu tez çalışmasının bir sonraki aşamasında ise İK analitiği uygulamalarının performans ölçümüne yönelik bir yaklaşım önerilmiştir. Günümüzde organizasyonlar, İK analitiği uygulamalarını gerçekleştirmeye başlamış olmakla birlikte, halihazırda organizasyonların bu uygulamaların performansını ölçebilecekleri bir yaklaşım bulunmamaktadır. Bu durum organizasyonların İK analitiği uygulamalarından ne ölçüde fayda sağladıklarının farkına varamamalarına yol açmaktadır. Bu tez çalışmasında organizasyonların İK analitiği performanslarının ölçümüne yönelik birikimli kanı derecesi ve kısmı en küçük kareler yapısal eşitlik modellemesi yaklaşımlarının kullanıldığı hibrit bir yaklaşım önerilmektedir. Geliştirilen yaklaşım, genel anlamda İK analitiği performansının ölçümüne imkan sağlamasının yanı sıra; İK analitiğinin alt boyutları olan veri yeterliliği, teknolojik yeterlilik, işgücü yetkinliği, İK analitiği uygulama seviyesi ve organizasyonel iklim alt boyutları açısından da performans ölçümüne olanak sunmaktadır. Geliştirilen yaklaşım, organizasyonların İK analitiği uygulamalarının performanslarını direkt olarak ölçmesine ve İK analitiği performansının alt boyutları bazında değerlendirilmesine imkan tanımaktadır. Önerilen yaklaşım, birikimli kanı derecesi ve kısmı en küçük kareler yapısal eşitlik modellemesi yaklaşımlarını entegre ederek, farklı form ve ölçekler kullanılarak elde edilen değerlendirme puanlarının birleştirilmesine, İK analitiği alt boyutları ve performans göstergeleri arasındaki ilişkilerin analize dahil edilmesine ve kısmı en küçük kareler yapısal eşitlik modellemesi sonucunda elde edilen faktör yüklerinin/ağırlıklarının gösterge/alt boyut ağırlıkları olarak dikkate alınmasına olanak sağlamaktadır. Önerilen yaklaşım, İK analitiği performans ölçümü için etkin bir çerçeve sağlamaktadır. Çalışmada, önerilen yaklaşımın etkinliğini ve uygulanabilirliğini göstermek üzere örnek bir uygulamaya da yer verilmiştir.

Özet (Çeviri)

As organizations increasingly integrate data-driven decision-making processes into their human resources (HR) functions, the concept of HR analytics has been garnering significant attention and widespread adoption among both academic researchers and industry practitioners. The main reason for this popularity lies in the fundamental expectation that the systematic application of data-driven analytical techniques will enhance the rationality and objectivity of decision-making processes within HR functions. The critical driver of this transformation is the implementation of sophisticated analytical methodologies, which empower HR departments to assume a more strategic and influential role in shaping organizational decision-making processes by relying on empirical and quantifiable evidence. However, for this transition to be fully realized, it is necessary to systematically measure and evaluate the extent to which HR analytics impacts various organizational dynamics and operational mechanisms. In alignment with this overarching perspective, the present dissertation seeks to develop a comprehensive HR analytics measurement scale specifically designed to evaluate its impact on key organizational dynamics. In the developed measurement scale the HR analytics concept is conceptualized as a multidimensional construct comprising five sub-dimensions: data sufficiency, technological capability, workforce capability, application level of HR analytics, and organizational climate. The measurement items corresponding to each of these sub-dimensions were formed through an extensive and systematic review of the existing academic literature. In total, 10 measurement items were formulated to measure the data sufficiency sub-dimension, 11 items for the technological capability sub-dimension, 12 items each for the workforce capability and application level of HR analytics sub-dimensions, and 13 items for the organizational climate sub-dimension. Apart from these, one question was prepared to directly measure the concept of HR analytics in order to test the measurement model developed in a reflective-formative structure; thus, the measurement model consisted of 59 questions in total. To test the empirical validity and reliability of the developed measurement scale, data were systematically collected from organizations operating in Turkey and employing HR analytics methodologies in their HR functions. The dataset comprises 179 responses, of which 89 organizations explicitly reported the integration of HR analytics applications within their operational frameworks. Therefore, the theoretically developed measurement model was statistically tested using 89 of the collected data. The validity and reliability of the model were tested by analyzing the collected data using partial least squares structural equation modeling (PLS-SEM) method, which is a robust and widely employed multivariate statistical technique. As a result of the comprehensive statistical analyses, one measurement item from the data sufficiency sub-dimension and one measurement item from the organizational climate sub-dimension were identified as failing to meet the specified validity and reliability thresholds and were therefore excluded from the measurement model. The empirical findings ultimately supported the theoretical proposition that the five identified sub-dimensions collectively and coherently constitute the HR analytics construct. The reflective-formative measurement model developed for HR analytics, which has been proven to be valid and reliable, was also used in the structural equation model created to evaluate the relationships between the concepts of HR analytics, organizational agility, and organizational performance. The primary objective of this phase of the research is to contribute to the extant literature by offering novel insights into the relatively underexplored impact of HR analytics on broader organizational outcomes. To accomplish this, a structural equation model was constructed to rigorously test the hypothesized relationships. In the developed structural equation model, a reflective-reflective type higher-order measurement model consisting of 3 sub-dimensions (sensing capacity, seizing capacity, and reconfiguring capacity) was created based on the concept of dynamic capabilities framework for the measurement of organizational agility concept. The sensing capacity sub-dimension was measured with 8 items, the seizing capacity sub-dimension with 6 items, and the reconfiguring capacity sub-dimension with 7 items. These measurement items were prepared by considering the established measurement instruments previously developed in the existing academic literature. On the other hand, the organizational performance concept was modeled as a single-level construct comprising 10 measurement items. To empirically test the hypothesized relationships between HR analytics, organizational agility, and organizational performance, data were collected from a sample of 154 organizations operating in Turkey. These data were collected through a professional survey firm, and the developed structural equation model was analyzed using these data and the PLS-SEM method. The validity and reliability of the HR analytics measurement scale, which was previously confirmed with 89 data collected in the first study, was confirmed for the second time with the new data set. The validity and reliability of the reflective-reflective type higher-order measurement model for organizational agility, which consists of the sub-dimensions of sensing capacity, seizing capacity, and reconfiguring capacity, has also been confirmed. Similarly, the validity and reliability of the measurement model of the concept of organizational performance have been confirmed. When the relationships between the related concepts are examined, it is seen that HR analytics has a positive effect on organizational agility and organizational performance; in addition, the concept of organizational agility has a positive effect on organizational performance. Finally, it is concluded that HR analytics has an indirect effect on organizational performance through organizational agility, and this indirect effect is higher than its direct effect. In the subsequent phase of this research, a novel hybrid approach was suggested to facilitate the systematic evaluation of HR analytics performance in organizations. Despite the increasing adoption of HR analytics methodologies in contemporary organizational settings, there currently exists no universally recognized or systematically established framework for assessing the effectiveness and overall performance of these applications. The absence of such an evaluative framework hinders organizations from fully comprehending and quantifying the extent of benefits derived from their HR analytics initiatives. In response to this critical gap, the present study introduces a hybrid approach that integrates cumulative belief degree and PLS-SEM methods to measure the HR analytics performance of organizations. As mentioned above, the proposed approach integrates the cumulative belief degree and PLS-SEM methods to aggregate assessment scores obtained using different forms and scales, to consider the relationships between HR analytics sub-dimensions and performance indicators, and to consider the factor loadings/weights obtained from and PLS-SEM as indicator/subdimension weights. The proposed approach not only enables a holistic assessment of HR analytics performance but also facilitates the separate assessment of its five sub-dimensions, namely, data sufficiency, technological capability, workforce capability, application level of HR analytics, and organizational climate. By integrating multiple evaluative criteria, synthesizing diverse forms of performance indicators, and leveraging factor loadings derived from PLS-SEM as weighting parameters, the proposed framework offers an advanced and methodologically rigorous mechanism for quantifying HR Analytics performance. To further substantiate the practical applicability and empirical validity of the proposed framework, an illustrative case study was conducted, to demonstrate its effectiveness as a viable decision support mechanism for organizations seeking to optimize their HR analytics initiatives.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    676480

    Kurumsal büyük veri analitiği yetenekleri ve performans ilişkisi : Türkiye için bir araştırma

    Big data anaytics capabilities: Survey at Turkey

    İLKNUR BUSE PALA

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2021

    Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    İşletme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. NİHAN YILDIRIM

  2. Tez No

    742486

    Dijital insan kaynakları yönetiminde büyük veri analitiği uygulamaları: İşe alım sürecine etkisi

    Big data analytics applications in digital human resources management: Its impact on the recruitment process

    HÜSEYİN ÖZGÜR EROL

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    Bilgi ve Belge YönetimiSüleyman Demirel Üniversitesi

    İnsan Kaynakları Yönetimi ve Liderlik Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. AHMET YILDIRIM

  3. Tez No

    958704

    A comprehensive study on machine learning algorithms: Applying feature selection models to predict attrition rates in hr analytics

    Makine öğrenmesi algpritmalari üzerine kapsamli bir çalişma: İk analitiğinde yipranma oranlarini tahmin etmek için değişken seçim medellerinin uygulanmasi

    NACİ UFUK TOKER

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2025

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBahçeşehir Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ ERDEM ERZURUM

  4. Tez No

    944635

    Data-driven modelling of cost advantage strategies enhancing operational efficiency in the retail sector

    Perakende sektöründe operasyonel verimliliği arttıran maliyet avantajı stratejilerinin veri temelli modellenmesi

    ÇAĞATAY ÖZDEMİR

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2025

    Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. SEZİ ÇEVİK ONAR

  5. Tez No

    816186

    Next generation wireless networks for social good

    Sosyal fayda için yeni nesil telsiz ağlar

    SULTAN ÇOĞAY

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ GÖKHAN SEÇİNTİ

Geri Dön