Главная Осаго Предиктивная аналитика в HR — модный тренд или жизненная необходимость? HR Аналитика — Инструмент управления эффективностью кадров Какие фирмы занимаются hr аналитикой.

Предиктивная аналитика в HR — модный тренд или жизненная необходимость? HR Аналитика — Инструмент управления эффективностью кадров Какие фирмы занимаются hr аналитикой.

Бытует мнение, что HR – это о высоких материях, которые, казалось бы, невозможно загнать в рамки цифр. Но ведь если что-то нельзя измерить – то этим нельзя и управлять? Оказывается, и работа с людьми может быть точной наукой, если владеть нужными инструментами. Например, освоить HR-аналитику.

С чего начать? Мы задали Евгению Бондаренко, директору Академии ДТЭК, десять вопросов, ответы на которые помогут сориентироваться, как начинать этот нелегкий, но интересный путь.

Что такое HR-аналитика?

Рассказать просто об HR-аналитике невозможно. Тема предусматривает знания, которые большинству из нас в школе и университете казались самыми сложными – это, в частности, математика и статистика. Мало того, нередко все эти коэффициенты, моды и медианы казались нам совершенно ненужными. И только с опытом приходит понимание, насколько это полезно, а если правильно построить процесс обучения – то и увлекательно.

В статье «Evidence-based HR: Under the microscope» («Управление персоналом, основанное на доказательствах: Под микроскопом») автор, Кетти Джейкобс, приводит показательный пример. В рамках программы изменений в крупной организации три руководителя, которые отвечали за нее, высказали разные точки зрения о том, что именно нужно делать. Это все равно что три врача, которые по-разному лечат одного пациента. Чтобы предложить лечение, в медицине принято опираться на факты. В управлении же людьми большинство решений, как оказалось, основывается на личном опыте и прочитанных где-то чужих исследованиях.

Итак, существует много определений HR-аналитики. Пожалуй, самое полное звучит так: это постоянный процесс поиска инсайтов, драйверов в процессах управления людьми, которые приносят выгоду бизнесу, с использованием научного подхода.

Существует два основных подхода к HR-аналитике.

Подход первый: «Вижу цель». В чем его суть?

Этот подход предполагает конкретную цель. Например, в компании возникает гипотеза, которая основана на опыте или предположениях. Эта гипотеза состоит в том, что из бизнеса уходит слишком много перспективных молодых специалистов: набор проводится каждый год, а их все равно мало. Тогда компания собирает данные, выбирает методику, проводит расчет этого критерия, и таким образом либо подтверждает гипотезу, либо опровергает ее.

Запрос может быть и другим – например, нужно построить прогностическую модель, которая позволит изучить процессы увольнения людей из компании. Собрав имеющиеся данные и проанализировав их, компания может увидеть «красные зоны» – тех сотрудников, которые могут уйти в ближайшее время. Эта задача по силам, например, логистической регрессии.

Подход второй: «Иду на разведку». В чем он заключается?

Здесь нет цели проанализировать какой-то конкретный критерий. Но есть набор данных и желание найти какие-то полезные инсайты, которые не очевидны, не лежат на поверхности. Это уже ближе к т.н. машинному обучению – исследуются данные, находятся интересные взаимосвязи, делаются выводы. Своеобразная разведка, которая впоследствии поможет сформулировать гипотезы, поставить цели и получить конкретные бизнес-выводы.

Для начала можно ознакомиться с публикациями на эту тему – «Evidence-based HR: Under the microscope», а также «HR metrics and analytics: Use and Impact. Human Resource Planning» (в ней авторы впервые использовали термин «HR analytics»).

Затем нужно приступать к изучению статистики – для этого можно взять любой базовый учебник. Например, книгу «Статистика. Учебный курс для социологов и менеджеров» О. Иванова: в ней все описано просто и понятно, на реальных примерах. Другие полезные книги – «Методы математической обработки в психологии» Е. Сидоренко (структурировано описаны различные статистические критерии). Еще интересно почитать «Работа рулит!» (замечательная книга о компании Google, автор – Ласло Бок), «Голая статистика» (Чарльз Уилан), «Управление на основе данных» (Тим Филлипс), «Большие данные» (Виктор Майер-Шенбергер).

Книг по HR-аналитике, в частности русскоязычных, пока что нет. Но это вовсе не значит, что не стоит даже пытаться разобраться в этой теме, ведь здесь отлично применим метод аналогий. Можно наблюдать, как такие же аналитические задачи решают, скажем, маркетологи – например, изучают клиентов. И применять это в своей области – изучая сотрудников. Можно узнать, как свои задачи решают бизнес-аналитики, психологи и социологи. Например, в «Учебном курсе для социологов и менеджеров» приводится пример того, как сравнивать успешность двух групп студентов. Это легко перенести в HR-практику, чтобы сравнить две группы сотрудников, которых обучают разные тренеры, и измерить эффективность учебных мероприятий.

Кстати, огромным преимуществом в изучении HR-аналитики будет знание английского языка: почти все качественные источники знаний – англоязычные.

Какие программы нужно освоить?

Краеугольный камень HR-аналитики – это инструментарий. К сожалению, в украинских компаниях сотрудники – даже финансисты, повсеместно используют Excel. И это тотальная проблема. На вопрос же о том, почему бы не попробовать более эффективные инструменты – например, Pytnon или R, обычно звучит недоуменное «Так это же языки программирования!» Казалось бы, при чем здесь аналитика, финансовая и тем более HR? На самом деле эти инструменты вполне применимы. Excel позволяет решать базовые задачи и хорош на начальном этапе, когда учишься рассчитывать элементарные показатели вручную, чтобы понимать, как это работает. Но когда в арсенале есть более сложный инструментарий, расчеты делаются быстрее и легче: не нужно расписывать формулы, достаточно написать строчку кода, ввести нужные данные и дать функции задачу – скажем, построить регрессию. А затем – получить график, формулу и остальные важные параметры. Это делается за секунды. Плюс, если набор данных изменился, в Excel, скорее всего, придется заново переписывать все формулы. В Pytnon или R, если есть написанный скрипт, программе все равно, с каким набором данных работать.

Если человек никогда не имел дела с языками программирования, может показаться, что освоить их – это что-то из области фантастики. На самом деле язык R, например, интуитивно понятный, и даже тот, кто его не изучал, сможет освоить его на уверенном базовом уровне примерно за полгода (конечно, при должных усилиях). Если сегодня есть книги для детей о том, как научиться программировать, то взрослый человек, вероятно, все-таки способен справиться с такой задачей. Язык R – бесплатный, доступен для скачивания, его придумали ученые, которые хотели, чтобы научными исследованиями и знаниями свободно делились. Плюс, для R в Интернете есть много библиотек, которые можно подключить, чтобы брать новые функции для нужных критериев, если не хватает базового функционала (скажем, чтобы строить сложные модели, делать 3D-визуализацию и т.д.).

На какие Интернет-ресурсы обратить внимание?

Существуют специальные сайты, на которых люди делятся своими наборами данных и другие пользователи помогают решать задачи друг друга. Например, stackoverflow.com , а на сайте kaggle.com есть и раздел HR-аналитики. Вообще обмен знаниями очень приветствуется в аналитике: поскольку данных пока что мало, это практически единственный способ учиться.

Хороший ресурс с электронными курсами – stepik.org : здесь можно пройти курсы по основам статистики (базовый или более продвинутый, с примерами и заданиями), по анализу данных в R (с примерами, как применять к реальным задачам), по основам программирования на R (знакомство с функционалом R и средой разработки для R– Rstudio).

Кроме того, можно пройти курсы на coursera.org – по data science («науке о данных») и по HR-аналитике. Но в этом есть смысл, если слушатель уже владеет базовыми понятиями в статистике. Потому что когда лектор скажет «А сейчас мы построим регрессионную модель», следует знать, что это такое.

Итак, чтобы освоить HR-аналитику, можно читать и учиться на курсах. Но этого мало: нужно пробовать. Брать самые простые данные – о том, сколько компания платит сотрудникам, как часто люди уходят на больничные или увольняются, и пытаться делать первые расчеты. Нужно двигаться от простого к сложному: если понимаешь, как работают простые методики, рассчитываются модели и коэффициенты, то сможешь освоить и более сложные.

Каких «подводных камней» опасаться?

Часто HR-менеджеры стремятся к тому, чтобы результат исследования подтвердил гипотезу, оказался таким, как хотелось бы. Следует понимать, что в HR-аналитике нет плохих и хороших ответов – только реальные факты. Иногда даже может возникнуть соблазн что-то «подтасовать». Очень важно настроиться на следующее: вы провели исследование, сделали все необходимые расчеты, приняли или отклонили нулевую гипотезу. Есть новая гипотеза – нужно проводить новые исследования.

Когда HR-аналитика не имеет смысла?

Если вы занимаетесь HR-аналитикой, нужно быть готовым на основании полученных выводов принимать управленческие решения. Иначе это не имеет смысла. То, что покажет HR-аналитика, часто будет расходиться с ожиданиями. Поэтому нужно заранее честно ответить на вопрос: «Хватит ли у нас воли, чтобы проводить изменения, опираясь на результаты исследований?»

Например, компания проводит для сотрудников тренинги – приглашает известного тренера, который всем нравится. И решает измерить эффективность учебного мероприятия. После тренинга участники рады и вдохновлены, заполняют анкеты обратной связи восторженными отзывами об эмоциях и полезности, а затем… Из 20 человек, которые посетили тренинг, никто не применяет полученные знания на практике. Ни одного инструмента. Тренинг, безусловно, может понравиться – но HR-аналитика ответит на вопрос о том, что поменялось в поведении сотрудников, какую именно пользу бизнесу он принес. Скажем, если это тренинг по коммуникации, можно отследить, сколько аргументов в защиту своей позиции сотрудник приводил раньше и как улучшился этот навык после тренинга. Изменений нет? Тогда получается, что обучение, которое считалось самым эффективным по отзывам людей, по сути оказывается бесполезным. Этого никто не ждал, но с цифрами не поспоришь. При изучении оказывается, что в тренинге не было упражнений, которые помогают развивать нужные навыки.

В таком случае нулевая гипотеза может звучать, например, так: «Данный тренинг никак не влияет на поведение участников». Альтернативная гипотеза – «Тренинг влияет на поведение участников, помогает повысить уровень использования аргументов». Если в результате исследования подтверждается нулевая гипотеза, компания оказывается перед сложным выбором: есть отличный тренер, которого все любят. Но его тренинги не приносят бизнесу пользу. Как поступить – оставить тренера, переделать программу, что требует времени и ресурсов, или пригласить кого-то другого?..

Как развивать культуру работы с данными в компании?

HR-аналитика – это не просто набор цифр. Это целая культура работы с данными. Если HR, каким бы продвинутым он ни был, изучит тему досконально, а руководитель бизнеса или собственник не будут понимать, о чем речь, ничего не получится. HR-менеджеру, который хочет работать с аналитикой, придется учиться преодолевать сопротивление. Представьте ситуацию, когда HR приходит к собственнику и говорит: «У нас хи-квадрат – сорок восемь…» Ему это ни о чем не скажет.

Тут часто возникает проблема, ведь далеко не всегда HR-службе удается продать и более простые решения. Плюс в том, что HR-аналитика основана на данных. А руководители как раз любят цифры и бизнес-показатели, и если включать их в HR-аналитику, связывать с HR-показателями, шансы на успешность инициативы растут. Существует даже понятие «data-driven company» – то есть организация, в которой принято принимать решения, основываясь на конкретных данных.

Эффективная практика, принятая в Академии ДТЭК, – делиться с коллегами знаниями, которые получаешь из разных источников. Если кто-то узнал что-то интересное (например, на семинаре или даже изучил сам), сотрудник делает рассылку и приглашает всех желающих на встречу. Это не обязательно, но полезно и интересно, поэтому пользуется популярностью. Мы регулярно проводим такие встречи по теме HR-аналитики, и убеждаемся: с чем бы ты ни работал – будь то тренинги, кадровый резерв, рекрутинг, этот инструмент отлично применим.

Иногда HR-аналитика помогает решать вопросы жизненной важности. Например, если в производственной компании проводятся исследования в области нарушений техники безопасности. Аналитический подход позволяет проанализировать поведение сотрудников, которые склонны нарушать технику безопасности, и тех, кто не делает этого никогда или допускает крайне редко. И на основании данных составить некие портреты этих групп, проанализировать обстоятельства. Например, если компания приходит к выводу, что чаще всего нарушения происходят в вечернее время и в праздничные дни, когда на производстве присутствует минимум руководства, это позволяет прийти к выводу, что именно в эти часы нужно усилить контроль за соблюдением техники безопасности и таким образом повлиять на сохранность здоровья людей. Но, опять-таки, если бизнес не готов принимать управленческие решения – нет смысла и проводить исследования.

В чем основная ценность HR-аналитики?

HR-аналитика помогает уйти от стереотипов. И в этом ее преимущество: не нужно основываться на чьих-то домыслах. Тренды и мнения – это отлично, но вопрос в том, насколько на них уместно полагаться в каждом случае? Например, глобальные тренды в некой сфере всегда интересны, но точно ли они применимы для каждой конкретной компании? Скорее всего, понадобятся собственные исследования. И благодаря HR-аналитике их можно проводить достаточно быстро.

HR аналитика включает в себя различные методы анализа и обработки данных, необходимых для увеличения эффективности работы служб. Более подробно по теме - в материале статьи.

Из статьи вы узнаете:

Что такое HR аналитика

HR аналитика - процесс, в котором методы обработки информации и бизнес-аналитики (BA) используются для оценки HR-данных. Ее нередко называют и аналитикой талантов. Интеллектуальный анализ данных (data mining) относится к практике изучения баз для создания новой информации. При этом существует несколько основных целей: предоставление инсайтов и определение ключевых параметров.

Особенности целей:

Первая цель состоит в предоставлении информации о собственных операциях компании, которая помогает управлять работниками. Инсайты могут обеспечить эффективное достижение целей.
Вторая ключевая функция: помогает идентифицировать сведения, определить оптимальные показатели эффективности HR службы, которые фирма должна сохранять. Она предоставляет модели для прогнозирования способов, которыми компания может получить высокую отдачу от инвестиций (ROI) в человеческий капитал.

Задачи HR аналитики - максимально эффективно использовать объемы данных о человеческих ресурсах , собираемых большинством компаний. В фирмах часто имеются такие данные, как демографические параметры сотрудников, записи об учебе и т.д. Детальный анализ позволяет извлечь из них важные знания, которые помогут в дальнейшей работе.

Скачайте документы по теме:

В последнее время ряд компаний использует большие данные в HR, когда большой объем сведений структурируется и помещается в таблицы. В этом случае приходится задействовать специальные программы, позволяющие проводить расчеты и выполнять анализ. Методы рационально применять, если в организации трудится более 1000 человек.

Зачем определять HR показатели

Кадровые решения нередко основаны на профессиональных инстинктах, а также интуиции, что нужно учитывать, определяя HR показатели. Найм часто зависит от контакта, который рекрутеру получилось или нет установить с кандидатом на должность. Проблема с инстинктами и интуицией заключается в том, что могут прижиться плохие практики. Например, несправедливость может остаться незамеченной. Наглядным примером считается разрыв в зарплате между женщинами и мужчинами. Руководители могут думать, что платят одинаково, если не изучат точные данные.

HR аналитика помогает повысить производительность труда , предсказать успешные модели. Это устраняет часть ошибок при принятии решений. Например, управление нагрузкой будет более эффективным, когда применяются данные, показывающие, какие именно подразделения или группы уже сейчас несут чрезмерную нагрузку, а какие лишь позволяют себе брать больше обязанностей.

Экспертами доказан тот факт, что аналитика способствует быстрому росту организации. Исследования, проводимые MIT и IBM, показали, что высокий уровень использования HR аналитики может дать: увеличение продаж, чистого операционного дохода, объема продаж на работника.

Основные области применения HR аналитики

Области аналитики обширны, а показатели, на которых нужно сфокусироваться организации, зависят непосредственно от отрасли, характера бизнеса.

Вот несколько примеров ключевых HR показателей:

коэффициент увольнений в организации;
время найма работников;
уровень текучести кадров для разных групп;
доход на специалиста.

Приведенные показатели и прочие подобные данные используются для повышения эффективности бизнеса . При этом ключевыми областями, в которых сведения могут помочь, считаются:

Рекрутинг - аналитика предоставляет ответы на вопросы о поиске идеальных кандидатов на открытые вакансии. Например, сведения используются для идентификации качеств кандидатов, приносящих лучшие результаты. Кроме того, можно сопоставлять данные претендентов, которые остались в организации, найти среди них одинаковые знаменатели.

Здоровье и безопасность - HR аналитика позволяет выявлять проблемные области. Данные указывают на роли, а также места работы и иные подобные факторы, имеющие высокий уровень несчастных случаев.

Удержание работников - благодаря сведениям можно узнать больше об удержании специалистов, представляющих ценность для организации. Вы можете использовать HR аналитику для определения аспектов, увеличивающих вовлеченность кадров .

Разрывы в талантах - сведения способствуют выявлению пробелов в компании. Например, некоторые отделы имеют более квалифицированных сотрудников, чем остальные, а это может сильно мешать общей работе организации.

Эффективность продаж - это направление HR аналитики помогает разобраться в деталях, как повысить показатели. Можно заметить, что определенный талант помогает работать лучше, а программы дают немедленную отдачу.

Анализ HR показателей эффективности

В каждой организации время от времени должен проводиться анализ HR показателей эффективности, чтобы своевременно выявлять имеющиеся проблемы. Особенно часто его необходимо осуществлять в кризис, когда нужно сократить расходы с минимальным воздействием на коллектив, а вернее его лояльность и мотивацию.

Показатель № 1.

Показатель №1. Соблюдение бюджета на работников

Этот показатель HR аналитики всегда используют в организациях, где работу оценивают с помощью KPI . Рассчитывается он следующим образом:

Сб = Зф: Зп × 100%, где:

Сб - основной показатель соблюдения бюджета ;
Зф - фактические затраты на сотрудников компании;
Зп - плановые затраты на специалистов.

Если отмечается, что бюджет превышен, расходы на оплату труда все равно сокращайте в последнюю очередь. А вот, к примеру, затраты на соцпакет снижайте смелее. К расходам на обучение персонала подходите дифференцированно, применяя методы HR аналитики. Выделите те, которые урезать нежелательно, и те, которыми можно пожертвовать. Скажем, на «Повышение профессионально-квалификационного уровня» нужно запланировать средства. А теоретические семинары общего плана финансируйте, когда такое обучение действительно необходимо.

Показатель № 2.

Текущая финансовая отдача от расходов на сотрудников

Эи = Оп: Зф, где:

Эи - показатель эффективности вложений в работников;
Оп - объем производства, рассчитываемый в денежном эквиваленте;
Зф - фактические финансовые затраты на сотрудников.

Вы увидите, сколько именно продукции производит фирма на каждый затраченный рубль на персонал. Формулу легко корректировать, учитывая специфику отрасли компании. Если в компании HR влияет на издержки производства, а также на продажи, лучше установить KPI, который привязан к валовой прибыли. В этом случае HR аналитика будет привязана к несложным подсчетам. Формула расчета следующая:

Эи = (Пв - Зф) : Зф, где:

Эи - основной показатель эффективности инвестиций в сотрудников;
Пв - валовая прибыль;
Зф - фактические затраты на работников.

Показатель № 3.

Производительность труда

Этот параметр показывает, сколько именно продукции приходится на одного работника. Чем выше показатель, тем лучше. Рассчитывается он так:

Пт = Оп: Тз, где:

Пт - производительность труда работников;
Оп - объем производства;
Тз - трудозатраты

Для простоты расчетов замените трудозатраты среднесписочной численностью сотрудников, если предположить, что они все отработали одинаковое количество дней в конкретный период. HR аналитик должен учитывать все нюансы, вносить данные в отчетные документы, чтобы в последующем вычислить параметры.

Показатель № 4.

Текучесть кадров

Текучесть кадров позволяет оценивать труд всей службы и HR-директора в частности. Формула расчета текучести выглядит так:

Тк = Су: Со × 100%, где:

Тк - точный показатель текучести ;
Су - число уволенных работников;
Со - общее среднесписочное количество сотрудников.

Следите, не превышают ли затраты на замену специалиста цену, которую платите, чтобы удержать его. Если превышают, то текучесть среди уникальных специалистов может обернуться для компании ростом затрат на подбор. Как этого избежать? Выделите группу риска среди сотрудников. Как правило, это ключевые менеджеры компании. Теперь превратите неконтролируемую текучесть в управляемую.

В группе риска выявите самых нелояльных людей, которые могут покинуть компанию. Заранее подыскивайте им замену. Анализируйте рынок труда и приглашайте специалистов схожего уровня квалификации на собеседование. В конце спрашивайте, будет ли кандидат готов занять позицию, когда та освободится.

Показатель № 5.

Уровень абсентеизма

Абсентеизм - отсутствие специалистов на местах в рабочее время. Не важно, по уважительной причине или из-за прогулов, но аналитик должен подсчитывать их. Если показатель высокий, персонал не стремится выполнять обязанности качественно. Рассчитывается он следующим образом:

Ап = Дор: До × 100%, где:

Ап - показатель среди персонала;
Дор - количество дней отсутствия;
До - общее число дней в периоде.

Показатель № 6.

Удовлетворенность людей работой

Измеряйте удовлетворенность с помощью опроса. Формула такая:

Лп = Сл: Со × 100%, где:

Лп - показатель лояльности работников;
Сл - количество лояльных специалистов;
Со - общее число опрошенных лиц.

О семинаре

HR-аналитика (или people analytics) представляет собой анализ больших массивов данных, описывающих персонал с различных сторон. В целом, у HR-аналитики существуют две основные цели: предоставление инсайтов (неизвестной ранее информации), и определение ключевых данных. Первая цель состоит в предоставлении организации информации о ее собственных операциях, которая может помочь в эффективном управлении сотрудниками. Это инсайты, которые могут обеспечить эффективное достижение бизнес-целей компании. Вторая ключевая функция HR-аналитики: помогать идентифицировать данные, которые организация должна сохранять. Кроме того, она предоставляет модели для прогнозирования различных способов, которыми организация может получить оптимальную отдачу от инвестиций (ROI) в свой человеческий капитал.

В отличие от других походов, применяемых в управлении персоналом, HR-аналитика основывается на реально происходивших в прошлом событиях, отраженных в данных, а не на представлениях менеджмента или экспертов о том, как они видят или хотели бы видеть организацию. Например, модель компетенций, создаваемая традиционным подходом, основывается на консенсусе мнений ключевых участников, которые описывают "идеального" сотрудника и которые - по их мнению - будут успешны, выполняя работу в какой-либо должности. В своих суждениях фокус-персоны используют весь свой опыт и глубокое понимание бизнеса, однако сложно исключить элемент субъективизма, представление желаемого за действительное либо другие неосознаваемые или скрытые мотивы.

HR-аналитика с помощью различных методов, включая машинное обучение, ищет корреляционные связи и вычленяет факторы, которые значимы для описания исследуемого явления. И часто получив результаты данного анализа, заказчикам и консультантам приходится приложить немало усилий, чтобы осознать порой радикально неожиданные результаты, найти им объяснение, дать интерпретацию внешне совсем неочевидным связям между различными параметрами, действительно влияющими на целевой показатель, с помощью человеческой логики. Но ровно в этом "очищении от субъективности" и есть ценность и предсказательная сила аналитического подхода.

Продолжительность обучения

Краткая программа семинара

Что такое HR-аналитика и почему она важна для принятия взвешенных HR-решений
Выявление предикторов, важных для прогноза успешности с помощью методов корреляционного анализа и анализа средних

Разведочный анализ данных для определения особенностей сотрудников
Корреляционный анализа данных. Определение размера корреляций. Корреляционный анализ в Excel
Основы статистического вывода. Сравнение средних и t-критерий Стьюдента. Корректная интерпретация результатов статистического исследования. Статистический вывод в Excel

Создание комплексных профилей позиций с помощью метода множественной линейной регрессии:

Простая линейная регрессия с одним предиктором. Прямой прогноз успешности, ошибка прогноза
Множественная линейная регрессия. Интерпретация результатов исследования и проверка качества результатов
Прогноз успешности сотрудника на основании результатов регрессионного анализа

В этом руководстве мы объясним суть HR-аналитики и причины, по которым ваша организация должна серьезно отнестись к этому процессу. Мы также расскажем об общих проблемах “человеческой” аналитики и пяти первых шагах, которые помогут вашей организации начать работу в этом направле

HR прошел долгий путь от традиционного сбора и отслеживания информации о сотрудниках до современного подхода: использование данных, чтобы сделать глубокие аналитические выводы, касающиеся всего бизнеса.

ЧТО ТАКОЕ HR-АНАЛИТИКА?

HR-аналитика является процессом, в котором методы обработки данных и бизнес-аналитики (BA) применяются к обработке HR-данных. Её иногда также называют аналитикой талантов. Кроме того, интеллектуальный анализ данных (data mining) в этом контексте относится к практике изучения баз данных для создания новой информации.

У HR-аналитики существуют две основные цели: предоставление инсайтов (неизвестной ранее информации), и определение ключевых данных .

Первая цель состоит в предоставлении организации информации о ее собственных операциях, которая может помочь в эффективном управлении сотрудниками. Это инсайты, которые могут обеспечить эффективное достижение бизнес-целей компании.

Вторая ключевая функция HR-аналитики: помогать идентифицировать данные, которые организация должна сохранять. Кроме того, она предоставляет модели для прогнозирования различных способов, которыми организация может получить оптимальную отдачу от инвестиций (ROI) в свой человеческий капитал.

В целом, HR-аналитика ориентирована на то, чтобы максимально использовать огромные объемы данных о человеческих ресурсах, которые собирает большинство организаций. В компаниях часто имеется множество данных, таких как демографические данные сотрудников, учебные записи и т.д., и анализ может извлечь из них важные знания.

Ниже приводится более подробная информация о HR-аналитике:

ПОЧЕМУ ВАШЕЙ ОРГАНИЗАЦИИ СЛЕДУЕТ РАБОТАТЬ С HR-АНАЛИТИКОЙ?

Кадровые решения часто основаны на профессиональных инстинктах и интуиции. Найм, например, часто зависит от личного контакта, который рекрутеру удалось или не удалось установить с кандидатом. Проблема с “инстинктами” и интуицией состоит в том, что они могут нормализовать плохие практики.

Таким образом, несправедливость на работе может остаться незамеченной. Наглядным примером этого является разрыв в оплате труда между мужчинами и женщинами. Организации могут думать, что они платят одинаково, если они не изучают фактические данные.

HR-аналитика может помочь повысить производительность и предсказать наиболее успешные модели. Это устраняет большую часть человеческих ошибок при принятии решений. Например, улучшение управления рабочей нагрузкой может быть более эффективным, когда используются данные, показывающие, какие подразделения или группы уже несут чрезмерную нагрузку, а какие могут позволить себе брать на себя больше обязанностей.

Что более важно, HR-аналитика доказала, что она способствует росту компании. Training Zone сообщает о результатах повышения производительности одной компании, которая использует HR-аналитику для улучшения процесса найма. Благодаря анализу данных компания заметила, что традиционные ключевые показатели — образование и рекомендации — не оказывали большого влияния на производительность кандидата в продажах. Фактически, ключевыми оказались такие показатели, как опыт продаж на большие суммы и способность работать в неструктурированных обстоятельствах, которые действительно способствовали повышению эффективности продаж. Когда компания внедрила эти кадровые аналитические данные в найм персонала, продажи компании выросли на 4 миллиона долларов в следующем же году.

В других исследованиях были сделаны аналогичные выводы в отношении важности HR-аналитики для общей эффективности компании. Исследование, проведенное MIT и IBM, показало, что более высокий уровень использования HR-аналитики мог бы дать:

Увеличение продаж на 8%;
Увеличение чистого операционного дохода на 24%;
На 58% выше объем продаж на сотрудника.

ОСНОВНЫЕ СПОСОБЫ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ HR-АНАЛИТИКИ

Области приложения HR-аналитики обширны, и показатели, на которых стОит сфокусироваться, для организации зависят от отрасли, а также от характера бизнеса.

Вот несколько примеров возможных ключевых показателей:

коэффициент увольнений,
время найма,
уровень текучести для разных групп персонала (первый год, пять лет и т.д.),
доход на сотрудника.

Приведенные выше показатели и другие подобные данные могут использоваться для повышения эффективности бизнеса. Ключевыми областями, в которых данные могут помочь, являются:

Рекрутинг — HR-аналитика может предоставить ответы на вопросы о поиске идеальных для этого бизнеса кандидатов. Например, как показал вышеприведенный пример компании, данные могут использоваться для идентификации качеств тех кандидатов, которые приносят лучшие результаты. Вы можете сопоставить данные кандидатов, которые в конечном итоге остались в компании, и найти среди них общие знаменатели.

Здоровье и безопасность — HR-аналитика может лучше выявлять проблемные области, связанные со здоровьем и безопасностью. Данные могут указывать на роли, места работы и другие подобные факторы, которые имеют самый высокий уровень несчастных случаев.

Удержание сотрудников — благодаря данным вы также можете узнать больше об удержании сотрудников. Вы можете использовать HR-аналитику для выявления аспектов, которые увеличивают вовлеченность сотрудников.

Разрывы в талантах — данные могут выявить наличие пробелов в организации. Например, некоторые отделы могут иметь более высококвалифицированных работников, чем другие, и это может мешать общей работе компании.

Эффективность продаж — HR-аналитика может помочь разобраться в деталях того, как повысить показатели продаж. Вы можете заметить, что определенный талант помогает сотрудникам работать лучше или что определенные учебные программы дают немедленную отдачу с точки зрения продаж.

ПЯТЬ ВЫЗОВОВ HR-АНАЛИТИКЕ

Прежде чем перейти к начальным этапам внедрения HR-аналитики, стоит рассмотреть некоторые основные проблемы, которые при этом возникают. При разворачивании HR-аналитики в вашей организации важно найти способы решения следующих пяти задач.

Задача 1: поток данных
Чем больше информации собирает ваша организация, тем труднее ее использовать, если это необходимо. Большое количество данных не приводит автоматически к хорошим результатам. Чтобы добиться успеха, необходимо иметь способность применять правильные методы аналитики.

Если ваш HR-отдел соберет много данных без применения правильных аналитических подходов, вы получите просто много данных. Чем их больше, тем труднее делать ценные предположения.

Например, показатели по всем метрикам, которые вы собираете, должны быть правильно определены и классифицированы. Вы должны определить вопросы, которые хотите решить своими данными, а не просто их собирать, чтобы были.

Задача 2: качество данных
Помимо сбора нужного объема данных, вам также необходимо убедиться, что вы уделяете достаточное внимание их качеству. Поток данных может быстро привести к получению данных низкого качества, поскольку вы не создаете значимых связей между различными наборами данных.

Важно гарантировать качество данных, сосредоточившись на обеспечении их целостности и сохранности. Проблема многих организаций заключается в том, что данные, используемые в HR-аналитике, могут поступать из разных подразделений организации и, следовательно, быть слишком разными, что приводит к проблемам. Некоторые данные могут быть проигнорированы, отброшены, потеряны или наборы данных не могут быть объединены, что приведет затем к неадекватному анализу.

Задача 3: низкие аналитические навыки в большинстве HR-подразделений
Для того чтобы HR-аналитика преуспела, команда, стоящая за ней, должна обладать знаниями как в области человеческих ресурсов, так и в области анализа данных. Но найти руководителей HR, которые также компетентны в анализе данных, может быть затруднительным.

По словам Элизабет Крейг (Elizabeth Craig), научного сотрудника Accenture Institute for High Performance, едва ли найдется сотрудник, достаточно подготовленный для HR-аналитики. Кроме того, Крейг рассказала data-informed.com, что некоторые инструменты анализа данных требуют специальных ИТ-навыков, что добавляет давления при поиске нужных людей.

Проблема выглядит еще большей из-за того, что только 6% глобальных HR-команд чувствуют уверенность в своих навыках использования аналитики. Кроме того, только 20% полагали, что использование данных в их организации достоверно и достаточно надежно, чтобы принимать решения.

Задача 4: частое отсутствие поддержки HR-аналитики со стороны руководства

HR-аналитика еще не стала одним из основных процессов для многих компаний, и часто отсутствует поддержка со стороны руководства. Но для того, чтобы процесс работал, HR-подразделения должны убедить руководителей компании в преимуществах использования аналитики.

Эта поддержка важна, поскольку она обеспечивает доступ к ресурсам, так как внедрение правильной системы HR-аналитики не дёшево. Она также может обеспечить лучший доступ к данным в разных отделах. Чтобы убедить руководителей, HR-подразделения должны сосредоточиться на выявлении возможностей максимальной рентабельности инвестиций даже на начальном этапе.

Задача 5: HR-аналитика стоит дорого, а рентабельность инвестиций часто не видна

Наконец, организации должны быть осведомлены о затратах. Диапазон цен аналитических инструментов так же разнообразен, как и доступность инструментов. Согласно статье на data-informed.com стоимость платформы может варьироваться от «400 000 до 1,5 млн. долларов для компании с 5000 штатных сотрудников».

Кроме того, в смете не учтены увеличения расходов, с которыми организации могут столкнуться при найме новых сотрудников для реализации программ или обучения существующих сотрудников навыкам использования аналитики.

Кроме того, рентабельность инвестиций в HR-аналитику является не очень ощутимой. Это объясняется тем, что выигрыш от внедрения результатов аналитики может быть у разных подразделений и в течение длительных периодов. Например, улучшения удержания сотрудников станут очевидными не сразу.

Задача состоит в осознании того, что стремление к более дешевой платформе HR-аналитики не всегда дает большую экономию. Недостаток программного обеспечения и инструментов может привести к неэффективным и неполным результатам, что, в результате, не создаст достаточно высокую ROI для обоснования инвестиций.

ПЯТЬ ПЕРВЫХ ШАГОВ ПРИ ВНЕДРЕНИИ HR-АНАЛИТИКИ

Если ваша организация хочет внедрить HR-аналитику, каков правильный путь? Ниже приведены пять шагов, которые могут помочь вашей организации начать процесс.

Шаг 1. Определение бизнес-вопросов, которые вы хотите решить.

Первое и самое важное — это определить бизнес-вопросы, которые вы хотите решить. Вы не можете начать сбор данных, а затем просто посмотреть на него, чтобы найти взаимосвязи.

Определите проблемы, которые вы хотели бы улучшить в секторе HR. Например, это могут быть вопросы, связанные с разнообразием рабочих мест, повышением уровня удержания сотрудников, измерением количества денег, потраченных на обучение, или лучшего понимания причин отсутствий на рабочем месте. Существует несколько простых вопросов, с которых вы должны начать, прежде чем двигаться дальше.

Например, представим, что вы хотите разобраться, как HR влияет на такие вещи, как прибыль вашей компании.

После того, как вы соберёте общую информацию, связанную с персоналом, которую вы хотели бы изучить подробнее, нужно начать с определения необходимых показателей для решения этих проблем.
Вот некоторые HR-показатели, которые показывают эффективность работы HR-подразделения:

Коэффициент увольнений - сколько сотрудников увольняется в течение определенного периода по отношению к общему количеству персонала?
Время найма - сколько времени занимает заполнение вакансии, а также время, необходимое кандидату, чтобы принять предложение и стать сотрудником?
Степень текучести кадров - сколько сотрудников уходит после первого года, пяти лет и так далее?
Кадровое разнообразие — каковы проценты, когда речь идет о женщинах, мужчинах, религиозных и этнических группах?
Доход на сотрудника, среди занятых полный рабочий день — каков доход, получаемый за полный рабочий день?
Сумма оплаты за сверхурочную работу — насколько высока оплата за сверхурочную работу и как часто она осуществляется?
Соотношение между постоянными и временными работниками — сколько сотрудников занято неполный рабочий день по сравнению с полной занятостью?

Шаг 2: Определение данных, которые отвечают на приведенные выше вопросы.

Когда у вас появятся вопросы и проблемы, вы можете начать определять данные, необходимые для ответов или их решения.

Во-первых, ваше внимание должно быть сосредоточено на данных, связанных с персоналом, которые уже хранятся в вашем подразделении. Сюда входит информация о найме, эффективности и преемственности. Ваше подразделение уже должно контролировать эти наборы данных.

Во-вторых, вам придётся начать собирать данные о таких вещах, как вовлеченность, опросы и интервью. В зависимости от уровня сбора данных в вашей организации вы, возможно, уже имеете механизмы сбора этих данных.

Наконец, вам нужно расширить сбор данных на другие бизнес-системы и департаменты. Вы должны начать сбор важных финансовых показателей и исследований рынка. К ним относятся такие вещи, как оборот, эффективность продаж, деньги, потраченные на исследование рынка и обучение.

Шаг 3 . Внедрение ETL: извлечение, обработка и загрузка (extraction, transformation and loading).

Как уже было сказано выше, HR-департамент должен работать в тесной связи с ИТ-отделом, поскольку для определенного программного обеспечения и извлечения данных могут потребоваться специализированные аналитические навыки. Поэтому неплохо приступить к реализации более тесных связей между этими двумя отделами.

Частью этого процесса является реализация ETL: извлечение, обработка и загрузка. Существуют инструменты, которые можно использовать для автоматического осуществления этого процесса. Например, IMB WebsphereDataStage и Cognos Data Manager, или Microsoft SQL Server Integration Services являются одними из самых популярных опций. Хотя не технические сотрудники могут использовать эти платформы, может быть полезно попросить ИТ-отдел о помощи.

Этот процесс по существу позволяет извлекать необходимые данные из источников, которые вы определяете, преобразовывать их в правильный чистый и согласованный формат и загружать в вашу аналитическую платформу, которая будет использоваться для анализа.

Шаг 4. Интеграция результатов в бизнес-операции.

Когда ваш анализ данных начинает генерировать результаты, вам нужно приступить к осуществлению изменений. Например, если вы сосредоточились на изучении разнообразия рабочей силы, а ваши данные показывают, что вы не получаете достаточно заявок от этнических меньшинств, вы можете начать менять свою стратегию найма.

Кроме того, вам необходимо установить связь между HR-данными и другими бизнес-показателями. Например, сокращение сверхурочной работы персонала может напрямую коррелировать с производительностью и рентабельностью. Отчет KPMG “People are the Real Numbers” рассказывает о важности этих связей на примере отсутствия персонала на рабочих местах и экономической эффективности.

«Хотя полезно отслеживать пропуски в разных регионах или по сравнению с предыдущими годами, но если HR также сможет показать, что уменьшение отсутствий на рабочем месте положительно коррелирует с производственной эффективностью, тогда руководство увидит реальную ценность HR», — говорится в отчете.

Шаг 5. Осуществление регулярного анализа.

Наконец, HR-аналитика должна выполняться регулярно, иначе в большинстве случаев она будет неактуальной. Для того, чтобы воспользоваться её преимуществами, необходимо внедрить регулярный процесс.

Например, вы определили проблему, с которой хотите разобраться с помощью данных, выполнили анализ и нашли ответ. После того, как вы внедрите решения своей проблемы, вам необходимо регулярно возвращаться к ней, чтобы проверить, что происходит с изменения и не возникли ли новые проблемы.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

HR-аналитика является неотъемлемой частью управления данными, и ее внедрение может дать положительную отдачу для любой организации. Но, как было показано выше, управление, анализ и интерпретация данных не просты, и организациям необходимо подходить к “человеческой” аналитике по одному шагу за раз.

Ключ к успешной HR-аналитике основан на понимании того, что не размер измеренных данных приводит к результату, а скорее влияние данных на принятие решений в организации. HR-аналитика не должна рассматриваться как необходимая только для HR-подразделения, а скорее как нечто, что может создать ценность для всей организации.

Данный материал (как текст, так и изображения) является объектом авторского права. Любые перепечатки полностью или частично только с активной ссылкой на материал.