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 направлении.
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. Ее 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 приведена панельная дискуссия по HR-аналитике для дополнительной информации:
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 стόит 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, 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 дешево. 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. 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.
Узнайте у вице-президента Google по вопросам аналитики и компенсации, как принимать более эффективные решения с помощью аналитики кадровых ресурсов:
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 соберете 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 придется 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 Websphere Data Stage 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 ее 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.
Ласкаво просимо
Реклама