Статья

Шесть принципов работы с People Analytics

Давно прошло время, когда в HR шли филологи без единого понимания аналитики. Современные отделы Human Resource активно пользуются метриками Big Data, и будет стыдно в них не разобраться.


«Зачем мне это? У меня хорошее чутье в HR»

Big Data – это по-разному структурированные огромные объемы данных. Управление персоналом, основанное на «people analytics» положительно влияет как на деятельность организации, так и на её трудовые ресурсы. Любая уважающая себя компания не довериться кадровым решениям, основанным на интуиции. Цифры, показатели, перспективы — вот, на что стоит ориентироваться.

Фирма по производству программного обеспечения Oracle еще в 2011 году представила аналитику по рискам оттока ключевых сотрудников. Прогнозы фирма построила по технологии машинного обучения. Использовалась информации о стаже, должности, зарплате, оценке результатов работы и т.д. На данных о сотрудниках Oracle точность этой модели исследования достигла 90%.


«Ок, но с чего мне начать?»

Небольшими проектами по HR-аналитике реально управлять в Excel или Google Документах. Если вы взяли за правило “разгребать” и фильтровать нужные данные, объем занятости будет небольшим.

Анна Метельская, HR-консультант, коуч и преподаватель в SPALAH, рекомендует постоянного собирать и обновлять информацию о коллективе и предприятии:

“Важно организовать процесс так, чтобы у вас было, что анализировать. Как минимум, нужно собирать данные о приеме и увольнении сотрудников, для того, чтобы можно было посчитать текучесть персонала за определенный период”, — говорит специалист.

По ее словам, сегодня крупные конторы (SAP, Oracle, Workday, Cornerstone) разрабатывают свое программное обеспечение для освоения больших данных и формирования дэшбордов — документов со статистикой и инфографикой. Кроме того, настроить процесс работы с аналитикой могут и консалтинговые компании (предложите идею шефу ;) ).

Рекрутер аутсорс-компании, расположенной в Харькове, Яна Заволока открыла для себя несколько онлайн-систем подбора персонала: CleverStaff и HURMA (HUman Resource MAnagement). Эти программы объединяют основные задачи рекрутинга и HR в единый сервис, с которым точно не запутаешься.

Например, CleverStaff позволяет искать новых кандидатов на LinkedIn и сайтах с вакансиями через внутренний поиск, синхронизировать интервью и задачи с Google и Outlook Calendar. На сайте доступны серверная и облачная версии.

Благодаря HURMA можно управлять отпусками и больничными сотрудников. К тому же, создатели отмечают полную адаптацию системы под украинский рынок.

В сентябре сервис запустится в тестовом режиме. Позже программа станет платной и будет содержать только статистику, а не аналитику.

“Есть возможность работать корпоративно. При этом ты знаешь, кто и с каким кандидатом на должность общается, и можешь почитать отзывы и комментарии. А еще автоматически сохраняются все резюме и профили соискателей, — рассказывает рекрутер Яна. — Я пока все делают в Google Документах, но скоро буду переходить на HURMA. Так значительно экономится время”.


«Откуда брать информацию, если я новенький в команде?»

Аналитика начинается с постановки задачи. У каждой фирмы она разная, поэтому следует сразу указать направление исследования данных. На первых порах (пригодится выпускникам курсов по HR) поможет тесное сотрудничество с СЕО-специалистом, собственником фирмы, финансовым директором или главным бухгалтером.

“Они могут быть основными источниками знаний и информации, а также введут в курс дела по стратегическим целям и бизнес-модели”, — объясняет Анна Метельская.

В работе с People Analytics не обойтись без таких подходов:

- Статистика. Просто цифры, без выводов и сравнений. Например, посчитайте количество персонала в компании, уволенных сотрудников или открытых вакансий.

-  Метрики и отчетность. Речь идет о финансовой и бухгалтерской отчетности и сведениях о продажах. Подобная информация описывает полную картину происходящего в компании и указывает на те моменты, над которыми стоит поработать.

- Сравнительный анализ нынешнего положения компании относительно конкурентов или аналогичных периодов по одинаковым показателям.

- Предиктивная аналитика помогает делать прогнозы и предсказывать ситуацию с персоналом (сколько человек придет на ту или иную должность или покинет место, как долго проработает конкретная категория персонала в определенных условиях).

-  Структурированные и неструктурированные данные. Первые — собраны и упорядочены в электронной таблице или в базе данных.

“Например, HR знает имена своих сотрудников, их возраст, где они живут, в каком отделе и как они работают. Все эти данные структурированы: посмотрев на имя или идентификатор, можно легко найти информацию о человеке”, — добавляет Анна Метельская.

Чтобы привести в порядок неструктурированные данные, потребуется усидчивость и скрупулезность. Проанализировать сотни электронных писем не получится без сортировки сообщений по заданным параметрам.

- Показатели результативности. Выделим два типа: бизнес-показатели (доход, выручка, валовая прибыль, удовлетворенность клиентов) и HR-показатели (уровень удовлетворенности и вовлеченности персонала, текучесть персонала, производительность, стоимость найма одного сотрудника).

https://lh3.googleusercontent.com/kqYeAclYCAX6YwiiPe3clrTf3i9AD2sWT6BKYEdEJjMIcMasMiK3omS9foD_a-OFjKnSFY21UBmgdmQjlq4nv4MwYKbyJIw8mz0w-0RqAxo28z6rqeLI_UMgBbdHjK5HwZ9gNvI

Подробнее о работе с данными в HR Анна Метельская расскажет на онлайн-курсе от SPALAH.

Подпишись на еженедельный дайджест и получай на почту:

лучшие статьи, видео вебинаров, предстоящие события, интервью с лидерами индустрии

Наши каналы в социальных медиа: