HR-аналитика является инструментом, при помощи которого компании могут гарантировать, что решения, касающиеся человеческих ресурсов, соответствуют их стратегическим целям. HR-аналитика систематизирует, обрабатывает и анализирует данные с помощью построения математических моделей, поиска скрытых зависимостей и корреляций. Методы и инструменты HR-аналитики, направлены на решение актуальных задач и вопросов организации, помогают превращать сухие данные в глубокие и убедительные рекомендации, которые подталкивают руководителей и сотрудников к эффективным и обоснованным действиям.
Прежде менеджеры по персоналу накапливали информацию о личных и профессиональных данных сотрудников и принимали решения, основанные, как правило, на профессиональных инстинктах и интуиции. Этот факт увеличивал вероятность ошибки и подвергал организацию рискам.
Сегодня HR-аналитика позволяет собрать и обработать с помощью статистических методов оперативную и актуальную информацию о персонале, что однозначно придает принятому управленческому решению достаточную аргументированность и убедительность. Для выявления тенденции и правильной интерпретации результатов аналитики, менеджеры по персоналу собирают и систематизируют такие данные о сотрудниках, как карьерный рост, обучение, доход, отпуска, больничные, командировки и т.д.
Сопоставление этих данных с бизнес-данными способствует выявлению связи между ними. Это помогает менеджерам и руководителям понять важные закономерности и тенденции, существующие в компании.
Аналитика используется для измерения вовлеченности сотрудников и выявления сотрудников, обладающих необходимыми навыками для достижения определенных целей. С ее помощью можно оптимизировать затраты на персонал, разработать успешную стратегию подбора , прогнозировать уровень производительности труда и эффективность работы сотрудников различных подразделений компании. Однако, важнейшее условие эффективности программы HR-аналитики – соответствие актуальным задачам и потребностям организации. Каждый тип аналитики преследует различные цели и отвечает на различные вопросы. На данный момент можно выделить 4 типа HR-аналитики, табл.1.
Таблица 1
Виды HR-аналитики
|
Виды |
Цель |
Сферы применения |
|
Дескриптивная |
Выявление и мониторинг проблем и их диагностика |
● Структура персонала; ● Нормы труда и нормы численности; ● Обзор заработных плат; ● Метрики эффективности процессов |
|
Прогнозная |
Прогнозирование на основе подтвержденных стратегических гипотез |
● Модели прогнозирования численности персонала; ● Планирование загрузки персонала; ● Формирование профиля успешного сотрудника; ● Планы мероприятий по повышению вовлеченности сотрудников ● Определение норм прохождения тестов |
|
Предиктивная |
Прогнозирование на основе выявления неочевидных зависимостей и мультивариантности сценариев |
● Прогнозирование увольнения сотрудников; ● Валидация моделей компетенций; ● Прогнозирование успешности сотрудников в конкретной среде |
|
Перспективная |
Предложение решений в динамической среде
|
● Формирование решений для снижения вероятности увольнения конкретного сотрудника |
Дескриптивная (описательная) аналитика является основой для любой аналитики в HR. На основе доступной информации составляет объективное и максимально точное описание исследуемого объекта или ситуации. В дескриптивную аналитику входят такие данные как структура персонала, нормы труда, нормативы численности, обзоры зарплат, метрики эффективности процессов и нормы численности.
Прогнозная аналитика. Базовой задачей этой аналитики является прогнозирование каких-либо событий или результатов. Основное отличие прогнозной и следующей за ней предиктивной аналитики в том, что количество факторов для анализа в прогнозной аналитике ограничено.
Предиктивная аналитика направлена на две цели. Во-первых, выявление неочевидных зависимостей и построение моделей. Здесь уже подключается машинное обучение и разрабатываются специальные программы.
Прескриптивная аналитика. Это будущее HR-аналитики. С ее помощью возможно не просто выявить причины какого-либо события, но и определить модель действий, которая позволит избежать ошибочного решения.
В процессе развития HR-аналитики в компании происходит переход от одного типа аналитики к другому.
Большинство Российских компании на данный момент находятся на начальном этапе развития HR-аналитики. SAP и Deloitte представили результаты исследования Digital HR 2019 в России. Как показал опрос, лишь 3% используют предиктивную аналитику. Это обусловлено рядом причин.
Во-первых, нехватка или отсутствие данных для аналитики. Исходя из исследований SHL Russia, лишь у одной организации из четырех у HR-менеджера есть все необходимые данные для принятия решений в сфере внешнего найма. Для таких задач, как выявление высокопотенциальных сотрудников,управление вовлечением и удержанием , этот показатель не превышает 20%. Наконец, только у одной организации из семи достаточно данных для осуществления HR-аналитики.
Во-вторых собранные данные не отвечают требованиям: достоверность, актуальность, полнота.
Во-третьих, отсутствие знаний у персонала в области аналитики с использованием технологии Big Data. Более 44% HR указывают , что одним из важнейших препятствий для HR-аналитики является нехватка навыков работы с данными. Для того, чтобы HR-аналитика приносила настоящую пользу ,помогала руководителям принимать более объективные решения, организация в целом должна начать говорить на языке данных, когда дело касается управление персоналом. Безусловно, в первую очередь, это означает , что HR должны обладать достаточными аналитическими навыками , поскольку сомнения в навыках и знаниях HR мешают эффективному диалогу между ними и другими подразделениями.
Постепенно HR-аналитика становится обязательной опцией для организации, так как способствует положительным изменением. Однако, процесс внедрения методов и инструментов HR-аналитики длительный и сложный , и требует преодоления упомянутых ранее проблем.
Список литературы
- Киреев В.Э. Влияние цифровой экономики на ключевые направления управления персоналом // Формирование общекультурных и профессиональных компетенций финансиста. М., 2018. С. 85-93.
- Авдеева И.Л., Головина Т.А., Парахина Л.В. Развитие цифровых технологий в экономике и управлении: российский и зарубежный опыт//Вопросы управления. 2017. No 6 (49). С. 50-56.
- Воробьев Л. А., Панасенко Г. Н. Возможности и перспективы развития технологий, основанных на Big Data в HR // Управление человеческими ресурсами – основа развития инновационной экономики. – 2015. – No 6. – С. 67–75.
- Черненькая Л.В., Черненький А.В. Цифровая экономика и ее роль в управлении качеством деятельности организаций//Экономика и управление: проблемы, решения. 2019. Т. 4. No 2. С. 94-100.
- Digital HR 2019:Результаты исследования цифровой зрелости российского HR от SAP и Deloitte — URL:sap.com/cis/products/human-resources-hcm.html?pdf
