Что такое «граф»?

Все отрасли генерируют данные. Благодаря данным мы можем лучше понять внутреннего клиента, оптимизировать процессы, иначе взглянуть на взаимодействие сотрудников. Эти процессы можно описать при помощи теории графов.

Граф - это абстрактный математический объект, который состоит из вершин (точек) и ребер (линий), которые их соединяют. В качестве примера можно взять интернет - множество сайтов соединены ссылками. Основа бизнеса компании Яндекс состоит в том, чтобы быстро обойти граф интернета, проанализировать содержимое и дать релевантный ответ пользователю. Другой пример - Яндекс.Такси: находя кратчайшее расстояние между точками на карте, сервис помогает пассажиру добраться до места назначения.

Граф компании Яндекс: точки - сотрудники, линии - взаимодействие между ними

Абстрактное представление объектов в виде графов предложил математик Леонард Эйлер, который решил популярную в 18 веке задачу: как пройти по всем городским мостам Кенигсберга, не проходя ни по одному из них дважды?

Источники и требования к данным

Для того, чтобы построить граф, нужны данные. В качестве источников данных организация может использовать:

корпоративную почту

календарь встреч сотрудников

задачи в трекере

звонки внутренней АТС

Трекеры особенно популярны в ИТ-компаниях. Они позволяют ставить задачи, назначать ответственных за их исполнение, прикреплять файлы. Трекеры существенно упрощают взаимодействие в командах. В Яндексе этот инструмент используют не только разработчики, но и другие подразделения.

HR-подразделения используют трекер для:

согласования вакансий

найма

адаптации

обучения

На базе этого инструмента построена HR-аналитика.

Требования к данным:

Качество. Данные должны быть без ошибок и пропусков. Показатели необходимо приводить к общему виду.

Полнота. Сейчас нормой стала работа в нескольких информационных системах одновременно. Данные, взятые только из одной системы, не будут полными.

Анализ взаимодействий

Точки и линии на графе обозначают сотрудников и их взаимодействия. Чем больше диаметр у точки, тем более интенсивное взаимодействие у сотрудника с коллегами. Чем толще линия, соединяющая двух сотрудников, тем более интенсивное взаимодействие происходит в этой паре.

Взаимодействия сотрудников Яндекс

Важно учитывать и правильно интерпретировать все данные. Интенсивность взаимодействий сотрудников напрямую зависит от их должности и поставленных задач.

Какие выводы можно сделать и что применить в организационных изменениях:

Эффективность взаимодействий. Если группы отличаются по интенсивности взаимодействий и у них есть объективный показатель вроде KPI или проводится оценка performance review, то можно сопоставить факторы из графа (интенсивность взаимодействий) и предсказывать, какие действия приводят к лучшим показателям. Например, чрезмерное количество коммуникаций может перегружать менеджеров, влиять на их выгорание.

Стиль управления руководителей. Данные подскажут, использует ли руководитель микроменеджмент или тотальный контроль. При помощи данных из графа можно подсказать менеджеру, подходит ли его стиль управления для каждой конкретной задачи и какие действия могут повысить эффективность сотрудников.

Коммуникации внутри команды. Например, члены команды хорошо взаимодействуют между собой, но практически не взаимодействуют с другими коллегами. Такая команда может сделать проект, который уже был в компании, данные о нем хранятся, но команда об этом не знает. В итоге ресурсы компании будут потрачены впустую по причине недостаточного взаимодействия с другими отделами. Или наоборот, когда хромают внутренние коммуникации в команде, это приводит к задержке сроков подготовки проекта.

Полная картина взаимодействий сотрудника позволяет автоматически создавать список коллег для проведения опроса 360 градусов. В этом случае данные, которые получит руководитель по итогам опроса, будут полными.

Взаимодействие между командами

Метрики

Некоторые метрики из теории графов можно успешно использовать в организациях:

Плотность / Разреженность. Граф называется полным, когда все его вершины соединены ребрами. В реальном мире примером полного графа может быть небольшой стартап: один маленький дружный коллектив, в котором все друг друга знают и эффективно взаимодействуют. Уход одного сотрудника не приводит к потере существенной информации, взаимодействие не нарушается.
При росте компании плотность нарушается. Трудно представить компанию с тысячами сотрудников, в которой все работники знают друг друга. Для такой компании характерен риск потери существенных коммуникаций внутри команды при уходе одного сотрудника.

Расстояние. Эта метрика напоминает об известной теории шести рукопожатий. Чем меньше расстояние между сотрудниками, тем больше сплоченность, больше людей знают друг друга.

Центральность. Эту метрику хорошо иллюстрирует граф персонажей «Игры престолов»: после неожиданной смерти одного из центральных персонажей произведения сценаристы испытывают затруднения с сюжетной линией второстепенных персонажей.

Мост. Можно проиллюстрировать на примере Бельгии - страны с двумя государственными языками, где небольшой мостик из людей, говорящих на двух языках, соединяет «одноязычных» сограждан. В компании люди, находящиеся на этом мосту, являются носителями очень важных связей. Их уход - большая проблема для компании.

Применение

В компаниях с проектной структурой еженедельно запускаются и закрываются проекты, важно следить за расходами. Нужно правильно собирать и передавать данные для экономических расчетов. Этот процесс можно улучшить при помощи автоматизации. В Яндексе сделали следующее:

Построили граф компании.

Анализируя поведение сотрудника в каждый конкретный месяц, HR-аналитики видят, в каком проекте тот сейчас находится. Отпала необходимость переписки с руководителями сервисов. Это экономит время бизнеса и аналитиков.

Пока это пилотный проект, который показывает интересные результаты. Многие исследовательские проекты в Яндексе впоследствии выкатываются в продакшн.

Итак, классический путь аналитики

Данные. Источник, полнота и качество.

Визуализация. Как на эти данные смотреть, как использовать. Идеи о метриках, которые в случае с HR-аналитикой можно взять из теории графов или придумать самостоятельно.

Отчетность, которая ежемесячно показывает, что происходит в компании. Например, интенсивность взаимодействия менеджеров.

Метрики, которые используются для выводов.

Предсказательная аналитика - запуск автоматизированного процесса, который экономит время.

Что еще нужно знать об HR-аналитике

Кевин Уиллер, президент и основатель Global Learning Resources, Inc., в статье «Обратная сторона HR-аналитики: 8 малоизвестных фактов» выделяет несколько важных факторов, которые касаются HR-данных:

Аналитика - не волшебная пилюля. Аналитика не является чудодейственным средством. Данные помогают понять проблему и, возможно, выбрать более эффективный способ ее решения, но данные не заменяют эмпатию и человеческие рассуждения.

Понимание того, что именно вы хотите знать. Нужна предельная ясность относительно того, что вы хотите проанализировать или измерить. И убедитесь, что это вообще возможно.

Использование соответствующего метода. Метод сбора данных также может оказаться непростой задачей. Один из вариантов использования аналитики - разъяснение проблемы или поиск возможных причин.

Пассивные данные могут быть лучше запрашиваемых данных. Гораздо легче самому собрать пассивные данные, чем запрашивать достоверные данные от других. Собрать фактическую информацию по итогам каких-либо действий и решений относительно просто.

Важна поддержка. Для эффективного использования данных необходима поддержка руководства и соответствующая корпоративная культура, в которой данным придается значение.

Цель управляет ситуацией. Есть большое искушение измерить все, особенно на первых порах, когда инструмент аналитики только внедряется в компании. Но лучше сфокусироваться на двух-трех ключевых вопросах, на которые вы хотите получить ответ. Тогда у вас хватит времени на более точный сбор данных и полный анализ.

Данные небезупречны. В последнее время стало принято ставить данные на пьедестал и воспринимать их как чистую информацию, в которой нет ни политики, ни мнений. Но, к сожалению, на анализ данных мнения влияют так же, как и на все остальное.

Чем проще, тем лучше. Потратьте время на составление списка: что вы действительно хотели бы знать, чтобы улучшить рекрутинговый процесс; какие данные помогут вам повысить эффективность большинства источников или ответить на актуальные вопросы руководства.

О проблемах правильной интерпретации данных недавно также говорил Нассим Талеб : «Если вы умеете работать с Big Data, это хорошо, но нужно уметь ее интерпретировать, фильтровать чушь и ненужный шум, которые всё путают. Интересно, что единственные, кто умеет работать с данными, - это антитеррористические службы. Они способны не находить ложные корреляции и сужать выборку до конкретных подозреваемых, они ищут именно связи. Компьютер можно просто одурачить данными, очень важна статистическая дисциплина. Большие данные не могут сказать нам, что правильно, только то, что НЕ правильно».

Источник изображений - HR-среда

Актуальные и интересные HR-кейсы в нашем Telegram. Подписывайтесь на канал!

Копирование и любая переработка материалов с сайта сайт запрещены

Продолжаем наши публикации по следам конференции HR-Аналитика, на которой побывала наш спецкор Оксана Рыбакова. В прошлом выпуске своими рекомендациями о методике разработки и внедрения проектов, связанных с большими данными, с нами поделился Арам Фомичев, руководитель направления аналитики Лаборатории «Гуманитарные технологии».

Сегодня эту тему продолжает Татьяна Конева, директор по персоналу компании Hoff своим докладом «HR-аналитика. Как говорить с бизнесом на одном языке».

О КОМПАНИИ HOFF

ВНЕДРЕНИЕ HR-АНАЛИТИКИ

• Производительность персонала росла
• Доля затрат (из общих расходов компании) на персонал падала

МЕТРИКИ C&B

• Динамика доли ФОТ от выручки в разбивке по бизнес юнитам (БЮ);
• Динамика производительности в рублях и в штуках LFL (период 2016/2017) в разбивке по БЮ, %. Здесь важно отслеживать производительность и в денежном эквиваленте, и в штуках, так как бывает, например, такое, что производительность в рублях растет, а в штуках остается на прежнем месте или падает. Это не что иное, как инфляция;
• Динамика текучести персонала, %;
• Увольнения сотрудников в разбивке по причинам увольнения.

Этот параметр важно анализировать вместе с бизнесом и задавать вопросы. Например, как может быть причина «не справился с работой» выше на промежутке от 6 месяцев до 1 года, чем в предыдущие периоды? То есть до этого времени сотрудник справлялся, а потом что-то случилось.

МЕТРИКИ T&D

Норма в 25% от количества сотрудников бизнес-юнита отражена на втором графике желтой линией. Туда попадают следующие категории сотрудников:

• На испытательном сроке;
• Прошедшие новый тренинг;
• «Завалившие» тайного покупателя;
• Те, на кого поступили жалобы.

Отдельно мы оцениваем знания после каждого тренинга. Если сотрудники в среднем показывают уровень знаний по любому из тренингов меньше 90%, мы анализируем причины с целью повышения эффективности данного тренинга.

И аналогично ведется аналитика по каждому тренеру

МЕТРИКИ ПОДБОРА ПЕРСОНАЛА

На втором графике тоже есть повод для обсуждения с руководителями. Если норма закрытия вакансии 14 дней для направления «мебель», и у всех более-менее приближенные к этому параметру показатели, а один магазин выпадает, то тут возникают вопросы.

Все метрики доступны для всех руководителей. Они их могут загрузить из BI (это программы, позволяющие анализировать большие данные и выводить данные на дашборды) на свои планшеты и телефоны). Пока отслеживать можно не в режиме «онлайн», но мы идем к этому.

В конце своего выступления Татьяна призвала коллег делиться информацией для внедрения в своих компаниях самых лучших практик управления персоналом .

А теперь несколько иная точка зрения от директора по персоналу Метриум групп, Анны Тимушевой. Она закрывала первую сессию конференции докладом «HR-аналитика в Метриум. Путь к успешному решению бизнес задач».

Анна так же, как и Татьяна, пришла к выводу о необходимости внедрения в компании HR-метрик. Сотрудники ее департамента самостоятельно (без привлечения внешних провайдеров) выбрали необходимые показатели для мониторинга. Их получилось около 15.

Но бизнес воспринимал эти показатели примерно вот так

И поэтому Анна пришла к следующим выводам:

• Систему нужно упрощать;
• Она не должна быть статична и каждый раз должна меняться под разные задачи бизнеса;
• Данные нужно обязательно визуализировать!

Все сотрудники отдела продаж оцениваются по количественным (выполнение личного и командного плана продаж) и качественным (оценка компетенций методом 360 градусов) параметрам. А для тех сотрудников, которые планируются к переводу на более высокие должности, дополнительно проводится оценка поведения по методике DISC и оценка знаний.

Резюмируя первую часть конференции, можно отметить несколько ключевых моментов.

• Данные обязательно нужно визуализировать. Так они, во-первых, лучше воспринимаются бизнесом, и во-вторых, можно не создавая огромных нечитабельных отчетов показать много полезной информации для решения текущих и будущих задач.
• Не стоит внедрять аналитику только ради аналитики. Каждая метрика должна быть направлена на решение той или иной проблемы или служить индикатором отсутствия проблем. После каждого сеанса мониторинга должен быть разработан план улучшения ситуации.
• Данные для аналитики должны быть качественными и подбираться в зависимости от того, на решение какой проблемы они направлены.

Желаю вам успехов в HR-исследованиях,
ваша Оксана Рыбакова

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.

HR-политика напрямую зависит о стратегии развития, которую выбрала компания, а инструментом оценки ее эффективности будет разработанная система HR-метрик.

Какие HR-метрики важно измерять в компаниях, какие показатели признаются наиболее информативными, как организовать HR-аналитику в компании и другие ценные рекомендации эксперта Валерии Чернецовой, руководителя консалтингового направления Аналитического центра НR Data.

Аналитика по результатам работы любого подразделения необходима для создания целостной картины эффективности работы организации, для выработки дальнейших управленческих решений. И на сегодняшний день ни у кого не вызывает сомнения, что аналитике HR-подразделений отводится особое место.

Следует сразу отметить, что не существует эталонного набора HR-метрик, который может быть применен в полном объеме в любой компании. Очевидно, что в каждой отдельной компании это будет свой индивидуальный набор.

Наиболее распространенными метриками, которые используются сейчас, являются метрики, оценивающие процессы подбора и адаптации персонала, обучения и оценки сотрудников, карьерного и организационного развития, мотивации и удержания ценных сотрудников и прочее.

Но если для специалистов по управлению персоналом это инструменты ежедневной работы над совершенствованием внутренних HR-процессов, то для ТОП-менеджмента необходимо представить набор стратегических макрометрик, оценивающих окупаемость инвестиций в персонал и видимую корреляцию с другими бизнес-показателями (ROI).

С чего начинать?

Если HR-специалисту предстоит организовать HR-аналитику в компании, начинать стоит с малого и постепенно двигаться дальше. Определитесь с основными задачами HR-политики и подберите HR-метрики, которые соответствуют этим задачам. Определите, с какой периодичностью вы будете снимать результаты. Крайне важно согласие топ-менеджмента считаться с данными HR-аналитики: если данные показывают, что в компании увеличивается текучесть, значит, следует разрабатывать меры по ее снижению.

НR-специалистам небольших компаний, которые только приступают к разработке HR-стратегии, мы рекомендуем ограничиться набором метрик, оценивающих основные HR-процессы, уже задействованные в компании (например, найм и адаптация персонала).

По мере роста компании и спектра HR-задач будут появляться новые требования и процессы, а соответственно и новые метрики (удержание, обучение, оценка, развитие сотрудников и так далее).

Основные метрики, которые вам понадобятся, сосредоточены в трех плоскостях: время, цена и качество.

Большинство HR-метрик рассчитываются по стандартным формулам, которые легко найти в интернете. Но иногда метрики приходится адаптировать под задачи компании.

Приступая к работе с HR-метриками, классифицируйте персонал: составьте список ключевых должностей или их групп. Очевидно, что для каждой компании это будет свой список, отражающий специфику бизнеса.

Каждой HR-метрике в этом случае будет соответствовать набор/ массив данных, отражающих ситуацию для конкретных ключевых позиций или их групп.

Например, метрики «время подбора» и «стоимость подбора». С одной стороны они оценивают эффективность рекрутмента в вашей компании, с другой -дают информацию о ситуации на рынке труда с наличием тех или иных специалистов, динамику ее изменения. Это уже позволяет перейти к прогнозной аналитике - вы сможете оценить финансовые затраты на будущий подбор, оценить риски/убыток/выгоду в связке с другими бизнес-задачами, учитывая рыночную ситуацию

Рассмотрим такую задачу, как удержание ценных сотрудников.

Согласно результатам многочисленных исследований, на желание сотрудника продолжать работу в компании, влияют следующие основные факторы: достойный уровень оплаты труда, развитый компенсационный пакет, возможности карьерного и профессионального роста.

Схематично алгоритм решения этой задачи можно представить в виде расширяющейся воронки, где в основании лежит главная задача - «удержание ценных сотрудников», распадающаяся в простейшем варианте на две отдельные подзадачи, каждая из которых может быть оценена с помощью одной или нескольких метрик.

Безусловно, разные компании могут использовать в похожих ситуациях разные HR-метрики, это зависит от предпочтений руководства, от удобства измерения конкретных метрик в разных компаниях и так далее.

Выбирая HR-метрики, следует ориентироваться на следующие критерии:

1. HR-метрик не должно быть много. Измеряйте только те параметры, которые отражают выполнение поставленных задач в области управления персоналом.

2. HR-метрики должны точно отражать выполнение существующей HR-политики. Если основные задачи лежат в области привлечения редких специалистов, вам может быть менее важен средний срок закрытия вакансии, но более важна удовлетворенность внутреннего заказчика и доля сотрудников, прошедших испытательный срок. Выбирайте те метрики, которые наиболее точно отражают приоритеты HR-стратегии.

3. HR-метрики должны сравнительно легко измеряться и быть объективными. Например, текучесть - объективный показатель, его сложно «подделать». А вот доля уволившихся из-за низкой зарплаты - показатель довольно-таки субъективный: далеко не все сотрудники на выходном интервью говорят об истинных мотивах увольнения. Вполне возможно, что за общими словами о низкой зарплате стоит скрытый конфликт с руководителем или другие причины.

ROI как универсальный инструмент HR-аналитики

Приступая к анализу данных, необходимо не просто зафиксировать временную динамику HR-метрик за определенный период, отражающую прошедшую работу HR-ов, но и показать корреляцию с другими бизнес-показателями (в первую очередь с финансовыми).

Для этого привлеките к рассмотрению так называемые прибыль-ориентированные и доход-ориентированные метрики: время выхода на достижение продуктивности (на основе оценки квалификации работника через определенные промежутки времени); выполнение плана по выручке; доход/ прибыль на одного сотрудника, прибыль на единицу заработной платы, выполнение плана по ФОТ и т.п.

Аналитика должна включать картину текущего состояния HR-процессов, иллюстрировать динамику изменения за отчетные периоды, отвечать на вопросы - в результате чего эти изменения произошли, предлагать решения по повышению эффективности процессов, прогнозировать их развитие на основе предлагаемых решений.

В последнее время российские компании активно используют ROI как универсальный инструмент оценки возврата на капитал, вложенный в определенные мероприятия в сфере управления кадрами. Это тот «язык», на котором надо разговаривать с менеджментом компании.

Расчет ROI дает возможность оценить финансовую эффективность инвестиций в сотрудников, хотя не всегда можно точно оценить доход от тех или иных программ, или затраты на них в силу влияния внешних и внутренних факторов.

Так, качество процессов найма можно оценить следующим образом:

ROI HR = ((доход от прибывших в компанию сотрудников – все затраты на рекрутмент)/ все затраты на рекрутмент) х 100%.

По аналогии можно составить формулы для других HR-процессов. Суммарный по разным процессам ROI будет интегральной оценкой эффективности работы HR-службы.

Как интерпретировать полученные данные

Любые показатели необходимо анализировать в комплексе и с максимальной привязкой к жизни. Если в департаменте продаж увеличилась доля сотрудников, прошедших обучение, что это может означать?

Вариант 1: бо льшее количество сотрудников прошли такое же обучение, что и в прошлом периоде.

Вариант 2 : то же количество часов, что и в прошлом периоде, разделили на большее количество сотрудников. То есть, доля обучившихся увеличилась, но каждый занимался меньше по времени. Возможно, это «халтура» со стороны отдела обучения, а может и наоборот: они нашли более эффективные курсы, которые позволяют за меньшее время освоить ту же программу.

Иными словами, нужно четко понимать, какие причины в каждом конкретном случае привели к изменению того или иного показателя. Иногда много информации дает анализ других показателей (доля прошедших обучение + количество часов обучения на одного сотрудника), иногда необходима дополнительная информация содержательного характера. Любой показатель - это маячок, говорящий «здесь что-то поменялось, надо разбираться». Почему поменялось, хорошо это или плохо, и что с этим делать - на эти вопросы цифры ответить не могут.

Big Data в HR: тренды и ближайшие перспективы

Во-первых, HR-аналитика будет внедряться все большим числом компаний. Во-вторых, она будет охватывать все большее количество HR-процессов. В-третьих, HR-аналитика из описательной будет становиться все более прогнозной. То есть, задача оценить текучесть персонала превратится в задачу предсказать текучесть персонала в случае принятия тех или иных мер, проведения тех или иных мероприятий.

Мировой рынок Big Data решений растет big темпами, его «дорога» в HR сейчас проходит в первую очередь через соцсети, где сосредоточено колоссальное число данных. При соответствующей обработке они формируют множество инструментов, которые значительно облегчают работу HR-специалистов. На сегодняшний день значимость инструментов Big Data в HR в первую очередь связана с усовершенствованием технологий подбора персонала и управления талантами.

Для обработки HR-данных может подойти любое доступное статистическое ПО. Существует целый ряд программных решений для автоматизации HR-аналитики от ведущих поставщиков ERP-систем. В небольших и средних компаниях чаще всего используют обычный Excel. Удобно, когда HR-аналитика ведется в той же системе, что и другие HR-процессы. Все большей популярностью пользуются корпоративные системы управления персоналом на базе облачных сервисов, например, Success Factors.

Три секрета успешного применения Big Data в HR

Заметим, что HR-данные сами по себе не являются Big Data, а вот технологии Big Data находят широчайшее применение в HR. Для того чтобы Big Data успешно работали в решении HR-задач, необходимо:

1. Интеграция усилий HR-специалистов и программистов/аналитиков Big Data. Аналитик предложит лучший алгоритм и оптимальным образом обработает данные. Но только HR может повлиять на содержательную сторону модели!

Допустим, вы строите модель, позволяющую предсказать эффективность работы конкретного кандидата на конкретной позиции. От чего зависит эта эффективность? Опыт работы? Образование? Стаж на прошлом месте работы? Конкретные компетенции? Soft skills? Активность в социальных сетях? Задача HR - предложить те параметры, которые имеет смысл включить в модель. Задача аналитика/программиста - такую модель реализовать. И только при совместной работе обеих сторон возможно сделать включаемые в модель параметры конкретными, измеримыми, подходящими для анализа.

2. Прежде всего, перед началом любого анализа данных вы должны понимать, в каком виде получите результат анализа и что будете с ним делать далее.

Известен кейс про предсказание увольнений сотрудников. Что вы будете делать со списком из 30-ти сотрудников, каждый из которых может покинуть вашу компанию в течение ближайших 3-х месяцев с вероятностью 52%? Если у вас нет ответа на этот вопрос, проводить работу по составлению такого списка нет смысла.

3. Используя инструменты Big Data, не забывайте, что вы на самом деле работаете с людьми. Бездумное следование результатам моделирования может привести к непоправимым последствиям. Ищите разумные решения на стыке Big Data и реальными сотрудниками!

Валерия Чернецова, руководитель консалтингового направления

Не возьмусь оценивать точно, но интерес к HR-аналитике нарастал, как минимум, лет 10. Пока, наконец, пару-тройку лет назад профессиональное HR-сообщество буквально не взорвалось массой конференций, бизнес-завтраков, мастер-классов и т.п., рассказывающих о том, что такое HR-аналитика, как ее измерять, как настроить систему сбора данных и как применять полученную информацию на практике.

Казалось бы, теперь всем всё стало ясно, но продолжающиеся дискуссии и споры говорят об обратном. Одни предприятия в России уже наладили целостные системы сбора и анализа данных о персонале и получают сводные отчеты в режиме on-line. Другие организации «что-то измеряют», но не вполне понимают, что и зачем. Третьи – делают первые нерешительные шаги в этом направлении.

Между тем в наш век «больших данных» понимание происходящего, основанное на анализе, статистике и фактах, становится критическим для принятия грамотных управленческих решений в целом, и управленческих решений относительно персонала, в частности.

Сложность восприятия HR-аналитики связана с тем, что не сразу понятно, про что это. Если спросить руководителя, например, коммерческой службы, что такое HR-аналитика, он, вероятно, заговорит о затратах и эффективности обучения. Руководитель отдела подбора персонала подумает о сроках закрытия вакансий и воронке подбора. А генеральный директор, вероятно, заговорит о производительности и окупаемости затрат на персонал. И все эти точки зрения верны и нужны.

Для того чтобы разобраться, может быть полезным посмотреть на вопрос «сверху». Начиная совсем издалека, можно сказать, что HR-аналитика делится на внутреннюю и внешнюю. Внутренняя HR-аналитика рассказывает про все, что связано с людьми внутри организации. А внешняя HR-аналитика дает понимание окружения компании, соотношения спроса и предложения на рынке труда, уровня заработных плат и даже общей демографической ситуации.

Идем дальше. Содержательно внутренняя HR-аналитика – это про что? В первую очередь, про то, насколько эффективно компания управляет одним из своих ключевых ресурсов – людьми: сколько пользы получила компания от своего персонала (в натуральном и денежном выражении) и какие затраты были понесены, чтобы получить эту пользу.

Отсюда возникают две группы измеряемых факторов: затраты на персонал в различных разрезах (ФОТ – как самый крупный из них, расходы на подбор и обучение персонала, а также затраты на содержание самого отдела персонала) и все возможные показатели эффективности, т.е. соотношение затрат и дохода/прибыли (доля ФОТ в выручке, производительность труда, доход компании на 1 рубль ФОТ и т.п.).

Так как одна из главных составляющих успеха в бизнесе – это умение привлекать и удерживать людей с нужными компетенциями, то текучесть персонала, скорость укомплектования ключевых вакансий и длительность адаптации также относятся к блоку аналитики «про HR-функцию и человеческий ресурс».

Второй блок измерений внутренней HR-аналитики целиком и полностью посвящен людям, т.е. сотрудникам организации, их образованию, навыкам, умениям и психологическим особенностям, структуре мотивации, корпоративной культуре и другим факторам, относящимся к вопросам социального взаимодействия и персональных особенностей личности. В этот раздел HR-аналитики можно отнести структуру персонала, средний срок пребывания в должности, ключевые компетенции организации, уровень удовлетворенности персонала, причины текучести и прочие факторы, позволяющие оценить персонал компании, не просто как ресурс, а как капитал и основу для дальнейшего развития бизнеса и его конкурентоспособности.

Наконец, третий блок внутренней HR-аналитики – исследование организационной эффективности. Строго говоря, здесь речь идет уже об HR- и бизнес-аналитике, когда рассматривается не только функция управления персоналом, а организационная структура и сочетание всех функций компании в контексте их взаимного влияния друг на друга и на общую эффективность бизнеса в целом.

Для осуществления анализа организационной эффективности понадобятся функционограмма и органиграмма компании, оценка этапа ее развития, оценка существующих и необходимых стилей управления, анализ существующих бизнес-процессов и многое другое.

Итак, внутренняя HR-аналитика охватывает оценку эффективности персоналом как ресурсом, оценку персонала, как человеческого капитала организации, и оценку эффективности организации труда в целом по компании. А что дает нам внешняя HR-аналитика, про что она?

Как и вся организация, отдел персонала и HR-функция не существуют отдельно в идеальных лабораторных условиях. Кандидатов надо искать на рынке труда, где на них претендуют другие работодатели. Конкуренция высока как среди соискателей, так и среди работодателей. Условия труда, уровень заработной платы и репутация компании могут существенно повлиять на способность организации удовлетворять собственные потребности в персонале.

Поэтому, для того чтобы «держать руку на пульсе» необходимо анализировать, как минимум, уровень зарплат на рынке, доступность персонала требуемой квалификации и репутацию компании. Оптимально, если кроме перечисленных данных, организация будет проводить бенчмаркинговые исследования по всем показателям внутренней HR-аналитики. Другими словами, свою эффективность управления персоналом необходимо сопоставлять с эффективностью управления персоналом в других организациях, что позволит в дальнейшем повысить конкурентоспособность данного конкретного бизнеса.

Можно ли рассматривать показатели HR-аналитики отдельно, независимо друг от друга? Некоторые, наверное, можно. Например, доля затрат на фонд оплаты труда в выручке компании сама по себе является значимым и самодостаточным показателем. А вот текучесть персонала сама по себе не столь наглядна.

Однако если сопоставить текучесть со скоростью подбора, мы получаем измеряемую способность компании к восполнению трудовых ресурсов. Если сопоставить ту же текучесть с показателями производительности различных подразделений, то можно будет увидеть прямое влияние оттока персонала на бизнес-эффективность и прибыль компании.

При «взгляде сверху» HR-аналитика воспринимается довольно легко. Однако при погружении в детали вы обнаружите более 100 различных показателей, касающихся управления персоналом. Конечно, ни руководители подразделений, ни генеральный директор или собственники, ни сами сотрудники отдела персонала не смогут эффективно применять такое количество данных.

Поэтому при разработке системы HR-аналитики в компании главная задача заключается не в том, чтобы придумать, что измерять, а в том, чтобы найти те несколько показателей, которые будут наилучшим образом характеризовать систему управления персоналом в компании, а также решить, какие показатели и кому нужны.