Seminari kohta

HR-analüütika (või inimeste analüüs) on suurte andmemahtude analüüs, mis kirjeldavad personali erinevatest aspektidest. Üldiselt on personalianalüüsil kaks peamist eesmärki: ülevaate andmine (varem teadmata teave) ja võtmeandmete tuvastamine. Esimene eesmärk on anda organisatsioonile teavet oma tegevuse kohta, mis võib aidata tõhus juhtimine töötajad. Need on arusaamad, mis võivad tagada ettevõtte ärieesmärkide tõhusa saavutamise. HR-analüütika teine ​​põhifunktsioon on aidata tuvastada andmeid, mida organisatsioon peaks säilitama. Lisaks pakub see mudeleid, mis võimaldavad ennustada erinevaid viise, kuidas organisatsioon saab saavutada oma inimkapitali optimaalse investeeringutasuvuse (ROI).

Erinevalt teistest personalijuhtimises kasutatavatest lähenemistest põhineb personalianalüüs minevikus tegelikult toimunul, mis kajastub andmetes, mitte aga juhtkonna või ekspertide ideedel selle kohta, kuidas nad organisatsiooni näevad või näha tahaksid. Näiteks traditsioonilise lähenemisega loodud pädevusmudel põhineb võtmeosaliste konsensusel, kes kirjeldavad “ideaalset” töötajat, kes nende arvates on töökohal edukas. Fookuses olevad isikud kasutavad oma hinnangutes kogu oma kogemust ja sügavat arusaamist ärist, kuid on raske välistada subjektiivsuse elementi, soovmõtlemist või muid alateadlikke või varjatud motiive.

HR analüütika kasutamine erinevaid meetodeid, sealhulgas masinõpe, otsib seoseid ja tuvastab tegurid, mis on uuritava nähtuse kirjeldamiseks olulised. Ja sageli peavad kliendid ja konsultandid pärast selle analüüsi tulemuste saamist palju pingutama, et mõnikord radikaalselt ootamatutest tulemustest aru saada, neile seletus leida ja pealtnäha täiesti ebaselgeid seoseid erinevate parameetrite vahel, mis tegelikult sihtmärki mõjutavad. inimloogikat kasutav indikaator. Kuid just selles “subjektiivsuse puhastamises” peitub analüütilise lähenemise väärtus ja ennustav jõud.

Koolituse kestus

Lühike programm seminar

• Mis on personalianalüüs ja miks on see oluline teadlike personaliotsuste tegemiseks?
• Edu ennustamiseks oluliste ennustajate tuvastamine korrelatsioonianalüüsi ja keskmise analüüsi meetodite abil
• Uurimuslik andmete analüüs töötaja omaduste määramiseks
• Korrelatsiooniandmete analüüs. Korrelatsioonide suuruse määramine. Korrelatsioonianalüüs Excelis
• Statistilise järelduse alused. Keskmiste ja Studenti t-testi võrdlus. Statistiliste uuringute tulemuste õige tõlgendamine. Statistilised järeldused Excelis

• Komplekssete positsiooniprofiilide loomine mitme lineaarse regressiooni abil:
• Lihtne lineaarne regressioon ühe ennustajaga. Edu otsene ennustamine, ennustusviga
• Mitmekordne lineaarne regressioon. Õpitulemuste tõlgendamine ja tulemuste kvaliteedikontroll
• Töötaja edukuse prognoosimine regressioonanalüüsi tulemuste põhjal

BI platvormil juurutatud HR Analytics analüütiline mudel avab lisavõimalused personalijuhtimise vallas ning võimaldab heita värske pilgu ettevõtte juhtimisprotsessidele. Tänu uute tehnoloogiate kasutamisele andmetöötluse valdkonnas ja kaasaegsete kasutajaliideste toele interaktiivseks teabega suhtlemiseks, HR Analytics:

• Lihtne kasutada kõigi kasutajakategooriate jaoks.
• Saadaval mobiilseadmetes.
• Töötab kiiresti kogu andmemahuga.
• Laiendab töötajate teabe kasutamist äritegevuse tulemuslikkuse juhtimisega (CPM) seotud valdkondadesse.

HR Analytics ei anna võimalust analüüsida ühe multifunktsionaalse lahenduse raames suurt hulka ettevõtte personaliga seotud võtmenäitajaid, pakkudes teavet kolmel detailsustasemel:

• Peamine teabepaneel, mis kuvab peamisi KPI-sid ja põhinäitajate muutuste dünaamikat ühel ekraanil.
• Igaühe jaoks teabepaneelide komplekt ainevaldkond, mis kajastab üksikasjalikku ja kõikehõlmavat teavet.
• Aruannete komplekt, mis paljastab üksikasjalikku teavet õppeobjekti kohta: töötaja kaardid, ametijuhendid, kandidaatide profiilid jne.

HR Analytics võtab arvesse dünaamilise ja kaasaegse äri nõudeid:

• Kompaktne lahendus – ühtne platvorm, integreeritud salvestusruum, ühine analüütiline portaal.
• Interaktiivse BI-sisu manustamine MS PowerPointi slaididesse koos võimalusega andmeid värskendada. Sellise analüütika abil olete alati valmis esitlusteks ja regulaarseteks kohtumisteks juhtkonnaga.
• Andmete uuendamise võimalus internetis.

HR Analyticsi mudeli põhinäitajad

Kõik põhinäitajad on ära toodud põhiteabepaneelil, mis on mõeldud eelkõige tippjuhtidele.

• Töötajate arv
  • Praegune ja keskmine mis tahes perioodi kohta
  • Osakonna, funktsiooni ja kvalifikatsiooni järgi
• Palgad. Maksed kokku ja keskmine palk
• Töötajate palkamine ja vallandamine
• Palgaarvestuse struktuur
• Värbamislehter
  • Spetsialistide kategooriate järgi
  • Personalijuhtide poolt
• Personalikoolituse kvantitatiivsed ja kvalitatiivsed KPI-d
• Töötajate rahulolu tase. Kvantitatiivne või kvalitatiivne näitaja, mis saadakse töötajate küsitluse tulemusena mitme kriteeriumi järgi
• Ettevõtte tööviljakust iseloomustavad KPI-d

Kogu teave esitatakse ühel ekraanil, kasutades kaasaegset infograafikat ja mugavad tööriistad ajavahemike ja filtrite määramiseks. Tänu BI-platvormi uuenduslikule arhitektuurile toimuvad kõik muudatused numbrites ja graafikas koheselt pärast mis tahes kasutaja tegevust.

Enamikku näitajaid saab kartograafilise visualiseerimisega analüüsida geograafilise kohaloleku (kontorid, tootmiskohad jne) seisukohalt.

Personali arendamine

Armatuurlaud “Personali areng” võimaldab jälgida näitajaid, mis kajastavad töötajate koolituse dünaamikat ja professionaalse arengu kiirust ning on mõeldud koolituskulude efektiivsuse analüüsimiseks.
Personalijuhil on juurdepääs filtritele, mis võimaldavad jälgida KPI-de rakendamist töötajate töövaldkondade, nende kvalifikatsiooni ja piirkondlike jaotuste kontekstis.

demograafia

Ettevõtte personali soo- ja vanusekategooria analüüs. Olenevalt tegevusalast saab HR Analyticsi mudelis individuaalselt seadistada ettevõtte jaoks olulisi vanusevahemikke.

Peamised näitajad ja visualiseeringud:

• Töötaja keskmine vanus ettevõtte geograafia ja dünaamika järgi ajas
• Töötajate jaotus soo- ja vanuselise koosseisu järgi piirkondades, töövaldkondades ja kvalifikatsioonis

Palgafond

Rubriigi põhieesmärk on analüüsida kokkuvõtvat teavet ettevõtte kui terviku palgaarvestuse taseme, tegevusalade, kontorite ja töötajate kategooriate kohta.

Töötaja kaart

Infopaneel annab juurdepääsu üksikasjalikule teabele iga töötaja kohta: vanus, tööstaaž, ametikoht, kvalifikatsioon, perioodi maksete summa. Võimalik on otsida malli järgi ja kirjeid valida tunnuste järgi.

HR on jõudnud kaugele traditsioonilisest töötajate teabe kogumisest ja jälgimisest kuni tänapäevase lähenemisviisini kasutada andmeid sügava äriülese ülevaate saamiseks.

Mis on HR-analüütika?

HR-analüütika on protsess, mille käigus personaliandmete töötlemisel rakendatakse andmeteaduse ja ärianalüütika (BA) tehnikaid. Mõnikord nimetatakse seda ka talendianalüütikaks. Lisaks viitab andmekaeve selles kontekstis andmebaaside kaevandamise praktikale uue teabe loomiseks.

Personalianalüüsil on kaks peamist eesmärki: ülevaate andmine (varem teadmata teave) ja võtmeandmete tuvastamine.

Esimene eesmärk on anda organisatsioonile teavet oma tegevuse kohta, mis võib aidata töötajaid tõhusalt juhtida. Need on arusaamad, mis võivad tagada ettevõtte ärieesmärkide tõhusa saavutamise.

HR-analüütika teine ​​põhifunktsioon on aidata tuvastada andmeid, mida organisatsioon peaks säilitama. Lisaks pakub see mudeleid, mis võimaldavad ennustada erinevaid viise, kuidas organisatsioon saab saavutada oma inimkapitali optimaalse investeeringutasuvuse (ROI).

Üldiselt on personalianalüüs keskendunud enamiku organisatsioonide kogutavate tohutute inimressursside andmete maksimaalsele ärakasutamisele. Ettevõtetel on sageli palju andmeid, nagu töötajate demograafia, koolitusandmed jne, ning analüüs võib neist olulisi teadmisi ammutada.

Allpool on rohkem teavet HR-analüütika kohta:

Miks peaks teie organisatsioon kasutama personalianalüüsi?

Personaliotsused põhinevad sageli professionaalsel instinktil ja intuitsioonil. Näiteks sõltub töölevõtmine sageli isiklikust kontaktist, mis värbajal kandidaadiga õnnestub või ebaõnnestub. Instinktide ja intuitsiooni probleem seisneb selles, et nad suudavad halbu tavasid normaliseerida.

Seega võib ebaõiglus tööl jääda märkamatuks. Selle ilmekaks näiteks on meeste ja naiste palgaerinevus. Organisatsioonid võivad arvata, et maksavad sama palju, kui nad tegelikke andmeid ei vaata.

HR-analüütika võib aidata parandada tootlikkust ja ennustada kõige edukamaid mustreid. See välistab enamiku inimlikest vigadest otsuste tegemisel. Näiteks võib töökoormuse juhtimise parandamine olla tõhusam, kui andmeid kasutatakse selleks, et näidata, millised osakonnad või meeskonnad on juba ülekoormatud ja millised saavad endale lubada rohkem kohustusi.

Veelgi olulisem on see, et HR-analüütika on näidanud, et see juhib ettevõtte kasvu. Training Zone annab ülevaate ühe ettevõtte tootlikkuse tulemustest, mis kasutab personalianalüüsi oma värbamisprotsessi täiustamiseks. Andmeanalüüsi kaudu märkas ettevõte, et traditsiooniline põhinäitajad- haridus ja soovitused - ei pakuta suur mõju kandidaadi müügitulemuste kohta. Tegelikult aitasid müügitulemuse paranemisele kaasa peamised mõõdikud, nagu kõrge väärtusega müügikogemus ja võime töötada struktureerimata tingimustes. Kui ettevõte võttis need inimeste analüütika oma värbamisprotsessi kasutusele, kasvas ettevõtte müük järgmisel aastal 4 miljoni dollari võrra.

Teised uuringud on jõudnud sarnastele järeldustele inimeste analüütika tähtsuse kohta ettevõtte üldisele tulemuslikkusele. MIT ja IBM läbiviidud uuring leidis, et rohkem kõrgel tasemel HR-analüütika kasutamine võib pakkuda:

• Müügikasv 8%;
• Puhas tegevustulu kasv 24%;
• 58% suurem müük töötaja kohta.

HR-analüütika peamised kasutusalad

Inimeste analüüsi rakendusalad on laiad ja organisatsioonide jaoks keskenduvad mõõdikud erinevad nii tööstusharu kui ka ettevõtte olemuse lõikes.

Siin on mõned näited võimalikest põhinäitajatest:

• koondamise määr,
• töölevõtmise aeg,
• erinevate personalirühmade voolavus (esimene aasta, viis aastat jne),
• tulu töötaja kohta.

Ülaltoodud mõõdikuid ja muid sarnaseid andmeid saab kasutada ettevõtte toimivuse parandamiseks. Peamised valdkonnad, kus andmed võivad aidata, on järgmised:

Värbamine- Personalianalüüs võib anda vastuseid küsimustele selle ettevõtte jaoks ideaalsete kandidaatide leidmise kohta. Näiteks, nagu näitas ülaltoodud ettevõtte näide, saab andmeid kasutada parima tulemuse andvate kandidaatide omaduste tuvastamiseks. Saate viidata kandidaatidele, kes lõpuks ettevõttesse jäid, ja leida nende vahel ühiseid nimetajaid.

Tervis ja ohutus- Personalianalüüs suudab paremini tuvastada tervise ja ohutusega seotud probleemseid valdkondi. Andmed võivad näidata rolle, töökohti ja muid sarnaseid tegureid, millel on kõige suurem õnnetusjuhtumite määr.

Töötajate hoidmine- tänu andmetele saate rohkem teada ka töötajate hoidmise kohta. Personalianalüüsi abil saate tuvastada aspekte, mis suurendavad töötajate kaasamist.

Talendilüngad- Andmed võivad paljastada lünki organisatsioonis. Näiteks võib mõnes osakonnas olla rohkem kõrgelt kvalifitseeritud töötajaid kui teistes ja see võib segada üldine töö ettevõtted.

Koondamise määr- mitu töötajat lahkub teatud perioodi jooksul töötajate koguarvust? Müügitõhusus – personalianalüüs aitab teil mõista, kuidas oma müügitulemusi parandada. Võite märgata, et teatud talent aitab töötajatel paremini toime tulla või et teatud koolitusprogrammid annavad müügist kohest tulu.

Viis väljakutset personalianalüüsile

Enne HR-analüütika juurutamise algfaaside juurde asumist tasub läbi mõelda mõned peamised esilekerkivad probleemid. Inimeste analüütika juurutamisel oma organisatsioonis on oluline leida viise järgmise viie väljakutse lahendamiseks.

Ülesanne 1: Andmevoog

Mida rohkem teavet teie organisatsioon kogub, seda raskem on seda vajaduse korral kasutada. Suur andmemaht ei too automaatselt kaasa häid tulemusi. Edu saavutamiseks peab teil olema oskus kandideerida õiged meetodid analüütikud.

Kui teie personaliosakond kogub palju andmeid ilma õigeid analüütilisi lähenemisviise rakendamata, on teil lihtsalt palju andmeid. Mida rohkem neid on, seda keerulisem on teha väärtuslikke oletusi.

Näiteks kõik teie kogutavad mõõdikud peavad olema õigesti määratletud ja kategoriseeritud. Peate määratlema küsimused, mida soovite oma andmetega lahendada, mitte lihtsalt koguma neid nii, et need oleksid olemas.

2. väljakutse: andmete kvaliteet

Lisaks õige hulga andmete kogumisele tuleb ka jälgida, et pööraksid piisavalt tähelepanu nende kvaliteedile. Andmetulv võib kiiresti viia madala kvaliteediga andmeteni, kuna te ei loo erinevate andmekogumite vahel sisukaid ühendusi.

Oluline on tagada andmete kvaliteet, keskendudes nende terviklikkuse ja ohutuse tagamisele. Paljude organisatsioonide jaoks on probleemiks see, et inimeste analüüsis kasutatavad andmed võivad pärineda erinevatest organisatsiooni osadest ja olla seetõttu liiga erinevad, mis toob kaasa probleeme. Mõnda andmeid võidakse ignoreerida, ära visata, kaotsi minna või andmekogumeid ei saa kombineerida, mille tulemuseks on ebapiisav analüüs.

3. väljakutse: vähesed analüüsioskused enamikus personaliosakondades

Inimeste analüüsi õnnestumiseks peab selle taga oleval meeskonnal olema teadmised nii inimressursside kui ka andmeanalüütika vallas. Kuid personalijuhtide leidmine, kes on pädevad ka andmeanalüütikas, võib olla keeruline.

Accenture Institute for High Performance teaduri Elizabeth Craigi sõnul ei leidu tõenäoliselt inimest, kes oleks hästi koolitatud inimeste analüüsimiseks. Lisaks ütles Craig saidile data-informed.com, et mõned andmeanalüüsi tööriistad nõuavad spetsiaalseid IT-oskusi, mis lisab survet õigete inimeste leidmiseks.

Probleemi teeb veelgi suuremaks asjaolu, et vaid 6% globaalsetest personalimeeskondadest tunneb end oma analüüsioskustes kindlalt. Lisaks uskus vaid 20% vastanutest, et nende organisatsiooni andmetekasutus oli otsuste tegemiseks piisavalt õige ja usaldusväärne.

Väljakutse 4: sagedane juhtkonna toe puudumine personalianalüüsi jaoks

Inimeste analüüsist ei ole veel saanud paljude ettevõtete põhiprotsess ja sageli puudub juhtkonna toetus. Kuid selleks, et protsess toimiks, peavad personaliosakonnad veenma ettevõtte juhte analüütika kasutamise eelistes.

See toetus on oluline, kuna annab juurutamisel juurdepääsu ressurssidele õige süsteem HR analüütikud ei ole odavad. See võib pakkuda ka paremat juurdepääsu andmetele osakondade lõikes. Juhtide veenmiseks peavad personaliosakonnad keskenduma võimaluste väljaselgitamisele investeeringutasuvuse maksimeerimiseks esialgne etapp.

5. väljakutse: personalianalüüs on kallis ja ROI pole sageli nähtav

Lõpuks peavad organisatsioonid olema teadlikud kuludest. Analüütiliste tööriistade hinnaklass on sama mitmekesine kui tööriistade saadavus. Veebisaidil data-informed.com avaldatud artikli kohaselt võib platvormi maksumus ulatuda "400 000 kuni 1,5 miljoni dollarini 5000 täiskohaga töötajaga ettevõtte jaoks".

Lisaks ei võeta hinnangus arvesse suurenenud kulusid, mis võivad organisatsioonidel tekkida, kui palgatakse uusi töötajaid programmide juurutamiseks või koolitatakse olemasolevaid analüütikat kasutama.

Lisaks pole HR-analüütika ROI kuigi käegakatsutav. Seda seetõttu, et analüüsitulemuste rakendamisest saadav kasu võib koguneda erinevates osakondades ja pika aja jooksul. Näiteks ei pruugi töötajate hoidmise paranemine kohe märgata.

Väljakutse seisneb teadvustamises, et odavama personalianalüüsi platvormi otsimine ei too alati kaasa suuremat kokkuhoidu. Viga tarkvara ja tööriistad võivad viia ebatõhusate ja mittetäielike tulemusteni, mille tulemuseks on ROI, mis ei ole investeeringu õigustamiseks piisavalt kõrge.

Viis esimest sammu HR-analüütika rakendamisel

Kui teie organisatsioon soovib rakendada inimeste analüüsi, siis milline on õige tee? Allpool on viis sammu, mis aitavad teie organisatsioonil protsessi alustada.

1. samm: tuvastage äriprobleemid, mida soovite lahendada

Esimene ja kõige olulisem asi on tuvastada äriprobleemid, mida soovite lahendada. Sa ei saa hakata andmeid koguma ja siis lihtsalt neid vaadata, et leida seoseid.

Tehke kindlaks probleemid, mida soovite personalisektoris parandada. Näiteks võivad need olla probleemid, mis on seotud töökoha mitmekesisusega, töötajate püsimajäämise parandamisega, koolitusele kulutatud raha mõõtmisega või töölt puudumise põhjuste parema mõistmisega. Enne edasiliikumist peaksite alustama mõne lihtsa küsimusega.

Oletame näiteks, et soovite mõista, kuidas personalijuhtimine mõjutab selliseid asju nagu teie ettevõtte kasum.

Kui olete kogunud üldise personaliteabe, mida soovite lähemalt uurida, peaksite alustama nende probleemide lahendamiseks vajalike mõõdikute tuvastamisest. Siin on mõned personaliosakonna näitajad, mis näitavad personaliosakonna tõhusust:

• Töölevõtmise aeg – kui kaua kulub ametikoha täitmiseks, samuti aega, mis kulub kandidaadil pakkumise vastuvõtmiseks ja töötajaks saamiseks?
• Töötajate voolavus – kui palju töötajaid lahkub pärast esimest aastat, viit aastat jne?
• Tööjõu mitmekesisus – millised on naiste, meeste, usuliste ja etniliste rühmade protsendid?
• Tulu töötaja kohta, täistööajaga töötajate hulgas - kui suur on sissetulek ühe täistööajaga töötaja kohta?
• Ületunnitöötasu – kui suur on ületunnitasu ja kui sageli seda makstakse?
• Alaliste ja renditöötajate suhe – kui palju töötajaid on osalise tööajaga võrreldes täistööajaga?

2. samm: tuvastage andmed, mis vastavad ülaltoodud küsimustele

Kui teil on küsimusi ja probleeme, võite hakata neile vastamiseks või lahendamiseks vajalikke andmeid tuvastama.

Esiteks peaksite keskenduma personaliga seotud andmetele, mis on teie osakonnas juba salvestatud. See hõlmab teavet värbamise, tulemuslikkuse ja järgluse kohta. Teie osakonnal peaks juba olema kontroll nende andmekogumite üle.

Teiseks peate hakkama koguma andmeid selliste asjade kohta nagu kaasamine, küsitlused ja intervjuud. Olenevalt andmete kogumise tasemest teie organisatsioonis võivad teil nende andmete kogumiseks juba olemas olla mehhanismid.

Lõpuks peate laiendama andmete kogumist teistele ärisüsteemidele ja osakondadele. Tuleks hakata koguma olulisi finantsnäitajaid ja turu-uuringuid. Nende hulka kuuluvad näiteks käive, müügitulemused, turu-uuringutele ja koolitusele kulutatud raha.

Etapp 3. ETL-i juurutamine: ekstraheerimine, teisendamine ja laadimine

Nagu eespool mainitud, peaks personaliosakond tegema tihedat koostööd IT-osakonnaga, kuna teatud tarkvara ja andmete hankimine võib nõuda erilisi analüüsioskusi. Seetõttu on hea mõte hakata juurutama tihedamaid sidemeid nende kahe osakonna vahel.

Osa sellest protsessist on ETL-i juurutamine: väljavõte, töötlemine ja laadimine. Selle protsessi automaatseks läbiviimiseks saab kasutada tööriistu. Näiteks IMB WebsphereDataStage ja Cognos Data Manager või Microsoft SQL Serveri integratsiooniteenused on ühed populaarsemad valikud. Kuigi mittetehnilised töötajad saavad neid platvorme kasutada, võib abi olla IT-osakonnalt abi küsimisest.

See protsess võimaldab sisuliselt eraldada vajalikud andmed teie määratletud allikatest, teisendada need õigesse puhtasse ja järjepidevasse vormingusse ning laadida need analüüsimiseks kasutatavasse analüüsiplatvormi.

4. samm: integreerige tulemused äritegevusse

Kui teie andmeanalüüs hakkab tulemusi andma, peate alustama muudatuste tegemist. Näiteks kui keskendute tööjõu mitmekesisuse uurimisele ja teie andmed näitavad, et te ei saa etnilistelt vähemustelt piisavalt avaldusi, võiksite hakata oma värbamisstrateegiat muutma.

Lisaks peate looma ühendused personaliandmete ja muude ärimõõdikute vahel. Näiteks võib töötajate ületundide vähendamine olla otseses korrelatsioonis tootlikkuse ja kasumlikkusega. KPMG aruanne “Inimesed on tegelikud numbrid” rõhutab nende seoste tähtsust töölt puudumise ja kuluefektiivsuse näitel.

"Kuigi on kasulik jälgida töölt puudumisi piirkondade lõikes või võrreldes eelmiste aastatega, siis kui personalijuht suudab näidata, et töölt puudumiste vähendamine on positiivses korrelatsioonis tegevuse tulemuslikkusega, näeb juhtkond personali tegelikku väärtust," seisab aruandes.

5. samm: tehke regulaarne analüüs

Lõpuks tuleb personalianalüüsi teha regulaarselt, vastasel juhul on see enamikul juhtudel ebaoluline. Selle kasu saamiseks tuleb rakendada regulaarset protsessi.

Näiteks tuvastasite probleemi, mida soovite andmete abil lahendada, tegite analüüsi ja leidsite vastuse. Pärast oma probleemile lahenduste rakendamist peate selle juurde regulaarselt tagasi pöörduma, et kontrollida, mis muudatustega toimub ja kas on tekkinud uusi probleeme.

Järeldus

Inimeste analüüs on andmehalduse lahutamatu osa ja selle rakendamine võib anda positiivset tulu igale organisatsioonile. Kuid nagu eespool näidatud, ei ole andmete haldamine, analüüsimine ja tõlgendamine lihtne ning organisatsioonid peavad lähenema inimeste analüüsile üks samm korraga.

Eduka inimeste analüüsi võti põhineb arusaamal, et tulemust ei mõjuta mitte mõõdetud andmete suurus, vaid pigem andmete mõju organisatsioonis otsuste tegemisele. Inimeste analüüsi ei tohiks näha kui midagi, mida on vaja ainult personaliosakonnale, vaid pigem kui midagi, mis võib luua väärtust kogu organisatsioonile.

• Ettevõtte kultuur

Võtmesõnad:

1 -1

Palun öelge, kuhu ma siit edasi minema peaksin?
-Kuhu sa minna tahad? - vastas Kass.
"Mind ei huvita..." ütles Alice.
"Siis pole vahet, kuhu te lähete," ütles Kass.
"...lihtsalt selleks, et kuhugi jõuda," selgitas Alice.
"Kindlasti jõuate kuhugi," ütles Kass. - Peate lihtsalt piisavalt kaua kõndima.
Lewis Carroll "Alice'i seiklused imedemaal. Alice läbi vaateklaasi"

Kas olete kohanud kasutuid HR-mõõdikuid kategooriast "ajalooline"? Heidame kõrvale kõik mittevajaliku ja kontrollime, mis on eluliselt tähtis: kõige rohkem olulised näitajad HR analüütikud ütlesid portaalile Dmitri Supronenko , Metal Profile Company personaliosakonna juhataja.

Analüütika personalijuhtimise vallas kui iseseisev ja üsna oluline plokk - ühelt poolt on teema kodumaiste ettevõtete jaoks üsna uus. Enda jaoks seon selle moodustamise perioodiga HR-funktsiooni moodustumise kujunemine kaasaegsel kujul ettevõtte tegevjuhile vahetult alluvast personaliosakonnast ning O&P-st finants- ja majandusploki osana.

Teisest küljest osutus see periood enam kui piisavaks, et mõned ettevõtted astuksid mitte ainult sammu, vaid terve hüppe edasi, samas kui teised jätkasid peatatud animatsiooni seisundit. Sellest tulenevalt võib isegi sama tööstusharu piires täheldada nii olulist erinevust personalianalüüsi lähenemistes ja arengutasemes, et digiajastul jääb vaid õlgu kehitada.

Aga kuna midagi ei juhtu asjata (nii tegutsemine kui ka tegevusetus), siis mõistkem järjekindlalt erinevate lähenemiste põhjuseid. Jagan need enda jaoks objektiivseteks (need eksisteerivad HRD ettevõttest sõltumatult) ja subjektiivseteks.

Alustame objektiivsetest. Esiteks on see kõige olulisem tegur, mis minu isikliku hinnangu kohaselt mõjutab kõige otsesemalt ettevõtte personalianalüüsi ja kaudselt muid tegureid. konkurentsi taset tööstuses.

Selgitagem, et minu kui põhiharidusega majandusteadlase jaoks on tiheda konkurentsiga turg turg, kus toode/teenus, tootmistehnoloogia, logistika, tooraine kättesaadavus jne on maksimaalselt ühtsed ning ostjal praktiliselt ei teki erinevus, kellelt seda toodet/teenust osta. Nendes tingimustes on esikohal teenindustase, mistõttu on paljud strateegilised gurud juba nimetanud 21. sajandi majandust muljete majanduseks. Ja nende tingimuste peamine strateegiline eelis on personal või õigemini nende kvaliteet. On loogiline, et konkurents tugevate töötajate pärast nii tiheda konkurentsiga turgudel on samuti märkimisväärne.

Personalispetsialistidel lihtsalt ei jää muud üle, kui kasutada nendes tingimustes kõiki võimalikke analüüsiaparaate, et kiiresti leida/meelitada turult parimad spetsialistid ja hoida neid vajaliku kaasatustasemega võimalikult kaua.

Seetõttu algab kõik "värbamislehtri" analüüsiga, lõpeb personali voolavuse põhjuste analüüsiga ja nende vahel on terve maailm kohanemise, motivatsiooni, koolituse ja arengu, kaasamise, ettevõtte kultuuri jne näitajaid. Näiteks võime võtta turule IT-spetsialiste. Vaatamata sellele, et paljudes tööstusharudes on reaalpalgad viimastel aastatel langenud, näeme siin pidevat ja stabiilset kasvu.

IT-spetsialisti uue töö leidmiseks kuluv aeg on sellistes tingimustes minimaalne; Ja kuidas ettevõtted reageerivad? Individuaalne lähenemine. Alustades pühendunud ühest või mitmest (olenevalt mastaabist) värbajast ja lõpetades sellega, et HRD teab kõrgelt kvalifitseeritud spetsialiste silma järgi (isegi kui ettevõtte enda arv on 10 000+), sest nii mahu kui ka sageduse poolest tüüptingimuste ja personalikäsitluste muutustest tulevad need välja ettevõtte tippjuhtkonnaga samal tasemel. Kuid see on väga konkurentsivõimeliste tööstusharude jaoks. Kui tööstus on oma olemuselt monopoolne/oligopoolne, siis pole kogu see “tuunimine” vajalik.

Ma ei ütle, et nad ei kasuta personalianalüüsi, ei. Kuid selle sisu jääb kasinamaks või (mis on minu kogemuse kohaselt tavalisem) selle kasutamine töös otsuste tegemisel on formaalne. Töötasin ise ettevõttes, kus Moskva nõudis regulaarselt ühe tuntud välismaise konsultatsioonifirma koostatud märkimisväärset mõõdikute loendit. Suhtlusskeem on alati olnud tüüpiline: nõutud - pakutud - unustatud.

Teiseks valdkond (täpsed andmed). Lubage mul selgitada näitega. Mitu aastat tagasi küsitleti mind Venemaa ühe suurima põllumajandusseadmete tootja HRD ametikohale. Peadirektor lähenes asjale rohkem kui vastutustundlikult (laenasin tema kogemusi oma töös), mitte piirdudes ainult hindamiste ja mitmete intervjuude tulemustega, vaid võimaldas tasuta juurdepääsu ettevõtte ruumidele, aga ka kogu personaliinfole ning taotles tegevusprogrammi 2 aastat. Ja kuigi kõige lõpuks võtsin vastu teise tööandja kutse, on selle ettevõtte kogemus minu jaoks huvitav tänaseni.

HR vastutusvaldkonna võtmetunnuseks on põllumajandusaastaga seotud hooajalisus. Hooajalisus üllatab väheseid inimesi, kuid siin peate arvestama ulatusega (igal aastal peate värbama, koolitama ja seejärel koondama rohkem kui tuhat tootmistöötajat), töötajate kvalifikatsiooninõuete kõrget taset (see ei palka laotöölisi), asukohta (kõik tootmisdivisjonid asuvad linna samas territoriaalpiirkonnas), tsükli korduste sagedust (sel ajal oli see juba 5. töölevõtmise/vähendamise tsükkel) ja kõik sellest tulenev tagajärjed HR-brändile (esimene lennujaamast teel olnud taksojuht rääkis mulle kogu tehase ajaloost alates ettevõtte omanikuvahetusest ja et te tuleksite siia tööle viimase võimalusena).

Selge on see, et ettevõtte võtmetähtsusega personaliosakond ei olnud mitte töötervishoiu ja tööohutuse osakond (nagu ikka), vaid personalivaliku osakond, mis pidi tagama sellise arvu töötajate valiku kuu aja jooksul. Mind üllatas 2 fakti: kõik selle osakonna töötajad olid mehed (mis ei ole absoluutselt tüüpiline personalifunktsioonile üldiselt ja eriti valikule) ja personalianalüüsi kvaliteet.

Ma arvan, et nad jälgisid jooksvalt Kõik. Ma ei räägigi “valikulehtrist”, see koostati iga töötoa kohta ametikohtade kaupa, võrreldi kandidaatide ligimeelitamise efektiivsust kõigi mulle teadaolevate väliste ja sisemiste kanalite kaudu, eraldi koht pühendati kandidaatide analüüsile. ' elukohapiirkondades ja kogu kohanemisperiood jaotati plokkideks, lähtudes personali voolavuse sisestatistikast esimesel kolmel kuul ning kogu kohanemisahelas sama lehter koos kaadri voolavusega katseajal.

Kolmandaks, ettevõtte arenguetapp. Siin peame meeles pidama kuulus modell elutsükkel L. Greineri organisatsioonid. Ma ei näe mõtet seda artiklis üksikasjalikult avaldada - teemakohane materjal on Internetis hõlpsasti kättesaadav.

Keskendun sellele, et väga sageli juurutamise toetajad ja vastased ettevõtetes KPI süsteemid/BSC (ja HR-i analüütika on KPI süsteemi element, kuna ilma planeerimise, kontrollita, motiveerimiseta ei too see iseenesest ettevõttele väärtust) ei suuda omavahel kokku leppida, kuna nende vaidluse aluseks on organisatsioonid, mis asuvad erinevad etapid arendus Greineri järgi. Ja kui "Loovuse" etapis on analüütika pigem harv erand reeglist "Direktiivjuhtimise" etapis on personalianalüüs lihtsustatud (2-3 üldnäitajat), siis "Delegeerimise" etapis on see olemas; indikaatorite märkimisväärne kvantitatiivne ja kvalitatiivne areng ning koordineerimise etapis hakkab analüüs muutuma üleliigseks (kui personalianalüüsi läbiviimise tehingukulud ületavad selle majandusliku mõju organisatsioonile). Ja siin tõusevad KPI vastased poodiumile ja hakkavad kritiseerima.

Ja neil on osaliselt õigus, kuid me peame kohe selgitama, et enamik kodumaiseid ettevõtteid ei ole "kasvanud" 4. etapini ja tõenäoliselt ei kasva. Ja ainult vähesed õnnelikud (RBC 500 nimekirja liidrid) mõtlevad usalduskriisiga silmitsi seistes tõsiselt vajadusele liikuda viiendasse etappi: "Koostöö".

Erilist tähelepanu L. Greineri järgi selles etapis rõhku pannakse meeskonna loomisele ja inimestevahelisele koostööle ning formaalsed kontrollisüsteemid asenduvad järk-järgult sotsiaalse kontrolli ja enesedistsipliiniga. Igal organisatsiooni arenguetapil on personalimõõtjate süsteemile oma lähenemine ning lähenemise lihtsustamine ühtsete nõueteni taandades on lubamatu, nagu on ebaprofessionaalne võrrelda erinevate arenguetappidega organisatsioonide personalianalüüsi.

Neljandaks, automatiseerituse tase ettevõttes. Siin on minu arvates kõik üsna lihtne: te ei saa korraldada ulatuslikku pealetungi, kui teie konvoid laskemoona ja vormiriietusega on kaugel. "Käsitsi" kogutud personalianalüüs on kindel viis suurepärase tööriista diskrediteerimiseks. Seetõttu oleme IT-osakonnaga sõbrad, kui teie statistikat säilitavas ERP-süsteemis peab teil olema spetsiaalne analüütika spetsialist.

Olenevalt ettevõtte mastaabist võib mitme personalisüsteemi andmete integreerimiseks lisada ülesannete ploki. Omast kogemusest võin öelda, et kõige rohkem nõuab integratsiooni seadistamine, mille tulemusena tegid mõned ettevõtted loogilise (kuid mitte odava) otsuse viia kogu HR-funktsionaalsus ühtsele platvormile.

Nüüd mõned subjektiivsed tegurid.

Esiteks, kliendi olemasolu: Personaliosakond ei tohiks üksi eksisteerida. Igal ülesandel/projektil peaks alati olema kasusaaja: omanik, direktorite nõukogu, juhatus, tegevjuht, äriüksuse direktor, funktsionaalse üksuse juht või keegi teine, olenemata üksuse nimest. asend/keha on. Kui ülesandel/projektil seda kasusaajat pole (ja see kahjuks juhtub), siis suureneb personalijuhi võimalus saada ettevõttes „õnne põhjustajaks“ järsult. See ei tähenda, et kui teile pole ülesannet määratud, siis te ei pea seda tegema. See on vajalik, kui mõistate, miks see võib abisaajat huvitada, kuid esimese asjana peate saama tema nõusoleku.

Las ma selgitan praktikas. Võtame näiteks juhi, kes juhtis personaliosakonda mitmes suurettevõttes, kus HRD tähelepanu valdkonna üheks võtmenäitajaks on personal, seda nii ettevõtte koguväärtusena kui ka erinevates analüütilistes osades (poolt äriüksused funktsionaalplokkide ja muude kaupa).

Esiteks, kogu eelarve (ja maksimaalne osa selles on palgafond) HRD vastutusvaldkonnas sõltub otseselt planeeritud töötajate arvust konkreetsel perioodil (tavaliselt kvartalis, ettevõtetel, kus müük/tootmine on väga hooajaline - kuu). Teiseks sõltuvad personali arvust oluliselt muud põhinäitajad (näiteks töötajate arv, tähtaja ületanud vabade töökohtade osakaal).

Kolime selle juhi sama suurde firmasse. Kust ta alustab? Tõenäoliselt on üks esimesi punkte praeguste personaliprotsesside audit (sh analüütika kogumine tuttavasse koordinaatsüsteemi). Ja siin selgub, et ettevõtte vabade töökohtade osakaal on näiteks 30% töötajate koguarvust ja personalivaliku taotlusi ei ole rohkem kui 10% vabade töökohtade arvust. Mida see tähendab?

Tõenäoliselt pole probleem valikus, vaid personalitabel on "surnud" vabade töökohtadega üle koormatud. Kui nende vabade ametikohtade kestus on märkimisväärne, siis võttes arvesse pidevalt rakendatavaid meetmeid personali arvu optimeerimiseks, oleks refleksiivne otsus (subkortikaalsel tasandil edasi lükatud) vähendada tähtaja ületanud vabu töökohti või vähemalt need kustutada. mille valikuks pole isegi avaldust, mine numbrite mõttes põhitöötaja tasemele ja siis mõtle, mida selle kõigega peale hakata. Otsustatud – tehtud. Ja alles paar kuud hiljem, hooaja algusega, teevad äriüksused kära: nad peavad kiiresti palkama piisavalt palju töötajaid, kuid nad ei saa seda teha, kuna personalitabelis pole nii palju vabu töökohti.

Ja selgub, et personali tase on tehniline näitaja, vabu töökohti on vaja ainult töötajate registreerimiseks personaliosakonna poolt ja ressursside planeerimine toimub ainult palgaarvestuse näitaja alusel, millest filiaali direktor juhindub otsustamisel. kas palgata töötaja või mitte, sest ta vastutab üldjuhul filiaali kulude eest. Praegusel etapil pole minu jaoks oluline, kas protsess on õigesti üles ehitatud või mitte, oluline on muu: personaliosakonna analüüs ei saa eksisteerida üksi, ärist eraldi. See on alati teisejärguline, moodustatud konkreetsete ülesannete jaoks. Siis pole see üleliigne.

Teiseks mängib personalijuhtimise valdkonna kodumaisele analüütikale olulist mõju faktor, mida ma enda jaoks nimetan: "ajalooline". Sageli puutute kokku olukorraga, kus teie küsimus "miks?" (mitte segi ajada sõnaga "miks?") kui kogute regulaarselt seda personalianalüüsi, saate ausa vastuse: "oleme sellega harjunud", "me oleme alati nii teinud", "see on meile nii mugav" või midagi sarnast.

Kunagi nõudis keegi ettevõtte juhtkonnast konkreetse probleemi lahendamiseks kontrolli jaoks eraldi indikaatori(te) jälgimist. Pärast seda võis olukord oluliselt muutuda, ülesanne oleks võinud tarbetuna üldse ära kaduda, kuid kuna keegi õigel ajal käsklust "pootada" ei andnud, jätkab personaliteenistus inertsi järgi info kogumist ja saatmist. kinnitatud nimekiri saajad.

Olen oma praktikas näinud, et pärast mitut aastat (aastat!) selliseid teateid uurivad vastuvõtjad üksteiselt, kes oli algataja ja miks neil seda teavet vaja on. Ja mida kõrgem on algselt ülesande seadnud isiku staatus ja tema juhtkonna autoritaarsuse tase, seda suurem on tõenäosus saada rida personalimõõtjaid kategooriast "ajalooliselt väljakujunenud".

Nüüd, kui teooria on läbitud ning kõiki võimalikest tagajärgedest ja nüanssidest teavitatud, saab edasi sõita, nimelt personalianalüüsi näitajate loendi juurde. Sellele tahaksin kohe tähelepanu juhtida see nimekiri moodustatud ainult nendest näitajatest, millega ma töötasin, ja nende tingimuste jaoks, milles ma tol ajal töötasin, ei kasutatud seda nimekirja isegi 80% üheski ettevõttes (kes ei saa aru, miks, soovitan artiklit uuesti lugeda) .

I. Rahandus:

Personalikulude osakaal tuludes (kulud arvestavad kõiki HRD vastutusalasse kuuluvaid kirjeid);

Tulu/marginaali/puhaskasumi kasvutempo töötaja kohta sama perioodi palgafondide/personalikulude kasvutemposse (põhimõtteliselt ei võrdle ma keskmise palga kasvutempoga, kuna selle dünaamikat mõjutavad oluliselt töötajate arv, mis võib viia näitaja majandusliku olemuse moonutamiseni);

HR-funktsiooni finantsriskide tase (saab mõõta riskisündmuste arvuna, mis tähendab personaliprotsessi mis tahes tõrget, mille tulemusel tekitati organisatsioonile teatud summat ületav kahju, või kahju kogusummat kogu riski kohta sündmused);

Ettevõtte kulud 1% kaadri voolavuse eest (arvestatakse kõiki otseseid kulusid: personali valik, koolitus, personali kohandamine (mentori ja juhi tähelepanu hajutamine), töötasu kuni töötaja tööviljakuse sihttaseme saavutamiseni ja töölt puudumise perioodil saamata jäänud tulu kuni töötaja saavutab tootlikkuse sihttaseme);

Töötajate keskmine palk (ametikoha/funktsiooni/asukoha järgi) võrreldes mediaanpalgaga sarnases analüüsis tööturu ülevaate põhjal.

II. Kliendid (sisemised):

Siseklientide rahulolu tase personaliteenustega (mõõdetuna nii kaalutud keskmisena kui ka funktsioonide kaupa eraldi. Allhankijaid huvitab reeglina enim valik, motiveerimine, personalijuhtimine, hindamine ja arendamine);

Tüüpperioodi jooksul täidetud vabade ametikohtade osakaal (tüüptingimused on diferentseeritud sõltuvalt ametikoha tasemest, funktsionaalplokist, asukohast jne);

Koosseis protsendina personali tasemest (näitaja on alternatiiv eelmisele näitajale, kasutati massivaliku tingimustes, erinevalt eelmisest on hetkeline, mitte intervall, seetõttu on valikul eriti ebamugav, kui kaalutud keskmine töötajate arv arvutatakse analoogselt SSC-ga);

Töötajate keskmine sooritus ametikohale asumise etapis (kasutatakse sageli müügijuhtide jaoks, ajavahemik määratakse ametikoha jaoks diferentseeritult, reeglina seotakse uustulnuka koolitusperioodiga ja vastuvõtmisega iseseisev töö, saab mõõta protsentides, tingimuslikes korrutistes jne).

III. Protsessid:

1 töötaja värbamise kulu (minu jaoks jagunes see olenevalt ametikoha/kutse tasemest 4 kategooriasse);

- "lehtrite" värbamine erinevates analüütilistes osades (positsioonid, asukohad, funktsioonid, kandidaatide ligimeelitamise kanalid jne);

Töötajate voolavus katseajal (äärmiselt kasulik näitaja sisekliendiga suhete loomiseks, eriti funktsiooni ja asukoha osas, selleks on vaja see jagada kaheks komponendiks: töötaja algatusel ja initsiatiivil juhataja);

Hõõrdumine/personali voolavus (näitajatevaheline jaotus on tinglik; hõõrdumise all pean silmas näitajat, mil arvesse on võetud kõik koondatud töötajad, olenemata vallandamise põhjusest; kui mõni põhjus ei ole näitaja arvutamisel arvesse võetud, siis Teisel juhul on see käive põhimõtteliselt oluline, viia läbi töölt lahkumise uuringud, koguda koondatud töötajate telefoninumbreid ja teha auditikõnesid.

Traditsiooniline analüütika töötajate lahkumise/voolavusega seotud põhjustel;

Pensionile jäämine/käive võtmeisikud(loendatud töötajate põhjal, kes said viimases personalikomisjonis hinded A (kõrge potentsiaal) ja B (kõrge jõudlus) ning kaasatud ka personalireserv kõrgemale ametikohale vastavalt kinnitatud karjäärimarsruutidele valmisolekutasemega RN (valmis kohe));

Võtmepersonali lahkumise/voolamise põhjuste analüüs (vt eelmine lõik);

Keskmine töötajate puudumise protsent võrreldes FRF-iga vastavalt personalitabelile (sisaldab kõiki puudumisi);

Müügi-/tootekoolituse edukalt läbinud kaubandusteeninduse töötajate osakaal asukoha/funktsiooni lõikes;

Ettevõtte Müügistandardile vastavuse tase (protsent) vastavalt kinnitatud kontrollnimekirjadele (analüütikat kogutakse nii sise- kui välisauditi tulemuste põhjal - klientidele helistamine, kõnede auditeerimine jne)

Intellektuaalomandi õiguste ülesannete täitmise keskmine protsent nõutud aja jooksul;

Keskmine rahulolu skoor näost näkku koolitusega tagasiside küsimustike põhjal.

IV. Personali arendamine:

Ettevõtte võtmepositsioonide osakaal (määratakse individuaalselt), mis on täidetud viimase personalikomisjoni tulemuste alusel järglaste poolt valmisolekutasemega RN (kohe valmis) ja RN+1 (valmis aasta pärast);

Arvatakse, et HR on kõrgete asjadega, mida näib, et numbrite raamistikku ei saa panna. Aga kui midagi ei saa mõõta, siis ei saa seda juhtida? Selgub, et õigete tööriistade olemasolul võib inimestega töötamine olla täppisteadus. Näiteks omandada personalianalüüs.

Kust alustada? Küsisime Jevgeni Bondarenko, DTEK-i akadeemia direktor, kümme küsimust, mille vastused aitavad teil mõista, kuidas seda rasket, kuid huvitavat teed alustada.

Mis on HR-analüütika?

HR-analüütikast ei saa lihtsalt rääkida. Teema annab teadmisi, mida enamik meist koolis ja ülikoolis pidas kõige raskemaks – eelkõige matemaatika ja statistika. Pealegi tundusid kõik need koefitsiendid, režiimid ja mediaanid meile sageli täiesti ebavajalikud. Ja alles kogemusega tuleb arusaam, kui kasulik see on, ja kui õppeprotsessi õigesti üles ehitada, siis kui põnev see on.

Artiklis "Tõenduspõhine HR: mikroskoobi all" toob autor Katie Jacobs ilmeka näite. Suure organisatsiooni muudatuste programmi raames avaldasid kolm selle eest vastutavat juhti erinevaid arvamusi selle kohta, mida täpselt on vaja teha. See on nagu kolm arsti, kes kohtlevad ühte patsienti erinevalt. Meditsiinis on tavaks ravi pakkumisel tugineda faktidele. Inimeste juhtimisel põhineb enamik otsuseid, nagu selgub isiklik kogemus ja teiste inimeste uuringud on kuskilt loetud.

Seega on inimeste analüüsil palju definitsioone. Võib-olla kõige täielikum kõlab järgmiselt: see on pidev protsess, mille käigus otsitakse teaduslikku lähenemist kasutades teadmisi, inimeste juhtimisprotsesside ajendeid, mis toovad ettevõttele kasu.

Personalianalüüsil on kaks peamist lähenemisviisi.

Lähenemine ühele: "Ma näen eesmärki." Mis on selle olemus?

See lähenemisviis eeldab konkreetset eesmärki. Näiteks töötab ettevõte välja hüpoteesi, mis põhineb kogemustel või eeldustel. See hüpotees seisneb selles, et liiga palju lootustandvaid noori spetsialiste lahkub ettevõttest: värbamine toimub igal aastal, kuid neid on endiselt vähe. Seejärel kogub ettevõte andmed, valib metoodika, arvutab selle kriteeriumi välja ja seega kas kinnitab hüpoteesi või lükkab selle ümber.

Taotlus võib olla erinev - näiteks peate koostama ennustava mudeli, mis võimaldab teil uurida inimeste ettevõttest vallandamise protsesse. Olemasolevaid andmeid kogudes ja neid analüüsides on ettevõttel näha “punased tsoonid” – need töötajad, kes võivad lähiajal lahkuda. See ülesanne on näiteks logistilise regressiooni võimaluste piires.

Teine lähenemine: "Ma lähen luurele." Mis see on?

Siin ei ole mõtet analüüsida ühtegi konkreetset kriteeriumi. Kuid on olemas hulk andmeid ja soov leida kasulikke teadmisi, mis pole ilmsed ega jää pinnale. See on lähemal nn. masinõpe – uuritakse andmeid, leitakse huvitavaid seoseid, tehakse järeldusi. Omamoodi intelligentsus, mis aitab hiljem püstitada hüpoteese, seada eesmärke ja teha konkreetseid ärilisi järeldusi.

Alustuseks võite lugeda selleteemalisi väljaandeid - "Tõenduspõhine HR: mikroskoobi all", samuti "HR mõõdikud ja analüütika: kasutamine ja mõju". Personaliplaneerimine" (milles autorid kasutasid esmakordselt mõistet "HR-analüütika").

Seejärel peate hakkama statistikat õppima - selleks võite võtta mis tahes põhiõpiku. Näiteks raamat „Statistika. Sotsioloogide ja juhtide koolituskursus” O. Ivanova: selles on kõike lihtsalt ja selgelt kirjeldatud, kasutades reaalseid näiteid. Teised kasulikud raamatud on E. Sidorenko “Matemaatilise töötlemise meetodid psühholoogias” (erinevaid statistilisi kriteeriume on kirjeldatud struktureeritult). Huvitav on lugeda ka "Tööreegleid!" (imeline raamat Google’ist, autor – Laszlo Bock), “Alasti statistika” (Charles Whelan), “Andmepõhine juhtimine” (Tim Phillips), “Suured andmed” (Victor Mayer-Schoenberger).

HR-analüütika kohta pole veel ühtegi raamatut, eriti vene keeles. Kuid see ei tähenda sugugi, et te ei peaks isegi püüdma sellest teemast aru saada, sest analoogiate meetod on siin täiesti rakendatav. Saate jälgida, kuidas turundajad näiteks lahendavad samu analüütilisi probleeme – näiteks uurivad kliente. Ja rakendage seda oma valdkonnas – uurides töötajaid. Saate teada, kuidas ärianalüütikud, psühholoogid ja sotsioloogid oma probleeme lahendavad. Näiteks jaotises " Koolituskursus sotsioloogidele ja juhtidele" toob näite, kuidas võrrelda kahe õpilaste rühma edukust. Seda saab hõlpsasti üle kanda personalipraktikasse, et võrrelda kahte erinevate koolitajate poolt koolitatud töötajate rühma ja mõõta koolitustegevuste tulemuslikkust.

Muide, HR-analüütika õppimisel on tohutu eelis teadmised inglise keel: peaaegu kõik kvaliteetsed teadmiste allikad on inglise keeles.

Milliseid programme peate valdama?

HR-analüütika nurgakivi on tööriistad. Kahjuks kasutavad Ukraina ettevõtetes töötajad – isegi rahastajad – igal pool Excelit. Ja see on täielik probleem. Kui küsida, miks mitte proovida tõhusamaid tööriistu – näiteks Pytnoni või R-i, kuuleb tavaliselt hämmeldunud: "Nii et need on programmeerimiskeeled!" Näib, mis pistmist on sellega analüütikal, finantsil ja eriti personalil? Tegelikult on need tööriistad üsna rakendatavad. Excel võimaldab teil lahendada põhiülesandeid ja on hea algstaadiumis, kui õpite põhinäitajaid käsitsi arvutama, et mõista selle toimimist. Kuid kui teie arsenalis on keerulisemad tööriistad, muutuvad arvutused kiiremaks ja lihtsamaks: teil pole vaja valemeid välja kirjutada, peate lihtsalt kirjutama koodirea, sisestama vajalikud andmed ja andma funktsioonile ülesande - ütleme, luua regressioon. Ja siis hankige graafik, valem ja muu olulised parameetrid. Seda tehakse sekunditega. Lisaks, kui andmekogum on muutunud, peab Excel suure tõenäosusega kõik valemid uuesti ümber kirjutama. Pythonis või R-is, kuni on olemas kirjutatud skript, pole programmil vahet, millise andmestikuga töötada.

Kui inimene pole kunagi programmeerimiskeeltega tegelenud, võib tunduda, et nende valdamine on midagi ulmekirjandusest. Tegelikult on näiteks R-keel intuitiivne ja isegi keegi, kes pole seda õppinud, saab selle enesekindlal algtasemel selgeks umbes kuue kuuga (muidugi korraliku pingutusega). Kui tänapäeval on lastele mõeldud raamatuid programmeerimise õppimisest, siis täiskasvanud inimene saab sellise ülesandega ilmselt siiski hakkama. R-keel on tasuta, allalaadimiseks saadaval ja selle leiutasid teadlased, kes soovisid, et teadusuuringuid ja teadmisi saaks vabalt jagada. Lisaks on R jaoks Internetis palju teeke, mida saab ühendada, et võtta vajalike kriteeriumide jaoks uusi funktsioone, kui põhifunktsioonid puuduvad (näiteks keerukate mudelite loomiseks, 3D-visualiseerimiseks jne).

Millistele Interneti-ressurssidele peaksin tähelepanu pöörama?

On olemas spetsiaalsed saidid, kus inimesed jagavad oma andmekogumeid ja teised kasutajad aitavad üksteise probleeme lahendada. Näiteks stackoverflow.com ja veebisaidil kaggle.com on ka personalianalüüsi jaotis. Üldiselt on teadmiste jagamine analüütikas väga teretulnud: kuna andmeid on veel vähe, on see praktiliselt ainuke võimalus õppida.

Hea ressurss elektrooniliste kursuste jaoks on stepik.org: siin saate läbida kursusi statistika põhitõdedest (baas- või edasijõudnutele, näidete ja ülesannetega), andmeanalüüsi kohta R-is (näidetega, kuidas tegelikele probleemidele rakendada), R-i programmeerimise põhitõdedest (R-i funktsionaalsuse ja R-i arenduskeskkonna tundmine – Rstudio).

Lisaks saate läbida kursuseid saidil coursera.org – andmeteaduses ("andmeteadus") ja personalianalüüsis. Kuid see on mõttekas, kui kuulajal on juba statistika põhimõisted. Sest kui õppejõud ütleb: "Nüüd me koostame regressioonimudeli", peaksite teadma, mis see on.

Nii et HR-analüütika valdamiseks saate lugeda ja kursustel õppida. Kuid sellest ei piisa: peate proovima. Võtke kõige lihtsamad andmed – kui palju ettevõte töötajatele palka maksab, kui sageli inimesed haiguslehele jäävad või töölt lahkuvad, ja proovige teha esimesed arvutused. Peate liikuma lihtsast keeruliseks: kui saate aru, kuidas lihtsad meetodid töötavad, kuidas mudeleid ja koefitsiente arvutatakse, saate omandada keerukamad.

Milliste lõksude suhtes peaksite olema ettevaatlik?

Personalijuhid püüdlevad sageli selle poole, et uurimistulemus kinnitaks hüpoteesi ja kujuneks selliseks, nagu nad sooviksid. Tuleb mõista, et HR-analüütikas pole häid ega halbu vastuseid – on vaid reaalsed faktid. Mõnikord võib tekkida isegi kiusatus midagi "näpustada". Väga oluline on selline mõtteviis: olete oma uurimistöö teinud, olete kõik teinud vajalikud arvutused, nõustus või lükkas tagasi nullhüpoteesi. On uus hüpotees – tuleb teha uusi uuringuid.

Millal pole inimeste analüüsil mõtet?

Kui tegelete personalianalüüsiga, peate olema valmis leidude põhjal juhtimisotsuseid langetama. Muidu pole mõtet. See, mida personalianalüüs näitab, erineb sageli ootustest. Seega peame ausalt vastama küsimusele: "Kas meil on tahe teha uuringutele tuginevaid muudatusi?"

Näiteks korraldab ettevõte töötajatele koolitusi – kutsub kohale kuulsa koolitaja, kes meeldib kõigile. Ja otsustab mõõta koolitusürituse tõhusust. Pärast koolitust on osalejad rõõmsad ja inspireeritud, täidavad tagasiside küsimustikud entusiastlike emotsioonide ja kasulikkuse ülevaadetega ning siis... Koolitusel osalenud 20 inimesest ei rakenda keegi omandatud teadmisi praktikas. Mitte ühtegi tööriista. Koolitus võib teile muidugi meeldida, kuid HR-analüütika annab vastuse küsimusele, mis on muutunud töötajate käitumises ja millist kasu on see ettevõttele toonud. Oletame, et kui tegemist on suhtlemistreeninguga, saate jälgida, kui palju argumente töötaja oma positsiooni kaitsmiseks varem esitas ja kuidas see oskus pärast koolitust paranes. Muudatusi pole? Siis selgub, et koolitus, mida inimeste arvustuste järgi kõige tõhusamaks peeti, osutub sisuliselt kasutuks. Keegi ei oodanud seda, kuid te ei saa numbritega vaielda. Uurimisel selgub, et koolitus ei sisaldanud harjutusi, mis aitavad vajalikke oskusi arendada.

Sel juhul võiks nullhüpotees kõlada näiteks järgmiselt: "See koolitus ei mõjuta kuidagi osalejate käitumist." Alternatiivne hüpotees – “Koolitus mõjutab osalejate käitumist ja aitab tõsta argumentide kasutamise taset.” Kui uuring kinnitab nullhüpoteesi, seisab ettevõte raske valiku ees: on suurepärane treener, keda kõik armastavad. Kuid tema koolitused ei too ärile kasu. Mida teha - lahkuda treeneri juurest, teha programm ümber, mis nõuab aega ja ressursse või kutsuda keegi teine?..

Kuidas arendada ettevõttes andmekultuuri?

HR-analüütika ei ole ainult numbrite kogum. See on kogu andmetega töötamise kultuur. Kui HR, ükskõik kui kõrgetasemeline, uurib teemat põhjalikult ja ärijuht või omanik ei saa aru, millest jutt, ei tule midagi välja. Personalijuht, kes soovib töötada analüütikaga, peab õppima vastupanust ületama. Kujutage ette olukorda, kui HR tuleb omaniku juurde ja ütleb: "Meie hii-ruut on nelikümmend kaheksa..." See ei ütle talle midagi.

Siin tekib sageli probleem, sest personaliteenusel ei õnnestu alati müüa rohkem kui lihtsaid lahendusi. Tagakülg on see, et HR-analüütika on andmetepõhine. Ja juhid lihtsalt armastavad numbreid ja ärinäitajaid ning kui kaasate need personalianalüüsi ja ühendate need personalinäitajatega, suureneb algatuse õnnestumise tõenäosus. On isegi mõiste "andmepõhine ettevõte" - see on organisatsioon, milles on tavaks teha otsuseid konkreetsete andmete põhjal.

DTEK Akadeemias omaks võetud tõhus tava on jagada kolleegidega saadud teadmisi erinevatest allikatest. Kui keegi on midagi huvitavat õppinud (näiteks seminaril või isegi ise õppinud), saadab töötaja välja uudiskirja ja kutsub kõiki koosolekule. See pole vajalik, kuid see on kasulik ja huvitav, seega on see populaarne. Korraldame regulaarselt selliseid koosolekuid personalianalüüsi teemal ja oleme veendunud, et ükskõik millega te töötate – olgu selleks koolitus, personalireserv, värbamine, on see tööriist täiesti rakendatav.

Mõnikord aitab personalianalüüs lahendada eluliselt olulisi küsimusi. Näiteks kui tootmisettevõte viib läbi uuringuid ohutusnõuete rikkumiste kohta. Analüütiline lähenemine võimaldab analüüsida nende töötajate käitumist, kes kipuvad ohutusnõudeid rikkuma, ja nende töötajate käitumist, kes seda kunagi ei tee või teevad seda üliharva. Ja andmete põhjal koostage nendest rühmadest mõned portreed ja analüüsige asjaolusid. Näiteks kui ettevõte teeb järelduse, et enamik rikkumisi toimub õhtul ja kl pühad, kui tootmises on juhtimine minimaalne, võimaldab see jõuda järeldusele, et just nendel tundidel on vaja tugevdada kontrolli ohutuseeskirjade täitmise üle ja seeläbi mõjutada inimeste tervise ohutust. Aga jällegi, kui ettevõte ei ole valmis juhtimisotsuseid langetama, pole mõtet uuringuid teha.

Mis on HR-analüütika peamine väärtus?

HR-analüütika aitab teil stereotüüpidest lahti saada. Ja see on selle eelis: te ei pea põhinema kellegi oletustel. Suundumused ja arvamused on toredad, aga küsimus on selles, kui kohane neile igal konkreetsel juhul toetuda? Näiteks globaalsed trendid mingis valdkonnas on alati huvitavad, aga kas need on täpselt rakendatavad iga konkreetse ettevõtte puhul? Tõenäoliselt vajate enda uuringud. Ja tänu personalianalüüsile saab neid üsna kiiresti teostada.