Mis on "graafik"?

Kõik tööstusharud loovad andmeid. Tänu andmetele saame paremini mõista siseklienti, optimeerida protsesse ja vaadata teistmoodi töötajate suhtlust. Neid protsesse saab kirjeldada graafiteooria abil.

Graaf on abstraktne matemaatiline objekt, mis koosneb tippudest (punktidest) ja neid ühendavatest servadest (joontest). Näiteks võite võtta Interneti - paljud saidid on linkidega ühendatud. Yandexi äritegevuse aluseks on kiire Interneti-graafiku roomamine, sisu analüüsimine ja kasutajale asjakohase vastuse andmine. Teine näide on Yandex.Taxi: leides kaardil kõige lühema vahemaa punktide vahel, aitab teenus reisijal sihtkohta jõuda.

Yandexi ettevõtte graafik: punktid - töötajad, jooned - nendevaheline suhtlus

Objektide abstraktse kujutamise graafikute kujul pakkus välja matemaatik Leonhard Euler, kes lahendas 18. sajandil populaarse probleemi: kuidas kõndida üle kõigi Königsbergi linnasildade, ilma et neist kaks korda üle tuleks?

Andmeallikad ja nõuded

Graafiku koostamiseks on vaja andmeid. Organisatsioon saab andmeallikatena kasutada järgmist.

ettevõtte post

töötajate koosolekute kalender

ülesanded jälgijas

sisemised PBX-kõned

Eriti populaarsed on jälgijad IT-ettevõtetes. Need võimaldavad teil määrata ülesandeid, määrata nende täitmise eest vastutavad isikud ja manustada faile. Jälgijad lihtsustavad oluliselt koostööd meeskondade sees. Yandexis kasutavad seda tööriista mitte ainult arendajad, vaid ka teised osakonnad.

Personaliosakonnad kasutavad jälgijat:

vabade töökohtade koordineerimine

palkamine

kohanemine

koolitust

HR-analüütika on üles ehitatud selle tööriista alusel.

Andmenõuded:

Kvaliteet. Andmed peavad olema vigade ja väljajätmisteta. Näitajad tuleb viia üldisele kujule.

Täielikkus. Tänapäeval on tavaks saanud mitmes infosüsteemis samaaegne töötamine. Ainult ühest süsteemist võetud andmed ei ole täielikud.

Interaktsioonide analüüs

Täpid ja jooned graafikul tähistavad töötajaid ja nende suhtlust. Mida suurem on punkti läbimõõt, seda intensiivsem on töötaja suhtlus kolleegidega. Mida paksem on kahte töötajat ühendav joon, seda intensiivsem on suhtlus selles paaris.

Yandexi töötajate suhtlus

Oluline on kõiki andmeid arvesse võtta ja õigesti tõlgendada. Töötajate suhtluse intensiivsus sõltub otseselt nende ametikohast ja määratud ülesannetest.

Milliseid järeldusi saab teha ja mida saab organisatsioonilistes muudatustes rakendada:

Interaktsioonide tõhusus. Kui rühmad erinevad interaktsioonide intensiivsuse poolest ja neil on objektiivne näitaja nagu KPI või tehakse tulemuslikkuse ülevaade, siis on võimalik graafikult võrrelda tegureid (interaktsioonide intensiivsus) ja ennustada, millised tegevused viivad parema soorituseni. Näiteks liigne suhtlus võib juhte üle koormata ja mõjutada nende läbipõlemist.

Juhtide juhtimisstiil. Andmed näitavad, kas juht kasutab mikrojuhtimist või täielikku kontrolli. Graafiku andmete abil saate juhile öelda, kas tema juhtimisstiil sobib iga konkreetse ülesande jaoks ja millised tegevused võivad parandada töötajate efektiivsust.

Suhtlemine meeskonnas. Näiteks meeskonnaliikmed suhtlevad üksteisega hästi, kuid neil puudub praktiliselt igasugune suhtlus teiste kolleegidega. Selline meeskond võib teha projekti, mis oli ettevõttes juba olemas, andmed selle kohta salvestatakse, kuid meeskond ei tea sellest. Selle tulemusel kulub ettevõtte ressursse ebapiisava suhtluse tõttu teiste osakondadega. Või vastupidi, kui meeskonna sisekommunikatsioon on kehv, viib see projekti ettevalmistamise tähtaegade venimiseni.

Täispilt töötajate suhtlemine võimaldab automaatselt koostada kolleegide nimekirja 360-kraadise uuringu läbiviimiseks. Sel juhul on andmed, mis juhile küsitluse tulemuste põhjal saab, täielikud.

Meeskondadevaheline koostöö

Mõõdikud

Mõnda graafiteooria mõõdikut saab organisatsioonides edukalt kasutada:

Tihedus/hõredus. Graafi nimetatakse täielikuks, kui kõik selle tipud on servadega ühendatud. Reaalses maailmas võiks täieliku graafiku näide olla väike startup: üks väike sõbralik meeskond, kus kõik tunnevad üksteist ja suhtlevad tõhusalt. Ühe töötaja lahkumine ei too kaasa olulise teabe kadumist ja suhtlemine ei katke.
Ettevõtte kasvades tihedus väheneb. Raske on ette kujutada tuhandete töötajatega ettevõtet, kus kõik töötajad tunnevad üksteist. Sellist ettevõtet iseloomustab oht, et ühe töötaja lahkumisel kaotatakse meeskonnas oluline suhtlus.

Kaugus. See mõõdik meenutab kuulsat kuue käepigistuse teooriat. Mida väiksem on töötajate vaheline kaugus, seda suurem on ühtekuuluvus, seda rohkem inimesed üksteist tunnevad.

Kesksus. Seda mõõdikut illustreerib hästi Troonide mängu tegelaste graafik: pärast ühe teose keskse tegelase ootamatut surma on stsenaristidel raskusi süžee alaealised tegelased.

Sild. Seda võib illustreerida kahe riigikeelega riigi Belgia näitel, kus kaks keelt kõnelevate inimeste väike sild ühendab "ükskeelseid" kaaskodanikke. Ettevõttes on inimesed sellel sillal väga oluliste sidemete kandjad. Nende lahkumine on ettevõttele suur probleem.

Rakendus

Projektipõhistes ettevõtetes alustatakse ja suletakse projekte iganädalaselt, oluline on jälgida kulutusi. Majandusarvutuste jaoks on vaja andmeid õigesti koguda ja edastada. Seda protsessi saab automatiseerimisega täiustada. Yandex tegi järgmist:

Koostasime ettevõtte graafiku.

Analüüsides töötaja käitumist igal konkreetsel kuul, näevad personalianalüütikud, millises projektis töötaja parasjagu on. Pole vaja pidada kirjavahetust teenindusjuhtidega. See säästab ettevõtete ja analüütikute aega.

Siiani on see pilootprojekt, mis annab huvitavaid tulemusi. Palju uurimisprojektid Yandexis võetakse need hiljem tootmisse.

Niisiis, klassikaline analüütika tee

Andmed. Allikas, täielikkus ja kvaliteet.

Visualiseerimine. Kuidas neid andmeid vaadata ja kuidas neid kasutada. Mõtteid mõõdikutest, mida HR-analüütika puhul saab võtta graafiteooriast või iseseisvalt välja mõelda.

Aruandlus, mis näitab igakuiselt ettevõttes toimuvat. Näiteks juhtide vahelise suhtluse intensiivsus.

Mõõdikud, mida kasutatakse järelduste tegemiseks.

Ennustav analüüs- aega säästva automatiseeritud protsessi käivitamine.

Mida veel peate HR-analüütika kohta teadma?

Kevin Wheeler, Global Learning Resources, Inc. president ja asutaja, artiklisPersonalianalüüsi negatiivne külg: 8 vähetuntud fakti tõstab esile mitu olulised tegurid mis on seotud personaliandmetega:

Analüütika ei ole võlupill. Analüütika ei ole imerohi. Andmed aitavad teil probleemist aru saada ja võib-olla paremaid valikuid teha. tõhus meetod oma otsuseid, kuid andmed ei asenda empaatiat ja inimlikku arutluskäiku.

Mõistmine, mida täpselt soovite teada. Peate olema äärmiselt selge, mida soovite analüüsida või mõõta. Ja veenduge, et see on isegi võimalik.

Kasutage sobivat meetodit. Ka andmete kogumise meetod võib olla keeruline. Analüütika üks kasutusviise on probleemi selgitamine või võimalike põhjuste otsimine.

Passiivsed andmed võivad olla paremad kui nõutud andmed. Ise passiivseid andmeid koguda on palju lihtsam kui teistelt kõvasid andmeid küsida. Faktilise teabe kogumine mis tahes toimingute ja otsuste tulemuste põhjal on suhteliselt lihtne.

Toetus on oluline. Andmete tõhus kasutamine eeldab juhi tuge ja andmeid väärtustavat kultuuri.

Eesmärk kontrollib olukorda. Kiusatus kõike mõõta on suur, eriti alguses, kui ettevõttes alles juurutatakse analüüsitööriista. Kuid parem on keskenduda kahele või kolmele võtmeküsimusele, millele soovite vastust saada. Siis jääb piisavalt aega täpsemaks andmete kogumiseks ja täielikuks analüüsiks.

Andmed on vigased. IN Hiljuti Levinud on andmete pjedestaalile seadmine ja nende tajumine puhta teabena, ilma poliitika ja arvamusteta. Kuid kahjuks mõjutavad andmeanalüüsi nagu kõike muudki arvamused.

Mida lihtsam, seda parem. Võtke aega, et koostada nimekiri sellest, mida soovite oma värbamisprotsessi täiustamiseks tegelikult teada; millised andmed aitavad teil parandada enamiku allikate tõhusust või vastata kiireloomulistele juhtimisküsimustele.

Viimasel ajal on hakatud rääkima ka andmete õige tõlgendamise probleemidestütles Nassim Taleb : „Kui tead, kuidas Big Dataga töötada, on see hea, aga sa pead suutma neid tõlgendada, filtreerima välja jama ja tarbetu müra, mis kõik segamini ajab. Huvitav on see, et ainsad, kes teavad, kuidas andmetega töötada, on terrorismivastased teenistused. Nad suudavad vältida valekorrelatsioonide leidmist ja kitsendada valimit konkreetsetele kahtlusalustele, keda nad otsivad.Arvutit saab lihtsalt andmetega lollitada, statistiline distsipliin on väga oluline. Suurandmed ei saa meile öelda, mis on õige, vaid ainult seda, mis EI ole õige.

Pildi allikas – HR Environment

Aktuaalsed ja huvitavad personalijuhtumid meie Telegramis. Telli kanal!

Materjalide kopeerimine ja igasugune töötlemine saidilt on keelatud

Jätkame oma publikatsioone seoses personalianalüüsi konverentsiga, millel osales ka meie erikorrespondent Oksana Rybakova. Viimases numbris jagas humanitaartehnoloogia labori analüütikaosakonna juhataja Aram Fomitšev meiega oma soovitusi suurandmetega seotud projektide arendamise ja elluviimise metoodika kohta.

Täna jätkab seda teemat Hoffi personalidirektor Tatjana Koneva raportiga „HR Analytics. Kuidas äriga ühte keelt rääkida."

HOFFI KOHTA

HR ANALÜÜTIKU RAKENDAMINE

• Töötajate tootlikkus tõusis
• Kulude osakaal (ettevõtte kogukuludest) personalile langes

C&B Mõõdikud

• Palgaarvestuse tulust osakaalu dünaamika äriüksuste kaupa (BU);
• Tootlikkuse dünaamika rublades ja LFL ühikutes (periood 2016/2017) BYU lõikes, %. Siin on oluline jälgida tootlikkust nii rahaliselt kui ka tükkidena, kuna juhtub näiteks, et tootlikkus rublades kasvab, tükkides aga jääb samaks või langeb. See pole midagi muud kui inflatsioon;
• Personali voolavuse dünaamika, %;
• Töötajate vallandamine vallandamise põhjustel.

Oluline on seda parameetrit koos ettevõttega analüüsida ja küsimusi esitada. Kuidas saab näiteks 6 kuud kuni 1 aasta põhjus "töö tegemata jätmine" olla suurem kui eelnevatel perioodidel? St kuni selle ajani tuli töötaja toime ja siis juhtus midagi.

T&D Mõõdikud

Norm 25% äriüksuse töötajate arvust kajastub teisel graafikul kollase joonega. See hõlmab järgmisi töötajate kategooriaid:

• katseajal;
• Läbinud uue koolituse;
• "Ebaõnnestunud" salaostlejad;
• Need, kelle peale on kaebusi laekunud.

Hindame teadmisi eraldi pärast iga koolitust. Kui töötajate keskmine teadmiste tase mõnel koolitusel jääb alla 90%, analüüsime selle koolituse tulemuslikkuse tõstmiseks põhjuseid.

Ja samamoodi tehakse analüütikat iga treeneri kohta.

värbamismõõdikud

Teine graafik annab põhjust ka juhtidega aruteluks. Kui vaba töökoha täitmise määr on “mööbli” suuna jaoks 14 päeva ja kõigil on sellele parameetrile enam-vähem lähedased näitajad ning üks pood kukub välja, siis tekivad siin küsimused.

Kõik mõõdikud on kõigile halduritele kättesaadavad. Nad saavad need alla laadida BI-st (need on programmid, mis võimaldavad teil analüüsida suurandmeid ja kuvada andmeid armatuurlaual) oma tahvelarvutitesse ja telefonidesse). Praegu pole jälgimine veebis võimalik, kuid me jõuame selleni.

Kõne lõpus julgustas Tatjana kolleege jagama teavet, et rakendada oma ettevõtetes parimaid personalipraktikaid.

Ja nüüd veidi teistsugune vaatenurk Metrium Groupi personalidirektorilt Anna Timushevalt. Konverentsi esimese sessiooni lõpetas ta ettekandega „HR analytics in Metrium. Tee äriprobleemide edukaks lahendamiseks."

Anna, nagu Tatjana, jõudis järeldusele, et ettevõttes on vaja personalimõõtjaid kasutusele võtta. Tema osakonna töötajad valisid iseseisvalt (väliseid pakkujaid kaasamata) jälgimiseks vajalikud näitajad. Neid oli umbes 15.

Kuid ettevõtted tajusid neid näitajaid umbes nii:

Ja nii jõudis Anna järgmistele järeldustele:

• Süsteemi tuleb lihtsustada;
• See ei tohiks olla staatiline ja peaks iga kord muutuma, et see sobiks erinevate ärieesmärkidega;
• Andmed tuleb visualiseerida!

Kõiki müügiosakonna töötajaid hinnatakse kvantitatiivsete (isiklike ja meeskondlike müügiplaanide elluviimine) ja kvalitatiivsete (pädevuste 360 ​​kraadi hindamine) parameetrite järgi. Ja neile töötajatele, keda on plaanis viia kõrgematele ametikohtadele, viiakse läbi täiendav käitumishindamine DISC meetodil ja teadmiste hindamine.

Konverentsi esimese osa kokkuvõtet tehes võib märkida mitmeid olulisi punkte.

• Andmed tuleb visualiseerida. Nii et esiteks tajuvad ettevõtted neid paremini ja teiseks saate ilma tohutuid, loetamatuid aruandeid loomata palju näidata kasulik informatsioon praeguste ja tulevaste probleemide lahendamiseks.
• Te ei tohiks analüütikat rakendada ainult analüütika pärast. Iga mõõdik peaks olema suunatud konkreetse probleemi lahendamisele või olema probleemide puudumise näitaja. Pärast iga seireseanssi tuleks välja töötada plaan olukorra parandamiseks.
• Analüütika andmed peavad olema kvaliteetsed ja valitud sõltuvalt probleemist, millele need on suunatud.

Soovin teile edu personaliuuringutes,
teie Oksana Rybakova

Selles juhendis selgitame inimeste analüüsi olemust ja põhjuseid, miks teie organisatsioon peaks protsessi tõsiselt võtma. Samuti käsitleme levinumaid väljakutseid inimeste analüüsis ja viit esimest sammu, mis aitavad teie organisatsioonil alustada.

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: arusaamade pakkumine(varem teadmata teave) ja võtmeandmete määratlemine.

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 prognoosimise mudeleid erinevatel viisidel mille abil saab organisatsioon saavutada oma inimkapitali investeeringu optimaalse tasuvuse (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 TÖÖTAMA HR-ANALÜTIKUGA?

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- haridust ja soovitusi - ei andnud suur mõju kandidaadi müügitulemuste kohta. Tegelikult aitasid müügitulemuse paranemisele kaasa peamised mõõdikud, nagu kõrge väärtusega müügikogemus ja võime töötada struktureerimata tingimustes. Kui ettevõte kaasas need inimeste analüütika oma värbamisprotsessi, kasvas ettevõtte müük järgmisel aastal 4 miljoni dollari võrra.

Teised uuringud on jõudnud sarnastele järeldustele personalianalüüsi olulisuse kohta ettevõtte üldisele tulemuslikkusele. MIT ja IBM läbiviidud uuring leidis, et rohkem kõrge tase HR-analüütika kasutamine võib pakkuda:

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

HR ANALÜÜTIKU KASUTAMISE PÕHIVIISID

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 probleemsed valdkonnad. 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.

• Müügi efektiivsus— Personalianalüüs aitab teil mõista müügitulemuse parandamise üksikasju. Võite märgata, et teatud talent aitab töötajatel paremini toime tulla või et teatud koolitusprogrammid annavad kohest müügitulu.

VIIS VÄLJAKUTSEMIST HR ANALÜÜTILISELE

Enne edasi liikumist esialgsed etapid HR-analüütika rakendamisel tasub kaaluda mõningaid peamisi esilekerkivaid probleeme. 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 rakendada õigeid analüüsitehnikaid.

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 peavad kõik kogutavad mõõdikud 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

HR-analüütika ei ole paljude ettevõtete jaoks veel muutunud põhiprotsessiks ning 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 personalimeeskonnad keskenduma investeeringutasuvuse maksimeerimise võimaluste tuvastamisele isegi varajases staadiumis.

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

Lõpuks peavad organisatsioonid olema teadlikud kuludest. Analüütiliste tööriistade hinnaklass on sama kirev 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.

ESIMESED VIIS SAMMUT HR-ANALÜÜTIKU RAKENDAMISEL

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

Samm 1.Äriprobleemide tuvastamine, 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 hoidmise 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.

Pärast kogumist Üldine informatsioon Personaliga seotud probleemid, mida soovite üksikasjalikumalt uurida, peate alustama nende probleemide lahendamiseks vajalike näitajate väljaselgitamisest.
Siin on mõned personaliosakonna näitajad, mis näitavad personaliosakonna tõhusust:

Vallandamise määr- mitu töötajat lahkub teatud perioodi jooksul töötajate koguarvust?
Töölevõtmise aeg- Kui kaua võtab aega vaba töökoha täitmine ja ka aega, mis kulub kandidaadil pakkumise vastuvõtmiseks ja töötajaks saamiseks?
Personali voolavus- kui palju töötajaid lahkub pärast esimest aastat, viit aastat jne?
Personali mitmekesisus- millised on protsendid millal me räägime naiste, meeste, usuliste ja etniliste rühmade kohta?
Tulu töötaja kohta, täistööajaga töötajate hulgas - Kui suur on sissetulek täiskohaga töötamise eest?
Ületunnitöö tasu suurus - Kui palju on ületunnitöö tasu ja kui tihti seda makstakse?
Alaliste ja ajutiste töötajate suhe - Kui palju töötajaid on osalise tööajaga võrreldes täistööajaga?

2. samm: Määrake 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 oma 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.

3. samm. ETL-i rakendamine: kaevandamine, 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. Tulemuste integreerimine 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” toob esile nende seoste tähtsuse töölt puudumise ja kuluefektiivsuse näitel.

"Kuigi lünki on kasulik jälgida erinevad piirkonnad või võrreldes varasemate aastatega, kuid kui personalijuht suudab ka näidata, et töölt puudumiste vähendamine on positiivses korrelatsioonis tegevuse tulemuslikkusega, näeb juhtkond personali tegelikku väärtust,“ seisab aruandes.

5. samm. Regulaarne analüüsi läbiviimine.

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. Kui olete oma probleemile lahendused juurutanud, peate selle juurde regulaarselt tagasi pöörduma, et kontrollida, mis muudatustega toimub ja kas on tekkinud uusi probleeme.

KOKKUVÕTE

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.

See materjal (nii tekst kui ka pildid) on kaitstud autoriõigusega. Kõik täielikult või osaliselt kordustrükid koos aktiivse lingiga materjalile.

Personalipoliitika sõltub otseselt ettevõtte valitud arengustrateegiast ja väljatöötatud personalimõõtjate süsteem on selle tõhususe hindamise tööriist.

Milliseid personalimõõtjaid on ettevõtetes oluline mõõta, milliseid näitajaid peetakse kõige informatiivsemaks, kuidas korraldada personalianalüüsi ettevõttes jm väärtuslikke soovitusi ekspert Valeria Tšernetsova, personaliandmete analüüsikeskuse nõustamisosakonna juhataja.

Mis tahes osakonna toimivusel põhinev analüüs on vajalik luua täielik pilt organisatsiooni tõhusust, edasiste juhtimisotsuste väljatöötamiseks. Ja täna ei kahtle keegi, et personaliosakonna analüüsil on eriline koht.

Peab kohe ära märkima, et standardset personalimõõtjate komplekti, mida saaks täies mahus üheski ettevõttes rakendada, pole olemas. Ilmselgelt on igal üksikul ettevõttel oma individuaalne komplekt.

Enamlevinud mõõdikud, mida praegu kasutatakse, on personali valiku ja kohandamise protsesse, töötajate koolitamist ja hindamist, karjääri ja organisatsiooni arengut, väärtuslike töötajate motiveerimist ja hoidmist jms hindavad mõõdikud.

Kuid kui personalispetsialistide jaoks on need tööriistad igapäevaseks tööks sisemiste personaliprotsesside täiustamisel, siis tippjuhtkonna jaoks on vaja esitada strateegiline makromeetria, mis hindab personaliinvesteeringu tasuvust ja nähtavat korrelatsiooni teiste ärinäitajatega (ROI) .

Kust alustada?

Kui personalispetsialistil on vaja ettevõttes personalianalüüsi korraldada, tasub alustada väikesest ja tasapisi edasi liikuda. Otsustage personalipoliitika põhieesmärgid ja valige nendele eesmärkidele vastavad personali mõõdikud. Määrake, kui sageli tulemusi võtate. Äärmiselt oluline on, et tippjuhtkond nõustuks personalianalüüsi andmetega arvestama: kui andmed näitavad, et käive ettevõttes kasvab, siis tuleks välja töötada meetmed selle vähendamiseks.

Väikeettevõtete personalispetsialistidel, kes alles alustavad personalistrateegia väljatöötamist, soovitame piirduda mõõdikute kogumiga, mis hindavad ettevõttes juba kaasatud peamisi personaliprotsesse (näiteks personali palkamine ja kaasamine).

Ettevõtte kasvades ja personaliülesannete ringi kasvades tekivad uued nõuded ja protsessid ning vastavalt ka uued mõõdikud (hoidmine, koolitus, hindamine, töötajate arendamine jne).

Peamised mõõdikud, mida vajate, on koondunud kolme dimensiooni: aeg, hind ja kvaliteet.

Enamik HR-mõõdikuid arvutatakse standardsete valemite abil, mida on Internetist lihtne leida. Kuid mõnikord tuleb mõõdikuid kohandada ettevõtte eesmärkidega.

Personali mõõdikutega töötamist alustades klassifitseerige oma personal: koostage nimekiri võtmepositsioonidest või nende rühmadest. Ilmselgelt on see iga ettevõtte jaoks oma nimekiri, mis kajastab ettevõtte eripära.

Sel juhul vastab iga HR-mõõdik andmete kogumile/massiivile, mis kajastab konkreetsete võtmepositsioonide või nende rühmade olukorda.

Näiteks mõõdikud "värbamisaeg" ja "värbamiskulu". Ühelt poolt hindavad nad teie ettevõttes värbamise tulemuslikkust, teisalt annavad teavet tööturu olukorrast teatud spetsialistide olemasolul ja selle muutuste dünaamikast. See võimaldab juba edasi liikuda ennustava analüütika juurde – saate hinnata finantskulud tulevase valiku jaoks hindama riske/kahju/kasu koos muude äriülesannetega, võttes arvesse turuolukorda

Mõelge väärtuslike töötajate hoidmise ülesandele.

Arvukate uuringute tulemuste kohaselt mõjutavad töötaja soovi ettevõttes edasi töötada järgmised peamised tegurid: korralik töötasu, välja töötatud kompensatsioonipakett, karjääri- ja ametialase kasvu võimalused.

Skemaatiliselt saab selle probleemi lahendamise algoritmi kujutada laieneva lehtri kujul, mille põhjas on peamine ülesanne - "väärtuslike töötajate hoidmine", mis kõige lihtsamal kujul jaguneb kaheks eraldi alamülesandeks, millest igaüks saab hinnata ühe või mitme mõõdiku abil.

Loomulikult võivad erinevad ettevõtted sarnastes olukordades kasutada erinevaid personalimõõtjaid, see sõltub juhtkonna eelistustest, konkreetsete mõõdikute mõõtmise mugavusest erinevates ettevõtetes jne.

HR-mõõdikute valimisel peaksite keskenduma järgmistele kriteeriumidele:

1. HR mõõdikuid ei tohiks olla palju. Mõõtke ainult neid parameetreid, mis kajastavad personalijuhtimise valdkonnas määratud ülesannete täitmist.

2. Personali mõõdikud peavad täpselt kajastama olemasoleva personalipoliitika rakendamist. Kui teie peamised ülesanded on haruldaste spetsialistide meelitamine, võite olla vähem oluline keskmine tähtaeg vaba töökoha täitmine, kuid olulisem on sisekliendi rahulolu ja katseaja läbinud töötajate osakaal. Valige need mõõdikud, mis kajastavad kõige täpsemalt teie personalistrateegia prioriteete.

3. HR mõõdikud peaksid olema suhteliselt lihtsalt mõõdetavad ja objektiivsed. Näiteks käive on objektiivne näitaja, seda on raske “võltsida”. Madala palga tõttu töölt lahkunute osakaal on aga üsna subjektiivne näitaja: mitte kõik töötajad ei räägi lahkumisvestlusel tegelikest lahkumise põhjustest. Täiesti võimalik, et üldiste madalate palkade kohta käivate sõnade taga on peidetud konflikt juhiga või muud põhjused.

ROI kui universaalne personalianalüüsi tööriist

Andmete analüüsi alustamisel on vaja mitte ainult fikseerida HR-mõõdikute aja dünaamika teatud perioodi kohta, kajastades minevik töö HR-id, vaid näitavad ka korrelatsiooni teiste ärinäitajatega (eeskätt finantsnäitajatega).

Selleks võtke arvesse nn kasumile ja sissetulekule orienteeritud mõõdikuid: aeg tootlikkuse saavutamiseks (põhineb töötaja kvalifikatsiooni hindamisel teatud ajavahemike järel); tulude plaani täitmine; tulu/kasum töötaja kohta, kasum ühiku kohta palgad, palgaplaani elluviimine jne.

Analüütika peaks sisaldama pilti personaliprotsesside hetkeseisust, illustreerima muutuste dünaamikat aruandlusperioodidel, vastama küsimustele, miks need muutused aset leidsid, pakkuma lahendusi protsesside efektiivsuse parandamiseks ning prognoosima nende arengut pakutud lahenduste põhjal.

Viimasel ajal on Venemaa ettevõtted aktiivselt kasutanud ROI-d kui universaalset vahendit teatud tegevustesse investeeritud kapitali tasuvuse hindamiseks personalijuhtimise valdkonnas. See on "keel", milles peate rääkima ettevõtte juhtkonnaga.

ROI arvutamine võimaldab hinnata rahaline tõhusus investeeringud töötajatesse, kuigi väliste ja sisemiste tegurite mõjul ei ole alati võimalik täpselt hinnata teatud programmide tulusid või nende kulusid.

Seega saab värbamisprotsesside kvaliteeti hinnata järgmiselt:

ROI HR = ((sissetulek ettevõttesse saabuvatelt töötajatelt – kõik värbamiskulud) / kõik värbamiskulud) x 100%.

Analoogia põhjal saate luua valemeid muude HR-protsesside jaoks. Erinevate protsesside koguinvesteeringutasuvus on personaliteenuse tõhususe terviklik hinnang.

Kuidas saadud andmeid tõlgendada

Kõiki näitajaid tuleb analüüsida igakülgselt ja maksimaalselt eluga seotuna. Kui müügiosakonnas on koolituse läbinud töötajate osakaal suurenenud, mida see tähendada võib?

Valik 1: b O Suurem hulk töötajaid sai samasuguse koolituse kui eelmisel perioodil.

2. variant: sama palju tunde kui eelmisel perioodil jagati suur kogus töötajad. See tähendab, et koolitatute osakaal kasvas, kuid kõik õppisid vähem aega. Võib-olla on see koolitusosakonna "häkkimistöö" või võib-olla vastupidi: nad on leidnud tõhusamad kursused, mis võimaldavad teil sama programmi lühema ajaga omandada.

Teisisõnu peate selgelt aru saama, millised põhjused igal konkreetsel juhul viisid konkreetse näitaja muutumiseni. Mõnikord annab palju teavet muude näitajate (koolitatute osakaal + koolitustundide arv töötaja kohta) analüüs, mõnikord on see vajalik Lisainformatsioon tähendusrikka iseloomuga. Iga indikaator on majakas, mis ütleb: "midagi on siin muutunud, me peame selle välja mõtlema." Miks see muutus, kas see oli hea või halb ja mida sellega teha – numbrid ei suuda neile küsimustele vastata.

Suurandmed personalivaldkonnas: trendid ja vahetud väljavaated

Esiteks võtab personalianalüütika kasutusele üha rohkem ettevõtteid. Teiseks hõlmab see üha suuremat hulka personaliprotsesse. Kolmandaks liigub personalianalüüs kirjeldavast olemisest ennustavamaks. See tähendab, et kaadri voolavuse hindamise ülesandest saab teatud meetmete võtmise või teatud tegevuste teostamise korral kaadri voolavuse prognoosimise ülesanne.

Suurandmete lahenduste globaalne turg kasvab kiires tempos, selle “tee” personalijuhtimisse kulgeb nüüd peamiselt sotsiaalvõrgustike kaudu, kuhu on koondunud kolossaalne hulk andmeid. Nõuetekohase töötlemise korral moodustavad need mitmesuguseid tööriistu, mis hõlbustavad oluliselt personalispetsialistide tööd. Tänapäeval on Big Data tööriistade tähtsus personalitöös eelkõige seotud värbamis- ja talendijuhtimise tehnoloogiate täiustamisega.

Personaliandmete töötlemiseks saab kasutada mis tahes olemasolevat statistikatarkvara. Juhtivatelt ERP-süsteemide pakkujatelt on saadaval mitmeid tarkvaralahendusi personalianalüüsi automatiseerimiseks. Tavalist Excelit kasutavad kõige sagedamini väikesed ja keskmise suurusega ettevõtted. See on mugav, kui personalianalüüsi tehakse teiste personaliprotsessidega samas süsteemis. Üha populaarsemaks muutuvad pilveteenustel põhinevad ettevõtete personalijuhtimissüsteemid, näiteks edutegurid.

Kolm saladust suurandmete edukaks kasutamiseks personalijuhtimises

Pange tähele, et personaliandmed ei ole iseenesest suurandmed, vaid Big Data tehnoloogiad leiavad kõige laiem rakendus HR-is. Selleks, et suurandmed personaliprobleemide lahendamisel edukalt töötaksid, on vaja:

1. Personalispetsialistide ja suurandmete programmeerijate/analüütikute jõupingutuste integreerimine. Analüütik soovitab parima algoritmi ja töötleb andmeid optimaalselt. Kuid ainult HR saab mudeli sisu mõjutada!

Oletame, et loote mudeli, mis ennustab konkreetse kandidaadi tulemuslikkust konkreetsel ametikohal. Millest see tõhusus sõltub? Kogemus? Haridus? Kogemus oma eelmisel töökohal? Konkreetsed kompetentsid? Pehmed oskused? Sotsiaalmeedia tegevus? HR ülesanne on pakkuda välja need parameetrid, mida on mõtet mudelisse lisada. Analüütiku/programmeerija ülesanne on selline mudel realiseerida. Ja ainult siis, kui mõlemad pooled teevad koostööd, on võimalik muuta mudelis sisalduvad parameetrid konkreetseks, mõõdetavaks ja analüüsiks sobivaks.

2. Kõigepealt tuleb enne mistahes andmeanalüüsi alustamist aru saada, millisel kujul analüüsi tulemuse kätte saad ja mida sellega edasi teed.

Tuntud on juhtum töötajate koondamiste ennustamise kohta. Mida teete nimekirjaga 30 töötajast, kellest igaühel on 52% tõenäosus järgmise 3 kuu jooksul teie ettevõttest lahkuda? Kui sul sellele küsimusele vastust ei ole, pole mõtet sellise nimekirja koostamisega tegeleda.

3. Big Data tööriistade kasutamisel pidage meeles, et töötate tegelikult inimestega. Modelleerimistulemuste läbimõtlematu järgimine võib kaasa tuua korvamatuid tagajärgi. Otsi nutikaid lahendusi Big Data ja päristöötajate ristumiskohast!

Valeria Tšernetsova, nõustamisosakonna juhataja

Ma ei hakka täpselt hindama, aga huvi HR-analüütika vastu on kasvanud juba vähemalt 10 aastat, kuni lõpuks paar aastat tagasi plahvatas professionaalne personaliringkond konverentside, ärihommikusöökide ja meistriklassidega. jne , räägime sellest, mis on personalianalüüs, kuidas seda mõõta, kuidas luua andmekogumissüsteemi ja kuidas saadud infot praktikas rakendada.

Näib, et nüüd on kõik kõigile selgeks saanud, kuid käimasolevad arutelud ja vaidlused näitavad vastupidist. Mõned ettevõtted Venemaal on juba asutatud terviklikud süsteemid personaliandmete kogumine ja analüüsimine ning koondaruannete vastuvõtmine veebis. Teised organisatsioonid "mõõdavad midagi", kuid ei saa täielikult aru, mida ja miks. Teised jälle astuvad esimesi kõhklevaid samme selles suunas.

Samal ajal muutub meie "suurte andmete" ajastul toimuvast analüüsi, statistika ja faktide põhjal mõistmine kriitiliseks, et teha pädevaid juhtimisotsuseid üldiselt ja eriti personali puudutavaid juhtimisotsuseid.

HR-analüütika mõistmise raskus tuleneb sellest, et pole kohe selge, millega tegu. Kui küsida näiteks kommertsteenistuse juhilt, mis on personalianalüüs, siis ilmselt räägib ta koolituse kuludest ja efektiivsusest. Värbamisosakonna juhataja mõtleb läbi vabade kohtade täitmise ajastuse ja värbamislehtri. A tegevdirektor, räägib tõenäoliselt tootlikkusest ja personalikulude tasuvusest. Ja kõik need seisukohad on õiged ja vajalikud.

Selle mõistmiseks võib olla kasulik vaadata probleemi ülalt. Väga kaugest kohast alustades võib öelda, et HR-analüütika jaguneb sisemiseks ja väliseks. Sisemine HR-analüütika räägib kõigest, mis on seotud inimestega organisatsiooni sees. Ja väline personalianalüüs annab ülevaate ettevõtte keskkonnast, nõudluse ja pakkumise vahekorrast tööturul, palgatasemest ja isegi üldisest demograafilisest olukorrast.

Lase käia. Millega tegeleb sisemine personalianalüüs? Esiteks sellest, kui tõhusalt haldab ettevõte üht oma põhiressurssi – inimesi: kui palju kasu ettevõte sai oma töötajatelt (mitterahaliselt ja rahalises mõttes) ja millised kulud selle kasu saamiseks tehti.

Sellest tulenevad kaks mõõdetavate tegurite rühma: personalikulud erinevates osades (palgafond - neist suurimana, personali värbamise ja koolituse kulud, samuti personaliosakonna enda ülalpidamiskulud) ja kõik võimalikud tulemusnäitajad, st. kulude ja tulude/kasumi suhe (palgafondi osakaal tuludes, tööviljakus, ettevõtte tulu 1 rubla palgafondi kohta jne).

Kuna äriedu üheks peamiseks komponendiks on oskus meelitada ja hoida inimesi, kellel on vajalikud kompetentsid, kuuluvad ka personali voolavus, võtmetähtsusega töökohtade täitmise kiirus ja kohanemise kestus analüütika plokki „HR-funktsiooni ja inimese kohta. ressursid”.

Teine sisemiste HR-analüütika mõõtmiste plokk on täielikult pühendatud inimestele, st. organisatsiooni töötajad, nende haridus, oskused, võimed ja psühholoogilised omadused, motivatsiooni struktuur, ettevõtte kultuur ja muud tegurid, mis on seotud sotsiaalse suhtluse ja isikuomadustega. See personalianalüüsi osa hõlmab personalistruktuuri, keskmist ametiaega, organisatsiooni võtmepädevusi, personali rahulolu taset, voolavuse põhjuseid ja muid tegureid, mis võimaldavad hinnata ettevõtte personali mitte ainult ressurssina, vaid ka kapitalina. aluse ettevõtluse edasiseks arenguks ja selle konkurentsivõimeks.

Lõpuks on sisemise personalianalüüsi kolmas blokk organisatsiooni tõhususe uurimine. Rangelt võttes räägime siin personali- ja ärianalüütikast, kus ei arvestata mitte ainult personalijuhtimise funktsiooni, vaid kõigi ettevõtte funktsioonide organisatsioonilist struktuuri ja kombinatsiooni nende vastastikuse mõju üksteisele ja ettevõtte üldisele efektiivsusele. äri tervikuna.

Organisatsiooni efektiivsuse analüüsimiseks vajate ettevõtte funktsionaalset ja organisatsioonilist skeemi, hinnangut selle arenguetapile, hinnangut olemasolevatele ja nõutavad stiilid juhtimine, olemasolevate äriprotsesside analüüs ja palju muud.

Seega hõlmab sisemine personalianalüüs personali tulemuslikkuse hindamist kui ressurssi, personali hindamist kui ressurssi inimkapitali korraldus ja töökorralduse tõhususe hindamine ettevõttes tervikuna. Mida väline HR-analüütika meile annab, millest see räägib?

Nagu kogu organisatsioon, ei eksisteeri ka personaliosakond ja personalifunktsioon ideaalses laborikeskkonnas eraldi. Kandidaate tuleb otsida tööturult, kuhu kandideerivad teised tööandjad. Konkurents on suur nii tööotsijate kui ka tööandjate seas. Töötingimused, palgatasemed ja ettevõtte maine võivad oluliselt mõjutada organisatsiooni võimet rahuldada oma personalivajadusi.

Seetõttu tuleb “näpu pulsil hoidmiseks” analüüsida minimaalselt palgataset turul, vajaliku kvalifikatsiooniga personali olemasolu ja ettevõtte mainet. Optimaalne on, kui lisaks loetletud andmetele viib organisatsioon läbi võrdlusuuringud kõigi sisemise personalianalüüsi näitajate kohta. Teisisõnu, teie personalijuhtimise efektiivsust tuleb võrrelda teiste organisatsioonide personalijuhtimise efektiivsusega, mis parandab veelgi selle konkreetse ettevõtte konkurentsivõimet.

Kas personalianalüüsi mõõdikuid saab käsitleda eraldi, üksteisest sõltumatult? Mõned on ilmselt võimalikud. Näiteks palgafondi kulude osakaal ettevõtte tuludes on iseenesest oluline ja isemajandav näitaja. Kuid personali voolavus iseenesest ei ole nii ilmne.

Kui aga võrrelda käivet valiku kiirusega, saame mõõdetava ettevõtte võime tööjõuressurssi täiendada. Kui võrrelda sama käivet erinevate osakondade tulemusnäitajatega, on näha personali väljavoolu otsest mõju ettevõtte äritegevuse efektiivsusele ja kasumile.

Ülevalt vaadates tajutakse HR-analüütikat üsna lihtsalt. Detailidesse sukeldudes leiab aga üle 100 erineva HR-ga seotud mõõdiku. Loomulikult ei saa ei osakonnajuhatajad, tegevjuht ega omanikud ega personaliosakonna töötajad ise sellist andmemahtu tõhusalt kasutada.

Seetõttu ei ole ettevõttes personalianalüüsisüsteemi arendamisel peamiseks ülesandeks välja mõelda, mida mõõta, vaid leida need vähesed näitajad, mis iseloomustavad kõige paremini ettevõtte personalijuhtimissüsteemi, samuti otsustada, millised näitajad ja kes seda vajab.