세미나 정보

HR 분석 (또는 사람 분석)은 다양한 각도에서 직원을 설명하는 대량의 데이터 분석입니다. 일반적으로 HR 분석에는 통찰력 (이전에 알려지지 않은 정보) 제공과 주요 데이터 식별이라는 두 가지 주요 목표가 있습니다. 첫 번째 목표는 직원을 효과적으로 관리하는 데 도움이 될 수있는 자체 운영에 대한 정보를 조직에 제공하는 것입니다. 이는 회사의 비즈니스 목표를 효과적으로 달성 할 수있는 통찰력입니다. HR 분석의 두 번째 핵심 기능은 조직이 저장해야하는 데이터를 식별하는 것입니다. 또한 조직이 인적 자본에서 최적의 투자 수익 (ROI)을 얻을 수있는 다양한 방법을 예측하는 모델을 제공합니다.

HR 관리에 사용되는 다른 접근 방식과 달리 HR 분석은 과거에 실제로 발생하여 데이터에 반영된 이벤트를 기반으로하며, 경영진 또는 전문가가 조직을 어떻게보고 싶어하는지에 대한 아이디어가 아닙니다. 예를 들어, 전통적인 접근 방식으로 생성 된 역량 모델은 "이상적인"직원을 설명하고 자신의 의견으로는 작업에서 성공할 수있는 주요 이해 관계자의 합의를 기반으로합니다. 초점을 맞춘 사람은 자신의 모든 경험과 비즈니스에 대한 깊은 이해를 판단에 사용하지만 주관성, 희망찬 생각 또는 기타 무의식적이거나 은밀한 동기의 요소를 배제하기는 어렵습니다.

HR 분석가는 기계 학습을 포함한 다양한 방법을 사용하여 상관 관계를 검색하고 연구중인 현상을 설명하는 데 중요한 요인을 분리합니다. 그리고 종종이 분석의 결과를받은 고객과 컨설턴트는 때로는 근본적으로 예상치 못한 결과를 실현하고, 그에 대한 설명을 찾고, 목표 지표에 실제로 영향을 미치는 다양한 매개 변수 사이의 겉보기에는 완전히 불분명 해 보이는 연결을 해석하기 위해 많은 노력을 기울여야합니다. 인간의 논리를 사용합니다. 그러나 분석적 접근의 가치와 예측력이있는 것은 바로이 "주관성의 정화"에 있습니다.

교육 기간

세미나의 간략한 프로그램

• HR 분석이란 무엇이며 정보에 입각 한 HR 결정을 내리는 데 중요한 이유
• 상관 관계 분석 및 평균 분석을 사용하여 성공을 예측하는 데 중요한 예측 변수 식별
• 직원 특성을 식별하기위한 탐색 적 데이터 분석
• 상관 관계 데이터 분석. 상관 관계의 크기 결정. Excel의 상관 관계 분석
• 통계적 추론의 기초. 평균과 스튜던트 t- 검정의 비교. 통계 연구 결과의 올바른 해석. Excel의 통계 출력

• 다중 선형 회귀를 사용하여 복잡한 위치 프로필을 만듭니다.
• 예측 변수가 하나 인 단순 선형 회귀. 성공에 대한 직접 예측, 예측 오류
• 다중 선형 회귀. 연구 결과 해석 및 결과 품질 관리
• 회귀 분석 결과를 기반으로 한 직원 성공 예측

BI 플랫폼에 구현 된 분석 모델 "HR Analytics"는 인사 관리 분야의 추가 기회를 보여주고 기업 관리 프로세스를 새롭게 살펴볼 수있게 해줍니다. 데이터 처리 분야에서 새로운 기술을 사용하고 정보와의 상호 작용을위한 최신 사용자 인터페이스 지원 덕분에 HR Analytics는 다음을 수행합니다.

• 모든 범주의 사용자가 사용하기 쉽습니다.
• 모바일 장치에서 사용할 수 있습니다.
• 전체 데이터에서 빠르게 작동합니다.
• CPM (비즈니스 성과 관리) 관련 영역으로 직원 정보 사용을 확대합니다.

"HR Analytics"를 사용하면 단일 다기능 솔루션 내에서 회사 직원과 관련된 광범위한 주요 지표를 분석 할 수 없으며 다음과 같은 세 가지 세부 수준의 정보 프레젠테이션을 제공합니다.

• 주요 KPI 및 주요 지표 변경의 역학을 한 화면에 표시하는 메인 대시 보드.
• 상세하고 포괄적 인 정보를 반영하는 각 주제 영역에 대한 대시 보드 집합입니다.
• 연구 대상에 대한 자세한 정보를 보여주는 보고서 세트 : 직원 카드, 직무 설명, 후보자 프로필 등

HR Analytica는 역동적이고 현대적인 비즈니스의 요구 사항을 고려합니다.

• 컴팩트 솔루션-단일 플랫폼, 통합 스토리지, 공통 분석 포털.
• 데이터 업데이트 기능을 사용하여 대화 형 BI 콘텐츠를 MS PowerPoint 슬라이드에 포함합니다. 이러한 종류의 분석을 통해 항상 프레젠테이션 및 경영진과의 정기 회의를 준비 할 수 있습니다.
• 온라인으로 데이터를 업데이트하는 기능.

HR Analytics 모델의 주요 지표

모든 주요 지표는 주로 고위 경영진을 위해 설계된 기본 대시 보드에 표시됩니다.

• 종업원 수
  • 임의 기간 동안의 현재 및 평균 급여
  • 부서, 기능 및 자격 별
• 값. 총 지불액 및 평균 임금
• 직원 고용 및 해고
• 급여 구조
• 직원 모집 깔때기
  • 전문가 범주 별
  • HR 관리자
• 인력 교육의 양적 및 질적 KPI
• 직원 만족도. 여러 기준에 따라 직원을 대상으로 설문 조사한 결과 얻은 정량적 또는 질적 지표
• 기업의 노동 생산성을 특성화하는 KPI

모든 정보는 시간 간격 및 필터를 정의하기위한 최신 인포 그래픽과 편리한 도구를 사용하여 단일 화면에 표시됩니다. BI 플랫폼의 혁신적인 아키텍처 덕분에 숫자와 그래픽의 모든 변경은 사용자 작업 직후에 발생합니다.

대부분의 지표는지도 제작 기반의 시각화를 통해 존재의 지리 (사무실, 생산 현장 등)의 맥락에서 분석 할 수 있습니다.

직원 개발

인력 개발 대시 보드를 사용하면 직원 교육의 역학과 교육 속도를 반영하는 지표를 추적 할 수 있으며 교육 비용의 효과를 분석하도록 설계되었습니다.
HR 관리자는 직원의 업무 영역, 자격 및 지역 부서의 컨텍스트에서 KPI 구현을 제어 할 수있는 필터에 액세스 할 수 있습니다.

인구 통계학

회사 직원의 성별 및 연령 범주 별 분석. 활동 분야에 따라 회사에 중요한 연령 범위를 HR 분석 모델에서 개별적으로 구성 할 수 있습니다.

주요 지표 및 시각화 :

• 시간 경과에 따른 회사의 지리 및 역학 맥락에서 직원의 평균 연령
• 지역, 고용 분야 및 자격에 따른 성별 및 연령 구조 별 직원 분포

임금 기금

이 섹션의 주요 목적은 회사 전체의 급여 수준, 활동 영역, 사무실 및 직원 범주에 대한 요약 정보를 분석하는 것입니다.

직원 카드

대시 보드는 각 직원에 대한 연령, 경력, 직위, 자격, 해당 기간 동안의 지불 금액에 대한 자세한 정보에 대한 액세스를 제공합니다. 템플릿으로 검색하고 속성별로 레코드를 선택할 수 있습니다.

HR은 직원 정보의 전통적인 수집 및 추적에서 현대적인 접근 방식으로 먼 길을 왔습니다. 데이터를 사용하여 전체 비즈니스에 대한 통찰력있는 통찰력을 도출합니다.

HR 분석이란 무엇입니까?

HR 분석은 데이터 처리 및 비즈니스 인텔리전스 (BA) 기술이 HR 데이터 처리에 적용되는 프로세스입니다. 때로는 인재 분석이라고도합니다. 또한이 맥락에서 데이터 마이닝은 새로운 정보를 생성하기 위해 데이터베이스를 검사하는 관행을 의미합니다.

HR 분석가는 통찰력 (이전에 알려지지 않은 정보) 제공과 주요 데이터 식별이라는 두 가지 주요 목표를 가지고 있습니다.

첫 번째 목표는 직원을 효과적으로 관리하는 데 도움이 될 수있는 자체 운영에 대한 정보를 조직에 제공하는 것입니다. 이는 회사의 비즈니스 목표를 효과적으로 달성 할 수있는 통찰력입니다.

HR 분석의 두 번째 핵심 기능은 조직이 저장해야하는 데이터를 식별하는 것입니다. 또한 조직이 인적 자본에서 최적의 투자 수익 (ROI)을 얻을 수있는 다양한 방법을 예측하는 모델을 제공합니다.

전반적으로 HR 분석은 대부분의 조직에서 수집하는 엄청난 양의 인적 자원 데이터를 최대한 활용하는 데 중점을 둡니다. 회사는 종종 직원 인구 통계, 교육 기록 등과 같은 풍부한 데이터를 가지고 있으며 분석을 통해 중요한 통찰력을 얻을 수 있습니다.

다음은 HR 분석에 대한 자세한 정보입니다.

조직에서 HR 분석을 사용해야하는 이유는 무엇입니까?

HR 결정은 종종 전문적인 본능과 직관을 기반으로합니다. 예를 들어 채용은 종종 채용 담당자가 후보자와 설정하지 않은 개인적 접촉에 따라 달라집니다. "본능"과 직관의 문제는 나쁜 관행을 정상화 할 수 있다는 것입니다.

따라서 직장에서의 불의는 눈에 띄지 않게 될 수 있습니다. 남성과 여성의 임금 격차가 그 대표적인 예입니다. 조직은 증거를 연구하지 않으면 동일한 비용을 지불한다고 생각할 수 있습니다.

HR 분석은 성과를 개선하고 가장 성공적인 모델을 예측하는 데 도움이 될 수 있습니다. 이것은 의사 결정에서 인적 오류의 대부분을 제거합니다. 예를 들어 워크로드 관리를 개선하면 데이터를 사용하여 이미 과부하 상태이고 더 많은 책임을 맡을 수있는 부서 또는 그룹을 표시 할 때 더 효과적 일 수 있습니다.

더 중요한 것은 HR 분석이 회사 성장을 주도하는 것으로 입증되었습니다. Training Zone은 HR 분석을 사용하여 채용 프로세스를 개선하는 한 회사의 생산성 향상에 대해보고합니다. 데이터 분석을 통해 회사는 교육 및 추천과 같은 전통적인 KPI가 지원자의 판매 실적에 큰 영향을 미치지 않는다는 것을 발견했습니다. 실제로 고 부가가치 영업 경험과 비정형 환경에서 운영 할 수있는 능력과 같은 주요 지표는 실제로 영업 성과 향상에 기여했습니다. 회사가이 인재 분석을 채용에 통합했을 때 회사의 매출은 다음 해에 400 만 달러 증가했습니다.

다른 연구에서도 전체 회사 성과에 대한 HR 분석의 중요성과 관련하여 유사한 결론에 도달했습니다. MIT와 IBM의 연구에 따르면 HR 분석을 더 많이 사용하면 다음과 같은 결과가 발생할 수 있습니다.

• 매출 8 % 증가;
• 순 영업 수입이 24 % 증가합니다.
• 직원당 매출 58 % 증가.

HR 분석을 사용하는 주요 방법

HR 분석을위한 응용 분야는 방대하며 조직에서 중점을 두어야 할 메트릭은 산업 및 비즈니스 특성에 따라 다릅니다.

가능한 KPI의 몇 가지 예는 다음과 같습니다.

• 정리해 고율,
• 고용 시간,
• 직원 그룹 별 이직률 (첫해, 5 년 등),
• 직원당 소득.

위의 지표 및 기타 유사한 데이터를 사용하여 비즈니스 성과를 개선 할 수 있습니다. 데이터가 도움이 될 수있는 주요 영역은 다음과 같습니다.

모병 -HR 분석은이 비즈니스에 이상적인 후보를 찾는 것과 관련된 질문에 대한 답변을 제공 할 수 있습니다. 예를 들어 위의 회사 예에서 알 수 있듯이 데이터를 사용하여 최상의 결과를 생성하는 후보자의 품질을 식별 할 수 있습니다. 회사에 머물게 된 후보자의 데이터를 비교하고 그들 사이의 공통 분모를 찾을 수 있습니다.

건강과 안전 -HR 분석은 건강 및 안전과 관련된 문제 영역을 더 잘 식별 할 수 있습니다. 데이터는 가장 높은 사고율을 보이는 역할, 작업장 및 기타 유사한 요인을 나타낼 수 있습니다.

직원 유지 -데이터를 통해 직원 유지에 대해 자세히 알아볼 수도 있습니다. HR 분석을 사용하여 직원 참여를 증가시키는 측면을 식별 할 수 있습니다.

재능 격차-데이터는 조직의 격차의 존재를 나타낼 수 있습니다. 예를 들어, 일부 부서에는 다른 부서보다 \u200b\u200b고도로 숙련 된 직원이있을 수 있으며 이는 회사의 전반적인 운영을 방해 할 수 있습니다.

해고율-총 종업원 수 대비 일정 기간 동안 퇴사하는 종업원 수는? 영업 성과-HR 분석을 통해 영업 성과를 높이는 방법에 대한 세부 정보를 파악할 수 있습니다. 특정 인재가 직원의 성과를 높이는 데 도움이되거나 특정 교육 프로그램이 즉각적인 판매 수익을 제공한다는 것을 알 수 있습니다.

HR 분석에 대한 5 가지 과제

HR 분석 구현의 초기 단계로 넘어 가기 전에 그렇게 할 때 발생하는 몇 가지 주요 과제를 고려해 볼 가치가 있습니다. 조직에 HR 분석을 배포 할 때 다음 5 가지 과제를 해결하는 방법을 찾는 것이 중요합니다.

작업 1 : 데이터 흐름

조직에서 수집하는 정보가 많을수록 필요한 경우 사용하기가 더 어려워집니다. 많은 양의 데이터가 자동으로 좋은 결과로 이어지지는 않습니다. 성공하려면 올바른 분석 기술을 적용 할 수있는 능력이 있어야합니다.

HR 부서에서 올바른 분석 접근 방식을 사용하지 않고 많은 데이터를 수집하면 결국 많은 데이터를 얻게됩니다. 많을수록 가치있는 추측을하기가 더 어려워집니다.

예를 들어 수집하는 모든 측정 항목에 대한 측정 항목을 올바르게 정의하고 분류해야합니다. 데이터를 수집하는 것이 아니라 데이터로 해결하려는 문제를 식별해야합니다.

과제 2 : 데이터 품질

적절한 양의 데이터를 수집하는 것 외에도 품질에 충분한주의를 기울여야합니다. 데이터 흐름은 서로 다른 데이터 세트간에 의미있는 연결을 만들지 않기 때문에 데이터 품질이 빠르게 저하 될 수 있습니다.

데이터의 무결성과 안전을 보장하는 데 중점을 두어 데이터의 품질을 보장하는 것이 중요합니다. 많은 조직의 문제는 HR 분석에 사용되는 데이터가 조직의 다른 부분에서 올 수 있으므로 너무 다르기 때문에 문제가 발생할 수 있다는 것입니다. 일부 데이터는 무시되거나, 삭제되거나, 손실되거나 데이터 세트를 결합 할 수 없어 부적절한 분석으로 이어질 수 있습니다.

과제 3 : 대부분의 HR 부서에서 낮은 분석 기술

HR 분석이 성공하려면 팀이 인적 자원과 데이터 분석 전문 지식을 모두 갖추고 있어야합니다. 그러나 데이터 분석에 능숙한 HR 리더를 찾는 것은 어려울 수 있습니다.

Accenture Institute for High Performance의 연구원 인 Elizabeth Craig에 따르면 HR 분석에 대해 충분한 교육을받은 사람은 거의 없습니다. 또한 Craig는 data-informed.com에 일부 데이터 분석 도구에는 전문적인 IT 기술이 필요하므로 적합한 사람을 찾는 데 부담이 더해 졌다고 말했습니다.

글로벌 HR 팀의 6 %만이 분석 기술에 자신감을 느끼기 때문에 문제는 더욱 커 보입니다. 또한 조직의 데이터 사용이 결정을 내릴 수있을만큼 신뢰할 수 있고 신뢰할 수 있다고 생각하는 비율은 20 %에 불과했습니다.

과제 4 : HR 분석에 대한 관리 지원 부족

HR 분석은 아직 많은 기업에서 핵심 프로세스가되지 않았으며 관리 지원이 부족한 경우가 많습니다. 그러나 프로세스가 작동하려면 HR 부서가 회사 리더에게 분석 사용의 이점을 설득해야합니다.

이 지원은 올바른 HR 분석 시스템을 구현하는 것이 저렴하지 않기 때문에 리소스에 대한 액세스를 제공하므로 중요합니다. 또한 부서 전반의 데이터에 대한 더 나은 액세스를 제공 할 수 있습니다. 경영진을 설득하기 위해 HR 팀은 초기 단계에서도 ROI를 극대화 할 수있는 기회를 파악하는 데 집중해야합니다.

과제 5 : HR 분석은 비용이 많이 들고 ROI가 종종 보이지 않음

마지막으로 조직은 비용에 민감해야합니다. 분석 장비의 가격 범위는 장비의 가용성만큼 다양합니다. data-informed.com의 기사에 따르면이 플랫폼의 비용은 "정규직 직원이 5,000 명인 회사의 경우 $ 400,000에서 $ 150 만"정도입니다.

또한, 분석 기술에 대한 프로그램을 구현하거나 기존 직원을 교육하기 위해 신입 직원을 고용 할 때 조직이 직면 할 수있는 비용 증가는 추정치에 포함되지 않습니다.

또한 HR 분석에 대한 ROI는 그다지 가시적이지 않습니다. 이는 분석 결과 구현의 이점이 여러 부서에서 장기간에 걸쳐 발생할 수 있기 때문입니다. 예를 들어, 직원 유지의 개선은 즉시 나타나지 않습니다.

문제는 더 저렴한 HR 분석 플랫폼을 추구하는 것이 항상 큰 비용 절감으로 이어지지는 않는다는 사실을 깨닫는 것입니다. 소프트웨어와 도구가 부족하면 비효율적이고 불완전한 결과가 발생할 수 있으며, 결과적으로 투자를 정당화 할만큼 높은 ROI를 창출하지 못합니다.

HR 분석 구현을위한 다섯 가지 첫 단계

조직에서 HR 분석을 구현하려는 경우 올바른 방법은 무엇입니까? 다음은 조직이 프로세스를 시작하는 데 도움이되는 5 단계입니다.

1 단계 : 해결하고자하는 비즈니스 문제 식별

첫 번째이자 가장 중요한 것은 해결하려는 비즈니스 문제를 식별하는 것입니다. 데이터 수집을 시작할 수 없으며 관계를 찾기 위해 데이터를 볼 수 있습니다.

HR 부문에서 개선하고 싶은 문제를 식별하십시오. 예를 들어, 직업 다양성, 직원 유지율 향상, 교육에 지출 된 비용 측정 또는 직장 결근 원인에 대한 더 나은 이해와 관련된 질문이 될 수 있습니다. 계속 진행하기 전에 시작해야 할 몇 가지 간단한 질문이 있습니다.

예를 들어 HR이 회사의 수익과 같은 것에 어떤 영향을 미치는지 이해하고 싶다고 가정 해 보겠습니다.

더 자세히 공부하고 싶은 직원과 관련된 일반 정보를 수집 한 후에는 이러한 문제를 해결하는 데 필요한 메트릭을 식별하는 것으로 시작해야합니다. 다음은 HR 부서의 성과를 보여주는 몇 가지 HR 메트릭입니다.

• 채용 시간-공석을 채우는 데 얼마나 걸리고 후보자가 제안을 수락하고 직원이되는 데 얼마나 걸립니까?
• 직원 이직률-첫해, 5 년 등 이후 퇴사하는 직원은 몇 명입니까?
• 인력 다양성-여성, 남성, 종교 및 민족 그룹의 비율은 얼마입니까?
• 정규직 직원 중 직원 1 인당 소득-정규직 기준으로 얻은 소득은 얼마입니까?
• 초과 근무 수당-초과 근무 수당은 얼마나 높고 얼마나 자주 지급됩니까?
• 정규직 대 비정규직 비율-파트 타임 대 풀 타임 직원은 몇 명입니까?

2 단계 : 위의 질문에 답하는 데이터 식별

질문과 문제가있을 때 답하거나 해결하는 데 필요한 데이터를 식별하기 시작할 수 있습니다.

먼저 부서에 이미 저장되어있는 인사 관련 데이터에 초점을 맞춰야합니다. 여기에는 채용, 성과 및 승계에 대한 정보가 포함됩니다. 부서는 이미 이러한 데이터 세트를 모니터링하고 있어야합니다.

둘째, 참여, 여론 조사, 인터뷰와 같은 것에 대한 데이터 수집을 시작해야합니다. 조직의 데이터 수집 수준에 따라이 데이터를 수집하는 메커니즘이 이미있을 수 있습니다.

마지막으로 데이터 수집을 다른 비즈니스 시스템과 부서로 확장해야합니다. 중요한 재무 지표 및 시장 조사 수집을 시작해야합니다. 여기에는 매출액, 판매 실적, 시장 조사 및 교육에 지출 된 비용 등이 포함됩니다.

3 단계. ETL 구현 : 추출, 변환 및로드

위에서 언급했듯이 HR 부서는 특정 소프트웨어 및 데이터 마이닝에 전문 분석 기술이 필요할 수 있으므로 IT 부서와 긴밀하게 협력해야합니다. 따라서이 두 부서 간의 긴밀한 유대 관계를 구축하기 시작하는 것이 좋습니다.

이 프로세스의 일부는 ETL 구현 (추출, 처리 및로드)입니다. 이 프로세스를 자동으로 수행하는 데 사용할 수있는 도구가 있습니다. 예를 들어, IMB WebsphereDataStage 및 Cognos Data Manager 또는 Microsoft SQL Server Integration Services는 가장 많이 사용되는 옵션 중 일부입니다. 비전문가가 이러한 플랫폼을 사용할 수 있지만 IT 부서에 도움을 요청하는 것이 도움이 될 수 있습니다.

이 프로세스를 통해 기본적으로 정의한 소스에서 필요한 데이터를 추출하고이를 정확하고 일관된 형식으로 변환하고 분석에 사용할 분석 플랫폼에 업로드 할 수 있습니다.

4 단계. 결과를 비즈니스 트랜잭션에 통합

데이터 분석이 결과 생성을 시작하면 변경을 시작해야합니다. 예를 들어, 인력 다양성 조사에 초점을 맞추고 데이터에 따르면 소수 민족으로부터 충분한 지원을받지 못하고있는 것으로 나타나면 채용 전략을 변경하기 시작할 수 있습니다.

또한 HR 데이터와 기타 비즈니스 메트릭 간의 연결을 설정해야합니다. 예를 들어, 직원 초과 근무 감소는 생산성 및 수익성과 직접적으로 관련 될 수 있습니다. KPMG의 "사람은 실제 숫자입니다"보고서는 인력 중단 \u200b\u200b및 비용 효율성을 통해 이러한 연결의 중요성을 강조합니다.

보고서는 "지역 전체 또는 이전과 비교하여 결근을 추적하는 것이 유용하지만, HR이 결근 감소가 운영 효율성과 양의 상관 관계가 있음을 보여줄 수 있다면 경영진은 HR의 진정한 가치를 보게 될 것"이라고 말합니다.

5 단계. 정기 분석 수행

마지막으로 HR 분석은 정기적으로 수행되어야합니다. 그렇지 않으면 대부분의 경우 관련성이 없습니다. 그 이점을 활용하려면 정기적 인 프로세스를 마련해야합니다.

예를 들어 데이터로 처리하려는 문제를 식별하고 분석을 수행하고 답을 찾았다 고 가정 해 보겠습니다. 문제에 대한 솔루션을 구현 한 후에는 정기적으로 돌아와서 변경 사항과 새로운 문제가 발생했는지 확인해야합니다.

결론

HR 분석은 데이터 관리의 필수적인 부분이며이를 구현하면 모든 조직에 긍정적 인 보상을 가져올 수 있습니다. 그러나 위에 표시된대로 데이터를 관리, 분석 및 해석하는 것은 쉽지 않으며 조직은 한 번에 한 단계 씩 "인간"분석에 접근해야합니다.

성공적인 HR 분석의 핵심은 결과로 이어지는 측정 된 데이터의 크기가 아니라 조직의 의사 결정에 대한 데이터의 영향이라는 이해에 기반합니다. HR 분석은 HR 부서에 필수적인 것이 아니라 전체 조직을위한 가치를 창출 할 수있는 것으로 간주되어야합니다.

• 기업 문화

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루이스 캐롤, 이상한 나라의 앨리스의 모험. 이상한 나라의 앨리스 "

쓸모없는 과거 HR 메트릭스를 발견 했습니까? 불필요한 모든 것을 버리고 중요 사항을 확인하십시오. 사이트는 HR 분석의 가장 중요한 지표에 대해 포털에 알 렸습니다. 드미트리 수 프로 넨코 , Metal Profile Company HR 부서장.

인사 관리 분야의 분석은 독립적이고 다소 중요한 블록으로-한편으로는 국내 기업의 주제는 아주 새로운 것입니다. 나 자신을 위해 나는 회사의 CEO에게 직속되는 인사 부서의 현대적인 형태의 HR 기능 형성 기간과 재무 및 경제 블록의 일부인 O & Z와 그 형성을 연관시킵니다.

반면에이 기간은 일부 회사가 한 발짝 더 나아가 전체적으로 도약하기에 충분했지만 다른 회사는 계속해서 애니메이션이 중단 된 상태였습니다. 그 결과, 같은 산업 내에서도 HR 분석의 접근 방식과 개발 수준에있어 디지털 시대에는 어깨를 으쓱 만 할 수있는 큰 차이를 볼 수 있습니다.

하지만 그와 같이 아무 일도 일어나지 않기 때문에 (동작과 무 동작 모두), 다른 접근 방식의 이유를 일관되게 다루도록합시다. 나는 그것들을 객관적 (HRD 회사와 독립적으로 존재 함)과 주관으로 나눕니다.

객관적인 것부터 시작합시다. 첫째, 제 개인적인 견해로는 대부분 회사의 HR 분석에 직접적으로 영향을 미치고 다른 요소에 간접적으로 영향을 미치는 가장 중요한 요소에서 업계의 경쟁 수준.

기본 교육을받은 경제학자로서 경쟁이 치열한 시장이란 제품 / 서비스, 생산 기술, 물류, 원자재 가용성 등이 최대한 통일 된 시장이고 구매자는 실질적으로 이 제품 / 서비스를 누구에게서 구입했는지는 상관하지 않습니다. 이러한 상황에서 서비스 수준이 우선이기 때문에 많은 전략 전문가들이 이미 21 세기 경제를 인상의 경제라고 불렀습니다. 그리고 이러한 조건의 핵심은 전략적 이점 인 인력,보다 정확하게는 품질입니다. 이러한 경쟁이 치열한 시장에서 강력한 근로자를위한 경쟁도 중요하다는 것은 논리적입니다.

HR 전문가는 가능한 한 빨리 시장에서 최고의 전문가를 찾고 / 유인하고 가능한 한 오랫동안 필요한 수준의 참여를 유지하기 위해 이러한 조건에서 가능한 모든 분석 장치를 사용할 수있는 다른 방법이 없습니다.

따라서 모든 것은 "채용 깔때기"에 대한 분석으로 시작하여 직원 이직에 대한 분석으로 끝납니다. 그 사이에는 적응, 동기 부여, 교육 및 개발, 참여, 기업 문화 등에 대한 전 세계의 지표가 있습니다. 예를 들어, 우리는 IT 전문가 시장을 취할 수 있습니다. 최근 몇 년간 많은 산업에서 실질 임금이 하락하고 있음에도 불구하고 우리는 꾸준하고 안정적인 성장을 보이고 있습니다.

IT 전문가를위한 새로운 일자리를 찾는 데 걸리는 시간은 최소화되며 이러한 상황에서 그들의 주장 수준은 지속적으로 증가하고 있습니다. 그리고 기업은 어떻게 대응하고 있습니까? 개별 접근. 전담 한 명 또는 여러 명의 (규모에 따라 다름) 채용 담당자로부터 시작하여 HRD가 시력으로 고품질 전문가를 알고 있다는 사실로 끝납니다 (회사 자체의 수가 10,000 명 이상인 경우에도). 직원에 대한 표준 조건 및 접근 방식의 변경 빈도는 회사의 최고 경영진과 동일한 수준으로 나타납니다. 그러나 이것은 경쟁이 치열한 산업을위한 것입니다. 산업이 독점 / 과점 특성을 가지고 있다면이 모든 "조율"이 필요하지 않습니다.

HR 분석을 사용하지 않는다는 말이 아닙니다. 그러나 그 내용은 더 드물거나 (내 경험상 더 자주) 의사 결정을위한 작업에서 공식적으로 사용할 것입니다. 그는 모스크바가 유명한 외국 컨설팅 회사에서 개발 한 중요한 지표 목록을 정기적으로 요청한 회사에서 일했습니다. 의사 소통 체계는 항상 일반적이었습니다. 요청-제공-잊어 버렸습니다.

둘째, 산업 제휴 (특이성)... 예를 들어 설명하겠습니다. 몇 년 전에 저는 러시아에서 가장 큰 농업 기계 제조업체 중 하나의 HRD 직책에 대해 인터뷰를했습니다. CEO는 책임감 이상으로 문제에 접근했습니다 (직장 경험을 빌려 왔습니다). 평가 및 여러 인터뷰 결과에만 국한하지 않고 회사 시설과 모든 HR 정보에 대한 무료 액세스를 제공하고 실행 계획을 요청했습니다. 2 년 동안. 그리고 모든 것이 끝날 때 다른 고용주의 초대를 수락했지만이 회사의 경험은 여전히 \u200b\u200b흥미 롭습니다.

HR 책임 영역의 핵심 기능은 농업 연도와 관련하여 뚜렷한 계절성입니다. 계절성을 가진 사람은 거의 놀라지 않을 것입니다. 여기에서만 근로자 자격에 대한 높은 수준의 요구 사항 인 규모 (매년 1,000 명 이상의 생산 근로자를 모집, 교육 및 감축해야 함)를 고려해야합니다. (창고 작업자를 고용하는 것이 아님), 위치 (모든 생산 단위가 도시의 한 지역에 위치 함),주기의 반복 빈도 (당시에는 이미 5 차 채용 / 감축주기) 및 HR 브랜드에 대한 모든 후속 결과 (공항에서 출발하는 첫 번째 택시 기사가 회사 소유권 변경 이후 공장의 전체 이야기를 들려 주었고 마지막에 이곳에서 일해야한다고 말했습니다. 케이스).

기업의 핵심 HR 부서는 O & H (평소와 같이)가 아니라 한 달 안에 그러한 수의 직원을 선발 할 수 있도록하는 인사 선발 부서였습니다. 저는 두 가지 사실에 놀랐습니다.이 부서의 모든 직원은 남성 (일반적으로 HR 기능, 특히 채용에 절대적으로 일반적이지 않음)과 HR 분석의 품질입니다.

그들이 모든 것을 지속적으로 추적하는 것 같습니다. 나는 "선택 깔때기"에 대해 말하고있는 것이 아니라, 직위의 맥락에서 각 워크샵에 대해 편집되었으며, 나에게 알려진 모든 외부 및 내부 채널을 통해 후보자를 유치하는 효과를 비교했으며 분석에 별도의 장소를 할당했습니다. 후보자의 거주 지역과 전체 적응 기간은 처음 3 개월 동안의 직원 이직률에 대한 내부 통계에 따라 블록으로 나뉘었고 전체 적응 체인을 따라 시험 기간 동안 직원 이직률이있는 동일한 깔때기였습니다.

셋째, 회사 발전 단계... 여기서 L. Greiner가 조직의 라이프 사이클에 대한 유명한 모델을 회상 할 필요가 있습니다. 기사에서 자세히 확장하는 데 아무런 의미가 없다고 생각합니다. 주제에 대한 자료는 인터넷에서 쉽게 구할 수 있습니다.

나는 회사에서 KPI / BSC 시스템의 구현에 대한 지지자와 반대자들이 매우 자주 있다는 사실에 대해 이야기 할 것입니다 (그리고 HR의 분석은 계획, 통제, 동기없이 그 자체로 KPI 시스템의 요소이기 때문입니다) Grainer에 따르면 분쟁의 근거가 다른 개발 단계에있는 조직이기 때문에 회사에 가치를 제공하지 않음) 서로 동의 할 수 없습니다. 그리고 "창의성"단계에서 분석가가 규칙에 대한 드문 예외가 될 경우 "지시적 리더십"단계에서 HR 분석이 단순화됩니다 (2-3 일반 지표). "위임"단계에서 중요한 지표의 양적 및 질적 개발과 "조정"단계에서 분석이 중복되기 시작합니다 (HR 분석 수행의 거래 비용이 조직에 대한 경제적 효과를 초과 할 때). 그리고 여기서 KPI의 반대자들은 연단에 올라 비판을 시작합니다.

그리고 그것들은 부분적으로 옳지 만 대부분의 국내 기업들이 4 단계로“성장”하지 않았으며 성장할 가능성이 낮다는 것을 즉시 명확히해야합니다. 그리고 운이 좋은 사람들 (RBC 500 목록의 리더)만이 자신감의 위기에 직면하여 5 단계 인“협력”으로 이동해야한다고 진지하게 생각합니다.

L. Greiner에 따르면,이 단계에서 팀 구축과 대인 관계 협력에 특별한 관심을 기울이고 있으며 공식적인 통제 시스템은 점차 사회적 통제와 자기 훈련으로 대체됩니다. 조직 개발의 각 단계에는 HR 메트릭 시스템에 대한 고유 한 접근 방식이 있으며 접근 방식을 단순화하여 균일 한 요구 사항으로 줄이는 것은 용납 할 수 없습니다. 여러 개발 단계에서 조직의 HR 분석을 비교하는 것은 전문가가 아닙니다.

네번째, 회사의 자동화 수준... 제 생각에는 모든 것이 매우 간단합니다. 탄약과 제복을 가진 호송대가 훨씬 뒤처지면 대규모 공격을 수행 할 수 없습니다. 손으로 모은 HR 분석은 훌륭한 도구를 더럽히는 확실한 방법입니다. 따라서 우리는 IT 부서와 친구입니다. 이상적으로는 통계가 보관되는 ERP 시스템에 전담 분석가가 있어야합니다.

회사의 규모에 따라 여러 HR 시스템의 데이터를 통합하기위한 작업 블록이 추가 될 수 있습니다. 내 경험으로 볼 때 가장 많은 노력이 필요한 통합 설정이라고 말할 수 있습니다. 그 결과 일부 회사는 모든 HR 기능을 단일 플랫폼으로 이전하는 논리적 (하지만 저렴하지는 않음) 결정을 내 렸습니다.

이제 주관적인 요소에 대해 조금.

처음에, 고객 가용성: HR은 자체적으로 존재할 필요가 없습니다. 각 작업 / 프로젝트에는 항상 수혜자가 있어야합니다. 소유자, 이사회, 경영진, CEO, 사업부 책임자, 기능 부서장 또는 다른 사람은 이름이 무엇이든 상관 없습니다. 위치 / 몸입니다. 작업 / 프로젝트에이 수혜자가 없으면 (불행히도 이런 일이 발생하는 경우) HR 관리자의 경우 회사에서 "행복 유발"으로 알려질 가능성이 급격히 증가합니다. 이것은 당신에게 임무가 주어지지 않았다면 그것을 다룰 필요가 없다는 것을 의미하지는 않습니다. 왜 이것이 수혜자에게 관심이 있는지 이해한다면 필요하지만 가장 먼저해야 할 일은 그의 동의를 얻는 것입니다.

실제로 설명하겠습니다. 예를 들어 HRD의 관심 영역에서 핵심 지표 중 하나가 회사 및 다양한 분석 섹션 (by 비즈니스 단위, 기능 블록 및 기타).

첫째, HRD 책임 영역의 전체 예산 (및 최대 몫은 급여 임)이 특정 기간 (일반적으로 높은 수준의 회사의 경우 분기)에 계획된 직원 규모에 직접적으로 의존합니다. 판매 / 생산의 계절성-한 달). 둘째, 기타 주요 지표 (예 : 인력 수준, 연체 공석)는 인원 수에 크게 의존합니다.

우리는이 관리자를 똑같이 대기업으로 옮기고 있습니다. 어떻게 작동할까요? 대부분의 경우 첫 번째 요점 중 하나는 현재 HR 프로세스에 대한 감사 일 것입니다 (일반 좌표계의 분석 수집 포함). 그리고 여기에서 회사의 공석 비율은 전체 직원의 30 %이고 채용 신청은 공석 수의 10 %를 넘지 않습니다. 이것은 무엇을 의미 하는가?

대부분의 경우 문제는 선택에 있지 않지만 직원 테이블은 "죽은"공석으로 과부하됩니다. 이러한 공석의 기간도 중요한 경우 인력 수를 최적화하기위한 지속적인 조치를 고려하면 반사 결정 (피질 수준에서 연기 됨)이 연체 된 공석을 줄이거 나 최소한 공석이있는 공석을 정리합니다. 선발 신청도 아니고, 수면에서 기본 노동자 수준으로 가면 벌써이 모든 것을 어떻게해야할지 생각해야합니다. 결정-완료. 그리고 불과 몇 달 후, 시즌이 시작됨에 따라 비즈니스 단위는 소란을 피 웁니다. 즉시 상당히 많은 수의 직원을 고용해야하지만 직원 테이블에 그러한 공석이 없기 때문에 그렇게 할 수 없습니다.

그리고 직원 수는 기술 지표이며, 공석은 인사 부서의 직원 등록에만 필요하며 자원 계획은 지점장이 안내하는 급여 지표를 기반으로 만 구축됩니다. 직원을 고용할지 여부를 결정할 때 일반적으로 지점 비용을 책임집니다. 이 단계에서 프로세스가 올바르게 구축되었는지 여부는 중요하지 않습니다. 다른 것이 중요합니다. HR 부서의 분석은 비즈니스와 별도로 자체적으로 존재할 수 없습니다. 항상 부차적이며 특정 작업을 위해 형성됩니다. 그러면 불필요하지 않을 것입니다.

둘째, 제가 스스로 부르는 "역사적으로 일어난 일"이라는 요소는 인사 관리 분야의 국내 분석에 큰 영향을 미칩니다. "무엇을 위해?"라는 질문을하는 경우가 종종 있습니다. ( "왜?"와 혼동하지 말 것)이 HR 분석을 정기적으로 수집하면 정직한 답변을 얻을 수 있습니다. "우리는 너무 익숙해졌습니다", "우리는 항상이 일을 해왔습니다", "우리에게 너무 편리합니다" 또는 비슷한 것.

옛날에 회사 경영진 중 누군가가 특정 문제를 해결하기 위해 별도의 지표 모니터링을 요청했습니다. 그 이후로 상황이 크게 바뀌었을 수 있고, 작업이 불필요하게 사라 졌을 수도 있지만, 아무도 제때에“전화 끊기”명령을 내리지 않았기 때문에 HR 서비스는 계속해서 관성으로 정보를 수집하고 승인 된 목록에 따라 전송합니다. 받는 사람의.

내 자신의 실습에서 몇 년 후 (년!) 이러한 보고서에서이 수신자들은 서로로부터 누가 창시자이고 왜이 정보가 필요한지 알게되었음을 알았습니다. 그리고 처음에 과제를 설정 한 사람의 지위와 그의 리더십의 권위주의 수준이 높을수록 "역사적으로 형성된"범주에서 HR 메트릭 라인을 얻을 가능성이 높아집니다.

이제 이론이 도입되고 모든 사람에게 가능한 결과와 뉘앙스에 대한 알림을받은 후 운전, 즉 HR 분석 지표 목록을 진행할 수 있습니다. 이 목록은 내가 일했던 지표로만 구성되었으며, 당시에 내가 일했던 조건에 대해이 목록은 어떤 회사에서도 80 %도 사용되지 않았습니다. 왜, 다시 기사를 읽는 것이 좋습니다).

I. 금융 :

매출에서 인건비 분담 (HRD 책임 영역의 모든 항목이 비용으로 고려 됨)

같은 기간의 급여 / 인건비 증가율에 대한 직원 1 인당 매출 / 마진 / 순이익의 증가율 (원칙적으로 평균 급여의 증가율과 비교하지 않습니다. 인력 수에 크게 영향을 받아 경제 지표의 본질을 왜곡 할 수 있습니다.

HR 기능에 대한 재무 위험 수준 (HR 프로세스의 실패로 이해되는 위험 이벤트의 수로 측정 할 수 있으며, 이는 조직에 일정 금액을 초과하여 손상을 입혔습니다. 모든 위험 이벤트에 대한 손상;

직원 이직률의 1 %에 대한 회사 비용 (모든 직접 비용이 고려 됨 : 선택, 교육, 직원 적응 (멘토 및 관리자의주의 산만), 직원이 목표 생산성 수준에 도달 할 때까지의 급여 및 부재 중 소득 손실 직원의 직원이 목표 수준의 성과에 도달 할 때까지

유사한 분석에서 노동 시장 조사를 기반으로 한 평균 급여 대비 직원의 평균 급여 (직위 / 기능 / 위치 맥락에서).

II. 클라이언트 (내부):

HR 서비스에 대한 내부 고객의 만족도 수준 (가중 평균 지표 및 기능의 맥락에서 개별적으로 측정 됨. 원칙적으로 대부분의 하청 업체는 선택, 동기 부여, 인원 관리, 평가 및 개발에 관심이 있음)

표준 시간 프레임 내에서 마감 된 공석 비율 (표준 시간 프레임은 위치, 기능 블록, 위치 등의 수준에 따라 다름)

직원 수준의 %로 표시 (지표는 이전 지표의 대안이며 대량 모집 조건에서 사용되었습니다. 이전 지표와 달리 간격이 아니라 일시적이므로 특히 불편합니다. 가중 평균 인력을 SSC와 유사하게 고려할 때 채용)

직책에 진입하는 단계에서 직원의 평균 성과 (종종 영업 관리자에게 사용되며 시간 간격은 직책에 따라 다르게 설정되며 일반적으로 초보자의 교육 기간 및 독립 작업에 대한 입학과 관련이 있습니다. 백분율, 조건부 제품 등으로 측정 할 수 있습니다.)

III. 프로세스 :

직원 1 명 채용 비용 (저는 직급 / 직업 수준에 따라 4 가지 범주로 나눴습니다.)

-다양한 분석 섹션 (직위, 위치, 기능, 후보자 유치 채널 등)에서 모집의 "퍼널"

집행 유예에 대한 직원 이직률 (특히 기능 및 위치의 맥락에서 내부 고객과의 관계를 구축하는 데 매우 유용한 지표입니다.이를 위해 직원의 주도권과 직원 주도권의 두 가지 구성 요소로 나눌 필요가 있습니다. 매니저);

직원 퇴직 / 직원 이직률 (지표 간의 구분은 조건부이며, 퇴직으로 인해 해고 이유에 관계없이 모든 해고 된 직원이 지표 계산에 포함되지 않은 경우 "상쇄"로 전환되는 지표를 의미합니다. , 나에게 그것은 이직입니다. 두 번째 경우에는 출구에서 설문 조사를 수행하고 퇴직 직원의 전화 번호를 수집하고 해고 된 직원에 대한 감사 전화를 겁니다.

직원 퇴직 / 이직을위한 전통적인 분석;

주요 인사의 퇴직 / 이직률 (최근 인사위원회에서 A (높은 잠재력) 및 B (높은 생산성) 등급을받은 직원을 위해 고려되고 승인 된 경력 경로에 따라 더 높은 직책에 대한 인력 예비비에 포함됨) RN의 준비 수준 (지금 준비 됨));

주요 인력의 퇴직 / 이직 이유에 대한 분석 (이전 단락 참조)

직원 테이블에 따른 FRV와 관련된 직원의 평균 부재 비율 (모든 유형의 부재 포함)

위치 / 기능별 영업 / 제품 교육을 성공적으로 이수한 상업 서비스 직원의 비율

승인 된 체크리스트에 따른 회사 판매 기준 준수 수준 (백분율) (고객 전화, 감사 전화 등 내부 및 외부 감사 결과를 기반으로 분석이 수집 됨)

표준 기간 내 IPR 작업의 평균 완료율

피드백 설문지를 기반으로 한 대면 연구에 대한 평균 만족도 점수입니다.

IV. 직원 개발 :

회사 내 주요 직책의 비율 (개별적으로 결정됨), 준비 수준 RN (지금 준비 됨) 및 RN + 1 (1 년 내에 준비 됨)을 가진 후임자의 마지막 인사 커미션 결과에 의해 마감되었습니다.

HR이 높은 문제에 관한 것이라는 의견이 있는데, 이는 숫자의 틀에 들어갈 수없는 것 같습니다. 그러나 측정 할 수없는 것이 있으면 제어 할 수 없습니까? 올바른 도구가 있다면 사람들과 함께 일하는 것이 정확한 과학이 될 수 있다는 것이 밝혀졌습니다. 예를 들어, 마스터 HR 분석.

어디서부터 시작할까요? 우리는 물었다 DTEK 아카데미 이사 인 Evgeny Bondarenko는 어렵지만 흥미로운 경로를 시작하는 방법을 탐색하는 데 도움이되는 10 가지 질문에 대한 답변입니다.

HR 분석이란 무엇입니까?

단순히 HR 분석에 대해 이야기하는 것은 불가능합니다. 이 주제는 학교와 대학에서 우리 대부분이 가장 어려웠던 지식, 특히 수학과 통계를 제공합니다. 더욱이, 이러한 모든 계수, 모드 및 중앙값은 우리에게 완전히 불필요한 것처럼 보였습니다. 그리고 경험을 통해서만 그것이 얼마나 유용한 지 이해하고 학습 과정을 올바르게 구축하면 흥미 진진합니다.

Evidence-based HR : 현미경으로 저자 Ketty Jacobs가 예시를 제공합니다. 대규모 조직의 변화 프로그램의 일환으로이를 담당했던 세 명의 리더는해야 할 일에 대해 서로 다른 견해를 표명했습니다. 3 명의 의사가 한 환자를 다르게 치료하는 것과 같습니다. 의학에서는 사실에 의존하여 치료를 제공하는 것이 일반적입니다. 사람들을 관리 할 때 대부분의 결정은 개인적인 경험과 다른 사람들의 연구 결과를 기반으로합니다.

따라서 HR 분석에는 많은 정의가 있습니다. 아마도 가장 완전한 것은 다음과 같이 들릴 것입니다. 과학적 접근 방식을 사용하여 비즈니스에 이익을 가져다주는 사람들을 관리하는 과정에서 통찰력, 동인을 찾는 지속적인 프로세스입니다.

HR 분석에는 두 가지 주요 접근 방식이 있습니다.

접근 하나 : "나는 목표를 본다." 그 본질은 무엇입니까?

이 접근 방식은 특정 목표를 가정합니다. 예를 들어, 회사는 경험이나 가정을 기반으로 가설을 개발합니다. 이 가설은 너무 많은 유망한 젊은 전문가가 회사를 떠나는 것입니다. 그들은 매년 채용되지만 여전히 소수입니다. 그런 다음 회사는 데이터를 수집하고 방법론을 선택하고이 기준을 계산하여 가설을 확인하거나 반박합니다.

요청은 다를 수 있습니다. 예를 들어 회사를 떠나는 사람들의 프로세스를 연구 할 수있는 예측 모델을 구축해야합니다. 사용 가능한 데이터를 수집하고 분석함으로써 회사는 가까운 장래에 퇴사 할 수있는 "위험 구역"을 볼 수 있습니다. 이 작업은 예를 들어 로지스틱 회귀의 힘 내에 있습니다.

접근 방식 2 : "탐색 할 것입니다." 뭔데?

여기에서는 특정 기준을 분석 할 목적이 없습니다. 그러나 분명하지 않은 유용한 통찰력을 찾고자하는 일련의 데이터와 욕구가 있습니다. 이것은 소위에 더 가깝습니다. 기계 학습-데이터를 탐색하고 흥미로운 관계를 찾고 결론을 도출합니다. 나중에 가설을 세우고, 목표를 설정하고, 구체적인 비즈니스 결론을 내리는 데 도움이되는 일종의 인텔리전스입니다.

시작하려면 "증거 기반 HR : 현미경"주제에 대한 간행물과 "HR 메트릭 및 분석 : 사용 및 영향"을 읽을 수 있습니다. 인적 자원 계획 "(저자가"HR 분석 "이라는 용어를 처음 사용함).

그런 다음 통계 공부를 시작해야합니다.이를 위해 기본 교과서를 가져올 수 있습니다. 예를 들어,“통계. 사회 학자 및 관리자를위한 교육 과정”O. Ivanova : 모든 것이 실제 사례를 사용하여 간단하고 명확하게 설명됩니다. 다른 유용한 책으로는 E. Sidorenko의 "심리학에서 수학적 처리 방법"이 있습니다 (다양한 통계 기준이 구조화 된 방식으로 설명 됨). "작업 규칙!"을 읽는 것도 흥미 롭습니다. (Laszlo Bock의 Google에 대한 훌륭한 책), Naked Statistics (Charles Whelan), Data Driven Management (Tim Phillips), Big Data (Victor Mayer-Schoenberger).

HR 분석, 특히 러시아어에 관한 책은 아직 없습니다. 그러나 이것은 유추 방법이 여기에 완벽하게 적용 가능하기 때문에이 주제를 이해하려고 시도조차해서는 안된다는 것을 전혀 의미하지 않습니다. 예를 들어 고객 연구와 같이 마케팅 담당자가 동일한 분석 작업을 어떻게 해결하는지 관찰 할 수 있습니다. 그리고 이것을 당신의 분야에 적용하십시오-직원을 연구함으로써. 비즈니스 분석가, 심리학자 및 사회학자가 문제를 해결하는 방법을 배울 수 있습니다. 예를 들어, 사회 학자 및 관리자를위한 학습 과정은 두 그룹의 학생의 성과를 비교하는 방법의 예를 제공합니다. 이를 HR 실무로 전환하여 서로 다른 트레이너가 교육 한 두 그룹의 직원을 비교하고 교육 활동의 효과를 측정하는 것은 쉽습니다.

그건 그렇고, 영어 지식은 HR 분석을 공부하는 데 큰 이점이 될 것입니다. 거의 모든 고품질 지식 소스가 영어로되어 있습니다.

마스터하려면 어떤 프로그램이 필요합니까?

HR 분석의 초석은 도구 상자입니다. 불행히도 우크라이나 회사에서는 직원, 심지어 금융 가도 어디서나 Excel을 사용합니다. 그리고 이것은 전체적인 문제입니다. 더 효율적인 도구 (예 : Pytnon 또는 R)를 사용해 보는 것이 어떻냐는 질문에 당황한 "이것들은 프로그래밍 언어입니다!" 분석, 재무 및 특히 HR이 그것과 어떤 관련이있는 것 같습니까? 실제로 이러한 도구는 상당히 적용 가능합니다. Excel을 사용하면 기본적인 문제를 해결할 수 있으며 기본 지표를 수동으로 계산하여 작동 방식을 이해하는 방법을 배울 때 초기 단계에 좋습니다. 그러나 무기고에 더 복잡한 도구가 있으면 계산이 더 빠르고 쉬워집니다. 수식을 그릴 필요가없고 코드 한 줄을 작성하고 필요한 데이터를 입력하고 함수에 작업을 제공하면됩니다. 회귀를 구축하십시오. 그런 다음 그래프, 공식 및 기타 중요한 매개 변수를 가져옵니다. 이것은 몇 초 만에 완료됩니다. 또한 데이터 세트가 변경된 경우 Excel에서 모든 수식을 다시 작성해야 할 가능성이 높습니다. Pytnon 또는 R에서 작성된 스크립트가있는 경우 프로그램은 작업 할 데이터 세트를 신경 쓰지 않습니다.

사람이 프로그래밍 언어를 다루지 않았다면, 그것들을 습득하는 것은 환상의 영역에서 온 것처럼 보일 수 있습니다. 사실, 예를 들어 R 언어는 직관적이며, 그것을 공부하지 않은 사람도 약 6 개월 안에 (물론 적절한 노력으로) 자신감있는 기본 수준에서 그것을 마스터 할 수 있습니다. 오늘날 프로그램을 배우는 방법에 대한 어린 이용 책이 있다면 성인은 여전히 \u200b\u200b그러한 작업에 대처할 수 있습니다. R 언어는 무료이며 다운로드 할 수 있으며 과학 연구와 지식을 자유롭게 공유하기를 원하는 과학자들이 개발했습니다. 또한 인터넷에는 기본 기능이 충분하지 않은 경우 (예 : 복잡한 모델 구축, 3D 시각화 등) 필요한 기준에 대한 새로운 기능을 가져 오기 위해 연결할 수있는 R 용 라이브러리가 많이 있습니다.

주의해야 할 인터넷 리소스는 무엇입니까?

사람들이 데이터 세트를 공유하고 다른 사용자가 서로의 문제를 해결하는 데 도움을주는 특별한 사이트가 있습니다. 예를 들어 stackoverflow.com 및 kaggle.com에도 HR 분석 섹션이 있습니다. 일반적으로 분석에서 지식의 교환은 매우 환영합니다. 지금까지 데이터가 거의 없기 때문에 이것이 실질적으로 유일한 학습 방법입니다.

e-courses가있는 좋은 리소스는 stepik.org입니다. 여기에서 통계의 기초 (기본 또는 고급, 예제 및 작업 포함), R의 데이터 분석 (실제 문제에 적용하는 방법에 대한 예제 포함)에 대한 교육을받을 수 있습니다. , R 프로그래밍의 기초 (R의 기능과 R-Rstudio의 개발 환경에 대한 지식).

coursera.org에서 데이터 과학 및 HR 분석 과정을 수강 할 수도 있습니다. 그러나 청취자가 이미 통계의 기본 개념을 알고 있다면 의미가 있습니다. 강사가 "이제 회귀 모델을 구축하겠습니다"라고 말할 때 그것이 무엇인지 알아야합니다.

따라서 HR 분석을 마스터하기 위해 코스를 읽고 배울 수 있습니다. 하지만 이것만으로는 충분하지 않습니다. 시도해야합니다. 가장 간단한 데이터를 취하십시오-회사가 직원에게 지불하는 금액, 사람들이 병가 또는 휴가를가는 빈도, 첫 번째 계산을 시도하십시오. 단순한 기술에서 복잡한 기술로 이동해야합니다. 간단한 기술의 작동 방식을 이해하고 모델과 계수가 계산되면 더 복잡한 기술을 마스터 할 수 있습니다.

두려워 할 "함정"은 무엇입니까?

HR 관리자는 종종 연구 결과가 가설을 확인하고 원하는 방식으로 판명되도록 노력합니다. HR 분석에는 좋은 답변과 나쁜 답변이 없으며 실제 사실 만 있음을 이해해야합니다. 때로는 무언가를 "조작"하고 싶은 유혹을받을 수도 있습니다. 다음 사항에 동조하는 것이 매우 중요합니다. 연구를 수행하고 필요한 모든 계산을 수행했으며 귀무 가설을 수락하거나 거부했습니다. 새로운 가설이 있습니다. 새로운 연구가 필요합니다.

HR 분석이 의미가없는 경우는 언제입니까?

HR 분석에 종사하는 경우 결과를 기반으로 관리 결정을 내릴 준비가되어 있어야합니다. 그렇지 않으면 말이되지 않습니다. HR 분석이 보여주는 것은 종종 기대와 상충됩니다. 따라서 사전에 정직하게 답해야합니다. "연구 결과를 바탕으로 변화 할 의지가 충분합니까?"

예를 들어 한 회사에서 직원을위한 교육을 실시합니다. 모든 사람이 좋아하는 잘 알려진 트레이너를 초대합니다. 그리고 훈련 이벤트의 효과를 측정하기로 결정합니다. 교육이 끝난 후 참가자들은 행복하고 영감을 받아 감정과 유용성에 대한 열정적 인 반응으로 피드백 설문지를 작성하고 ... 교육에 참석 한 20 명 중 실제로 습득 한 지식을 적용하는 사람은 아무도 없습니다. 하나의 악기가 아닙니다. 물론 교육이 마음에들 수도 있지만 HR 분석은 직원의 행동에 어떤 변화가 있었는지, 비즈니스에 어떤 이점이 있는지에 대한 질문에 답할 것입니다. 예를 들어, 이것이 의사 소통 교육 인 경우 직원이 이전에 자신의 입장을 방어하기 위해 얼마나 많은 주장을했는지, 교육 후이 기술이 어떻게 향상되었는지 추적 할 수 있습니다. 변화가 없다? 그런 다음 사람들의 의견에 가장 효과적인 것으로 간주 된 훈련은 실제로 쓸모없는 것으로 밝혀졌습니다. 아무도 이것을 예상하지 못했지만 숫자로 논쟁 할 수는 없습니다. 연구 결과, 교육에 필요한 기술을 개발하는 데 도움이되는 운동이 포함되지 않은 것으로 나타났습니다.

이 경우 귀무 가설은 다음과 같이 들릴 수 있습니다. "이 교육은 참가자의 행동에 어떤 영향도 미치지 않습니다." 대안 가설- "훈련은 참가자의 행동에 영향을 미치고 논쟁의 사용 수준을 높이는 데 도움이됩니다." 연구 결과 귀무 가설이 확인되면 회사는 어려운 선택에 직면하게됩니다. 모두가 좋아하는 훌륭한 코치가 있습니다. 그러나 그의 훈련은 사업에 좋지 않습니다. 어떻게해야하나요? 코치를 떠나거나, 시간과 자원이 필요한 프로그램을 다시 실행하거나, 다른 사람을 초대합니까? ..

회사에서 데이터 문화를 개발하는 방법은 무엇입니까?

HR 분석은 단순한 숫자가 아닙니다. 데이터 작업의 전체 문화입니다. HR이 아무리 진보하더라도 주제를 철저히 연구하고 비즈니스 리더 또는 소유자가 이것이 무엇인지 이해하지 못하면 아무것도 작동하지 않습니다. 분석 작업을 원하는 HR 관리자는 저항을 극복하는 방법을 배워야합니다. HR이 소유자에게 와서“우리는 카이-스퀘어가 있습니다-48 개 ...”라고 말하는 상황을 상상해보십시오. 이것은 그에게 아무 의미가 없습니다.

HR 서비스가 항상 더 간단한 솔루션을 판매하는 것은 아니기 때문에 여기서 문제가 자주 발생합니다. 장점은 HR 분석이 데이터 중심이라는 것입니다. 리더는 숫자와 비즈니스 메트릭을 좋아합니다. HR 분석에 포함하고 HR 메트릭과 연결하면 이니셔티브의 성공 가능성이 높아집니다. "데이터 기반 회사"라는 개념도 있습니다. 즉, 특정 데이터를 기반으로 의사 결정을 내리는 조직입니다.

다른 출처에서 얻은 지식을 동료와 공유하는 것은 DTEK Academy에서 채택한 좋은 관행입니다. 누군가 흥미로운 것을 배운 경우 (예 : 세미나에서 또는 심지어 스스로 공부 한 경우) 직원은 메일 링리스트를 보내고 모든 사람을 회의에 초대합니다. 필요하지는 않지만 유용하고 흥미 롭기 때문에 인기가 있습니다. 우리는 HR 분석을 주제로 정기적으로 이러한 회의를 개최하고 있으며, 교육, 인력 예비, 채용 등 어떤 작업을하든이 도구는 완벽하게 적용 가능하다고 확신합니다.

때로는 HR 분석이 중요한 문제를 해결하는 데 도움이됩니다. 예를 들어, 제조 회사가 안전 연구를 수행하는 경우. 분석적 접근 방식을 사용하면 안전 절차를 위반하기 쉬운 직원과이를 전혀 수행하지 않거나 거의 수행하지 않는 직원의 행동을 분석 할 수 있습니다. 그리고 데이터를 기반으로 이러한 그룹의 초상화를 그리고 상황을 분석하십시오. 예를 들어, 회사에서 생산시 최소한의 관리가있는 저녁과 휴일에 가장 자주 위반이 발생한다는 결론에 도달하면이 시간 동안 통제를 강화해야한다는 결론을 내릴 수 있습니다. 안전 조치의 준수와 따라서 사람들의 건강의 안전에 영향을 미칩니다. 그러나 기업이 경영 결정을 내릴 준비가되어 있지 않다면 연구를 수행 할 필요가 없습니다.

HR 분석의 주요 가치는 무엇입니까?

HR 분석은 고정 관념에서 벗어나는 데 도움이됩니다. 그리고 이것이 장점입니다. 다른 사람의 추측에 의존 할 필요가 없습니다. 트렌드와 의견은 훌륭하지만 문제는 각각의 경우에 의존하는 것이 얼마나 적절합니까? 예를 들어, 특정 영역의 글로벌 트렌드는 항상 흥미롭지 만 실제로 각 특정 회사에 적용됩니까? 대부분 자신의 연구가 필요합니다. 그리고 HR 분석 덕분에 충분히 신속하게 처리 할 수 \u200b\u200b있습니다.