Ano ang isang "graph"?

Ang lahat ng mga industriya ay bumubuo ng data. Salamat sa data, mas mauunawaan namin ang panloob na kliyente, i-optimize ang mga proseso, at tingnan ang ibang paraan sa pakikipag-ugnayan ng empleyado. Ang mga prosesong ito ay maaaring ilarawan gamit ang teorya ng graph.

Ang graph ay isang abstract mathematical object na binubuo ng vertices (puntos) at mga gilid (linya) na nag-uugnay sa kanila. Bilang halimbawa, maaari mong gamitin ang Internet - maraming mga site ang konektado sa pamamagitan ng mga link. Ang batayan ng negosyo ng Yandex ay upang mabilis na i-crawl ang Internet graph, pag-aralan ang nilalaman at magbigay ng may-katuturang sagot sa gumagamit. Ang isa pang halimbawa ay Yandex.Taxi: sa pamamagitan ng paghahanap ng pinakamaikling distansya sa pagitan ng mga punto sa mapa, tinutulungan ng serbisyo ang pasahero na makarating sa kanilang patutunguhan.

Grap ng kumpanya ng Yandex: mga tuldok - mga empleyado, mga linya - pakikipag-ugnayan sa pagitan nila

Ang isang abstract na representasyon ng mga bagay sa anyo ng mga graph ay iminungkahi ng mathematician na si Leonhard Euler, na nalutas ang isang tanyag na problema noong ika-18 siglo: kung paano lumakad sa lahat ng mga tulay ng lungsod ng Königsberg nang hindi dumadaan sa alinman sa mga ito nang dalawang beses?

Mga mapagkukunan at kinakailangan ng data

Upang makabuo ng isang graph, kailangan mo ng data. Maaaring gamitin ng isang organisasyon ang sumusunod bilang mga mapagkukunan ng data:

corporate mail

kalendaryo ng pagpupulong ng empleyado

mga gawain sa tracker

panloob na mga tawag sa PBX

Lalo na sikat ang mga tagasubaybay sa mga kumpanya ng IT. Pinapayagan ka nitong magtakda ng mga gawain, magtalaga ng mga responsable para sa kanilang pagpapatupad, at mag-attach ng mga file. Lubos na pinasimple ng mga tagasubaybay ang pakikipagtulungan sa loob ng mga koponan. Sa Yandex, ang tool na ito ay ginagamit hindi lamang ng mga developer, kundi pati na rin ng iba pang mga departamento.

Ginagamit ng mga departamento ng HR ang tracker para sa:

koordinasyon ng mga bakante

pagkuha

pagbagay

pagsasanay

Ang HR analytics ay binuo batay sa tool na ito.

Mga kinakailangan sa data:

Kalidad. Ang data ay dapat na walang mga error at pagkukulang. Ang mga tagapagpahiwatig ay dapat dalhin sa isang pangkalahatang anyo.

pagkakumpleto. Sa ngayon, ang pagtatrabaho sa maraming mga sistema ng impormasyon nang sabay-sabay ay naging pamantayan. Hindi makukumpleto ang data na kinuha mula sa isang system.

Pagsusuri ng Pakikipag-ugnayan

Ang mga tuldok at linya sa graph ay kumakatawan sa mga empleyado at kanilang mga pakikipag-ugnayan. Kung mas malaki ang diameter ng tuldok, mas matindi ang pakikipag-ugnayan ng empleyado sa mga kasamahan. Kung mas makapal ang linya na nagkokonekta sa dalawang empleyado, mas matindi ang interaksyon na nangyayari sa pares na ito.

Mga pakikipag-ugnayan ng empleyado ng Yandex

Mahalagang isaalang-alang at wastong bigyang-kahulugan ang lahat ng data. Ang intensity ng mga pakikipag-ugnayan ng empleyado ay direktang nakasalalay sa kanilang posisyon at mga nakatalagang gawain.

Anong mga konklusyon ang maaaring makuha at kung ano ang maaaring magamit sa mga pagbabago sa organisasyon:

Ang pagiging epektibo ng mga pakikipag-ugnayan. Kung ang mga pangkat ay naiiba sa intensity ng mga pakikipag-ugnayan at mayroon silang layunin na tagapagpahiwatig tulad ng KPI o isang pagsusuri sa pagganap na isinasagawa, pagkatapos ay posibleng paghambingin ang mga salik mula sa graph (intensity ng mga pakikipag-ugnayan) at hulaan kung aling mga pagkilos ang humahantong sa mas mahusay na pagganap. Halimbawa, ang sobrang dami ng komunikasyon ay maaaring mag-overload sa mga manager at makakaapekto sa kanilang pagka-burnout.

Estilo ng pamamahala ng mga tagapamahala. Sasabihin sa iyo ng data kung ang isang pinuno ay gumagamit ng micromanagement o kabuuang kontrol. Gamit ang data mula sa graph, maaari mong sabihin sa manager kung ang kanyang istilo ng pamamahala ay angkop para sa bawat partikular na gawain at kung anong mga aksyon ang makakapagpahusay sa kahusayan ng empleyado.

Mga komunikasyon sa loob ng pangkat. Halimbawa, mahusay na nakikipag-ugnayan ang mga miyembro ng koponan sa isa't isa, ngunit halos walang pakikipag-ugnayan sa ibang mga kasamahan. Ang nasabing koponan ay maaaring gumawa ng isang proyekto na nasa kumpanya na, ang data tungkol dito ay nakaimbak, ngunit hindi alam ng koponan ang tungkol dito. Bilang resulta, masasayang ang mga mapagkukunan ng kumpanya dahil sa hindi sapat na komunikasyon sa ibang mga departamento. O kabaligtaran, kapag ang mga panloob na komunikasyon sa isang koponan ay hindi maganda, ito ay humahantong sa pagkaantala sa mga takdang oras sa paghahanda ng proyekto.

Buong larawan pakikipag-ugnayan ng empleyado nagbibigay-daan sa iyong awtomatikong lumikha ng listahan ng mga kasamahan para sa pagsasagawa ng 360-degree na survey. Sa kasong ito, ang data na matatanggap ng manager batay sa mga resulta ng survey ay kumpleto.

Pakikipagtulungan sa pagitan ng mga koponan

Mga sukatan

Ang ilang sukatan mula sa teorya ng graph ay maaaring matagumpay na magamit sa mga organisasyon:

Density/Sparseness. Ang isang graph ay tinatawag na kumpleto kapag ang lahat ng mga vertice nito ay konektado sa pamamagitan ng mga gilid. Sa totoong mundo, ang isang halimbawa ng kumpletong graph ay maaaring isang maliit na startup: isang maliit na mapagkaibigang team kung saan magkakakilala ang lahat at epektibong nakikipag-ugnayan. Ang pag-alis ng isang empleyado ay hindi humahantong sa pagkawala ng mahahalagang impormasyon, at ang pakikipag-ugnayan ay hindi naaabala.
Habang lumalaki ang isang kumpanya, bumababa ang density. Mahirap isipin ang isang kumpanya na may libu-libong empleyado kung saan magkakakilala ang lahat ng empleyado. Ang nasabing kumpanya ay nailalarawan sa pamamagitan ng panganib na mawalan ng makabuluhang komunikasyon sa loob ng koponan kapag umalis ang isang empleyado.

Distansya. Ang panukat na ito ay nakapagpapaalaala sa sikat na teorya ng anim na pagkakamay. Kung mas maliit ang distansya sa pagitan ng mga empleyado, mas malaki ang pagkakaisa, mas kilala ang bawat isa.

Sentralidad. Ang sukatan na ito ay mahusay na inilalarawan ng Game of Thrones na character graph: pagkatapos ng hindi inaasahang pagkamatay ng isa sa mga pangunahing karakter ng trabaho, ang mga scriptwriter ay nahihirapan storyline mga pangalawang tauhan.

tulay. Ito ay maaaring ilarawan ng halimbawa ng Belgium, isang bansa na may dalawang opisyal na wika, kung saan ang isang maliit na tulay ng mga taong nagsasalita ng dalawang wika ay nag-uugnay sa "monolingual" na mga kapwa mamamayan. Sa isang kumpanya, ang mga tao sa tulay na ito ay mga carrier ng napakahalagang koneksyon. Malaking problema ng kumpanya ang kanilang pag-alis.

Aplikasyon

Sa mga kumpanyang nakabatay sa proyekto, sinisimulan at isinasara ang mga proyekto linggu-linggo, mahalagang subaybayan ang mga gastos. Kinakailangang wastong mangolekta at magpadala ng data para sa mga kalkulasyon ng ekonomiya. Ang prosesong ito ay maaaring mapabuti sa pamamagitan ng automation. Ginawa ng Yandex ang mga sumusunod:

Gumawa kami ng graph ng kumpanya.

Sa pamamagitan ng pagsusuri sa pag-uugali ng isang empleyado sa bawat partikular na buwan, nakikita ng mga HR analyst kung anong proyekto ang kasalukuyang kinaroroonan ng empleyado. Hindi na kailangang makipag-ugnayan sa mga tagapamahala ng serbisyo. Makakatipid ito ng oras sa negosyo at mga analyst.

Sa ngayon ito ay isang pilot project na nagpapakita ng mga kawili-wiling resulta. marami proyekto sa pananaliksik sa Yandex sila ay kasunod na inilunsad sa produksyon.

Kaya, ang klasikong landas ng analytics

Data. Pinagmulan, pagkakumpleto at kalidad.

Visualization. Paano tingnan ang data na ito at kung paano ito gamitin. Ang mga ideya tungkol sa mga sukatan, na sa kaso ng HR analytics ay maaaring kunin mula sa teorya ng graph o imbento nang nakapag-iisa.

Pag-uulat, na nagpapakita ng buwanang kung ano ang nangyayari sa kumpanya. Halimbawa, ang tindi ng pakikipag-ugnayan sa pagitan ng mga tagapamahala.

Mga sukatan, na ginagamit para sa mga hinuha.

Predictive Analytics- paglulunsad ng isang awtomatikong proseso na nakakatipid ng oras.

Ano pa ang kailangan mong malaman tungkol sa HR analytics

Kevin Wheeler, Pangulo at Tagapagtatag ng Global Learning Resources, Inc., sa isang artikulo"Ang Downside ng HR Analytics: 8 Hindi Alam na Katotohanan" nagha-highlight ng ilan mahahalagang salik na nauugnay sa data ng HR:

Ang Analytics ay hindi isang magic pill. Ang Analytics ay hindi isang himalang lunas. Tinutulungan ka ng data na maunawaan ang problema at marahil ay gumawa ng mas mahusay na mga pagpipilian. mabisang paraan ang mga desisyon nito, ngunit ang data ay hindi kapalit ng empatiya at pangangatwiran ng tao.

Pag-unawa kung ano ang eksaktong gusto mong malaman. Kailangan mong maging lubos na malinaw tungkol sa kung ano ang gusto mong suriin o sukatin. At siguraduhing posible ito.

Gamitin ang angkop na paraan. Ang paraan ng pagkolekta ng data ay maaari ding maging mahirap. Ang isang paggamit ng analytics ay upang linawin ang isang problema o maghanap ng mga posibleng dahilan.

Maaaring mas mahusay ang passive data kaysa sa hiniling na data. Mas madaling mangolekta ng passive data sa iyong sarili kaysa humiling ng hard data mula sa iba. Ang pagkolekta ng makatotohanang impormasyon batay sa mga resulta ng anumang mga aksyon at desisyon ay medyo simple.

Mahalaga ang suporta. Ang epektibong paggamit ng data ay nangangailangan ng suporta sa pamumuno at isang kultura na nagpapahalaga sa data.

Kinokontrol ng layunin ang sitwasyon. Mayroong isang mahusay na tukso upang sukatin ang lahat, lalo na sa una, kapag ang isang tool sa analytics ay ipinapatupad lamang sa isang kumpanya. Ngunit mas mainam na tumuon sa dalawa o tatlong pangunahing tanong na gusto mong masagot. Pagkatapos ay magkakaroon ka ng sapat na oras para sa mas tumpak na pangongolekta ng data at kumpletong pagsusuri.

Ang data ay may depekto. SA Kamakailan lamang Naging karaniwan na ang paglalagay ng data sa isang pedestal at malasahan ito bilang purong impormasyon, nang walang pulitika o opinyon. Ngunit sa kasamaang palad, ang pagsusuri ng data ay naiimpluwensyahan ng mga opinyon tulad ng lahat ng iba pa.

Ang mas simple ay mas mabuti. Maglaan ng oras upang gumawa ng isang listahan ng kung ano ang talagang gusto mong malaman upang mapabuti ang iyong proseso ng recruiting; anong data ang tutulong sa iyo na pahusayin ang pagiging epektibo ng karamihan sa mga pinagmumulan o sagutin ang pagpindot sa mga tanong sa pamamahala.

Ang mga problema sa tamang interpretasyon ng data ay tinalakay din kamakailanSabi ni Nassim Taleb : "Kung alam mo kung paano magtrabaho sa Big Data, mabuti iyon, ngunit kailangan mong ma-interpret ito, salain ang mga bagay na walang kapararakan at hindi kinakailangang ingay na nakakalito sa lahat. Kapansin-pansin, ang tanging nakakaalam kung paano gumawa ng data ay mga serbisyong anti-terorista. Nagagawa nilang maiwasan ang paghahanap ng mga maling ugnayan at paliitin ang sample sa mga partikular na suspek na naghahanap sila ng mga koneksyon.Maaari mo lamang lokohin ang isang computer na may data ay napakahalaga. Hindi masasabi sa amin ng malaking data kung ano ang tama, kung ano lamang ang HINDI tama."

Pinagmulan ng Imahe - HR Environment

Kasalukuyan at kawili-wiling mga kaso ng HR sa aming Telegram. Mag-subscribe sa channel!

Ang pagkopya at anumang pagproseso ng mga materyales mula sa site ay ipinagbabawal

Ipinagpapatuloy namin ang aming mga publikasyon pagkatapos ng kumperensya ng HR Analytics, na dinaluhan ng aming espesyal na kasulatan na si Oksana Rybakova. Sa huling isyu, ibinahagi sa amin ni Aram Fomichev, pinuno ng analytics department sa Humanitarian Technologies Laboratory, ang kanyang mga rekomendasyon sa pamamaraan para sa pagbuo at pagpapatupad ng mga proyektong nauugnay sa malaking data.

Ngayon, ang paksang ito ay ipinagpatuloy ni Tatyana Koneva, Direktor ng HR sa Hoff, kasama ang kanyang ulat na “HR Analytics. Paano magsalita ng parehong wika sa negosyo."

TUNGKOL SA HOFF

IMPLEMENTASYON NG HR ANALYTICS

• Nadagdagan ang produktibidad ng mga tauhan
• Bumagsak ang bahagi ng mga gastos (ng kabuuang gastos ng kumpanya) sa mga tauhan

C&B METRICS

• Dynamics ng bahagi ng payroll mula sa kita na pinaghiwa-hiwalay ng mga unit ng negosyo (BU);
• Productivity dynamics sa rubles at sa LFL units (period 2016/2017) na pinaghiwa-hiwalay ng BYU, %. Narito ito ay mahalaga upang subaybayan ang pagiging produktibo sa parehong mga tuntunin sa pananalapi at sa mga piraso, dahil ito ay nangyayari, halimbawa, na ang produktibo sa rubles ay tumataas, ngunit sa mga piraso ay nananatiling pareho o bumaba. Ito ay walang iba kundi implasyon;
• Dynamics ng turnover ng kawani, %;
• Pagtanggal ng empleyado sa pamamagitan ng dahilan ng pagpapaalis.

Mahalagang suriin ang parameter na ito kasama ng negosyo at magtanong. Halimbawa, paano magiging mas mataas ang dahilan ng "bigong gawin ang trabaho" sa panahon mula 6 na buwan hanggang 1 taon kaysa sa mga nakaraang panahon? Iyon ay, hanggang sa oras na ito ang empleyado ay nakayanan, at pagkatapos ay may nangyari.

T&D METRICS

Ang pamantayan ng 25% ng bilang ng mga empleyado ng isang yunit ng negosyo ay makikita sa pangalawang graph na may dilaw na linya. Kabilang dito ang mga sumusunod na kategorya ng mga empleyado:

• Nasa probasyon;
• Nakumpleto ang bagong pagsasanay;
• "Nabigo" mga lihim na mamimili;
• Yaong laban sa kanino natanggap ang mga reklamo.

Hiwalay naming sinusuri ang kaalaman pagkatapos ng bawat pagsasanay. Kung ang mga empleyado ay nagpapakita ng average na antas ng kaalaman sa alinman sa mga pagsasanay na mas mababa sa 90%, sinusuri namin ang mga dahilan upang mapabuti ang pagiging epektibo ng pagsasanay na ito.

At katulad nito, isinasagawa ang analytics para sa bawat coach.

MGA SUKAT SA PAG-RECRUITMENT

Ang pangalawang graph ay nagbibigay din ng mga dahilan para sa talakayan sa mga tagapamahala. Kung ang rate para sa pagpuno ng isang bakante ay 14 na araw para sa direksyon ng "muwebles", at lahat ay may mga tagapagpahiwatig na higit pa o mas malapit sa parameter na ito, at ang isang tindahan ay bumagsak, pagkatapos ay lumitaw ang mga tanong dito.

Ang lahat ng mga sukatan ay magagamit sa lahat ng mga tagapamahala. Maaari nilang i-download ang mga ito mula sa BI (ito ay mga program na nagbibigay-daan sa iyong pag-aralan ang malaking data at ipakita ang data sa mga dashboard) sa iyong mga tablet at telepono). Sa ngayon, hindi posible ang pagsubaybay online, ngunit papunta na kami doon.

Sa pagtatapos ng kanyang talumpati, hinimok ni Tatyana ang kanyang mga kasamahan na magbahagi ng impormasyon upang maipatupad ang pinakamahusay na mga kasanayan sa HR sa kanilang mga kumpanya.

At ngayon ay isang bahagyang naiibang pananaw mula sa Direktor ng HR ng Metrium Group, si Anna Timusheva. Isinara niya ang unang sesyon ng kumperensya sa isang ulat na "HR analytics sa Metrium. Ang landas sa matagumpay na paglutas ng mga problema sa negosyo."

Si Anna, tulad ni Tatyana, ay dumating sa konklusyon na kinakailangan upang ipakilala ang mga sukatan ng HR sa kumpanya. Ang mga empleyado ng kanyang departamento ay nakapag-iisa (nang hindi kinasasangkutan ng mga panlabas na provider) ang pumili ng mga kinakailangang indicator para sa pagsubaybay. May mga 15 sa kanila.

Ngunit napagtanto ng negosyo ang mga tagapagpahiwatig na ito tulad nito:

At kaya dumating si Anna sa mga sumusunod na konklusyon:

• Ang sistema ay kailangang pasimplehin;
• Hindi ito dapat static at dapat magbago sa bawat pagkakataon upang umangkop sa iba't ibang layunin ng negosyo;
• Dapat makita ang data!

Ang lahat ng empleyado ng departamento ng pagbebenta ay tinatasa sa dami (pagpapatupad ng mga personal at mga plano sa pagbebenta ng pangkat) at husay (360 degree na pagtatasa ng mga kakayahan) na mga parameter. At para sa mga empleyadong nakaplanong ilipat sa mas matataas na posisyon, isang karagdagang pagtatasa ng pag-uugali gamit ang pamamaraan ng DISC at pagtatasa ng kaalaman ay isinasagawa.

Sa pagbubuod sa unang bahagi ng kumperensya, maraming mahahalagang punto ang mapapansin.

• Dapat makita ang data. Kaya, una, mas mahusay silang nakikita ng negosyo, at pangalawa, nang hindi gumagawa ng malalaking, hindi nababasang mga ulat, marami kang maipapakita kapaki-pakinabang na impormasyon upang malutas ang kasalukuyan at hinaharap na mga problema.
• Hindi mo dapat ipatupad ang analytics para lang sa analytics. Ang bawat sukatan ay dapat na naglalayong lutasin ang isang partikular na problema o magsilbing tagapagpahiwatig ng kawalan ng mga problema. Pagkatapos ng bawat sesyon ng pagsubaybay, isang plano upang mapabuti ang sitwasyon ay dapat na bumuo.
• Ang data para sa analytics ay dapat na may mataas na kalidad at napili depende sa problemang nilalayon nitong lutasin.

Nais kong tagumpay ka sa pananaliksik sa HR,
iyong Oksana Rybakova

Sa gabay na ito, ipapaliwanag namin ang kakanyahan ng analytics ng mga tao at ang mga dahilan kung bakit dapat seryosohin ng iyong organisasyon ang proseso. Sasakupin din namin ang mga karaniwang hamon sa analytics ng mga tao at limang unang hakbang upang matulungan ang iyong organisasyon na makapagsimula.

Malayo na ang narating ng HR mula sa tradisyunal na pagkolekta at pagsubaybay ng impormasyon ng empleyado hanggang sa modernong diskarte sa paggamit ng data upang makagawa ng malalim na mga insight sa buong negosyo.

ANO ANG HR ANALYTICS?

Ang HR analytics ay isang proseso kung saan inilalapat ang mga diskarte sa data science at business analytics (BA) sa pagproseso ng data ng HR. Minsan tinatawag din itong talent analytics. Bukod pa rito, ang data mining sa kontekstong ito ay tumutukoy sa pagsasanay ng mga database ng pagmimina upang lumikha ng bagong impormasyon.

Ang HR analytics ay may dalawang pangunahing layunin: pagbibigay ng mga insight(dating hindi alam na impormasyon), at pagtukoy ng pangunahing data.

Ang unang layunin ay upang bigyan ang organisasyon ng impormasyon tungkol sa sarili nitong mga operasyon na maaaring tumulong epektibong pamamahala mga empleyado. Ito ay mga insight na maaaring matiyak ang epektibong pagkamit ng mga layunin sa negosyo ng isang kumpanya.

Ang pangalawang pangunahing function ng HR analytics ay ang tumulong na matukoy ang data na dapat panatilihin ng isang organisasyon. Bilang karagdagan, nagbibigay ito ng mga modelo para sa pagtataya sa iba't ibang paraan kung saan ang isang organisasyon ay makakakuha ng pinakamainam na return on investment (ROI) sa kanyang human capital.

Sa pangkalahatan, nakatuon ang HR analytics sa pagsulit sa napakaraming data ng human resource na kinokolekta ng karamihan sa mga organisasyon. Ang mga kumpanya ay kadalasang mayroong maraming data, tulad ng mga demograpiko ng empleyado, mga talaan ng pagsasanay, atbp., at ang pagsusuri ay maaaring makakuha ng mahahalagang insight mula sa kanila.

Nasa ibaba ang higit pang impormasyon tungkol sa HR analytics:

BAKIT DAPAT GUMAGAWA ANG IYONG ORGANISASYON SA HR ANALYTICS?

Ang mga desisyon ng tauhan ay kadalasang nakabatay sa propesyonal na instinct at intuition. Ang pag-hire, halimbawa, ay kadalasang nakadepende sa personal na pakikipag-ugnayan na nagtagumpay o nabigong itatag ng recruiter sa kandidato. Ang problema sa "instincts" at intuition ay maaari nilang gawing normal ang masasamang gawi.

Kaya, ang kawalan ng katarungan sa trabaho ay maaaring hindi napapansin. Ang isang malinaw na halimbawa nito ay ang agwat ng suweldo sa pagitan ng kalalakihan at kababaihan. Maaaring isipin ng mga organisasyon na pareho silang nagbabayad kung hindi nila titingnan ang aktwal na data.

Makakatulong ang HR analytics na mapabuti ang pagiging produktibo at mahulaan ang pinakamatagumpay na pattern. Tinatanggal nito ang karamihan sa pagkakamali ng tao sa paggawa ng desisyon. Halimbawa, ang pagpapabuti ng pamamahala ng workload ay maaaring maging mas epektibo kapag ang data ay ginagamit upang ipakita kung aling mga departamento o koponan ang nabigatan na at kung alin ang kayang tumanggap ng higit pang mga responsibilidad.

Higit sa lahat, napatunayan ng HR analytics na humimok ng paglago ng kumpanya. Ang Training Zone ay nag-uulat sa mga resulta ng pagiging produktibo ng isang kumpanya na gumagamit ng HR analytics upang mapabuti ang proseso ng pagkuha nito. Sa pamamagitan ng pagsusuri ng data, napansin ng kumpanya ang tradisyonal na iyon mga pangunahing tagapagpahiwatig- edukasyon at mga rekomendasyon - hindi nagbigay malaking impluwensya sa pagganap ng benta ng isang kandidato. Sa katunayan, ito ay ang mga pangunahing sukatan tulad ng karanasan sa mataas na halaga ng mga benta at ang kakayahang magtrabaho sa hindi nakaayos na mga pangyayari na aktwal na nag-ambag sa pinabuting pagganap ng mga benta. Noong isinama ng kumpanya ang analytics ng mga taong ito sa proseso ng pagkuha nito, tumaas ang benta ng kumpanya ng $4 milyon sa sumunod na taon.

Ang iba pang mga pag-aaral ay umabot sa mga katulad na konklusyon tungkol sa kahalagahan ng HR analytics sa pangkalahatang pagganap ng kumpanya. Nalaman ng isang pag-aaral na isinagawa ng MIT at IBM na higit pa mataas na lebel ang paggamit ng HR analytics ay maaaring magbigay ng:

• Pagtaas ng benta ng 8%;
• Pagtaas ng netong kita sa pagpapatakbo ng 24%;
• 58% mas mataas na benta bawat empleyado.

MGA PANGUNAHING PARAAN UPANG GAMITIN ANG HR ANALYTICS

Ang mga lugar ng aplikasyon ng analytics ng mga tao ay malawak, at ang mga sukatan na pagtutuunan ng pansin para sa isang organisasyon ay nag-iiba ayon sa industriya pati na rin ang likas na katangian ng negosyo.

Narito ang ilang halimbawa ng mga posibleng pangunahing tagapagpahiwatig:

• rate ng layoff,
• oras ng pag-hire,
• rate ng turnover para sa iba't ibang grupo ng mga tauhan (unang taon, limang taon, atbp.),
• kita ng bawat empleyado.

Ang mga sukatan sa itaas at iba pang katulad na data ay maaaring gamitin upang mapabuti ang pagganap ng negosyo. Ang mga pangunahing lugar kung saan makakatulong ang data ay:

• Nang-recruit— Ang HR analytics ay maaaring magbigay ng mga sagot sa mga tanong tungkol sa paghahanap ng mga mainam na kandidato para sa negosyong ito. Halimbawa, tulad ng ipinakita ng halimbawa ng kumpanya sa itaas, maaaring gamitin ang data upang matukoy ang mga katangian ng mga kandidatong iyon na gumagawa ng pinakamahusay na mga resulta. Maaari mong i-cross-reference ang mga kandidato na natapos na manatili sa kumpanya at maghanap ng mga karaniwang denominator sa kanila.

• Kalusugan at kaligtasan— Mas mahusay na matukoy ng HR analytics ang mga lugar ng problema na nauugnay sa kalusugan at kaligtasan. Maaaring isaad ng data ang mga tungkulin, lokasyon ng trabaho, at iba pang katulad na salik na may pinakamataas na rate ng aksidente.

• Pagpapanatili ng Empleyado— salamat sa data, maaari ka ring matuto nang higit pa tungkol sa pagpapanatili ng empleyado. Maaari mong gamitin ang HR analytics upang matukoy ang mga aspeto na nagpapataas ng pakikipag-ugnayan ng empleyado.

• Talent Gaps- Maaaring ipakita ng data ang mga puwang sa organisasyon. Halimbawa, ang ilang mga departamento ay maaaring may mas mataas na kasanayang mga manggagawa kaysa sa iba, at ito ay maaaring makagambala pangkalahatang gawain mga kumpanya.

• Kahusayan sa pagbebenta— Makakatulong sa iyo ang HR analytics na maunawaan ang mga detalye kung paano pahusayin ang performance ng mga benta. Maaari mong mapansin na ang isang partikular na talento ay tumutulong sa mga empleyado na gumanap nang mas mahusay o ang ilang mga programa sa pagsasanay ay nagbibigay ng agarang pagbabalik sa mga tuntunin ng mga benta.

LIMANG HAMON SA HR ANALYTICS

Bago magpatuloy mga paunang yugto pagpapatupad ng HR analytics, ito ay nagkakahalaga ng pagsasaalang-alang sa ilan sa mga pangunahing problema na lumitaw. Kapag nagde-deploy ng analytics ng mga tao sa iyong organisasyon, mahalagang humanap ng mga paraan upang matugunan ang sumusunod na limang hamon.

Gawain 1: Daloy ng Datos
Kung mas maraming impormasyon ang kinokolekta ng iyong organisasyon, mas mahirap itong gamitin kapag kinakailangan. Ang isang malaking halaga ng data ay hindi awtomatikong humahantong sa magagandang resulta. Upang maging matagumpay, dapat ay mayroon kang kakayahang maglapat ng mga tamang diskarte sa analytics.

Kung ang iyong departamento ng HR ay nangongolekta ng maraming data nang hindi inilalapat ang mga tamang diskarte sa analytics, magkakaroon ka lang ng maraming data. Kung mas marami, mas mahirap gumawa ng mahahalagang pagpapalagay.

Halimbawa, ang lahat ng sukatan na iyong kinokolekta ay dapat na wastong tinukoy at nakategorya. Dapat mong tukuyin ang mga tanong na gusto mong lutasin gamit ang iyong data, at hindi lamang kolektahin ito upang ito ay naroroon.

Hamon 2: Kalidad ng Data
Bilang karagdagan sa pagkolekta ng tamang dami ng data, kailangan mo ring tiyakin na binibigyan mo ng sapat na pansin ang kalidad nito. Ang isang baha ng data ay maaaring mabilis na humantong sa mababang kalidad na data dahil hindi ka gumagawa ng makabuluhang koneksyon sa pagitan ng iba't ibang set ng data.

Mahalagang tiyakin ang kalidad ng data sa pamamagitan ng pagtutok sa pagtiyak ng integridad at kaligtasan nito. Ang problema para sa maraming organisasyon ay ang data na ginagamit sa analytics ng mga tao ay maaaring nagmula sa iba't ibang bahagi ng organisasyon at samakatuwid ay masyadong naiiba, na humahantong sa mga problema. Maaaring balewalain, itapon, mawala, o hindi maaaring pagsamahin ang ilang data, na magreresulta sa hindi sapat na pagsusuri.

Hamon 3: Mababang kasanayan sa pagsusuri sa karamihan ng mga departamento ng HR
Para magtagumpay ang analytics ng mga tao, dapat na may kadalubhasaan ang team sa likod nito sa parehong human resources at data analytics. Ngunit ang paghahanap ng mga pinuno ng HR na may kakayahan din sa data analytics ay maaaring maging mahirap.

Ayon kay Elizabeth Craig, isang research fellow sa Accenture Institute para sa Mataas na Pagganap, malamang na hindi isang empleyado na mahusay na sinanay sa analytics ng mga tao. Bukod pa rito, sinabi ni Craig sa data-informed.com na ang ilang mga tool sa analytics ng data ay nangangailangan ng mga espesyal na kasanayan sa IT, na nagdaragdag ng presyon upang mahanap ang mga tamang tao.

Ang problema ay mas pinalaki ng katotohanan na 6% lamang ng mga pandaigdigang HR team ang nakakaramdam ng tiwala sa kanilang mga kasanayan sa analytics. Bukod pa rito, 20% lang ang naniniwala na ang paggamit ng data ng kanilang organisasyon ay wasto at sapat na maaasahan upang makagawa ng mga desisyon.

Hamon 4: Madalas na kakulangan ng suporta sa pamamahala para sa HR analytics

Ang HR analytics ay hindi pa naging pangunahing proseso para sa maraming kumpanya, at madalas ay may kakulangan ng suporta mula sa pamamahala. Ngunit para gumana ang proseso, dapat kumbinsihin ng mga departamento ng HR ang mga pinuno ng kumpanya sa mga benepisyo ng paggamit ng analytics.

Mahalaga ang suportang ito dahil nagbibigay ito ng access sa mga mapagkukunan bilang pagpapatupad tamang sistema Ang mga HR analyst ay hindi mura. Maaari rin itong magbigay ng mas mahusay na access sa data sa mga departamento. Para makumbinsi ang mga executive, dapat tumuon ang mga HR team sa pagtukoy ng mga pagkakataon para ma-maximize ang ROI, kahit na sa maagang yugto.

Hamon 5: Ang HR analytics ay mahal at ang ROI ay madalas na hindi nakikita

Sa wakas, kailangang malaman ng mga organisasyon ang mga gastos. Ang hanay ng presyo ng mga tool sa pagsusuri ay iba-iba gaya ng pagkakaroon ng mga tool. Ayon sa isang artikulo sa data-informed.com, ang halaga ng platform ay maaaring mula sa "$400,000 hanggang $1.5 milyon para sa isang kumpanyang may 5,000 full-time na empleyado."

Bukod pa rito, hindi isinasaalang-alang ng pagtatantya ang mga tumaas na gastos na maaaring kaharapin ng mga organisasyon kapag kumukuha ng mga bagong empleyado para ipatupad ang mga programa o pagsasanay sa mga kasalukuyang empleyado na gumamit ng analytics.

Bilang karagdagan, ang ROI ng HR analytics ay hindi masyadong nakikita. Ito ay dahil ang mga benepisyo mula sa pagpapatupad ng mga resulta ng analytics ay maaaring maipon sa iba't ibang departamento at sa mahabang panahon. Halimbawa, ang mga pagpapabuti sa pagpapanatili ng empleyado ay maaaring hindi agad na makita.

Ang hamon ay ang pagkilala na ang paghahangad ng isang mas mababang gastos na HR analytics platform ay hindi palaging isinasalin sa mas malaking pagtitipid. kapintasan software at mga tool ay maaaring humantong sa hindi epektibo at hindi kumpletong mga resulta, na nagreresulta sa isang ROI na hindi sapat na mataas upang bigyang-katwiran ang pamumuhunan.

UNANG LIMANG HAKBANG SA PAGPAPATUPAD NG HR ANALYTICS

Kung gusto ng iyong organisasyon na ipatupad ang analytics ng mga tao, ano ang tamang landas? Nasa ibaba ang limang hakbang na makakatulong sa iyong organisasyon na simulan ang proseso.

Hakbang 1. Pagtukoy sa mga isyu sa negosyo na gusto mong lutasin.

Ang una at pinakamahalagang bagay ay kilalanin ang mga isyu sa negosyo na gusto mong lutasin. Hindi ka maaaring magsimulang mangolekta ng data at pagkatapos ay tingnan lamang ito upang makahanap ng mga relasyon.

Tukuyin ang mga isyu na gusto mong pagbutihin sa sektor ng HR. Halimbawa, ang mga ito ay maaaring mga isyung nauugnay sa pagkakaiba-iba sa lugar ng trabaho, pagpapabuti ng pagpapanatili ng empleyado, pagsukat sa halaga ng perang ginastos sa pagsasanay, o mas mahusay na pag-unawa sa mga sanhi ng pagliban. Mayroong ilang mga simpleng tanong na dapat mong simulan bago sumulong.

Halimbawa, sabihin nating gusto mong maunawaan kung paano nakakaapekto ang HR sa mga bagay tulad ng bottom line ng iyong kumpanya.

Pagkatapos mong mangolekta Pangkalahatang Impormasyon Mga isyu na nauugnay sa HR na gusto mong tuklasin nang mas detalyado, kailangan mong magsimula sa pamamagitan ng pagtukoy sa mga kinakailangang tagapagpahiwatig upang malutas ang mga problemang ito.
Narito ang ilang tagapagpahiwatig ng HR na nagpapakita ng pagiging epektibo ng departamento ng HR:

Layoff rate- ilang empleyado ang umalis sa isang tiyak na panahon na may kaugnayan sa kabuuang bilang ng mga empleyado?
Oras ng pag-hire- Gaano katagal ang kinakailangan upang mapunan ang isang bakante, at ang oras na kinakailangan para sa isang kandidato upang tanggapin ang alok at maging isang empleyado?
Rate ng turnover ng tauhan- ilang empleyado ang umalis pagkatapos ng unang taon, limang taon, at iba pa?
Pagkakaiba-iba ng tauhan- ano ang mga porsyento kapag pinag-uusapan natin tungkol sa kababaihan, kalalakihan, relihiyon at etnikong grupo?
Kita bawat empleyado, sa mga full-time na empleyado - Ano ang natatanggap na kita para sa isang full-time na trabaho?
Halaga ng bayad para sa overtime na trabaho - Magkano ang overtime pay at gaano kadalas ito binabayaran?
Ratio sa pagitan ng permanenteng at pansamantalang manggagawa - Ilang empleyado ang part-time kumpara sa full-time?

Hakbang 2: Tukuyin ang mga datos na sumasagot sa mga tanong sa itaas.

Kapag mayroon kang mga tanong at problema, maaari mong simulan ang pagtukoy ng data na kailangan upang masagot o malutas ang mga ito.

Una, ang iyong pagtuon ay dapat sa data na nauugnay sa HR na nakaimbak na sa iyong departamento. Kabilang dito ang impormasyon tungkol sa recruitment, performance at succession. Dapat ay mayroon nang kontrol ang iyong departamento sa mga set ng data na ito.

Pangalawa, kailangan mong simulan ang pagkolekta ng data sa mga bagay tulad ng pakikipag-ugnayan, mga survey, at mga panayam. Depende sa antas ng pangongolekta ng data sa iyong organisasyon, maaaring mayroon ka nang mga mekanismo para kolektahin ang data na ito.

Panghuli, kailangan mong palawakin ang iyong pangongolekta ng data sa iba pang mga sistema at departamento ng negosyo. Dapat kang magsimulang mangolekta ng mahahalagang tagapagpahiwatig ng pananalapi at pananaliksik sa merkado. Kabilang dito ang mga bagay tulad ng turnover, performance ng mga benta, perang ginastos sa pananaliksik sa merkado at pagsasanay.

Hakbang 3. Pagpapatupad ng ETL: pagkuha, pagbabago at paglo-load.

Tulad ng nabanggit sa itaas, ang departamento ng HR ay dapat makipagtulungan nang malapit sa departamento ng IT dahil ang ilang software at pagkuha ng data ay maaaring mangailangan ng mga espesyal na kasanayan sa pagsusuri. Samakatuwid, magandang ideya na simulan ang pagpapatupad ng mas malapit na koneksyon sa pagitan ng dalawang departamentong ito.

Bahagi ng prosesong ito ang pagpapatupad ng ETL: extract, process at load. May mga tool na maaaring magamit upang awtomatikong maisagawa ang prosesong ito. Halimbawa, ang IMB WebsphereDataStage at Cognos Data Manager, o Microsoft SQL Server Integration Services ay ilan sa mga pinakasikat na opsyon. Bagama't maaaring gamitin ng mga hindi teknikal na empleyado ang mga platform na ito, maaaring makatulong na humingi ng tulong sa departamento ng IT.

Ang prosesong ito ay nagbibigay-daan sa iyo upang kunin ang kinakailangang data mula sa mga pinagmumulan na iyong tinukoy, i-convert ito sa tamang malinis at pare-parehong format, at i-load ito sa iyong analytics platform upang magamit para sa pagsusuri.

Hakbang 4. Pagsasama ng mga resulta sa mga operasyon ng negosyo.

Kapag nagsimula nang bumuo ng mga resulta ang iyong pagsusuri sa data, kailangan mong simulan ang paggawa ng mga pagbabago. Halimbawa, kung nakatuon ka sa pag-explore ng pagkakaiba-iba ng workforce at ipinapakita ng iyong data na hindi ka nakakakuha ng sapat na mga aplikasyon mula sa mga etnikong minorya, maaaring gusto mong simulan ang pagbabago ng iyong diskarte sa pagre-recruit.

Bukod pa rito, kailangan mong magtatag ng mga koneksyon sa pagitan ng data ng HR at iba pang sukatan ng negosyo. Halimbawa, ang pagbabawas ng mga kawani ng overtime ay maaaring direktang nauugnay sa pagiging produktibo at kakayahang kumita. Ang ulat ng People are the Real Numbers ng KPMG ay nagpapakita ng kahalagahan ng mga koneksyong ito sa pamamagitan ng halimbawa ng pagliban at kahusayan sa gastos.

"Bagaman kapaki-pakinabang na subaybayan ang mga puwang iba't ibang rehiyon o kumpara sa mga nakaraang taon, ngunit kung maipapakita rin ng HR na ang pagbabawas ng pagliban ay positibong nauugnay sa pagganap ng pagpapatakbo, makikita ng pamamahala ang tunay na halaga ng HR, "sabi ng ulat.

Hakbang 5. Pagsasagawa ng regular na pagsusuri.

Panghuli, ang HR analytics ay dapat na regular na gumanap, kung hindi, ito ay magiging walang kaugnayan sa karamihan ng mga kaso. Upang makamit ang mga benepisyo nito, isang regular na proseso ang dapat ipatupad.

Halimbawa, natukoy mo ang isang problemang gusto mong lutasin gamit ang data, nagsagawa ng pagsusuri, at natagpuan ang sagot. Pagkatapos mong ipatupad ang mga solusyon sa iyong problema, kailangan mong bumalik dito nang regular upang suriin kung ano ang nangyayari sa mga pagbabago at kung may mga bagong problema na lumitaw.

KONGKLUSYON

Ang analytics ng mga tao ay isang mahalagang bahagi ng pamamahala ng data at ang pagpapatupad nito ay maaaring magbigay ng mga positibong pagbabalik para sa anumang organisasyon. Ngunit tulad ng ipinakita sa itaas, ang pamamahala, pagsusuri at pagbibigay-kahulugan sa data ay hindi madali, at kailangan ng mga organisasyon na lapitan ang mga tao sa analytics nang paisa-isa.

Ang susi sa matagumpay na analytics ng mga tao ay nakabatay sa pag-unawa na hindi ang laki ng sinusukat na data ang nagtutulak sa resulta, kundi ang epekto ng data sa paggawa ng desisyon sa organisasyon. Ang analytics ng mga tao ay hindi dapat makita bilang isang bagay na kailangan lamang para sa departamento ng HR, ngunit bilang isang bagay na maaaring lumikha ng halaga para sa buong organisasyon.

Ang materyal na ito (parehong teksto at mga larawan) ay napapailalim sa copyright. Anumang mga muling pag-print sa kabuuan o bahagi lamang na may aktibong link sa materyal.

Direktang nakasalalay ang patakaran ng HR sa diskarte sa pag-unlad na pinili ng kumpanya, at ang binuong sistema ng mga sukatan ng HR ay magiging kasangkapan para sa pagtatasa ng pagiging epektibo nito.

Anong mga sukatan ng HR ang mahalagang sukatin sa mga kumpanya, kung aling mga indicator ang itinuturing na pinakakaalaman, kung paano ayusin ang HR analytics sa isang kumpanya, at iba pa mahahalagang rekomendasyon dalubhasa na si Valeria Chernetsova, pinuno ng departamento ng pagkonsulta ng HR Data Analytical Center.

Analytics batay sa pagganap ng anumang departamento ay kinakailangan upang lumikha kumpletong larawan kahusayan ng organisasyon, upang bumuo ng karagdagang mga desisyon sa pamamahala. At ngayon, walang nagdududa na may espesyal na lugar ang analytics ng departamento ng HR.

Dapat pansinin kaagad na walang karaniwang hanay ng mga sukatan ng HR na maaaring ilapat nang buo sa anumang kumpanya. Malinaw, ang bawat indibidwal na kumpanya ay magkakaroon ng sarili nitong indibidwal na hanay.

Ang pinakakaraniwang sukatan na ginagamit ngayon ay mga sukatan na sinusuri ang mga proseso ng pagpili at pagbagay ng mga tauhan, pagsasanay at pagsusuri ng mga empleyado, pag-unlad ng karera at organisasyon, pagganyak at pagpapanatili ng mga mahahalagang empleyado, atbp.

Ngunit kung para sa mga espesyalista sa HR ang mga ito ay mga tool para sa pang-araw-araw na gawain sa pagpapabuti ng mga panloob na proseso ng HR, kung gayon para sa nangungunang pamamahala ay kinakailangan na magpakita ng isang hanay ng mga madiskarteng macrometric na sinusuri ang return on investment sa mga tauhan at ang nakikitang ugnayan sa iba pang mga tagapagpahiwatig ng negosyo (ROI) .

Saan magsisimula?

Kung kailangan ng isang HR specialist na ayusin ang HR analytics sa isang kumpanya, sulit na magsimula sa maliit at unti-unting sumulong. Magpasya sa mga pangunahing layunin ng patakaran ng HR at pumili ng mga sukatan ng HR na tumutugma sa mga layuning ito. Tukuyin kung gaano kadalas mo kukunin ang mga resulta. Napakahalaga na sumang-ayon ang nangungunang pamamahala na isaalang-alang ang data ng HR analytics: kung ipinapakita ng data na tumataas ang turnover sa kumpanya, dapat gumawa ng mga hakbang upang mabawasan ito.

Para sa mga espesyalista sa HR ng maliliit na kumpanya na nagsisimula pa lang bumuo ng diskarte sa HR, inirerekomenda naming limitahan ang kanilang sarili sa isang hanay ng mga sukatan na sumusuri sa mga pangunahing proseso ng HR na kasangkot na sa kumpanya (halimbawa, pagkuha at onboarding na mga tauhan).

Habang lumalaki ang kumpanya at lumalaki ang hanay ng mga gawain sa HR, lalabas ang mga bagong kinakailangan at proseso, at, nang naaayon, mga bagong sukatan (pagpapanatili, pagsasanay, pagtatasa, pag-unlad ng empleyado, at iba pa).

Ang mga pangunahing sukatan na kakailanganin mo ay puro sa tatlong dimensyon: oras, presyo at kalidad.

Karamihan sa mga sukatan ng HR ay kinakalkula gamit ang mga karaniwang formula na madaling mahanap sa Internet. Ngunit kung minsan ang mga sukatan ay kailangang iakma sa mga layunin ng kumpanya.

Kapag nagsimulang magtrabaho sa mga sukatan ng HR, uriin ang iyong mga tauhan: gumawa ng listahan ng mga pangunahing posisyon o kanilang mga grupo. Malinaw, para sa bawat kumpanya ito ay magiging sarili nitong listahan, na sumasalamin sa mga detalye ng negosyo.

Sa kasong ito, ang bawat sukatan ng HR ay tumutugma sa isang set/array ng data na sumasalamin sa sitwasyon para sa mga partikular na pangunahing posisyon o kanilang mga grupo.

Halimbawa, ang mga sukatan na "oras ng recruitment" at "gastos sa recruitment". Sa isang banda, sinusuri nila ang pagiging epektibo ng recruitment sa iyong kumpanya, sa kabilang banda, nagbibigay sila ng impormasyon tungkol sa sitwasyon sa labor market kasama ang pagkakaroon ng ilang mga espesyalista, at ang dinamika ng mga pagbabago nito. Nagbibigay-daan na ito sa iyo na magpatuloy sa predictive analytics - magagawa mong suriin mga gastusin para sa pagpili sa hinaharap, tasahin ang mga panganib/pagkalugi/mga benepisyo kasabay ng iba pang mga gawain sa negosyo, na isinasaalang-alang ang sitwasyon sa merkado

Isaalang-alang ang gawain ng pagpapanatili ng mahahalagang empleyado.

Ayon sa mga resulta ng maraming pag-aaral, ang mga sumusunod na pangunahing kadahilanan ay nakakaimpluwensya sa pagnanais ng isang empleyado na magpatuloy sa pagtatrabaho sa kumpanya: isang disenteng antas ng suweldo, isang binuo na pakete ng kompensasyon, mga pagkakataon para sa karera at propesyonal na paglago.

Sa eskematiko, ang algorithm para sa paglutas ng problemang ito ay maaaring kinakatawan sa anyo ng isang lumalawak na funnel, kung saan nasa base ang pangunahing gawain - "pagpapanatili ng mahahalagang empleyado", na sa pinakasimpleng anyo nito ay nahahati sa dalawang magkahiwalay na mga subtask, na ang bawat isa ay maaaring masuri gamit ang isa o higit pang mga sukatan.

Siyempre, ang iba't ibang mga kumpanya ay maaaring gumamit ng iba't ibang mga sukatan ng HR sa mga katulad na sitwasyon, depende ito sa mga kagustuhan ng pamamahala, ang kaginhawahan ng pagsukat ng mga partikular na sukatan sa iba't ibang mga kumpanya, at iba pa.

Kapag pumipili ng mga sukatan ng HR, dapat kang tumuon sa mga sumusunod na pamantayan:

1. Hindi dapat maraming sukatan ng HR. Sukatin lamang ang mga parameter na sumasalamin sa pagkamit ng mga nakatalagang gawain sa larangan ng pamamahala ng tauhan.

2. Ang mga sukatan ng HR ay dapat na tumpak na sumasalamin sa pagpapatupad ng mga kasalukuyang patakaran ng HR. Kung ang iyong mga pangunahing gawain ay nasa lugar ng pag-akit ng mga bihirang espesyalista, maaaring hindi ka gaanong mahalaga karaniwang termino pagpuno ng bakante, ngunit ang mas mahalaga ay ang kasiyahan ng panloob na customer at ang proporsyon ng mga empleyado na nakakumpleto ng panahon ng pagsubok. Piliin ang mga sukatan na pinakatumpak na nagpapakita ng mga priyoridad ng iyong diskarte sa HR.

3. Ang mga sukatan ng HR ay dapat na medyo madaling sukatin at layunin. Halimbawa, ang turnover ay isang layunin na tagapagpahiwatig, mahirap na "pekeng" ito. Ngunit ang bahagi ng mga huminto dahil sa mababang sahod ay medyo subjective indicator: hindi lahat ng empleyado sa exit interview ay nagsasalita tungkol sa mga tunay na dahilan ng pag-alis. Posible na sa likod ng mga pangkalahatang salita tungkol sa mababang suweldo ay may isang nakatagong salungatan sa manager o iba pang mga kadahilanan.

ROI bilang isang universal HR analytics tool

Kapag nagsisimulang mag-analisa ng data, kinakailangan hindi lamang itala ang dinamika ng oras ng mga sukatan ng HR para sa isang tiyak na panahon, na sumasalamin sa nakaraang gawain HR-s, ngunit nagpapakita rin ng ugnayan sa iba pang mga tagapagpahiwatig ng negosyo (pangunahin ang mga pinansiyal).

Upang gawin ito, isaalang-alang ang tinatawag na profit-oriented at income-oriented na mga sukatan: oras upang makamit ang pagiging produktibo (batay sa pagtatasa ng mga kwalipikasyon ng empleyado sa ilang partikular na pagitan); katuparan ng plano ng kita; kita/kita bawat empleyado, tubo bawat yunit sahod, pagpapatupad ng payroll plan, atbp.

Dapat magsama ang Analytics ng isang larawan ng kasalukuyang estado ng mga proseso ng HR, ilarawan ang dynamics ng pagbabago sa mga panahon ng pag-uulat, sagutin ang mga tanong tungkol sa kung bakit nangyari ang mga pagbabagong ito, magmungkahi ng mga solusyon upang mapabuti ang kahusayan ng mga proseso, at hulaan ang kanilang pag-unlad batay sa mga iminungkahing solusyon.

Kamakailan lamang, ang mga kumpanyang Ruso ay aktibong gumagamit ng ROI bilang isang unibersal na tool para sa pagtatasa ng return on capital na namuhunan sa ilang mga aktibidad sa larangan ng pamamahala ng tauhan. Ito ang "wika" kung saan kailangan mong makipag-usap sa pamamahala ng kumpanya.

Ginagawang posible ng pagkalkula ng ROI na suriin kahusayan sa pananalapi pamumuhunan sa mga empleyado, bagaman hindi laging posible na tumpak na tantiyahin ang kita mula sa ilang mga programa o ang mga gastos ng mga ito dahil sa impluwensya ng panlabas at panloob na mga kadahilanan.

Kaya, ang kalidad ng mga proseso ng recruitment ay maaaring masuri tulad ng sumusunod:

ROI HR = ((kita mula sa mga empleyadong dumarating sa kumpanya - lahat ng gastos sa recruitment) / lahat ng gastos sa recruitment) x 100%.

Sa pamamagitan ng pagkakatulad, maaari kang lumikha ng mga formula para sa iba pang mga proseso ng HR. Ang kabuuang ROI para sa iba't ibang proseso ay magiging isang mahalagang pagtatasa ng pagiging epektibo ng serbisyo ng HR.

Paano bigyang kahulugan ang nakuhang datos

Ang anumang mga tagapagpahiwatig ay dapat na masuri nang komprehensibo at may pinakamataas na koneksyon sa buhay. Kung ang proporsyon ng mga empleyado na nakatapos ng pagsasanay ay tumaas sa departamento ng pagbebenta, ano ang maaaring ibig sabihin nito?

Opsyon 1: b O Ang isang mas malaking bilang ng mga empleyado ay nakatanggap ng parehong pagsasanay tulad ng sa nakaraang panahon.

Opsyon 2: ang parehong bilang ng mga oras tulad ng sa nakaraang panahon ay hinati ng malaking dami mga empleyado. Iyon ay, ang proporsyon ng mga sinanay ay tumaas, ngunit ang lahat ay nag-aral ng mas kaunting oras. Marahil ito ay isang "trabaho sa pag-hack" sa bahagi ng departamento ng pagsasanay, o maaaring kabaligtaran: nakahanap sila ng mas epektibong mga kurso na nagpapahintulot sa iyo na makabisado ang parehong programa sa mas kaunting oras.

Sa madaling salita, kailangan mong malinaw na maunawaan kung anong mga dahilan sa bawat partikular na kaso ang humantong sa isang pagbabago sa isang partikular na tagapagpahiwatig. Minsan ang pagsusuri ng iba pang mga tagapagpahiwatig (proporsyon ng mga sinanay + bilang ng mga oras ng pagsasanay bawat empleyado) ay nagbibigay ng maraming impormasyon kung minsan ay kinakailangan karagdagang impormasyon ng isang makabuluhang kalikasan. Ang anumang indicator ay isang beacon na nagsasabing "may nagbago dito, kailangan nating malaman ito." Bakit ito nagbago, kung ito ay mabuti o masama, at kung ano ang gagawin tungkol dito - hindi masasagot ng mga numero ang mga tanong na ito.

Malaking Data sa HR: mga uso at agarang prospect

Una, ang HR analytics ay gagamitin ng mas maraming kumpanya. Pangalawa, sasakupin nito ang dumaraming proseso ng HR. Pangatlo, ang HR analytics ay lilipat mula sa pagiging mapaglarawan sa pagiging mas predictive. Iyon ay, ang gawain ng pagtatasa ng turnover ng kawani ay magiging gawain ng paghula ng turnover ng kawani kung sakaling gumawa ng ilang mga hakbang o magsagawa ng ilang mga aktibidad.

Ang pandaigdigang merkado para sa mga solusyon sa Big Data ay lumalaki nang mabilis; Kapag naproseso nang naaangkop, bumubuo sila ng iba't ibang mga tool na lubos na nagpapadali sa gawain ng mga espesyalista sa HR. Sa ngayon, ang kahalagahan ng mga tool sa Big Data sa HR ay pangunahing nauugnay sa pagpapabuti ng mga teknolohiya sa pangangalap at pamamahala ng talento.

Maaaring gamitin ang anumang magagamit na statistical software upang iproseso ang data ng HR. Mayroong ilang mga solusyon sa software para sa pag-automate ng HR analytics mula sa mga nangungunang ERP system provider. Ang mga maliliit at katamtamang laki ng mga kumpanya ay kadalasang gumagamit ng regular na Excel. Ito ay maginhawa kapag ang HR analytics ay isinasagawa sa parehong sistema tulad ng iba pang mga proseso ng HR. Ang mga corporate HR management system batay sa mga serbisyo sa cloud, halimbawa, Success Factors, ay lalong nagiging popular.

Tatlong sikreto sa matagumpay na paggamit ng Big Data sa HR

Tandaan na ang data ng HR mismo ay hindi Big Data, ngunit hinahanap ng mga teknolohiya ng Big Data pinakamalawak na aplikasyon sa HR. Upang matagumpay na gumana ang Big Data sa paglutas ng mga problema sa HR, kinakailangan:

1. Pagsasama-sama ng mga pagsisikap ng mga HR specialist at Big Data programmer/analyst. Imumungkahi ng analyst ang pinakamahusay na algorithm at iproseso ang data nang mahusay. Ngunit ang HR lamang ang makakaimpluwensya sa nilalaman ng modelo!

Sabihin nating gumagawa ka ng isang modelo na hinuhulaan ang pagganap ng isang partikular na kandidato para sa isang partikular na posisyon. Ano ang nakasalalay sa pagiging epektibong ito? karanasan? Edukasyon? Karanasan sa dati mong pinagtatrabahuan? Mga partikular na kakayahan? Soft skills? Aktibidad sa social media? Ang gawain ng HR ay imungkahi ang mga parameter na makatuwirang isama sa modelo. Ang gawain ng analyst/programmer ay ipatupad ang naturang modelo. At kapag nagtutulungan lamang ang magkabilang panig ay posible na gawin ang mga parameter na kasama sa modelong tiyak, masusukat, at angkop para sa pagsusuri.

2. Una sa lahat, bago simulan ang anumang pagsusuri ng data, dapat mong maunawaan kung anong anyo ang matatanggap mo ang resulta ng pagsusuri at kung ano ang susunod mong gagawin dito.

Mayroong isang kilalang kaso tungkol sa paghula ng mga tanggalan ng empleyado. Ano ang gagawin mo sa isang listahan ng 30 empleyado, na bawat isa ay may 52% na posibilidad na umalis sa iyong kumpanya sa loob ng susunod na 3 buwan? Kung wala kang sagot sa tanong na ito, walang saysay na magtrabaho sa pag-compile ng naturang listahan.

3. Kapag gumagamit ng mga tool ng Big Data, tandaan na aktwal kang nakikipagtulungan sa mga tao. Ang walang pag-iisip na pagsunod sa mga resulta ng pagmomodelo ay maaaring humantong sa hindi na mapananauli na mga kahihinatnan. Maghanap ng mga matalinong solusyon sa intersection ng Big Data at mga tunay na empleyado!

Valeria Chernetsova, pinuno ng departamento ng pagkonsulta

Hindi ko gagawing tiyak na tantyahin, ngunit ang interes sa HR analytics ay lumalaki nang hindi bababa sa 10 taon Hanggang, sa wakas, ilang taon na ang nakalipas, ang propesyonal na komunidad ng HR ay literal na sumabog sa maraming kumperensya, mga pang-negosyo na almusal, mga master class. , atbp. , pinag-uusapan kung ano ang HR analytics, kung paano ito sukatin, kung paano mag-set up ng sistema ng pagkolekta ng data at kung paano ilapat ang impormasyong nakuha sa pagsasanay.

Mukhang ngayon ang lahat ay naging malinaw sa lahat, ngunit ang patuloy na mga talakayan at pagtatalo ay nagpapahiwatig ng kabaligtaran. Ang ilang mga negosyo sa Russia ay naitatag na kumpletong mga sistema pagkolekta at pagsusuri ng data ng tauhan at pagtanggap ng mga buod na ulat online. Ang ibang mga organisasyon ay "nagsusukat ng isang bagay" ngunit hindi lubos na nauunawaan kung ano o bakit. Ang iba pa ay nagsasagawa ng mga unang nag-aalangan na hakbang sa direksyong ito.

Samantala, sa ating edad na "malaking data," ang pag-unawa sa kung ano ang nangyayari, batay sa pagsusuri, istatistika at katotohanan, ay nagiging kritikal para sa paggawa ng mga karampatang desisyon sa pamamahala sa pangkalahatan, at mga desisyon sa pamamahala sa partikular na mga tauhan.

Ang kahirapan sa pag-unawa sa HR analytics ay dahil sa ang katunayan na ito ay hindi agad malinaw kung tungkol saan ito. Kung tatanungin mo ang pinuno ng, halimbawa, isang komersyal na serbisyo kung ano ang HR analytics, malamang na magsasalita siya tungkol sa mga gastos at pagiging epektibo ng pagsasanay. Iisipin ng pinuno ng departamento ng pangangalap ang tungkol sa oras ng pagpuno ng mga bakante at ang funnel ng recruitment. A CEO, ay malamang na magsasalita tungkol sa pagiging produktibo at pagbabalik sa mga gastos ng kawani. At lahat ng mga puntong ito ng pananaw ay tama at kinakailangan.

Upang maunawaan, maaaring kapaki-pakinabang na tingnan ang isyu mula sa itaas. Simula sa isang napakalayong lugar, masasabi nating nahahati ang HR analytics sa panloob at panlabas. Ang internal HR analytics ay nagsasabi tungkol sa lahat ng bagay na nauugnay sa mga tao sa loob ng organisasyon. At ang panlabas na HR analytics ay nagbibigay ng pag-unawa sa kapaligiran ng kumpanya, ang relasyon sa pagitan ng supply at demand sa labor market, mga antas ng suweldo at maging ang pangkalahatang demograpikong sitwasyon.

Sige lang. Tungkol saan ang internal HR analytics? Una sa lahat, tungkol sa kung gaano kabisang pinamamahalaan ng kumpanya ang isa sa mga pangunahing mapagkukunan nito - mga tao: gaano kalaki ang benepisyong natanggap ng kumpanya mula sa mga tauhan nito (sa uri at sa pananalapi) at kung anong mga gastos ang natamo upang makuha ang benepisyong ito.

Nagbibigay ito ng dalawang grupo ng mga masusukat na kadahilanan: mga gastos ng tauhan sa iba't ibang mga seksyon (payroll - bilang pinakamalaki sa kanila, ang mga gastos sa pagre-recruit at pagsasanay ng mga tauhan, pati na rin ang mga gastos sa pagpapanatili ng departamento ng tauhan mismo) at lahat ng posibleng mga tagapagpahiwatig ng pagganap, i.e. ratio ng mga gastos at kita/kita (bahagi ng payroll sa kita, produktibidad sa paggawa, kita ng kumpanya bawat 1 ruble payroll, atbp.).

Dahil ang isa sa mga pangunahing bahagi ng tagumpay ng negosyo ay ang kakayahang maakit at mapanatili ang mga taong may kinakailangang mga kakayahan, paglilipat ng mga kawani, ang bilis ng pagpuno ng mga pangunahing bakante at ang tagal ng pagbagay ay kabilang din sa bloke ng analytics "tungkol sa pag-andar ng HR at tao. mapagkukunan”.

Ang pangalawang bloke ng internal HR analytics measurements ay ganap na nakatuon sa mga tao, i.e. mga empleyado ng samahan, ang kanilang edukasyon, mga kasanayan, kakayahan at sikolohikal na katangian, istraktura ng pagganyak, kultura ng korporasyon at iba pang mga kadahilanan na nauugnay sa mga isyu ng pakikipag-ugnayan sa lipunan at mga personal na katangian ng indibidwal. Kasama sa seksyong ito ng HR analytics ang istraktura ng tauhan, average na panunungkulan, mga pangunahing kakayahan ng organisasyon, antas ng kasiyahan ng mga tauhan, mga dahilan para sa turnover at iba pang mga kadahilanan na nagpapahintulot sa iyo na suriin ang mga tauhan ng kumpanya, hindi lamang bilang isang mapagkukunan, ngunit bilang kapital at ang batayan para sa karagdagang pag-unlad ng negosyo at pagiging mapagkumpitensya nito.

Sa wakas, ang ikatlong bloke ng internal HR analytics ay ang pag-aaral ng pagiging epektibo ng organisasyon. Sa mahigpit na pagsasalita, dito pinag-uusapan natin ang tungkol sa HR at analytics ng negosyo, kapag hindi lamang ang pag-andar ng pamamahala ng tauhan ang isinasaalang-alang, ngunit ang istraktura ng organisasyon at kumbinasyon ng lahat ng mga pag-andar ng kumpanya sa konteksto ng kanilang impluwensya sa isa't isa at sa pangkalahatang kahusayan ng negosyo sa kabuuan.

Upang pag-aralan ang pagiging epektibo ng organisasyon, kakailanganin mo ang isang functional at organisasyonal na tsart ng kumpanya, isang pagtatasa ng yugto ng pag-unlad nito, isang pagtatasa ng umiiral at kinakailangang mga istilo pamamahala, pagsusuri ng mga kasalukuyang proseso ng negosyo at marami pang iba.

Kaya, ang panloob na HR analytics ay sumasaklaw sa pagtatasa ng pagganap ng mga tauhan bilang isang mapagkukunan, pagtatasa ng mga tauhan bilang kapital ng tao organisasyon, at pagtatasa ng pagiging epektibo ng organisasyon ng paggawa sa kumpanya sa kabuuan. Ano ang ibinibigay sa amin ng external HR analytics, tungkol saan ito?

Tulad ng buong organisasyon, ang HR department at ang HR function ay hindi umiiral nang hiwalay sa isang perpektong kapaligiran sa laboratoryo. Dapat hanapin ang mga kandidato sa labor market, kung saan nag-a-apply ang ibang mga employer para sa kanila. Mataas ang kumpetisyon kapwa sa mga naghahanap ng trabaho at employer. Ang mga kondisyon sa pagtatrabaho, mga antas ng suweldo at reputasyon ng kumpanya ay maaaring makabuluhang makaapekto sa kakayahan ng isang organisasyon na matugunan ang sarili nitong mga pangangailangan sa staffing.

Samakatuwid, upang "panatilihin ang iyong daliri sa pulso" kinakailangan upang pag-aralan, sa pinakamababa, ang antas ng suweldo sa merkado, ang pagkakaroon ng mga tauhan na may kinakailangang mga kwalipikasyon at ang reputasyon ng kumpanya. Ito ay pinakamainam kung, bilang karagdagan sa data na nakalista, ang organisasyon ay nagsasagawa ng mga pag-aaral sa benchmarking sa lahat ng mga tagapagpahiwatig ng panloob na HR analytics. Sa madaling salita, ang iyong pagiging epektibo sa pamamahala ng HR ay dapat ihambing sa pagiging epektibo ng pamamahala ng HR sa ibang mga organisasyon, na higit na magpapahusay sa pagiging mapagkumpitensya ng partikular na negosyong ito.

Maaari bang isaalang-alang ang mga sukatan ng HR analytics nang hiwalay, hiwalay sa bawat isa? Posible ang ilan. Halimbawa, ang bahagi ng mga gastos sa pondo ng sahod sa kita ng kumpanya ay sa sarili nitong isang makabuluhan at sapat na tagapagpahiwatig. Ngunit ang paglilipat ng mga tauhan mismo ay hindi masyadong halata.

Gayunpaman, kung ihahambing natin ang turnover sa bilis ng pagpili, makakakuha tayo ng masusukat na kakayahan ng kumpanya na lagyang muli ang mga mapagkukunan ng paggawa nito. Kung ihahambing mo ang parehong turnover sa mga tagapagpahiwatig ng pagganap ng iba't ibang mga departamento, makikita mo ang direktang epekto ng paglabas ng mga kawani sa kahusayan ng negosyo at kita ng kumpanya.

Kung titingnan mula sa itaas, ang HR analytics ay medyo madaling makita. Gayunpaman, kapag sumisid ka sa mga detalye, makakahanap ka ng higit sa 100 iba't ibang sukatan na nauugnay sa HR. Siyempre, alinman sa mga pinuno ng departamento, o ang CEO o mga may-ari, o ang mga empleyado mismo ng departamento ng mga tauhan ay hindi makakagamit ng gayong dami ng data.

Samakatuwid, kapag bumubuo ng isang HR analytics system sa isang kumpanya, ang pangunahing gawain ay hindi upang makabuo ng kung ano ang susukatin, ngunit upang mahanap ang ilang mga tagapagpahiwatig na pinakamahusay na makilala ang sistema ng pamamahala ng HR sa kumpanya, pati na rin ang magpasya kung aling mga tagapagpahiwatig at kung sino ang nangangailangan nito.