10 золотых правил HR-аналитики

В мире HR-аналитики время течет очень быстро. Всего год назад я опубликовал десять золотых правил HR-аналитики, но мне уже кажется, что было бы неплохо их обновить. И это хорошо, потому что учиться - это весело, а направление просто очень быстро развивается. Наша компания провела несколько исследований с использованием различных данных (об уровне вовлеченности и компетентности сотрудников, эффективности работы лидеров, движении персонала, прибыли, степени удовлетворености клиентов и качестве обработки звонков) и технологий (кластерный анализ, деревья классификации). В результате нам удалось найти больше ответов, чем в прошлом году. Сделанные нами выводы можно применять в самых разных отраслях деятельности, включая розничные продажи, частное и корпоративное банковское обслуживание, а также информатизацию.

Кроме того, мы почерпнули немало полезного у наших коллег из других организаций, общаясь с ними на официальных встречах и читая их посты в социальных сетях. В 2015 году я прочел несколько познавательных и воодушевляющих практических работ по HR-аналитике: Почему HR-аналитика - это не управленческая концепция (Томас Расмуссен и Дэйв Ульрих) Как облажаться с HR-аналитикой. Уроки лидера-неудачника (Марк Берри) Проблема HR-аналитики (Майк Уэст) Помимо вышеуказанных практиков, я хотел бы упомянуть имена влиятельных аналитиков, которые занимают лидирующее положение в своей отрасли: Люк Смейерс и Джероэн Делмотт (iNostix), Эндрю Мэррит (OrganisationView), Tрейси Стмит (Numerical Insights), Дэйв Миллнер (IBM Workforce Science), Джон Самсер (KeyInterval Research), Паша Робертс (Talent Analytics) и Дэвид Грин (Cielo). Иными словами, если вы захотите узнать об HR-аналитике побольше, вы наверняка найдете, что почитать.

Краткая информация для тех, кто не знаком с HR-аналитикой. Речь идет о применении статистических методов (например, регрессионного анализа и алгоритмов) к HR- и бизнес-данным с целью аргументировать принимаемые решения, то есть не только о составлении отчетов. Предлагаем вашему вниманию 10 золотых правил HR-аналитики. Несмотря на то, что они были недавно переработаны, предыдущие рекомендации остаются в силе. Мы лишь добавили к ним новую актуальную информацию и немного изменили приоритеты. Читайте до конца!

1. Стратегическое планирование и анализ

HR говорит на языке стратегического планирования, владеет терминологией бизнеса и знает все о спросе и предложении на рынке рабочей силы. При этом знания в области статистики, научных исследований и машинного обучения являются вторичными. Но судя по нашему опыту, любое обсуждение стратегических задач и потребностей рабочей силы может закончиться исследованием конкретных данных.

Предположим, что компания верит в то, что высокий показатель внутренней мобильности выгоден с точки зрения бизнес-стратегии. С помощью аналитики эту гипотезу можно исследовать и выяснить, есть ли реальная связь между уровнем мобильности и результатами деятельности, и, соответственно, подтвердить или опровергнуть гипотезу. Иными словами, если вы вкладываете деньги в мобильность или, скажем, определенные стили управления, специфические компетенции или дорогостоящие образовательные программы, вам наверняка захочется узнать, насколько оправданы ваши инвестиции. Честно говоря, мы никогда не меняли свои стратегии радикальным образом, но мы применяем аналитические методы и всегда можем сосредоточиться на действиях и инвестициях, связанных со стратегическим планированием, и внести в них коррективы при необходимости. Проще говоря, мы черпаем идеи для стратегического планирования в аналитических исследованиях и наоборот. Это одна из причин, по которой мы решили сконцентрировать усилия по стратегическому планированию и HR-аналитике в одном отделе.

2. Сочетание аналитики и интуиции

В конечном счете, все усилия направлены на то, чтобы улучшить качество принимаемых решений. Так почему бы не использовать анализ данных для поиска рациональных аргументов? В каждом из нас живут предрассудки. Если вы готовы поспорить с этим утверждением, прочтите книгу Даниэля Канемана "Мышление: быстрое и медленное". С другой стороны, решения, принимаемые исключительно на основании фактов, иногда оказываются неадекватными. Внутреннее чутье, интуиция и инстинкты играют далеко не последнюю роль в процессе принятия решений. Творческое мышление может подтолкнуть вас в нужную сторону - к примеру, к использованию данных, проверке гипотез и внедрению идей, о которых вы раньше и не думали. В конце концов, комбинация опыта, интуиции и аналитики позволит вам достичь наилучших результатов. Постарайтесь обеспечить тесное взаимодействие экспертов в вопросах ведения бизнеса, управления персоналом и анализа данных, чтобы они могли сообща рассматривать входные параметры и интерпретировать результаты. Иными словами, анализ данных может служить основой для принятия интуитивных решений.

3. Актуальность и эффективность аналитики

Убедитесь в то, что ваш анализ имеет непосредственное отношение к бизнесу. Попытайтесь представить свои идеи высшему руководсту и получить его одобрение. В этом случае результаты вашего исследования будут восприняты всерьез. Убедить руководство не так уж и сложно. Просто задайте два простых вопроса. Первый вопрос звучит так: "Какие показатели эффективности вы считаете самыми важными?" Ответ на этот вопрос зависит от особенностей организации. К примеру, это может быть уровень удовлетворенности клиентов, объем прибыли или издержек, качество производимой продукции и т.д. Скорее всего, у вас не возникнет трудностей со сбором данных по ключевым показателям, и вы сможете сосредоточиться на них при проведении исследования. Второй вопрос звучит так: "Хотели ли бы вы знать о том, как HR влияет на ключевые показатели?" Вряд ли кто-нибудь ответит на этот вопрос отрицательно. Так у вас появится бюджет, и вы сможете начать исследование.

В процессе вам придется управлять ожиданиями руководства. Сбор и фильтрация данных могут занять много времени. Не забывайте сообщать заинтересованным лицам о прогрессе. Позаботьтесь о том, чтобы результаты исследования давали почву для дальнейших действий. Если руководство не поймет, какие действия необходимо предпринять на основании ваших выводов, оно сочтет вашу работу ненужной. Разработать план действий на основе результатов исследования непросто. Мы поддерживаем не только свое руководство, но и коллег из других компаний и представляем результаты так, чтобы они могли повлиять на существующую политику и будушие проекты. Просто сообщить о результатах недостаточно. Ваша компания должна быть готова к решительным действиям.

4. Соблюдение правовых норм

Мы не начинаем работу над проектом, не подготовив для него законодательную базу. Перед тем, как огласить результаты, мы всегда показываем их юристам. Разумеется, речь идет прежде всего о защите персональных данных (к примеру, мы не можем обнародовать медицинские карты и электронные адреса). Кроме того, необходимо четко представлять себе цели и задачи исследования. Что и зачем вы собираетесь исследовать? Помните, что конечный результат будет оцениваться относительно поставленных целей. Обязательно проконсультируйтесь с юристами по поводу использования стороннего программного обеспечения. Помните, что информационная безопасность чрезвычайно важна. Принимайте во внимание региональное и международное законодательство и учитывайте реальное (географическое) местоположение серверов, на которых хранятся ваши данные.

5. Оценка нужных навыков

В разговорах об HR-аналитике чаще всего звучит вопрос о навыках, которые требуются команде для успешного проведения анализа. Основываясь на собственном опыте, могу сказать, что особых успехов, как правило, добиваются сбалансированные команды с разносторонними навыками. Чрезмерный акцент на конкретном навыке может спровоцировать побочные эффекты. Например, если специалисты уделяют слишком много внимания созданию статистических моделей, анализ займет неоправданно много времени, и результаты будут настолько специфичными, что их никто не поймет. Иными словами, для HR-аналитики требуются самые разные навыки. В целом, все навыки можно разделить на 6 категорий. 

Судя по нашему опыту, эксперт в вопросах ведения бизнеса, ежедневно работающий с актуальными данными, может внести ценный вклад в подобный проект. Не надейтесь, что сможете понять и интерпретировать данные самостоятельно. Эксперт, обладающий глубокими знаниями в предметной области, поможет вам создать логические модели на начальном этапе анализа и объяснить нестыковки в данных на этапе исследования. Кроме того, он проверит результаты исследования до того, как вы пойдете с ними к руководству.  Как правило, руководство малых и средних предприятий положительно относится к анализу данных и охотно продвигает информацию в массы.

6. Для начала - небольшие реалистичные цели

Если у вас есть один массив данных, вы можете начать анализ уже сегодня. Если у вас есть два массива, вы можете объединить их и начать анализ, как только процесс объединения завершится. Возьмите SPSS, SAS, R или попросите сторонную организацию провести анализ за вас. Не пытайтесь собрать все необходимые данные специально, работайте с тем, что есть. Как только появятся новые данные, вы сможете организовать еще одно, более сложное исследование. Начните с малого, чтобы сгладить кривую обучения, но при этом не забывайте, что исследование должно иметь реальную ценность. По возможности используйте HR-  и бизнес-данные. Так вы сможете в кратчайшие сроки доказать ценность аналитики.

Не стоит недооценивать процесс анализа. Даже если вы поставили перед собой не слишком масштабные цели, вам придется немало потрудиться, чтобы согласовать предмет и модель исследования, собрать правильные данные и объединить их в один массив, проверить и отфильтровать их. Как правило, эта работа занимает 75% всего времени. Оставшееся время уходит на сам анализ и интерпретацию результатов. Старайтесь не обозначать четкие сроки оглашения, пока не соберете всю информацию. Помните, что вам может понадобиться дополнительное время на обработку первичных результатов (например, на дополнительный анализ и уточнение формулировок, понятных руководству). К примеру, наш процесс анализа состоит из четырех этапов.

7.  Понимание моделей и формирование ожиданий

Апробация выбранной модели может дать неплохую пищу для размышлений. Но представляют ли результаты апробации ценность в долгосрочной перспективе? Удастся ли повторить их в следующий раз? Скорее всего, нет. Мы рекомендуем оповещать руководство только о тех наблюдениях, которые были подтверждены многократными исследованиями. Не торопитесь докладывать о результатах, полученных с помощью одной-единственной модели. Повторение - ключ к успеху. Испробуйте разные модели, проведите дин и тот же анализ несколько раз.

Разумеется, вам могут помочь сторонние специалисты, но наша практика показывает, что вы и сами должны разбираться в статистике. Не жалейте времени на приобретение нужных знаний, поскольку их отсутствие не позволит вам проводить базовые проверки, и вам придется работать вслепую. Всегда выполняйте описательный анализ данных (вычисляйте средние величины, разброс параметров, корреляцию и дисперсию). Вы должны иметь четкое представление об имеющихся у вас данных. Это позволит вам правильно выбирать методы анализа и классифицировать переменные.

8. Аналитическое самообслуживание

Программы для аналитического самообслуживания - это новое слово в HR-аналитике. Многие разработчики уже предлагают приложения с аналитической функциональностью (например, коммерческие продукты вроде SAS, SPSS или инструменты с открытым кодом вроде R), а также возможности для визуализации результатов (например, Tableau, Qlikview, SiSense, TIBCO Spotfire, Crunchr, Visier). Тем не менее, все далеко не так просто. Ни одно приложение не является универсальным. Кроме того, для проведения сложного анализа пользователь должен обладать особыми навыками. На мой взгляд, следующей ступенью развития HR-аналитики и аналитики в целом станет совмещение всех возможных функций в одном приложении, доступном для пользователей без технической специализации. Это значительно ускорит процесс анализа и повысит уровень аналитического развития. Мы уже работаем в этом направлении с одним из наших партнеров, экспериментируя с машинным обучением для системы самообслуживания, и первые результаты выглядят многообещающе. Нам кажется, что машинное обучение обладает определенными преимуществами по отношению к стандартным статистическим методам.

9. Распространение информации

Получив результаты, начните распространять информацию! Расскажите о своем исследовании другим экспертам, которые занимаются управлением персоналом, развитием талантов, поощрениями, обучением и т.л. Рассказывайте о преимуществах аналитики всем, кто захочет об этом послушать. В прошлом году мы организовали летние курсы и рассказывали об исследовании представителям HR-отделов. Это существенно повысило уровень их осведомленности. Мы стремились к тому, чтобы наши действия выглядели последовательно. Например, в этом году мы выпустили брошюру, распределив все результаты исследований по категориям (лидерство, мобильность, поощрение, вовлеченность, компетенции и разнообразие). Но, догадываюсь, мне просто повезло работать в организации, которая высоко ценит аналитику.

10. Обучение

Организуйте для общественности курсы и разъясняйте на них основные приципы аналитики. У нас есть два образовательных курса - один по стратегическому планированию и один по HR-аналитике. Эти курсы включают в себя интерактивные элементы, позволяющие досконально изучить процессы. Не забывайте обучать своих сотрудников. Мы, к примеру, проводим встречи, делаем публикации в социальных сетях и читаем новейшую литературу. В прошлом году мы посещали лекции по алгоритмам и добыче данных. Можно сказать, что мы готовы к любым трудностям.

Заключение Разумеется, мы осветили далеко не все важные вопросы, касающиеся HR-аналитики, но мы надеемся, что наш опыт дал вам повод для размышений. И снова, нельзя не отметить, что HR-аналитика развивается очень быстро. Кто знает, как будут выглядеть эти золотые правила в следующем году...

Patrick Coolen, linkedin.com. Перевод: Айрапетова Ольга

Рубрика: 
Ключевые слова: 
Аватар пользователя Журнал HR-Portal