Как Google использует Big Data для создания лучшего работника

Для поиска и сокрушительной силы рекламы, человеческие ресурсы являются более чем человеческими

«У меня есть графики и диаграммы, чтобы поддержать меня. Так что идите …» («I have charts and graphs to back me up. So f*** off.»)

Это явно не та мантра, которую можно услышать от типичного HR-сотрудника. Но каждый новичок в Google’s People Analytics department, который является частью HR-функции компании (которую называют People Operations), получает наклейку на лэптоп с этим лозунгом. Он не только привлекает внимание, но и лаконично отражает глубокое различие в том, как Google адресует все вопросы, связанные с людьми. Гуглеры поддерживают твердое убеждение, что выводы из данных могут систематически повышать производительность и лидерство в постоянно растущей империи.

В то время как остальная часть мира только открывает для себя аналитику и силу Big Data, Google уже успела потратить годы на методичное создание одного из самых утонченных в мире двигателей управления производительностью. Подобно всем остальным отделам компании, каждый проект People Operations стартовал с вопроса-ответа. Команда People Analytics задавала вопросы, которые варьируются от тактических вопросов («Что, если бы мы могли ограничить время на адаптацию новых сотрудников в рамках одного месяца?») к относящимся к реальности («Что если все инженеры смогли бы реализовать свой потенциал для инноваций?») и самым невероятным («Что если работа в Google в течение года могла увеличить ваш жизненный доход?»). Эти вопросы являются основой для решения фундаментальных бизнес-проблем, связанных с управлением жизненным циклом сотрудника, максимизацией вклада работника, или улучшением самочувствия Гуглеров.

Основателем аналитического подхода к обычно субъективной области человеческих решений можно считать вице-президента Google Лазло Бока. Он пришел в компанию в 2006 году после GE и McKinsey. В лице Прасада Сети (Prasad Setty) он нашел единомышленника и поручил ему руководство аналитическим отделом. На первый взгляд Сети с дипломом химика-инженера и разочарованием в курсах MBA, потому что люди могут принимать темпераментные, эмоциональные и субъективные решения, не похож на HR-лидера. Бок поставил задачу Сети обеспечить такую же строгость к человеческим решениям, которую Google применяет для своего инженерного анализа.

Вспоминая, как однажды Google тестировал 42 различных цветовых оттенков для панели инструментов, Бок сделал решительный шаг, который с тех пор изменил подход к работе всей организации. Как вспоминает Сети во время нашего интервью, Бок сказал прямо: «Мы должны быть в состоянии измерить, чтобы узнать, что работает и не работает для нас, а не просто использовать передовой опыт».

Лучше чем человеческие отношения

За последние шесть лет Сети превратил свой аналитический отдел (People Analytics department) в вычислительный центр компании. Хотя Google не раскрывает секрет о его точных размерах, по оценкам, у Сети трудятся десятки сотрудников, включая кандидатов наук, технологов и бывших консультантов. Как говорит Сети: «Объединенная мощность группы позволяет бизнесменам убедиться в том, что мы решаем правильные проблемы, а статисты обеспечивают строгий контроль того, как мы это делаем, ну и технологи, наконец, делают эти решения масштабируемыми и прозрачными».

Теперь миссия команды звучит так: «Все решения, связанные с персоналом Google, должны основываться на данных и аналитике». В то время как многие компании смотрят на опыт талантов, Google применяет строгое, научное тестирование и статистический анализ, который чаще встречается в университетских лабораториях. Эти настоящие исследования, как говорит Сети, помогают нам описать «небольшой, но значимый процент отклонений в поведении человека».

Но Сети и его команда еще на ранних стадиях работы над проектом для технического отдела Google узнали, что лидеры не хотят, чтобы алгоритм заменил человеческие суждения. Вместо того чтобы доверить важные решения о талантах черному ящику, руководители компании попросили Сети сосредоточиться на предоставлении идей, которые могли помочь им принимать правильные комплексные решения. Как пояснил Сети, модели, которые являются результатом его экспериментов, объясняют нормальные или «среднестатистические контексты», и они не могут применятся повсеместно. Цель People Analytics – «дополнять тех, кто принимает решения, а не заменять их».

Чему научился Google

Привлечение, удержание и развитие талантов в Google – это серьезный бизнес. За последние полдюжины лет команда Сети создала идеи, которые:

1. Помогли сократить количество необходимых интервью. (Анализ компании показал, что больше чем четыре интервьюера не приведут к повышению качества найма).

2. Показали оптимальный организационный размер и форму различных отделов.

3. Продемонстрировали, как лучше предоставлять декретный отпуск, чтобы сократить количество «побегов» на 50%.

4. Привели к увеличению производительности новичков.

5. Создали алгоритм для рассмотрения заявлений, с помощью которого компании удается нанять самых талантливых дизайнеров, которых процесс отбора в противном случае мог упустить. (Каждый год Google получает более двух миллионов заявлений).

Хотя компания продолжает скрывать результаты своих исследований, один из громких проектов под названием «Project Oxygen» все же стал достоянием общественности. Обнародованный в New York Times под названием «8-point plan to help managers improve» список лидерских характеристик, которыми обладают лучшие сотрудники компании Google, является даже менее поразительным, чем то, как анализ команды Сети повлиял на HR-политики и процессы в организации. Даже Бок был изначально впечатлен, когда увидел перечень, в который вошел управленческий альтруизм (например, «помогать своим сотрудникам в развитии их карьеры»).

Но настояние Бока на том, чтобы принимать решения о людях на основе данных было пророческим, и впервые исследование породило мнение среди высокотехнической базы сотрудников Google о том, что лидерство имеет значение в их мире. (В начале своей деятельности компания лихо устранила все руководящие должности, объявив их ненужными. Неудавшийся эксперимент длился не долго.)

С тех пор аналитическая команда работала с другими частями People Operations и бизнес-лидерами, чтобы сделать восемь лидерских типов поведения основой для двух ежегодных исследований обратной связи с менеджерами, ежегодного обзора работы организации и вручения «Great Manager Award». Победители получают возможность отправиться в путешествие со своим супругом и руководителями компании. Кроме денежного выигрыша или приза, как говорит Сети, Google дает своим сотрудникам то, что они больше всего хотят – время и воздействие на других лидеров. Сети объясняет, что ежегодный анализ работы компании (Googlegeist) демонстрирует, что приз в виде возможности обмениваться идеями со старшим руководством может иметь даже большее влияние на удовлетворение от своей работы, чем продвижение по службе.

Откуда исходит высокая производительность?

Команда Сети еще не закончила свою работу и продолжает расширять сферу своей деятельности. Следующий большой проект будет сфокусирован на том, что делает высокопроизводительная команда в Google. Организация пытается найти ответы на фундаментальные вопросы о том, какое идеальное количество людей должно быть в команде и какими они должны быть, и как динамика команды влияет на доход. Это не новые вопросы, и команда Сети будет ссылаться в своем анализе на огромное количество научной литературы. Но подход компании Google отличается тем, что она не желает останавливаться на достигнутом и полагаться на прошлые исследования, общепринятую мудрость или передовую практику отрасли. Команда ищет уникальную возможность заглянуть в то, как определенные факторы могут предсказать успех в Google.

В конечном счете, команда Сети рассматривается в качестве ценного бизнес-партнера, потому что она предоставляет точные данные, которые могут помочь лидерам лучше управлять динамикой HR. Речь идет не только о производительности, но и о сохранении уникальных аспектов культуры компании Google, благодаря которой люди мечтают работать в данной организации. В конце концов, как доказала команда Сети, когда сотрудники счастливы, они лучше работают и остаются здесь на более длительный срок.

Крис Дероз, theatlantic.com
Перевод Татьяны Горбань

Рубрика: 
Ключевые слова: 
+1
0
-1