Отдел кадров, который долгое время считался консервативным и неповоротливым, меняется. Пришли «гики».
Сегодня, впервые за пятнадцать лет моей работы аналитиком, HR-отделы начали всерьез заниматься аналитикой данных. И я говорю это без преувеличения.
Несколько недель назад я был на встрече в Сан-Франциско, где собрались восемь статистиков, инженеров и IT-специалистов. Все они занимались анализом данных о сотрудниках в своих компаниях. Это серьезные математики и дата-сайентисты, которые решили применить науку о данных к управлению персоналом.
На прошлой неделе прошла еще одна похожая встреча. На ней присутствовали представители трех ведущих страховых компаний, двух крупных ритейлеров, трех компаний из сферы здравоохранения и двух производств. В каждой из них теперь есть штатные математики и ученые, работающие в HR-департаменте.
Что происходит?
Как я недавно писал в статье «Как HR заменяет управление талантами?», на рынке HR-аналитики происходит серьезный сдвиг. После многих лет разговоров о том, что данные должны помогать принимать решения, компании начали в это инвестировать. И что еще важнее — серьезные математики и аналитики сами стремятся работать в HR.
Стоит сделать небольшое историческое отступление.
Область HR-аналитики, аналитики талантов или, как ее называют сейчас, People Analytics, существует давно. Как аналитик (и бывший руководитель группы разработки аналитических продуктов), я уже десять лет консультирую компании по вопросам оценки обучения и эффективности HR-функции. В этом году, после нескольких лет попыток найти способ измерять эффективность обучения, я выпустил книгу «The Training Measurement Book». Она помогла командам обучения и развития отойти от традиционной модели оценки Киркпатрика. Сегодня организации по-прежнему пытаются анализировать влияние обучения, но это больше не изолированная задача.
Если оглянуться назад, лет десять назад компании пытались создавать системы HR Analytics (обычно их называли хранилищами данных), чтобы отслеживать простые метрики: «общее количество сотрудников», «время закрытия вакансий» и «уровень удержания», а также приводить в порядок свои часто неточные данные. Многие создали такие базы, но в основном они служили просто единой системой учета для разных HR-платформ.
В 1990-х такие поставщики, как PeopleSoft, Oracle и NCR/Teradata, выпускали аналитические продукты для этого рынка. Спроса почти не было, в основном потому, что у компаний были слишком сложные HR-системы, на поддержку которых не хватало бюджета и ИТ-ресурсов. (Некоторые компании все же справились и пользуются этим до сих пор.)
Около пяти лет назад вышла книга «Moneyball», и мы начали строить глобальный рынок под названием Big Data. Инструменты вроде Hadoop и R стали коммерческими продуктами, а такие сферы, как маркетинг, реклама и финансы, начали анализировать огромные массивы данных. Все началось с Facebook, Google, LinkedIn и других интернет-гигантов, которым просто необходимо было обрабатывать колоссальные объемы информации для ведения бизнеса.
Так появился термин Data Science, и сегодня существуют сотни вакансий для Data Scientists (обычно это люди, владеющие управлением информацией, инструментами Big Data, статистикой и моделированием — довольно редкая квалификация).
Последние десять лет дискуссии в HR оставались очень тактическими: оперативная отчетность и попытки заставить работать вместе несовместимые HR-системы. Было много презентаций и конференций по HR-аналитике, но они сводились к помощи техническим специалистам в настройке отчетов. Идея предиктивной аналитики ограничивалась расчетом ROI для программ обучения.
(Полное раскрытие информации: я руководил разработкой продуктов для двух компаний, создававших передовые решения для аналитики обучения в начале 2000-х.)
Внезапно, примерно в этом году, на волне интереса к Big Data, мы почувствовали сдвиг на рынке. Чтобы понять, как развивается предиктивная аналитика, мы провели первое исследование «Big Data в HR» и разработали модель зрелости (опубликована осенью 2012 года). Мы увидели мир «имущих» и «неимущих». Небольшое число компаний активно инвестировало в предиктивную HR-аналитику, но большинство только начинало.
Главная идея нашего фокуса на «Big Data в HR» заключалась в том, чтобы показать HR-отделам: они тоже могут воспользоваться трендом на Moneyball и Big Data. Управление персоналом — не такая захватывающая тема, как нацбезопасность или кибервойны, но это огромные расходы (в мире на зарплаты тратится более 4 триллионов долларов). Значит, в этих данных скрыт огромный потенциал. Так и появился мир People Analytics.
В HR существует глубокая история анализа данных, начиная с Фредерика Тейлора в конце XIX века. Статья «Цифровизация HR» описывает эту эволюцию, и я считаю, что каждый специалист в этой области должен ее прочитать. Мы стоим на плечах великих и очень новаторских мыслителей — у них просто не было компьютеров, которые могли бы им помочь.
Сегодня, несмотря на актуальность темы, HR-команды только начинают по-настоящему разбираться в аналитике. Проблема не в концепции, а в фокусе. Мы слишком долго измеряли расходы HR и обучения, пытаясь понять, какие программы приносят пользу. Хотя это может быть интересно самим HR-менеджерам, бизнесу на это, как правило, все равно. Ему нужна информация, которая поможет управлять компанией: «Найдите подходящих людей, сделайте их продуктивными и счастливыми, помогите привлечь клиентов и увеличить выручку. Мне все равно, какой ROI у вашей программы обучения — 200% или нет».
Мы увидели в этом огромную тенденцию и запустили специализированное направление исследований. Вместе с моей партнершей Карен О'Леонард и другими коллегами мы начали серию отраслевых исследований, которые назвали «аналитикой талантов». Наш главный отчет «High-Impact Talent Analytics» представил первую в своем роде исследовательскую модель зрелости для аналитики. В нем показано, что есть небольшая группа компаний (менее 5% рынка), которые значительно опережают остальных. Эти лидеры используют данные о людях очень стратегически и принимают гораздо более обоснованные решения о том, кого нанимать, кого продвигать, сколько платить и так далее.
С тех пор интерес к этому рынку резко вырос. И я имею в виду взрывной рост. Об этом говорят все, и сама концепция изменилась.
Несколько недель назад я встречался с пятью крупными компаниями из Кремниевой долины и Нью-Йорка, которые специализируются в этой области. В зале были статистики с докторской степенью, инженеры (как я) и психологи труда с докторской степенью. Именно поэтому название этой статьи звучит так:
«Пришли гики, и мы все этому рады».
На данный момент, в этом году, я могу уверенно сказать: «гики пришли». Статистики, математики и инженеры вошли в сферу HR-аналитики.
На недавней встрече специалисты, которые являются лидерами в этой области, демонстрировали опыт работы с данными, их очистки и проведения глубокого анализа. Конечно, у их компаний есть проблемы с качеством данных, системами и инфраструктурой, но как группа они «понимают». Они видят потенциал, понимают проблему и обладают навыками для ее решения. Они анализируют не только HR-вопросы, они анализируют бизнес.
Сегодня эта новая бизнес-функция называется People Analytics. И со временем, я думаю, ей вообще не место в HR-департаменте. Хотя сейчас она может там находиться, со временем эта команда возьмет на себя анализ производительности продаж, текучести, удержания, несчастных случаев, мошенничества и даже факторов, влияющих на удовлетворенность клиентов.
Это реальные бизнес-проблемы, а не HR-проблемы. Данные для принятия решений включают опыт, демографию, возраст, семейное положение, обучение, личностные качества, интеллект и десятки других факторов. Все чаще в анализ будут попадать данные об электронной переписке, настроениях сотрудников и их обратной связи.
Многие причины мошенничества или текучести кадров не связаны с людьми — они связаны с внешней средой. Где физически сидит руководитель? Кто еще нанимает людей в этом районе? Поэтому People Analytics требует анализа не только внутренних, но и внешних данных.
Именно поэтому эта функция в итоге должна выйти за пределы HR и стать частью более широкой команды бизнес-аналитики компании.
Ради интереса я проверил Google Trends по запросам "HR Analytics", "Talent Analytics" и "People Analytics". Вот что я увидел. "People Analytics" лидирует.
Как мы говорим в наших исследованиях, это огромная рыночная возможность для бизнеса, которая только начинает раскрываться. Поставщики всех мастей начинают расти, и большинство крупных вендоров HR-платформ уже встраивают инструменты предиктивной аналитики в свои основные продукты. (Индикаторы риска увольнения — хороший пример: они пока не очень точные, но идея верная.)
На рынок выходят новые, интересные игроки. (Читайте "People Analytics Heats Up", чтобы узнать больше о деятельности поставщиков). Сюда идут не только крупные вендоры ERP, но и серьезные разработчики ПО. На прошлой неделе я общался с двумя старшими руководителями из сферы разработки ПО (оба из крупных поисковых систем и других проданных ими проектов), которые сейчас выходят на рынок аналитики вовлеченности и систем измерения. Я пока не могу назвать компанию (она еще не запустилась), но это игрок, который, вероятно, принесет серьезную инженерную экспертизу на рынок HR-аналитики. Хотя большинство HR-отделов все еще борются с очисткой данных и формированием команд, маховик раскручивается. И технические специалисты поняли, что старый, консервативный HR может быть одним из самых интересных мест для работы.
Мы будем проводить больше исследований в ближайшие годы, но хочу заявить четко: «Гики пришли: аналитика данных о персонале здесь».
- Forbes.com
Поделиться
