Цифровые инструменты генерируют огромное количество легкодоступной информации, в необработанном виде данные не имеют особой ценности. Именно здесь на помощь приходит HR-аналитика, которая преобразует данные в глубокие выводы для решения кадровых и бизнес-задач.
HR-аналитика позволяет HR-специалистам принимать обоснованные решения и разрабатывать стратегии, которые принесут пользу сотрудникам и будут способствовать достижению целей организации. Это оказывает значительное влияние на эффективность работы организации, позволяя повысить производительность бизнеса на 25%, снизить уровень оттока на 50% и повысить эффективность рекрутинга на 80%.
Что такое HR-аналитика?
HR-аналитика, также называемая аналитикой персонала или аналитикой рабочей силы, включает в себя сбор, анализ и отчетность по HR-данным. Это позволяет вашей организации лучше понять своих сотрудников, измерить влияние ряда HR-показателей на общую эффективность бизнеса и принимать решения на основе данных. Другими словами, HR-аналитика - это подход к управлению персоналом, основанный на данных.
Хотя термин "HR-аналитика" широко используется, все чаще встречается термин "аналитика персонала". Эти два понятия часто используются как взаимозаменяемые, но технически между ними есть тонкая разница. HR-аналитика основана на данных, хранящихся в отделе кадров, и направлена на оптимизацию HR-функций. People analytics выходит за рамки HR и включает в себя данные из других источников в организации, таких как маркетинг, финансы и статистика клиентов, для решения более широкого круга бизнес-задач.
В прошлом веке управление человеческими ресурсами кардинально изменило свое отношение к операционной дисциплине и стало более стратегическим. Об этом свидетельствует популярность словосочетания "стратегическое управление человеческими ресурсами". Подход на основе данных, характерный для HR-аналитики, соответствует этому развитию.
Аналитика позволяет HR-специалистам принимать решения на основе данных, а не полагаться только на инстинкты и мнения. Кроме того, аналитика помогает проверить эффективность HR-политики и мероприятий.
HR-аналитика, также называемая аналитикой персонала или аналитикой рабочей силы, включает в себя сбор, анализ и отчетность по HR-данным. Это позволяет вашей организации лучше понять своих сотрудников, измерить влияние ряда HR-показателей на общую эффективность бизнеса и принимать решения на основе данных. Другими словами, HR-аналитика - это подход к управлению персоналом, основанный на данных.
Хотя термин "HR-аналитика" широко используется, все чаще встречается термин "аналитика персонала". Эти два понятия часто используются как взаимозаменяемые, но технически между ними есть тонкая разница. HR-аналитика основана на данных, хранящихся в отделе кадров, и направлена на оптимизацию HR-функций. People analytics выходит за рамки HR и включает в себя данные из других источников в организации, таких как маркетинг, финансы и статистика клиентов, для решения более широкого круга бизнес-задач.
В прошлом веке управление человеческими ресурсами кардинально изменило свое отношение к операционной дисциплине и стало более стратегическим. Об этом свидетельствует популярность словосочетания "стратегическое управление человеческими ресурсами". Подход на основе данных, характерный для HR-аналитики, соответствует этому развитию.
Аналитика позволяет HR-специалистам принимать решения на основе данных, а не полагаться только на инстинкты и мнения. Кроме того, аналитика помогает проверить эффективность HR-политики и мероприятий.
Виды HR-аналитики
Различные методы анализа данных позволяют понять и выявить тенденции в них. Знакомство с этими методами поможет вам понять, как аналитика может способствовать HR-планированию и принятию решений.
Вот краткий обзор четырех типов HR-аналитики:
Различные методы анализа данных позволяют понять и выявить тенденции в них. Знакомство с этими методами поможет вам понять, как аналитика может способствовать HR-планированию и принятию решений.
Вот краткий обзор четырех типов HR-аналитики:
- Описательная HR-аналитика: Изучает исторические данные, чтобы понять, что происходило в течение определенного времени. (Пример: годовой показатель текучести кадров).
- Диагностическая HR-аналитика: Исследует данные, чтобы установить причины прошлых событий и поведения. (Пример: изучение данных о незапланированном отсутствии на рабочем месте с целью выявления причин отсутствия на рабочем месте).
- Предиктивная HR-аналитика: Изучает текущие и исторические данные и использует статистические модели и прогнозы для предсказания будущего поведения и событий. (Пример: Изучение данных о найме персонала для выявления ключевых характеристик идеального кандидата на определенную должность).
- Предписывающая HR-аналитика: Предлагает потенциальные будущие результаты и сценарии и дает рекомендации по их устранению. (Пример: Разработка алгоритма, который предсказывает, какой тип обучения потребуется новому сотруднику в зависимости от его опыта и уровня квалификации).
Для чего используется HR-аналитика?
Анализ HR-данных помогает делать выводы, раскрывать суть и делать прогнозы. Аналитика данных в HR используется для совершенствования HR-функций различными способами.
Вот несколько примеров:
Вот несколько примеров:
- Выявление закономерностей добровольной и недобровольной текучести кадров
- Оценка усилий по подбору персонала с помощью данных о кандидатах и процессах.
- Оценка эффективности управления талантами с помощью таких показателей, как вовлеченность и уровень абсентеизма
- Определение потребностей в обучении и развитии на основе инвентаризации навыков
- Оптимизация компенсаций и льгот путем анализа рыночных тенденций, внутренней справедливости и эффективности текущих компенсационных пакетов
- Прогнозирование будущих потребностей в персонале путем анализа текущей демографической ситуации, набора навыков и прогнозов выхода на пенсию.
Важность HR-аналитики
Использование данных стало необходимым для расширения роли HR в организациях, превращения его из операционной функции в стратегического партнера. Знание влияния HR-политики помогает HR-службе согласовывать свою стратегию с бизнес-целями и количественно оценивать добавляемую ценность. Расширение возможностей HR приносит пользу сотрудникам и положительно влияет на результаты бизнеса.
Вовлечение в HR-аналитику позволяет HR:
Использование данных стало необходимым для расширения роли HR в организациях, превращения его из операционной функции в стратегического партнера. Знание влияния HR-политики помогает HR-службе согласовывать свою стратегию с бизнес-целями и количественно оценивать добавляемую ценность. Расширение возможностей HR приносит пользу сотрудникам и положительно влияет на результаты бизнеса.
Вовлечение в HR-аналитику позволяет HR:
- Принимать более эффективные решения, влияющие на сотрудников и организацию, используя полученные данные.
- Выявлять и устранять неэффективные факторы для повышения производительности сотрудников и организации и сокращения расходов
- Создавать бизнес-обоснование для вмешательства в HR
- Оценивать эффективность кадровых мероприятий и кадровой политики
- Оценить и укрепить усилия DEIB
- Быть проактивными в условиях перемен, разрушений и неопределенности.
В Mike Pritula Academy мы рассматриваем HR-аналитику как выявление факторов, влияющих на эффективность бизнеса, связанных с людьми. Она избавляет от необходимости гадать об управлении сотрудниками и, следовательно, является будущим HR. Или, говоря словами Эдвардса Деминга: "Без данных вы просто еще один человек со своим мнением".
Ключевые показатели HR
HR-метрики - это важные данные для отслеживания человеческого капитала и измерения ценности HR-инициатив. Существует множество HR-метрик, используемых в HR-аналитике, перейдите по ссылке, почитайте.
Аналитика данных в HR: как начать работу
Анализ HR-данных состоит из нескольких этапов. Чтобы эффективно применять HR-аналитику, необходимо понимать суть процесса.
Ниже приводится упрощенный обзор пяти этапов:
Ниже приводится упрощенный обзор пяти этапов:
1. Задавайте релевантные бизнес-вопросы
Ваша цель при использовании HR-аналитики должна заключаться в том, чтобы дать HR-службе возможность влиять на бизнес-результаты. Поэтому начинать нужно с конечной цели.
Уточните, на какой области вы сосредоточились и что вам нужно получить от данных, а затем сформулируйте это в виде вопроса. Например, если вы хотите оптимизировать планирование преемственности, правильный вопрос может звучать так: "Какие сотрудники имеют наибольший потенциал для развития и лидерства?"
2. Выбор данных
Второй шаг - определить, какая информация вам нужна для ответа на вопрос и где вы ее найдете. Ваш стек HR-технологий или другие внутренние источники данных должны содержать большую часть того, что вам нужно. Однако в определенных обстоятельствах может потребоваться привлечение внешних сравнительных данных.
Этот этап будет сложным без системы, способной сортировать и упорядочивать данные. В идеале она также должна быть интегрирована с системой отчетности.
3. Очистка данных
После сбора нужных данных у вас, скорее всего, останутся дубликаты или неправильно оформленные данные. Не выявив и не исправив их, вы можете получить ошибочный анализ.
Процесс очистки данных зависит от набора данных, но обычно он включает в себя удаление или исправление дубликатов, поврежденных, неправильных или неполных данных. Также необходимо проверить набор данных на наличие недостающих данных и структурных ошибок.
4. Анализ данных
Далее следует обобщение и анализ данных для выявления тенденций, корреляций и закономерностей, которые помогут вам сделать выводы. Это можно сделать с помощью различных методов или инструментов анализа, таких как Excel, ChatGPT, R или Python.
Результаты анализа покажут, что данные говорят вам о вашем первоначальном вопросе.
5. Практические выводы
Теперь настало время интерпретировать полученные данные и превратить их в практические действия. На основе полученных данных вы можете оценить влияние HR-процессов и политик и принять решения или рекомендации по их улучшению.
Ваша цель при использовании HR-аналитики должна заключаться в том, чтобы дать HR-службе возможность влиять на бизнес-результаты. Поэтому начинать нужно с конечной цели.
Уточните, на какой области вы сосредоточились и что вам нужно получить от данных, а затем сформулируйте это в виде вопроса. Например, если вы хотите оптимизировать планирование преемственности, правильный вопрос может звучать так: "Какие сотрудники имеют наибольший потенциал для развития и лидерства?"
2. Выбор данных
Второй шаг - определить, какая информация вам нужна для ответа на вопрос и где вы ее найдете. Ваш стек HR-технологий или другие внутренние источники данных должны содержать большую часть того, что вам нужно. Однако в определенных обстоятельствах может потребоваться привлечение внешних сравнительных данных.
Этот этап будет сложным без системы, способной сортировать и упорядочивать данные. В идеале она также должна быть интегрирована с системой отчетности.
3. Очистка данных
После сбора нужных данных у вас, скорее всего, останутся дубликаты или неправильно оформленные данные. Не выявив и не исправив их, вы можете получить ошибочный анализ.
Процесс очистки данных зависит от набора данных, но обычно он включает в себя удаление или исправление дубликатов, поврежденных, неправильных или неполных данных. Также необходимо проверить набор данных на наличие недостающих данных и структурных ошибок.
4. Анализ данных
Далее следует обобщение и анализ данных для выявления тенденций, корреляций и закономерностей, которые помогут вам сделать выводы. Это можно сделать с помощью различных методов или инструментов анализа, таких как Excel, ChatGPT, R или Python.
Результаты анализа покажут, что данные говорят вам о вашем первоначальном вопросе.
5. Практические выводы
Теперь настало время интерпретировать полученные данные и превратить их в практические действия. На основе полученных данных вы можете оценить влияние HR-процессов и политик и принять решения или рекомендации по их улучшению.
Как перейти от описательной к предиктивной и предписывающей аналитике в HR
Поскольку данные теперь занимают центральное место в бизнес-операциях, организациям необходимо научиться в полной мере использовать их возможности. Пришло время выйти за рамки простой описательной аналитики и использовать более продвинутые возможности анализа данных, однако уровень зрелости аналитики варьируется в зависимости от компании. (Существуют модели зрелости HR-аналитики, которые позволяют оценить состояние вашей организации в этой области).
Отчет Oracle, в котором руководители HR-служб изучали тенденции в области HR-аналитики, показал, что наиболее сложные виды аналитики используются в их организациях следующим образом:
Отчет Oracle, в котором руководители HR-служб изучали тенденции в области HR-аналитики, показал, что наиболее сложные виды аналитики используются в их организациях следующим образом:
- Новички = 6%
- Описательная = 17 %
- Диагностическая = 26%
- Предиктивная = 32%
- Предписывающая = 19%
Ниже приведены некоторые идеи по развитию зрелости HR-аналитики в вашей организации:
- Развивайте аналитические способности: Инвестируйте в программы обучения и развития, которые повысят грамотность в области данных и статистических знаний сотрудников HR и HR-аналитиков. Стимулируйте сотрудников к получению внешнего обучения по аналитике HR-данных.
- Оцените инфраструктуру данных: Убедитесь, что ваша инфраструктура данных способна работать с предиктивной и предписывающей аналитикой. Она должна быть способна интегрировать источники данных, очищать данные, создавать отчеты и устанавливать протоколы управления данными.
- Инвестируйте в правильные инструменты: Если необходимо, вложите деньги и усилия в инструменты, которые понадобятся для обеспечения качественного сбора данных и проведения предиктивного моделирования. В качестве примера можно привести инструменты визуализации и анализа данных, такие как Visier и Tableau, передовые HRIS, а также инструменты статистического анализа, такие как R и Python.
- Пилотные проекты и итерации: Начните с небольших пилотных проектов для тестирования прогнозирующих и предписывающих моделей. Соберите отзывы о проекте, а затем проведите итерации, основываясь на полученных данных и результатах. Затем можно расширять масштабы инициатив, влияющих на всю организацию.
- Создайте культуру, ориентированную на данные: Создайте культуру, которая ценит использование данных для достижения успеха. Вооружите сотрудников навыками, необходимыми для использования данных при выполнении своих обязанностей. Обеспечьте всем доступ к данным благодаря прозрачности, сотрудничеству и экспериментам между отделами. Руководители должны поддерживать и подавать пример принятия решений на основе данных.
Поскольку должность HR Analytics Manager является одной из самых быстрорастущих, освоить аналитику в области управления персоналом - отличный способ расширить свои карьерные возможности. По данным Global Market Insights, мировой объем рынка аналитики HR-данных оценивался в 3,7 млрд долларов в 2023 году и, по прогнозам, вырастет до 11,1 млрд долларов к 2032 году.
Получив диплом по аналитике HR, вы получите знания и полномочия, необходимые для развития и достижения успеха в этой развивающейся области HR.
Программа Mike Pritula Academy предоставляет основные знания, навыки и опыт в области аналитики, необходимые для использования HR-данных для принятия решений о талантах и реализации стратегических инициатив.
Основные моменты, которыми овладевают слушатели этой программы, включают:
Получив диплом по аналитике HR, вы получите знания и полномочия, необходимые для развития и достижения успеха в этой развивающейся области HR.
Программа Mike Pritula Academy предоставляет основные знания, навыки и опыт в области аналитики, необходимые для использования HR-данных для принятия решений о талантах и реализации стратегических инициатив.
Основные моменты, которыми овладевают слушатели этой программы, включают:
- Понимание и применение ключевых статистических концепций и анализов.
- Умение использовать данные о персонале для улучшения бизнес-результатов
- Как создавать интерактивные HR-панели и отчеты с помощью Microsoft PowerBI
- Как оценить уровень аналитической зрелости организации.
