Представим новое использование данных для достижения бизнес результатов

Традиционные HR-организации создавали аналитическую группу как отдельную группу специалистов. Сегодня компании пересматривают HR как «интеллектуальную платформу» и внедряют аналитику во все процессы управления персоналом и операции. Крупная телекоммуникационная компания в Индии анализирует время каждого нового найма по всей компании, предоставляя линейным менеджерам и корпоративным лидерам аналитическую панель, чтобы контролировать, когда люди испытывают трудности в процессе вхождения в организацию. Операционная группа Uber собирает данные о том, как быстро водители могут отвечать на запросы, чтобы улучшить обслуживание клиентов и повысить производительность. Некоторые из наших крупных клиентов теперь используют ONA для анализа поведения высокопроизводительных команд, чтобы понять, как выполняется работа, помогая командам становиться более умными.

Как мы обсуждаем в тренде “Привлечение талантов”, аналитика в настоящее время становится важной частью высокоэффективного найма. Компании используют данные по интервью, тщательно анализируют язык публикации вакансий и данные скрининга кандидатов, чтобы уменьшить неосознанную предвзятость при подборе. Новые инструменты, которые рассматривают социальные и локальные данные, помогают компаниям идентифицировать людей, которые «скорее всего будут искать новые рабочие места», намного раньше, чем к этим людям даже обратятся конкуренты. Использование внешних данных для HR-аналитики значительно возросло, так как более 50% компаний теперь активно используют социальные сети и внешние данные, чтобы понять показатели истощения, удержания и другие показатели эффективности.

 

РОЛЬ HR СМЕЩАЕТСЯ

Хотя широкое распространение пока и ограничено, HR-аналитика выросла из небольшой технической группы специалистов до серьезной бизнес-функции, которая должна удовлетворять потребности многих заинтересованных сторон в компании. Короче говоря, способность анализировать огромные объемы данных должна быть скорее функцией бизнеса, а не только HR.

Учитывая этот сдвиг, растет понимание того, что лучшие аналитические программы создаются специализированными многопрофильными группами. Возможно, эта функция в конечном итоге будет децентрализована, но на данный момент централизация дает аналитике более сильный результат. Некоторые организации помещают ее в HR, в то время как другие создают подобный центр экспертизы вне HR. Например, Форд и другие расширили функционал аналитики до всех сегментов бизнеса, включая финансы, управление персоналом и операционное управление.

Аналитические команды все больше не просто строят модели и проекты, а разрабатывают панели и инструменты, которые помогают менеджерам и сотрудникам просматривать соответствующие данные в режиме реального времени. Один из наших клиентов создал «панель управления талантами», в которой анализируются 10 различных показателей взаимодействия команды и эффективности, и эта информация предоставляется всем руководителям групп и старшим менеджерам по всей компании. Ее версии доступны старшим руководителям, помогая им понимать проблемы найма, управления и производительности в компании в режиме реального времени.

Качество данных в HR продолжает оставаться проблемой. Новые облачные технологии HR помогают чрезвычайно, но клиенты говорят нам, что проблема требует системного решения. Компании теперь должны беспокоиться о качестве данных на всех уровнях, внедрять политику конфиденциальности и анонимности и тщательно внедрять методы защиты данных сотрудников от краж и злоупотреблений. И передовые компании теперь имеют команды, которые обеспечивают согласование всех данных, связанных с людьми, по мере того, как компания реорганизует, приобретает и внедряет новые системы.

Подобно тому, как электронные таблицы когда-то были лишь инструментом финансирования, но теперь используются по всему бизнесу, HR-аналитика совершает аналогичный скачок. Предприятия и организации, которые принимают аналитику, вносят ее в суть своего бизнеса и используют ее для информирования бизнес-стратегии. Успех в аналитике потребует длительного времени и постоянных инвестиций.

Уроки с передовой

Хорошим примером новой роли HR-аналитики является путешествие, которое придумал Chevron, чтобы построить глобальную аналитическую функцию мирового класса. Падение цен на нефть в последние годы потребовало от Chevron найти новые способы поддержания своей доходности и доходов выше среднего на одного сотрудника. Для достижения этой цели компания использовала аналитику, чтобы глубже понять эффективность своего персонала.

Chevron начал с небольшой централизованной аналитической группы, которая предоставляла отчеты и стандартизированные показатели персонала в штаб-квартире. Раньше в коммуникациях между разными HR-специализациями и бизнес-единицами было мало толка, что привело к большой разнице в их практике, рабочих процедурах и возможностях. Различные области бизнеса дублировали методы сбора и анализа данных для создания одних и тех же отчетов.

Чтобы решить эти проблемы, команда пересмотрела свою миссию: «поддержка бизнес-стратегии Chevron лучшими, более быстрыми решениями о персонале, основанными на данных». Это расширенное видение побудило Chevron переосмыслить предназначение своей аналитической команды до “сообщества практик компании” и создать глобальный процесс определения приоритетности всех аналитических проектов в компании.

Сообщество практики насчитывало 295 членов из всех важных подразделений компании, включая HR бизнес-партнеров, специалистов и аналитиков со всего мира. Оно предоставляло заинтересованным специалистам по аналитике в организации форум, на котором они собирались виртуально и обсуждали модели данных, обменивались данными, демонстрировали новые методы, разрабатывали стандартизированные метрики и аналитические программы. Основная команда также разработала учебную программу для аналитиков, которая была нацелена на развитие критических аналитических компетенций как в HR, так и в других подразделениях. Поскольку аналитика включает в себя целый ряд навыков — от решения проблем и анализа данных до визуализации и статистики, — эта учебная программа помогает членам группы получить общий уровень понимания и возможностей.

Результаты были значительными. Всего через два года после переосмысления HR-аналитики, команда выполняет десятки аналитических проектов. Практика аналитической работы Chevron значительно сократила время завершения аналитических проектов и повысила надёжность всех решений, связанных с людьми; компания теперь имеет стандартные отчеты по всему бизнесу для всех талант-показателей; команда широко консультирует при принятии решений по реорганизации, реструктуризации и другим стратегическим бизнес-решениям. По сравнению с предыдущей децентрализованной моделью новая модель работает с значительно более низкими затратами, но при этом достигает на 30% более высокой производительности, делая больше работы со значительно меньшим количеством людей и значительно сокращая время. Только одна бизнес-единица ликвидировала почти 100 часов избыточных отчетов в 2015 году.

С чего начать

Наша исследовательская и консультационная работа определила следующие восемь факторов, которые важны для создания успешной программы HR-аналитики:

• Инвестируйте в HR-аналитику начиная с высшего уровня компании: функция должна обеспечивать глобальную поддержку всего бизнеса, а не только технический анализ, и требует поддержки HR директора и старшего руководства, технических ресурсов от ИТ и сильного лидера, ориентированного на бизнес.

• Обеспечьте четкое руководство: единая команда и руководитель должны управлять начальными этапами развития аналитики в компании, даже если эта функция в конечном итоге станет децентрализованной.

• Поддерживайте приоритет ясных и надежных организационных и HR данных: анализ хорош настолько, насколько хороши данные, которые используются в инструментах и программном обеспечении. Работа с последовательными, своевременными и точными данными является основополагающей для всех методов аналитики. Предпринимайте конкретные шаги для обеспечения того, чтобы качество данных было частью каждой аналитической дискуссии. Просвещайте заинтересованные стороны и внедряйте программы управления данными, чтобы очищать и поддерживать точность и согласованность данных в хранилищах HR и операционных данных.

• Помните, что аналитика является мультидисциплинарной: соберите мультидисциплинарную группу со всей организации, а не только аналитиков и статистиков. Технический анализ — это лишь малая её часть. Функции данных, качество данных, знание бизнеса, визуализация данных и навыки консалтинга — все это очень важно для успеха.

• Способствуйте росту аналитики во всей организации: независимо от того, будут ли внутренние клиенты сами анализировать данные или у них есть специалисты, поддерживающие эту часть, обучение работе с персоналом и другими бизнес-функциями будет иметь решающее значение для масштабирования. Определите учебную программу или внешнего партнера, который поможет в обучении, внедрении стандартных инструментов и стандартизации отчетов и дашбордов.

• Разработайте двух-трехлетний план инвестиций в аналитические программы: эти инвестиции должны быть направлены на создание новых бизнес-функций для компании, а не только технической команды в рамках HR.
  Сосредоточьтесь на действиях, а не на выводах: чтобы обеспечить ценность, аналитическая группа должна переводить информацию в решения, и заинтересованные стороны действовать.

• Интегрируете HR-, организационные и внешние данные: продвинутые программы HR-аналитики все больше полагаются на пересечение данных из HR, операционного управления и внешних источников. Это требует стратегии, которая поощряет интеграцию и использование структурированных и неструктурированных данных из внутренних и внешних источников.

Быстрая перемотка вперед

В течение ближайших нескольких лет количество источников данных будет расти, что приведет к объединению внешних и внутренних данных для прогнозирования поведения сотрудников. В ведущих компаниях аналитика станет еще более междисциплинарной, по аналогии с ONA. В конце концов, HR-аналитика будет полностью интегрирована в бизнес системы, и перестанет быть отдельным источником информации.

В будущем аналитические технологии будет обладать способностью предоставлять персонализированные рекомендации. Из-за характера некоторых программ HR-аналитики, организации, вероятно, должны будут стать гораздо более серьезными в отношении конфиденциальности данных, локального регулирования использования данных сотрудников и риска публичного раскрытия частной информации об организации и ее сотрудниках.

 

Глава девятая.