HR-аналитика
Сталкиваетесь ли вы с мнением, что HR-специалисты — это затраты для компании, которые сложно оправдать какими-то конкретными улучшениями в работе компании? Кроме того, если ваша организация считает эти расходы слишком высокими или ненужными, это может разочаровать специалистов по персоналу. С другой стороны, широко распространено мнение, что организация – это в первую очередь люди. Как управление человеческими ресурсами может повысить эффективность всей компании? Решение следует искать в проведении HR-аналитики.
Что такое HR-аналитика?
HR-аналитика, проще говоря, анализирует вопросы в области человеческих ресурсов. Отражая специфику HR-аналитики, стоит знать, что это междисциплинарная область, объединяющая знание стратегии компании, знание систем, методологии исследований и сбора данных, методов анализа. Цель HR-аналитики — предоставить недостающую информацию для управления человеческими ресурсами и, как следствие, преобразовать ее в эффективность всей организации. По этой причине первым элементом HR-аналитики является знание стратегии всей компании и результирующей стратегии HR.
Стратегия
Специалист по персоналу, выступающий в роли аналитика, должен знать не только структуру системы расчета заработной платы, но и философию оплаты труда. Он также должен знать, что такое эффективность в компании и как измеряются различные цели (MBO — Management by Objective или OKR — Objectives and Key Results).
Системы
HR-аналитика опирается на данные, хранящиеся в различных системах компании. Это могут быть ERP-системы, кадровые системы, HR и системы расчета заработной платы. Феномен оцифровки процессов управления персоналом дополнительно позволяет получать множество данных о деятельности, поведении или отношении сотрудников.
С точки зрения HR-аналитики также важно сопоставлять персональные данные с данными о финансовых результатах и результатах продаж, таким образом, это затрагивает системы, которые, казалось бы, не имеют отношения к HR. Однако, если HR-аналитика должна претворяться в бизнес-результаты, конечно, практикуется компиляция данных из разных отделов.
Методология исследования и сбор данных
Реализация кадровой стратегии через программы должна сочетаться с оценкой их эффектов. Необходимо умело использовать количественные и качественные методы исследования, а также разрабатывать опросы, анкеты, применять методы наблюдения.
Создание технической основы для сбора данных для анализа имеет решающее значение для успеха всего аналитического процесса, а затем для его эффективного преобразования в результаты команды. По старому правилу мусор на входе, мусор на выходе, например, неграмотно построенная шкала, отражающая опыт работы во время самого анализа данных, может нарушить весь аналитический процесс. Поэтому важно знать все элементы HR-аналитики.
Методы анализа данных
Методы анализа — это область HR-аналитики, которая может быть полностью передана на аутсорсинг аналитикам, работающим с различными типами бизнес-данных. Однако эффективность сотрудничества по-прежнему зависит от аналитической подготовки HR-специалистов, которые должны давать точные знания об уже упомянутых областях стратегии, систем и исследований, а также предоставлять данные соответствующего качества для анализа. В некоторых компаниях можно встретить должность HR-аналитика, который должен сочетать техническую компетентность со знанием стратегии, систем и дизайна исследований.
К методам анализа данных относятся:
- Исследование взаимосвязей в данных
- Статистическое описание
- Предиктивная аналитика
- Сравнение групп
- Передовые методы моделирования SEM и MRM
Делать выводы с помощью правильной аналитики в нужное время важно для HR-индустрии. Благодаря аналитике отдел кадров перестанет заниматься в основном предоставлением данных о сотрудниках по кадрам, заработной плате, обучению и найму. HR-аналитика используется для решения бизнес-задач, где сотрудники являются основным ресурсом.
В чем разница между HR-аналитикой и отчетностью?
Кадровая отчетность заключается в проверке результатов в соответствии с поставленными целями, проверяемыми с помощью показателей. HR отчеты могут быть получены правлением компании и сотрудниками. Отчетность может касаться, например, расходов на заработную плату и пособия, обучение, невыходы на работу, текучесть кадров, сезонность работы, распределение заработной платы и т. д.
HR-аналитика — это еще один шаг к пониманию того, почему мы достигаем таких, а не других показателей и как мы можем прогнозировать другие данные на основе одних данных. Кадровая аналитика позволяет сделать выводы о том, что влияет на наши результаты или какие механизмы или причины за ними стоят. У нас могут быть результаты прогулов, увольнений или увольнений, но мы не знаем их причин. Некоторые примеры вопросов исследования, на которые мы можем ответить, анализируя данные HR:
- Что заставляет людей хотеть работать в организации или покинуть ее?
- От чего зависит эффективность работы?
- Влияет ли обучение сотрудников на продажи или повышает лояльность клиентов?
Для запуска HR-аналитики необходима возможность сбора данных, создания показателей или отчета. И отчетность, и аналитика очень важны и взаимозависимы, но они различаются по своим функциям.
HR-аналитика все чаще используется не только для понимания причин такого явления, как уход из организации, но и для проверки того, что может произойти в будущем.
Что стоит знать для проведения HR-аналитики?
HR-аналитика начинается с умелой постановки исследовательских вопросов. Следующий шаг — понять, какие данные нужны HR, чтобы ответить на эти вопросы. Независимо от того, занимается ли HR аналитикой или аналитика занимается аналитикой для HR, HR-специалисты должны знать, что им нужно. Затем HR должен понимать, как собирать нужные данные, чтобы, в свою очередь, извлекать из них факты. Таким образом, первый этап является результатом элемента HR-аналитики, который представляет собой методологию исследования и сбор данных. При этом делать это нужно со знанием стратегии и систем в компании.
Тогда для проведения HR-аналитики необходимы такие эконометрические методики, как: регрессионный анализ и логистический регрессионный анализ, ANOVA.
Какие методы анализа данных стоит знать в HR?
Меры центральной тенденции: среднее и медиана
Стандартное отклонение от среднего можно легко наблюдать, визуализируя данные в виде графиков , таких как гистограмма, точечная диаграмма или прямоугольная диаграмма. Эти диаграммы очень полезны в самом аналитическом процессе, когда мы ищем тенденции, проблемы для углубления или когда мы хотим проверить правильность данных, нет ли у нас каких-то исключительных, единичных случаев, которые исказят результаты анализа.
Методы анализа отношений
- Корреляционный анализ отлично подходит для ответа на такие вопросы, как: коррелирует ли уровень удовлетворенности положительно или отрицательно со скоростью ухода компании? Могут ли результаты обучения продажам стать фактором увеличения продаж? Здесь особенно важны r Пирсона и r ho Спирмена. Корреляция может быть идеально положительной или отрицательной и выражается по шкале от -1 до +1. В HR корреляция может быть полезна из-за измерения отношений между переменными. (Не путать с зависимостью, потому что корреляция измеряет совпадение, а не зависимость.)
- Регрессионный анализ позволяет увидеть, как несколько переменных по очереди влияют на одну переменную. Может быть полезно измерить влияние различных разработанных задач на эффективность процесса найма.
- Линейная регрессия благодаря ей мы можем исследовать, влияет ли, например, тот факт, что сотрудники посещали обучение или были им довольны, или на каком уровне они прошли тест, на использование знаний, полученных в ходе обучения в организации. Еще один пример того, как различные методы отбора помогают людям впоследствии хорошо работать.
- Логистическая регрессия отличается от линейной регрессии тем, что прогнозируемая переменная равна либо 0, либо 1. Например, он ушел или остался, получил повышение или нет.
- Статистические разностные тесты дают результаты значимости на уровне p. Они становятся полезными в очень крупных организациях, где мы не можем собрать данные обо всех сотрудниках. Группы A и B (или A и B из C) статистически значимо отличаются друг от друга?
- Меры величины различий . Разностные тесты (t и F) - меры величины эффекта. Они позволяют сделать выводы, существенно ли отделы А и В отличаются друг от друга по одной переменной.
- Дисперсионный анализ - ANOVA . Мы используем его, когда независимая переменная имеет три уровня. Благодаря ему мы можем сравнить, влияет ли факт прохождения ежегодного сводного интервью на уровень удовлетворенности в группе сотрудников с самым коротким, средним или большим стажем.
Предиктивный анализ
Предиктивный анализ заключается в проверке состояния компетентности на определенном уровне. (Мы используем для этого регрессионный анализ.) Затем применяем анализ «что, если» , который позволит нам проверить результаты, когда мы изменим определенные условия. Например, насколько увеличатся результаты продаж, когда продавцы получат положительный результат обучения.
Развитие HR-аналитики с помощью Business Intelligence
Чем глубже мы погружаемся в HR-аналитику, тем больше нам нужны передовые методы аналитики. Выполнение предиктивного анализа, такого как в примере, предложенном выше, потребует различных данных Центра оценки, продаж и затрат на обучение. Выполнение анализа «что, если» на информационных панелях выполняется намного быстрее.
Информационные панели обеспечивают удобный доступ к управленческой информации в виде интерактивных отчетов. Это место, где можно наблюдать за хорошими и плохими показателями, чтобы найти их причины. Затем они используют эту информацию, чтобы помочь вам задать правильные вопросы для анализа ваших кадровых данных.
Если HR-команда состоит из нескольких человек, а во всей организации работает несколько тысяч человек, то дашборды — это шанс извлечь самую важную информацию. Благодаря сбору данных на HR-дашборде руководитель может быстро узнать, какой отдел требует более глубокого анализа и действий. Бизнес-аналитика в отделе кадров позволяет проводить анализ в режиме реального времени , чтобы понять текущую кадровую ситуацию в различных отделах. Важная информация, которую необходимо иметь под рукой, такая как: ротация в компании, прогулы, заработная плата, может быть получена в виде повторяемых отчетов, создание которых должно быть максимально автоматизировано.
Обогатите свой багаж знаний в HR-сфере и IT с нашим блогом в Telegram - мы поможем вам развиваться и достигать новых высот! Подписывайтесь и развивайтесь вместе с нами!