Гики пришли в HR: People-аналитика

Джош Берсин: "Сегодня эта новая бизнес-функция называется “People Analytics”. И со временем, я считаю, она даже не будет относиться к HR. Пока все это так или иначе связано с HR, но с течением времени эта команда возьмёт на себя ответственность за анализ продуктивности продаж, текучести, удержания, несчастных случаев, мошенничества и даже те “человеческие” факторы, которые приводят к удержанию клиентов и удовлетворенности клиентов."

Дедушкиным методам в HR пришёл конец. В HR пришли гики.

Сегодня, впервые за те пятнадцать лет, что за я занимаюсь аналитикой, HR-подразделения серьезно относятся к аналитике. Я имею в виду, серьезно.

Несколько недель назад в Сан-Франциско я был на встрече с восемью учеными — статистиками, инженерами и компьютерщиками, которые работают над человеческой аналитикой для своих компаний. Это серьёзные математики и ученые в сфере данных, пытающиеся применить науку о данных к человеческой стороне своего бизнеса.

На прошлой неделе у меня была другая аналогичная встреча: три ведущие страховые компании в мире, два крупных ритейлера, три компании из сферы здравоохранения и две производственные компании, и у всех — серьёзные математики и ученые, назначенные HR-ами.

People-аналитика

Что происходит?

Как я недавно писал в статье «Почему «менеджмент людей» должен прийти на смену менеджменту талантов?» на рынке заметно значительное изменение. После долгих лет разговоров о возможности применить данные к решениям о людях, компании наконец-то начали наращивать темпы и делать инвестиции в это. И, что ещё больше впечатляет, серьезные математики и специалисты по данным стекаются в HR.

 

Давайте по порядку. People-аналитика: немного истории.

Область HR-аналитики, аналитики талантов или, как ее сейчас называют “People-аналитики”, существует уже давно. Как аналитик (и бывший менеджер по аналитическим продуктам) я говорил с компаниями о том, как измерять обучение и HR на протяжении десятилетия. Еще в 2005 году, после нескольких разочаровывающих лет в попытках выяснить, как измерять обучение, я написал книгу под названием “The Training Measurement Book”, которая заставляет команды L&D выйти за рамки традиционной модели измерения Киркпатрика. Сегодня учебные организации продолжают пытаться проанализировать влияние и эффективность обучения, но больше они не в одиночестве.

Если вы оглянетесь, десять лет назад компании пытались создать системы “HR Analytics” (обычно под названием “хранилища HR-данных”), чтобы следить за простыми показателями, такими как “общая численность персонала”, “время найма” и “стоимость удержания” и привести в порядок беспорядочные, часто неточные данные, которые они имели о людях. Многие компании создали эти базы данных, но в первую очередь они использовались как единая система записи и хранения среди многих других используемых HR-платформ.

В 1990-х годах такие производители, как PeopleSoft, Oracle и NCR/Teradata, создали аналитические продукты для поддержки этого рынка. Они не очень хорошо продавались, прежде всего потому, что у компаний были такие сложные системы управления персоналом, что у них не было бюджета или IT-поддержки для создания ещё и хранилища HR-данных. (Некоторые компании все таки это делали, и на протяжении многих лет извлекали из этого решения выгоду).

Потом вышла книга “Moneyball”, и мы увидели зарождение глобального рынка под названием “Big Data”. Hadoop, R и другие инструменты управления данными вдруг стали продуктами, и такие отрасли, как маркетинг, реклама и финансы, начали анализировать огромные объемы данных. Большая часть этого движения началась в Facebook, Google, LinkedIn и других интернет-компаниях, которым просто пришлось анализировать огромные объемы данных для ведения своего бизнеса.

По пути был изобретен термин “наука о данных”, и сегодня существуют сотни рабочих мест для “ученых по данным” (как правило, это люди, которые понимают управление информацией, Big Datа-инструменты, статистику и моделирование — редкая порода).

В течение последних десяти лет мы смотрели, как обсуждения этого всего в HR остаются очень тактическими, ориентированными на оперативную отчетность и простое “подлатывание” беспорядка в несовместимых HR-системах, которые у нас есть. Было много презентаций по аналитике персонала и обучения, а также несколько конференций, но основное внимание уделялось тому, чтобы технические специалисты улучшали свои системы отчетности. Идея прогностической аналитики не шла дальше изучения ROI, чтобы посмотреть, работает ли учебная программа.

Внезапно в 2011 году мы ощутили сдвиг на рынке. Чтобы понять, насколько сильно прогностическая аналитика укрепила свои позиции, мы провели исследование “Большие данные в HR” и разработали модель зрелости (она была опубликована осенью 2012 года). Мы узнали, что небольшое число компаний вкладывают значительные средства в интеллектуальную People-аналитику, но большинство едва начало работать.

Вся идея нашего внимания к “Большим данным в HR” заключалась в том, чтобы помочь HR-организациям понять, что они тоже могут поучаствовать в волне интереса к Moneyball и BigData. HR, может, и не такая интересная тема, как государственная безопасность или кибервойны, но это большая отрасль (более 4 триллионов долларов расходуется на заработную плату по всему миру), поэтому в этом огромном наборе данных лежит много возможностей. И появился мир “People Analytics”.

Существует длительная история анализа данных в профессии HR, начиная с конца 1800-х годов и Фредерика Тейлора. В статье «Datafication of HR» описывается эта эволюция, и я думаю, что все в нашем пространстве должны прочитать эту статью и познакомиться с историей. Мы сегодня стоим на плечах гигантов и новаторских мыслителей — у них просто не было компьютеров, которые могли бы помочь.

Теперь, когда тема стала горячей, HR-команды только начинают серьёзно разбираться в аналитике. Проблема была не в концепции, а в фокусе. Мы потратили слишком много времени, пытаясь измерить расходы на персонал и обучение, а также выяснить, какие HR-программы повышают ценность бизнеса. Хотя это кажется интересным менеджерам по персоналу, обычно людям бизнеса просто все равно. Чего они хотят, так это информации, которая помогает им лучше управлять компанией: “Приведите мне нужных людей в бизнес, сделайте их продуктивными и счастливыми, сделайте так, чтобы они могли привлечь к нам больше клиентов и больше доходов. Меня не волнует, имеет ли ваша учебная программа ROI 200% или нет».

Теперь мы видим это как огромную тенденцию, поэтому мы целенаправленно начали отдельную область исследований по этой теме. С помощью моего партнера Карена О’Леонарда и других членов нашей команды мы запустили серию отраслевых исследований о том, что мы назвали “Аналитикой талантов”. Наш самый большой отчет под названием “High-Impact Talent Analytics” представил первую в истории исследовательскую модель зрелости для аналитики. Исследование показало, что существует небольшой набор компаний (менее 5% рынка), которые опередили кривую. Эти передовые компании смотрели на данные, связанные с людьми, очень стратегически, и в результате они принимали гораздо лучшие решения о том, кого нанимать, кого продвигать, сколько платить людям и многое другое.

 

С тех пор интерес к этому рынку взорвался. Я имею в виду, как атомная бомба. Теперь все говорят об этом, и вся концепция изменилась.

Несколько недель назад у меня была встреча с пятью крупными компаниями Силиконовой долины и Нью-Йорка, которые сосредоточены на этой области, и комната была заполнена докторами наук по статистике, психологии и инженерами (как и я). Вот почему название этой статьи:

Гики пришли в HR.

На данный момент я считаю, что гики действительно уже здесь. Статистики, математики и инженеры вошли в пространство аналитики людей.

На этом собрании, которое я посетил, были практики, лидеры в своей сфере, с опытом сбора данных, их обработки и анализа всех видов. Конечно, у их компаний есть различные проблемы с качеством данных, системами и инфраструктурой, но они, как группа, работают. Они понимают потенциал, они понимают проблему, и у них есть навыки для выполнения работы. И они не просто анализируют проблемы с персоналом, они анализируют бизнес.

Что такое People-аналитика

 

Сегодня эта новая бизнес-функция называется “People-аналитика”. И со временем, я считаю, она даже не будет относиться к HR. Пока все это так или иначе связано с HR, но с течением времени эта команда возьмёт на себя ответственность за анализ продуктивности продаж, текучести, удержания, несчастных случаев, мошенничества и даже те “человеческие” факторы, которые приводят к удержанию клиентов и удовлетворенности клиентов.

  • High tech компании теперь знают, почему топ-инженеры увольняются, и как строить компенсацию и рабочие условия, чтобы люди оставались.
  • Компании, предоставляющие финансовые услуги, теперь анализируют, почему некоторые люди совершают мошенничество, и какие проблемы среды или найма могут способствовать таким нарушениям.
  • Компании-производители анализируют демографические, образовательные и эмпирические факторы, которые коррелируют с результатами работы высокоэффективных продавцов, и то, почему они увольняются.
  • Медицинские компании рассматривают, почему некоторые больницы или отделения имеют более высокие показатели инфицирования, и то, как за этим стоит “человеческий фактор”.
  • Производственные и продуктовые компании рассматривают модели email-трафика и сообщений, чтобы понять, как ведут себя высокоэффективные менеджеры и какие стили работы приводят к самым высоким уровням эффективности.

Все это реальные бизнес-проблемы, а не проблемы HR. Данные, которые поддерживают эти решения, включают опыт, демографические данные, возраст, семейный статус, а также обучение, личность, интеллект и десятки других факторов. Все больше и больше будут подключаться данные о email-связях и настроениях сотрудников.

Многие факторы, способствующие мошенничеству или текучке, не имеют ничего общего с людьми — они средовые. Где физически находится менеджер? Кто еще был нанят в это место? Поэтому People-аналитика требует просмотра внешних данных, а не только внутренних.

Вот почему эта функция в конечном итоге принадлежит не HR, она действительно является частью более крупного подразделения бизнес-аналитики.

Ради интереса я сделал поиск по Google Trends для определений “HR Analytics”, “Talent Analytics” и “People Analytics” и посмотрел, что нашлось. “People Analytics” выигрывает.

People Analitycs

 

Как мы говорим в наших исследованиях, это огромная рыночная возможность для бизнеса — и это только начало. Продавцы технических решений всех форм и размеров начинают расти, и большинство крупных поставщиков платформ теперь включают интеллектуальные аналитические инструменты в своё основное программное HR-обеспечение. (Показатели риска — хороший пример — пока не очень точные, но идея правильная.)

И новые серьёзные компании присоединяются к рынку. Не только крупные игроки ERP, но и крутые разработчики программного обеспечения участвуют в происходящем.

В то время как большинство HR-организаций по-прежнему пытаются обрабатывать свои данные и строить свои аналитические команды, импульс набирает силу. И технические таланты теперь поняли, что старомодный отдел персонала может быть одним из самых интересных мест для работы.

Мы будем делать гораздо больше исследований по этой теме в ближайшие годы, а сейчас позвольте мне просто четко заявить: “Гики пришли: People-аналитика уже тут”.

 
 

Обратная связь