Аналитика данных в HR: как количество переходит в качество?

Data Scientist – всё чаще встречающаяся позиция в штатном расписании компании. Почему профессия аналитика данных становится всё более востребованной, расскажем в этой статье.

Миром правят деньги и… Big Data. Это давно перестало быть шуткой. То, что крупные корпорации активно работают с Большими данными — реальность сегодняшнего дня. Аналитика данных всё активнее распространяется в бизнес-среде, в том числе и в области управления персоналом.

Что даёт анализ Больших данных специалистам HR?

Анализируя данные, связанные с наймом сотрудников, качеством их работы, вовлечённостью в корпоративную культуру и другими аспектами рабочей деятельности, руководители предприятий и отделов управления персоналом могут принимать более взвешенные, обоснованные решения.

Но что именно называется «большими данными»?

Важно понимать, что этим термином обозначаются не просто расширенный набор данных о каком-то человеке или группе людей, а гигантский объём данных, с которыми невозможно справиться средствами обычного табличного редактора. Для работы с ними используются специальное программное обеспечение, а применяются эти данные для повышения точности прогнозов или обоснования управленческих решений.

У Больших данных есть три главных характеристики:

1. Объём. Он огромен и генерируется ежедневно, включая в себя самые различные метрики производительности, фиксацию времени рабочих процедур, вплоть до рутинной документации, сообщений в электронной почте и трафика в соцсети.
2. Скорость. Она очень высока. Ежесекундно происходит огромное количество обращений к поисковым сервисам, отправка и получение данных, не говоря уже о данных с камер видео-наблюдения, различных датчиков и множества остальной служебной информации, производящейся ежесекундно.
3. Разнообразие. Большие данные объединяют информацию совершенно разного рода и вида. Это специализированные данные, вроде демографических или рабочих метрик, а также неспециализированные, то есть всевозможные тексты и графика.

Сбор и обработка всей этой информации стали возможны только после вступления человечества в новую эпоху технологического развития и, по сути, это является одним из признаков наступления этой новой эпохи.

Как это работает в сфере HR?

В России появление в штатных расписаниях позиции Data Scientist – явление довольно новое. Росстандарт только в 2021 году принял терминологические нормативы, благодаря чему появился ГОСТ на Информационные технологии и Большие данные. Для бизнеса это означает введение общепринятых рабочих понятий, что формирует базис для дальнейшего развития.

Опыт международных корпораций, направляющих этот прогресс, показывает, что аналитика больших данных позволяет не только улучшать клиентский сервис, но и вводить рейтинги для временных сотрудников, устанавливать системы непрерывной обратной связи, качественнее налаживать рабочие процессы в системе «на удалёнке» и т. д.

Конкретно для эйчаров чрезвычайно важны следующие параметры:

• чему и как обучать сотрудников, чтобы это было чётко связано с корпоративными целями
• как избегать перегрузки или, наоборот, простоя в рабочем процесса
• как вовремя определять опасный уровень профессионального «выгорания» сотрудников
• как определить важнейшие критерии для найма сотрудников на определённые позиции

Это не все, но наиболее типичные задачи, которые помогает решать аналитика данных. Однако в области HR многое по-прежнему делается преимущественно на основе практического опыта, наработанного руководителями отделов кадров за прошедшие пару десятилетий. Во многом в вопросах подбора и обучения персонала превалирует опора на различные тестовые метрики, а также профессиональную интуицию.

Применение аналитики Больших данных в сфере HR позволит сделать эту работу более подкреплённой объективными фактами, а решения более обоснованными.

Именно в области принятия решений аналитика данных играет ключевую роль. Поскольку, как было сказано выше, она позволяет эффективно проверять рабочие гипотезы и строить прогнозы.

Большие данные — это не слежка за сотрудниками

Одним из главных факторов сопротивления внедрению в рабочие процессы аналитики Больших данных является ощущение сотрудников, что цель этих нововведений — скрытая слежка за ними. Поэтому важно, чтобы осуществление сбора данных было открытым и понятным для всех сотрудников, а их участие в специализированных взаимодействиях с системой сбора и обработки данных добровольным.

Например, использование нейросети в одной крупной компании Казахстана позволило проводить регулярные «импульсные» мини-опросы большого количества сотрудников. Аналитическая работа с этим материалом помогла обнаружить признаки профессионального выгорания у ряда менеджеров среднего звена и вовремя провести профилактические мероприятия.

Сложности использования

Помимо психологического сопротивления сотрудников и, соответственно, заботы о легальности и этичности применения Больших данных в HR, у этой технологии есть ещё ряд сложностей:

1. Поскольку в базе данных находится персонализированная информация, компания должна обеспечить надёжную защиту данных.
2. Для пользования аналитикой Больших данных требуется соответствующее техническое оборудование, компьютерные мощности и квалифицированные специалисты, обеспечивающих работоспособность этой системы.
3. Валидность информации играет ключевую роль. Неполные, неточные или повреждённые данные могут приводить к существенным ошибкам в работе аналитика или даже делать её практически бесполезной.
4. Перегрузка информацией может парализовать аналитический процесс. Специалисты в этой сфере должны уметь чётко различать и отбирать релевантную выполняемой задаче информацию из того потока данных, с которыми они имеют дело.

Все четыре пункта важны, но последний имеет особую важность, поскольку погоня за объёмом данных может затмить смысл их сбора. Безусловно, есть «минимальные требования». Грамотную статистическую аналитику невозможно проводить на малых выборках. Тем не менее, важно не количество, а качество данных.

Качественные данные — те, что объективны, релевантны задаче и содержат в себе минимум «шума», то есть посторонней по отношению к решаемой задаче информации. Таких данных не может быть огромное количество, но выделить их из огромного количества данных — задача профессионального аналитика данных.

Помимо этого важным умением специалиста по аналитике данных является умение проводить презентацию результатов своей работы руководству, а также сотрудникам отдела кадров. Если анализ данных проводится для выработки решений, направленных на повышение эффективности труда, качества обслуживания клиентов и другие задачи, связанные с управлением персоналом.

Штатная позиция аналитика данных — вполне разумное решение, если вы планируете ввести работу с данными в общий организационный процесс. Найти и нанять квалифицированного специалиста на эту должность — задача, которая решается с помощью точечного подбора – одной из основных услуг в арсенале Кадрового агентств Екатерины Маниной.

Помимо этого, точечный рекрутинг, предлагамый нашим агентством, даёт вам возможность найти и привлечь лучших специалистов на определённые должности в вашей компании. Мы умеем адаптировать наши методики к потребностям каждого клиента. Беря на себя все этапы процесса поиска и подбора нужного кандидата, мы обеспечиваем как точность определения требований к его профессиональным и личным данным, так и оптимизацию времени на обработку резюме, вплоть до заключения договорных отношений с новым специалистом.