Оцифровка информации и анализ данных помогают оценить, насколько эффективно работает компания. Специальные алгоритмы способны не только упростить производственные процессы, но и решить вопрос с подбором подходящих сотрудников.

Преимущества Big Data для HR

Инструменты и методы обработки большого массива информации называются Big Data. Они позволяют анализировать информацию вне зависимости от ее объема.

Преимущества больших данных используются в основном в маркетинге и бизнесе. Инструмент помогает оценить спрос на ту или иную продукцию, предсказать поведение клиентов, верно расставить акценты.

С помощью Big Data проводится анализ работы отдельных подразделений компании, на основе полученной информации принимаются управленческие решения. С тем же успехом большие данные используются для работы HR. Они упрощают поиск сотрудников и отбирают тех, которые лучше всего подходят на определенную должность.

Также Big Data помогает:

  • автоматизировать отбор кандидатов;
  • оценить эффективность работы сотрудников;
  • ускорить адаптационный период;
  • повысить производительность труда;
  • спрогнозировать успешность работника;
  • развить таланты;
  • удержать ценных сотрудников.

Популярными считаются метрики, которые отбирают сотрудников, обучают и оценивают их, следят за развитием карьеры человека и мотивируют ценные кадры. Сейчас Big Data в странах СНГ используют лишь 7% компаний, и эта аналитика преимущественно описательная.

Но с дальнейшим внедрением технологий она должна стать прогнозной — не только находить сотрудника, но и заранее прописывать перспективы его карьеры в компании, а также прогнозировать эффективность работы, которая запланирована. Таким образом, с помощью Big Data можно получить информацию о том, как будет развиваться карьера сотрудника еще до того, как он выйдет на работу.

Результаты применения Big Data в управлении персоналом

Первыми использовать большие данные в работе стали управленцы компании Google: в оценке персонала они стараются опираться только на факты и аналитику. В компании даже есть специальный отдел — People Analytics.

Именно Google с помощью Big Data определила, что оценки в аттестате никак не связаны с эффективностью (или ее отсутствием) в работе. Также компания смогла существенно сократить количество интервью, оптимизировала размер отделов, нашла способ предоставлять декрет так, чтобы работники не увольнялись после него.

Согласно подсчетам компании Evolv, которая проанализировала деятельность 3 миллионов людей в разных сферах, эффективность работника зависит от браузера, которым он пользуется. Данные аналитики свидетельствуют о том, что у клиентов Chrome или Firefox на 15% меньше прогулов, они дольше задерживаются на одном месте работы. Это объясняется тем, что подобные люди готовы искать пути, как выполнить работу лучше (данные браузеры не стоят на компьютере по умолчанию, их нужно скачивать дополнительно).

Также исследования показали, что большинству сотрудников важнее удобное расположение офиса, чем, например, гибкий график. Люди, живущие недалеко от места работы, задерживаются там на 58% дольше. А вот удаленные работники эффективны на 1,5% меньше, чем их офисные собратья (и времени на работу им нужно больше на 20%).

Именно с помощью Big Data аналитики выявили и то, что ранее судимые сотрудники в своей деятельности на 1,5% эффективнее, чем их законопослушные коллеги.

AI Conference: Kak Big Data pomogaet v podbore personala: tehnologii dlya hedhanterov 1

Перспективы Big Data в HR

Решения Big Data значительно облегчают работу HR-специалистов. Эти инструменты в первую очередь совершенствуют технологии, с помощью которых можно подбирать персонал и управлять талантами. Чтобы обрабатывать данные, достаточно базового статистического ПО. Им может быть, к примеру, корпоративная система управления персоналом на базе облачных сервисов типа Success Factors или обычный Exel.

Чтобы успешно применять Big Data, самому HR-специалисту не нужно быть программистом или обладать какими-то уникальными техническими знаниями. Но он должен уметь принимать решения, фильтровать информацию и знать, какого результата хочет достичь.

Продуктивной будет совместная работа специалистов в управлении персоналом и программистов Big Data. HR в данном случае отвечает за содержание, а программист — за техническую реализацию задуманного. Например, именно специалист по работе с персоналом должен предлагать параметры, которые нужно включить в модель для поиска сотрудников.

Важно понимать, что большие данные — это инструмент. Мощный и полезный, но ключевые решения будут принимать люди (а именно от этого зависит, насколько эффективно будет производиться управление персоналом). Сама по себе информация о том, что из компании хочет уволиться половина сотрудников, не полезна, если HR не знает, что с этим делать.

Аналитик Питер Каппелли из Уортонской школы бизнеса приводит в качестве примера историю, когда программа не нашла ни одного кандидата на хорошую вакансию. Работодатель сам указал, что для этого нужен опыт работы на определенной должности, а она существовала лишь в их компании. Таким образом, алгоритм отклонил десятки хороших резюме из-за ошибки, которую допустили люди в изначальном запросе.

Выводы

Алгоритмы и большие данные — эффективный и полезный инструмент для современного HR-специалиста. Стандартного набора метрик, который будет работать в любой компании, не существует, и эксперт в управлении персоналом должен выбирать его индивидуально.

Лишь рационально используя результаты аналитики, можно повысить продуктивность работы и, соответственно, прибыль компании. Инструменты Big Data помогут планировать стратегию управления персоналом, учитывать HR-риски, быстро адаптировать и надолго удерживать ценные кадры.