Гіки прийшли в HR: People-аналітікаTalent Management

1. Що відбувається?
2. Гіки прийшли в HR.

Джош Берсін: "Сьогодні ця нова бізнес-функція називається" People Analytics ". І з часом, я вважаю, вона навіть не буде ставитися до HR. Поки все це так чи інакше пов'язане з HR, але з плином часу ця команда візьме на себе відповідальність за аналіз продуктивності продажів, плинності, утримання, нещасних випадків, шахрайства і навіть ті "людські" фактори, які призводять до утримання клієнтів і задоволеності клієнтів. "

Дідусевим методам в HR прийшов кінець. В HR прийшли гіки.

Сьогодні, вперше за ті п'ятнадцять років, що за я займаюся аналітикою, HR-підрозділу серйозно ставляться до аналітики. Я маю на увазі, серйозно.

Кілька тижнів тому в Сан-Франциско я був на зустрічі з вісьмома вченими - статистиками, інженерами і комп'ютерними спеціалістами, які працюють над людською аналітикою для своїх компаній. Це серйозні математики і вчені в сфері даних, які намагаються застосувати науку про дані до людської стороні свого бізнесу.

Минулого тижня у мене була інша аналогічна зустріч: три провідні страхові компанії в світі, два великих рітейлера, три компанії зі сфери охорони здоров'я та дві виробничі компанії, і у всіх - серйозні математики і вчені, призначені HR-ами.

Що відбувається?

Як я недавно писав у статті «Чому« менеджмент людей »повинен прийти на зміну менеджменту талантів?» на ринку помітно значних змін. Після довгих років розмов про можливість застосувати дані до рішень про людей, компанії нарешті почали нарощувати темпи і робити інвестиції в це. І, що ще більше вражає, серйозні математики та фахівці з даними стікаються в HR.

Область HR-аналітики, аналітики талантів або, як її зараз називають "People-аналітики", існує вже давно. Як аналітик (і колишній менеджер по аналітичним продуктам) я говорив з компаніями про те, як вимірювати навчання і HR протягом десятиліття. Ще в 2005 році, після декількох розчаровують років в спробах з'ясувати, як вимірювати навчання, я написав книгу під назвою "The Training Measurement Book", яка змушує команди L & D вийти за рамки традиційної моделі вимірювання Киркпатріка. Сьогодні навчальні організації продовжують намагатися проаналізувати вплив і ефективність навчання, але більше вони не на самоті.

Якщо ви озирнетеся, десять років тому компанії намагалися створити системи "HR Analytics" (зазвичай під назвою "сховища HR-даних"), щоб стежити за простими показниками, такими як "загальна чисельність персоналу", "час найму" і "вартість утримання" і привести в порядок безладні, часто неточні дані, які вони мали про людей. Багато компаній створили ці бази даних, але в першу чергу вони використовувалися як єдина система запису і зберігання серед багатьох інших використовуваних HR-платформ.

У 1990-х роках такі виробники, як PeopleSoft, Oracle і NCR / Teradata, створили аналітичні продукти для підтримки цього ринку. Вони не дуже добре продавалися, перш за все тому, що у компаній були такі складні системи управління персоналом, що у них не було бюджету або IT-підтримки для створення ще й сховища HR-даних. (Деякі компанії все таки це робили, і протягом багатьох років витягували з цього рішення вигоду).

Потім вийшла книга "Moneyball", і ми побачили зародження глобального ринку під назвою "Big Data". Hadoop, R та інші інструменти управління даними раптом стали продуктами, і такі галузі, як маркетинг, реклама і фінанси, почали аналізувати величезні обсяги даних. Більша частина цього руху почалася в Facebook, Google, LinkedIn і інших інтернет-компаніях, яким просто довелося аналізувати величезні обсяги даних для ведення свого бізнесу.

По дорозі був винайдений термін "наука про дані", і сьогодні існують сотні робочих місць для "вчених за даними" (як правило, це люди, які розуміють управління інформацією, Big Datа-інструменти, статистику та моделювання - рідкісна порода).

Протягом останніх десяти років ми дивилися, як обговорення цього всього в HR залишаються дуже тактичними, орієнтованими на оперативну звітність і просте "подлативаніе" безладу в несумісних HR-системах, які у нас є. Було багато презентацій по аналітиці персоналу і навчання, а також кілька конференцій, але основна увага приділялася тому, щоб технічні фахівці покращували свої системи звітності. Ідея прогностичної аналітики не йшла далі вивчення ROI, щоб подивитися, чи працює навчальна програма.

Раптово в 2011 році ми відчули зрушення на ринку. Щоб зрозуміти, наскільки сильно прогностична аналітика зміцнила свої позиції, ми провели дослідження "Великі дані в HR" і розробили модель зрілості (вона була опублікована восени 2012 року). Ми дізналися, що невелике число компаній вкладають значні кошти в інтелектуальну People-аналітику, але більшість ледь почало працювати.

Вся ідея нашої уваги до "Великим даними в HR" полягала в тому, щоб допомогти HR-організаціям зрозуміти, що вони теж можуть взяти участь в хвилі інтересу до Moneyball і BigData. HR, може, і не така цікава тема, як державна безпека або кібервійни, але це велика галузь (більше 4 трильйонів доларів витрачається на заробітну плату по всьому світу), тому в цьому величезному наборі даних лежить багато можливостей. І з'явився світ "People Analytics".

Існує тривала історія аналізу даних в професії HR, починаючи з кінця 1800-х років і Фредеріка Тейлора. у статті «Datafication of HR» описується ця еволюція, і я думаю, що все в нашому просторі повинні прочитати цю статтю і познайомитися з історією. Ми сьогодні стоїмо на плечах гігантів і новаторських мислителів - у них просто не було комп'ютерів, які могли б допомогти.

Тепер, коли тема стала гарячою, HR-команди тільки починають серйозно розбиратися в аналітиці. Проблема була не в концепції, а в фокусі. Ми витратили занадто багато часу, намагаючись виміряти витрати на персонал і навчання, а також з'ясувати, які HR-програми підвищують цінність бізнесу. Хоча це здається цікавим менеджерам з персоналу, зазвичай людям бізнесу просто все одно. Чого вони хочуть, так це інформації, яка допомагає їм краще управляти компанією: "Наведіть мені потрібних людей в бізнес, зробіть їх продуктивними і щасливими, зробіть так, щоб вони могли залучити до нас більше клієнтів і більше доходів. Мене не хвилює, чи має ваша навчальна програма ROI 200% чи ні ».

Тепер ми бачимо це як величезну тенденцію, тому ми цілеспрямовано почали окрему галузь досліджень по цій темі. За допомогою мого партнера Карена О'Леонарда та інших членів нашої команди ми запустили серію галузевих досліджень про те, що ми назвали "Аналітикою талантів". Наш найбільший звіт під назвою "High-Impact Talent Analytics" представив першу в історії дослідницьку модель зрілості для аналітики. Дослідження показало, що існує невеликий набір компаній (менш 5% ринку), які випередили криву. Ці передові компанії дивилися на дані, пов'язані з людьми, дуже стратегічно, і в результаті вони брали набагато кращі рішення про те, кого наймати, кого просувати, скільки платити людям і багато іншого.

З тих пір інтерес до цього ринку вибухнув. Я маю на увазі, як атомна бомба. Тепер усі говорять про це, і вся концепція змінилася.

Кілька тижнів тому у мене була зустріч з п'ятьма великими компаніями Силіконової долини і Нью-Йорка, які зосереджені на цій галузі, і кімната була заповнена докторами наук за статистикою, психології та інженерами (як і я). Ось чому назва цієї статті:

Гіки прийшли в HR.

На даний момент я вважаю, що гіки дійсно вже тут. Статистики, математики та інженери увійшли в простір аналітики людей.

На цих зборах, яке я відвідав, були практики, лідери в своїй сфері, з досвідом збору даних, їх обробки і аналізу всіх видів. Звичайно, у їхніх компаній є різні проблеми з якістю даних, системами та інфраструктурою, але вони, як група, працюють. Вони розуміють потенціал, вони розуміють проблему, і у них є навички для виконання роботи. І вони не просто аналізують проблеми з персоналом, вони аналізують бізнес.

Сьогодні ця нова бізнес-функція називається "People-аналітика". І з часом, я вважаю, вона навіть не буде ставитися до HR. Поки все це так чи інакше пов'язане з HR, але з плином часу ця команда візьме на себе відповідальність за аналіз продуктивності продажів, плинності, утримання, нещасних випадків, шахрайства і навіть ті "людські" фактори, які призводять до утримання клієнтів і задоволеності клієнтів.

• High tech компанії тепер знають, чому топ-інженери звільняються, і як будувати компенсацію і робочі умови, щоб люди залишалися.
• Компанії, що надають фінансові послуги, тепер аналізують, чому деякі люди роблять шахрайство, і які проблеми середовища або найму можуть сприяти таких порушень.
• Компанії-виробники аналізують демографічні, освітні та емпіричні фактори, які корелюють з результатами роботи високоефективних продавців, і то, чому вони звільняються.
• Медичні компанії розглядають, чому деякі лікарні або відділення мають більш високі показники інфікування, і то, як за цим стоїть "людський фактор".
• Виробничі та продуктові компанії розглядають моделі email-трафіку і повідомлень, щоб зрозуміти, як поводяться високоефективні менеджери і які стилі роботи призводять до найвищих рівнів ефективності.

Все це реальні бізнес-проблеми, а не проблеми HR. Дані, які підтримують ці рішення, включають досвід, демографічні дані, вік, сімейний статус, а також навчання, особистість, інтелект і десятки інших факторів. Все більше і більше будуть підключатися дані про email-зв'язках і настроях співробітників.

Багато факторів, що сприяють шахрайству або плинності, не мають нічого спільного з людьми - вони середовищні. Де фізично знаходиться менеджер? Хто ще був найнятий в це місце? Тому People-аналітика вимагає перегляду зовнішніх даних, а не тільки внутрішніх.

Ось чому ця функція в кінцевому підсумку належить не HR, вона дійсно є частиною більш великого підрозділу бізнес-аналітики.

Заради інтересу я зробив пошук по Google Trends для визначень "HR Analytics", "Talent Analytics" і "People Analytics" і подивився, що знайшлося. "People Analytics" виграє.

Як ми говоримо в наших дослідженнях, це величезна ринкова можливість для бізнесу - і це тільки початок. Продавці технічних рішень всіх форм і розмірів починають рости, і більшість великих постачальників платформ тепер включають інтелектуальні аналітичні інструменти в своє основне програмне HR-забезпечення. (Показники ризику - хороший приклад - поки не дуже точні, але ідея правильна.)

І нові серйозні компанії приєднуються до ринку. Не тільки великі гравці ERP, а й круті розробники програмного забезпечення беруть участь у цих заходах.

У той час як більшість HR-організацій як і раніше намагаються обробляти свої дані і будувати свої аналітичні команди, імпульс набирає силу. І технічні таланти тепер зрозуміли, що старомодний відділ персоналу може бути одним з найцікавіших місць для роботи.

Ми будемо робити набагато більше досліджень на цю тему в найближчі роки, а зараз дозвольте мені просто чітко заявити: "Гіки прийшли: People-аналітика вже тут".