Способность анализировать и извлекать ценное понимание из данных о рабочей силе становится все более востребованным навыком в HR. Новые платформы и инструменты дают возможность собрать больше данных, по которым HR специалисты могут определить, где текучесть кадров зашкаливает и почему, сопоставить данные найма с результативностью сотрудников или показать влияние вовлеченности на продуктивность рабочей силы.Но добавление компетенции аналитики данных для HR персонала непростая задача. В условиях повышенного спроса на рынке труда, такие кандидаты на вес золота. Чтобы удовлетворить запрос на аналитику, многие руководители HR в мелких компаниях чаще вынуждены выстраивать такие компетенции с помощью обучения существующего персонала или заимствования экспертов из других рабочих областей, а не с помощью  найма специалиста извне.Отчет недавнего исследования “Эпоха Аналитики” (The Age of Analytics), проведенный McKinsey & Company открывает природу таких сложностей в процессе найма. Исследование выявило, что приблизительно половина опрошенных руководителей заявляет о повышенной сложности найма аналитических ресурсов в сравнении с наймом на любую другую должность в компании.“Многие HR службы встречаются с препятствиями при попытке добавить аналитические компетенции своим сотрудникам”, — говорит Джинни Ахилл, председатель саммита «Женщина в HR Технологии»  на ежегодной конференции-выставке HR технологии и CEO Devon Group“HR погружен в данные, но часто не имеет специалиста, способного интерпретировать их на понятном для бизнеса языке, — говорит Ахилл, — с точки зрения рекрутинга, я думаю, нам все ещё не хватает несколько лет до укомплектованного резерва кандидатов такого рода специалистов.”Учитывая эту проблему, какой наиболее удачный способ выстроить эти навыки у HR персонала, у которого вычислительные, статистические и презентационные способности могут быть ограничены?

Возможность обучения Аналитике данных

“У многих HR руководителей нет привилегии иметь выделенного Аналитика данных в штате. Вместо этого они склонны обучать HR универсалов этим навыкам или нанимать людей с опытом в социальных науках или математике”, —  сказал Джейк Риджвей, вице-президент по людям у Health Union в Филадельфии.Риджвей верит, что универсалы могут быть обучены таким навыкам, как просеивать данные из информационной системы HR (HRIS) или системы учета кандидатов, чтобы выявить тренды и использовать инструменты визуализации, для демонстрации данных. В более крупных компаниях у выделенного Аналитика данных, как правило, в обязанности входит создание и поддержание инструментов или отчетов HR аналитики, проверка наборов данных на точность и согласованность, сотрудничество с командой планирования рабочей силы.Но Риджвей уверен, что один из самых важных навыков для аналитика данных — это умение презентовать информацию. “Ты не обязан быть Python разработчиком или запускать регрессивное тестирование с помощью SPSS, чтобы добавить значение в аналитику данных, — говорит Риджвей. — Имея базовую грамотность в работе с данными, вкупе с умением использовать Excel и PowerPoint для эффективного описания данных о рабочей силе, можно добиться хороших результатов.”Что, по мнению HR руководителей и экспертов отрасли,  будет хорошей учебной программой аналитики для HR общего профиля? Должна ли она быть пройденной внутри компании или это будут внешние курсы — университетские программы или массовые открытые онлайн обучающие курсы, чье содержание может покрывать вычислительные или математические навыки, сбор данных, создание опросов, причинно-следственный анализ, выдвижение гипотез и описание данных.Джефф Майк, вице президент и глава HR исследовательской деятельности для Bersin, Deloitte Consulting, сообщает, что компании, которые преуспели в построении компетенций аналитики данных, часто используют междисциплинарный подход к обучению с отработкой на учебных проектах. “Они могут собрать кросс-функциональную команду из HR бизнес партнера или HR общего профиля и Аналитиков данных из других подразделений компании, которые могли бы передать свой опыт HR,” — говорит он.Майк говорит, что более мелкие HR отделы могут не нуждаться в выделенном Аналитике данных, если у них есть возможность обратиться к какому либо аналитику в компании. “Но каждый член HR команды должен достаточно хорошо разбираться в данных, чтобы понимать как данные о людях влияют на данные о бизнесе,” — сказал он.Некоторые эксперты верят, что комбинация подходов “купить и построить” сработает лучше всего. Например, руководитель HR может нанять временного Аналитика данных, который поможет обучить этому остальных членов команды, также как и отправить на обучение на внешних курсах тех, кто вернётся, чтобы обучать своих коллег.“Чем больше HR понимает бизнес, тем лучше мы сможем использовать данные для решения задач, которые напрямую стоят перед руководителями среднего звена, а не будем гадать, что же это за задачи или пытаться решить те проблемы, которые лишь для HR выглядят приоритетными, но больше никто в организации не видит важности в  этих проблемах,” — говорит Риджвей.

Аналитик данных или исследователь данных? (Data Analyst or Data Scientist)

Растущий спрос на Аналитиков и Исследователей данных привел к тому, что уже многие учебные заведения разработали специальные учебные программы для HR нужд. Один из примеров, Магистр аналитики и технологий человеческих ресурсов в Университете Нью Йорка (NYU). Семиуровневая базовая программа обучения содержит в себе знания в области аналитики данных и автоматизации, а также включает основы поведенческих и организационных наук.Необходимым условием для этой программы является курс “Основы аналитики для управления человеческими ресурсами”, который создан, чтобы помочь начинающим или новым специалистам по персоналу провести анализ данных, ознакомиться с инструментами аналитики и развить способность доносить выводы из проведенной аналитики до остальных коллег в организации.Инструктором программы обучения NYU является Рой Альтман, специалист HR аналитики и бывший HRIS менеджер  Memorial Sloan Kettering Cancer Center в Нью Йорке. Он говорит, что для HR руководителей очень важно понимать разницу между Аналитиком данных и Исследователем данных при принятии кадровых решений.По словам Альтмана, Аналитик данных способен анализировать данные рабочей силы и делать выводы для руководителей среднего звена, в дополнение к другим навыкам управления данными. Исследователь данных владеет такими навыками, как регрессионный анализ, программирование машинного обучения или математическое моделирование и обычно имеет продвинутый уровень.“Обычно, HR больше всего нуждается  в Аналитике данных, способном сопоставить данные и перевести свои открытия в доступную для руководителей среднего звена и высшего руководства форму , — говорит Альтман. Он добавляет, что некоторые возможности, которые Исследователи данных предоставляют организациям, такие как машинное обучение или предиктивная аналитика, уже включены в программные средства, предлагаемые на рынке.“Обучение HR персонала смотреть вглубь данных о рабочей силе является ключевым в хорошем методе подготовки, — сказал Альтман, — например, будет недостаточно только предоставления высшему руководству отчетов, которые показывают общую текучесть или различные метрики.” “ Вы можете предоставить отчет, в котором показано, что 50% вашей компании состоит из женщин и представителей меньшинств и это будет выглядеть, будто у вас отличная диверсификация, — говорит он, — но, если вы разложите распределение сотрудников из этих групп по уровням организации, может оказаться совсем другая картина. Роль Аналитика данных в том, чтобы показывать руководителям картинку в цифрах, чтобы они могли видеть, что на самом деле происходит в их организациях.”


Источник : edwvb.blogspot.com

Похожая запись