Что такое People Analytics и как она используется в HR?

25 марта 2022 г.

Для отделов кадров (HR) данные могут помочь организации понять и предсказать важные аспекты производительности и поведения сотрудников. Собирая и анализируя различные типы данных, HR-специалисты могут разрабатывать политики, основанные на фактических данных, которые нацелены на конкретные потребности бизнеса. Понимание этого процесса HR-аналитики может помочь вам развить навыки понимания и использования больших объемов важных данных. В этой статье мы даем определение кадровой аналитике, описываем, как ее использовать, и приводим примеры ситуаций, когда данные о людях могут помочь организации расти.

Что такое аналитика людей?

Аналитика персонала — это стратегии анализа данных, используемые для понимания различных аспектов поведения и производительности сотрудников в организации. Также известная как кадровая аналитика, кадровая аналитика или кадровая аналитика, кадровая аналитика предоставляет отделам кадров информацию, которую отдел может использовать для принятия обоснованных решений на благо бизнеса. Собирая данные о сотрудниках в организации и их рабочих привычках, менеджер по персоналу может создавать основанные на фактах политики и стратегии, отвечающие потребностям организации в отношении людей.

Аналитика людей может проявляться во многих формах. Это могут быть большие и сложные наборы данных или более простые меры, такие как опросы сотрудников. Объем используемых данных о людях может зависеть от размера организации и ее потребностей. В некоторых случаях отделы кадров могут нанимать специалистов по данным, чья работа заключается в сборе, сортировке и анализе больших объемов данных для получения выводов. Небольшой отдел кадров также может использовать HR-аналитику всякий раз, когда собирает данные о сотрудниках. По мере развития технологий у организаций часто появляются новые возможности для сбора данных и проведения сложных и разнообразных анализов.

Связанный: Что такое набор данных? (с определением, компонентами и типами)

Как использовать аналитику людей

Вот пять шагов, которые вы можете предпринять, чтобы максимально использовать подход HR-аналитики:

1. Определите, какую проблему вы хотите решить

Первый шаг к успешному использованию HR-аналитики — определить, какую проблему вы хотите решить или какую область вы хотели бы изучить. Поскольку доступно большое количество потенциальных наборов данных, определение релевантной информации может помочь вам и организации сосредоточиться на текущей проблеме или области анализа. Например, вы можете решить, что хотите посмотреть на эффективность конкретной программы обучения сотрудников. Для этого вы можете собирать данные об эффективности сотрудников до и после обучения. Вы также можете собирать мнения сотрудников об опыте обучения.

Как только вы определили проблему или область, которую хотите изучить, вы можете начать сужать параметры ваших данных. Например, вы можете решить просмотреть данные о производительности в течение одного месяца обучения сотрудников, а не расширять их дальше или дальше. Вы также можете решить, какую часть совокупности данных вы хотите использовать. Некоторые варианты заключаются в том, чтобы использовать всю компанию, сосредоточиться на определенных отделах или сгруппировать сотрудников по различным факторам или опыту. Вы также можете определить, хотите ли вы узнать о прошлых или текущих данных или предсказать поведение в будущем.

2. Соберите и очистите данные

Когда вы определили, какую проблему хотите решить, вы можете приступить к сбору данных. В некоторых случаях организации уже могут вести подробные записи, относящиеся к решениям, принимаемым людьми. Например, у организации уже могут быть данные о производительности сотрудников. Если это так, вы можете легко собрать данные из доступных источников и начать их подготовку для анализа.

Если организация меньше, вы также можете собрать дополнительные данные на основе желаемого вопроса или области анализа. Например, если вы хотите узнать больше о новых сотрудниках, чтобы предсказать, как долго они могут оставаться в организации, вы можете получить информацию об их производительности и удовлетворенности от менеджеров или руководителей отделов. В некоторых случаях это может помочь собрать как можно больше данных, поскольку это может привести к более надежному анализу и выводам. Прежде чем приступить к анализу, вы также должны очистить все данные, чтобы устранить мелкие ошибки.

3. Запустите анализ

Собрав необходимую информацию, вы можете запустить анализ данных, чтобы начать извлечение информации из необработанных данных. Для этого вы можете использовать инструменты данных, программное обеспечение или программы, которые могут обрабатывать большие объемы информации и быстро выполнять различные меры анализа. Эти программы могут включать в себя инструменты, которые выявляют закономерности, выделяют значимые точки данных, моделируют будущую производительность или извлекают смысл из, казалось бы, случайных наборов информации. Если у вас нет программы анализа, вы можете выполнить расчеты вручную. Однако это может быть более сложной задачей для крупных организаций с большим количеством сотрудников и очень сложными потребностями в данных.

4. Делайте выводы

Вы можете запускать анализы с целью использования проанализированных данных для получения значимых выводов. Например, с помощью анализа вы можете определить, что производительность сотрудников значительно улучшилась после прохождения программы обучения. Отсюда можно сделать вывод, что программа обучения прошла успешно.

По мере того, как вы делаете выводы, вы можете начать проводить дополнительный анализ данных, чтобы лучше понять ранее сделанные выводы. Например, если вы пришли к выводу, что обучение было успешным, вы можете затем захотеть узнать, почему оно было успешным. Затем вы можете сосредоточиться на оценках обучения сотрудников, чтобы увидеть, какие аспекты им понравились больше всего.

5. Реализуйте выводы

Последним шагом в использовании HR-аналитики является создание значимых политик на основе ваших выводов и выводов. Преимущество использования этого анализа заключается в том, что он позволяет принимать решения на основе конкретных данных, собранных для решения конкретной проблемы. Например, если вы пришли к выводу, что обучение было эффективным, следующим шагом может стать разработка аналогичной программы обучения для других областей бизнеса, в которых можно было бы повысить эффективность работы сотрудников. Это эффективный способ максимально использовать собранные и проанализированные данные.

Для чего используется аналитика людей?

Вы можете использовать HR-аналитику, чтобы понять причины и потенциальные области улучшения для любой проблемы, решения или элемента анализа, затрагивающего сотрудников. Это может включать анализ данных, который поможет вам понять или предсказать:

• Почему сотрудники уходят из компании и как их удержать эффективнее

• Успешна ли новая HR-инициатива

• Кого из сотрудников следует продвигать на руководящую должность

• Как понять инициативы по обучению сотрудников и их эффективность

• Как измерить обучение и рост сотрудников

• Какой уровень удовлетворенности сотрудников

• Какие сотрудники могут покинуть компанию и как это может повлиять на организацию

Важность чистоты данных в HR-аналитике

Очистка данных — это процесс, при котором вы находите и удаляете все неправильные, неправильно отформатированные, неполные или дублированные точки данных в наборе данных. Особенно, если вы объединяете несколько наборов данных или анализируете большой объем информации, могут легко возникнуть дубликаты или небольшие ошибки. Хотя эти ошибки могут показаться незначительными, они могут повлиять на анализ данных, если вы не очистите свою информацию.

Хотя данные, которые не были очищены, могут выглядеть нормальными и пригодными для использования, выводы, сделанные на их основе, могут быть ненадежными из-за ошибочных наборов данных. Это может означать, что любые политики или программы, созданные на основе данных, могут быть дезинформированы или менее эффективны, чем ожидалось. При анализе данных может оказаться важным разработать стандартизированную процедуру очистки данных. Например, вы можете просмотреть данные сразу после их сбора, чтобы как можно скорее устранить любые проблемы.