Տվյալների վերլուծությունը HR-ում․ ինչպես են տվյալները փոխում մարդկային ռեսուրսների կառավարումը

Ի՞նչ է իրականում նշանակում «տվյալների վրա հիմնված HR», ինչ խնդիրներ է այն լուծում և ինչու են ընկերությունները ամբողջ աշխարհում սկսել HR որոշումները հիմնավորել թվերի, ոչ թե զգացողությունների վրա։
Այս հարցերի պատասխանը տալիս է HR Data Analytics-ը՝ մարդկային ռեսուրսների ոլորտում արագ զարգացող ուղղություն, որը վերափոխում է ինչպես HR-ի դերը, այնպես էլ թիմերի աշխատանքի որակը։

Այս հոդվածում կանդրադառնանք HR Data Analytics-ի ամբողջ տրամաբանությանը՝ ինչ է այն, ինչ փուլերով է աշխատում, ինչ խնդիրներ է լուծում, ինչ օրինակներ ունի պրակտիկայում և ինչպես կարող է կազմակերպությունը սկսել կիրառել այն։

Ի՞նչ է HR Data Analytics-ը և ինչո՞ւ է այն դառնում ստանդարտ

HR Data Analytics-ը համակարգված գործընթաց է, որի ընթացքում HR թիմը հավաքում, կազմակերպում և վերլուծում է աշխատակիցների մասին տվյալները՝ հասկանալու, թե ինչ գործընթացներ են տեղի ունենում կազմակերպության ներսում և ինչու են դրանք տեղի ունենում։
Այն ներառում է աշխատանքի ընդունման ցուցանիշներ, հեռացումների մակարդակներ, աշխատակիցների ներգրավվածություն, կատարողական, ուսուցման արդյունքներ, աշխատավարձային տվյալներ և բազմաթիվ այլ HR-փաստեր, որոնք առանձին վերցրած քիչ բան են ասում, բայց միասին՝ պատմում են կազմակերպության իրական պատմությունը։

Այս մոտեցման անհրաժեշտության հիմնական պատճառն այն է, որ HR-ի դերակատարումն այսօր շատ ավելի ռազմավարական է․ կազմակերպությունները HR-ից ակնկալում են ոչ միայն օրակարգային գործընթացների կառավարում, այլև ռիսկերի կանխատեսում, թիմերի իրական դինամիկայի չափում և փաստերի ու տվյալների վրա հիմնված առաջարկներ։ Հենց սա է այն տարբերությունը, որն առանձնացնում է ժամանակակից HR-ը ավանդականից։

Ո՞վ է զբաղվում HR տվյալների վերլուծությամբ

Տարբեր կազմակերպություններում պատասխանատուները կարող են տարբեր լինել։ Մեծ HR թիմ ունեցող կազմակերպություններում կան «People Analyst» կամ «HR Data Analyst» մասնագետներ։ Փոքր ու միջին բիզնեսներում հաճախ հենց HR ղեկավարն է զբաղվում վերլուծություններով։ Որոշ ընկերություններ նույնիսկ կախված են արտաքին խորհրդատուներից։

Կարևորը ոչ թե այն է, թե ով է վերլուծում տվյալները, այլ՝ այն, որ կազմակերպության ներսում հստակ լինի, թե տվյալների հավաքման, դասակարգման, վերլուծության և դրանց հիման վրա որոշումների առաջարկման համար ով է պատասխանատու։ Առանց դերերի հստակության վերլուծությունը պարզապես դառնում է մի գեղեցիկ գաղափար, որը չի գործում։

Ի՞նչ ազդեցություն է ունենում HR Analytics-ը կազմակերպության վրա

Տվյալների վերլուծությունը HR-ում չի սահմանափակվում մեկ ուղղությամբ։ Այն կարող է ազդել գրեթե բոլոր HR գործընթացների վրա՝ սկսած աշխատանքի ընդունումից մինչև աշխատակիցների պահպանում (employee retention)։

Եկեք դիտարկենք հավաքագրումը։ Տվյալները կարող են ցույց տալ՝ աշխատանքի հայտարարությունների որ հարթակներն են բերում ուժեղ թեկնածուներ, ինչքան ժամանակ է տևում մեկ աշխատակցի ընդունումը, onboarding-ը ինչ ուղով է անցնում և որտեղ են առաջանում կորուստներ։
Payroll-ի մասով HR-ը կարող է հայտնաբերել, թե ինչ մեթոդներով կարելի է վերահսկել ծախսերը կամ ինչպես է աշխատավարձային քաղաքականությունը ազդում աշխատակիցների ներգրավվածության վրա։
Ուսուցման ու զարգացման ծրագրերում նույնպես տվյալների վերլուծությունը կարևոր դեր ունի․ տվյալները ցույց են տալիս՝ որ ծրագրերն են իրականում օգնում աշխատակիցներին զարգանալ, իսկ որոնք՝ պարզապես հավելյալ ծախս են կազմակերպության համար։
Հեռացումների (attrition) վերլուծությունը հնարավորություն է տալիս հասկանալ՝ ինչու են մարդիկ հեռանում, արդյոք այս խնդիրը կենտրոնացած է մի քանի թիմերում, և ինչ կարող է անել HR-ը` կանխելու համար կորուստները։

Այս ամենը ոչ թե ենթադրությունների մակարդակով է արվում, այլ՝ փաստերի։ Եվ սա է HR Analytics-ի էությունը։ 

HR Analytics-ի չորս մակարդակները

HR տվյալների վերլուծությունը ունի զարգացման հաջորդական փուլեր։
Առաջին փուլում HR-ը նկարագրում է, թե ինչ է տեղի ունեցել։ Սա ամենահիմնական մակարդակն է, երբ տվյալները պարզապես ներկայացվում են։
Երկրորդ փուլում HR-ը փորձում է հասկանալ՝ ինչու է դա տեղի ունեցել։ Սա արդեն պահանջում է ավելի խորքային վերլուծություն։
Երրորդ փուլը կանխատեսումներն են․ այս մակարդակում HR-ը փորձում է հասկանալ, թե ինչ է սպասվում ապագայում՝ ելնելով ներկա միտումներից։
Վերջին փուլում HR-ը ոչ միայն հասկանում է ապագա միտումները, այլև փոփոխությունների իրականացման համար առաջարկում է հստակ քայլեր։ Սա կոչվում է prescriptive analytics, և այն HR-ին տալիս է իրական ռազմավարական ազդեցություն։

Օրինակներ, թե ինչպես է HR Analytics-ը փոխում աշխատանքը

Օրինակ 1․ աշխատակիցների հեռացումներ

Պատկերացնենք մի կազմակերպություն, որտեղ աշխատակիցների տարեկան հեռացումների մակարդակը մոտ 20 տոկոս է, և անհրաժեշտ է այն նվազեցնել մինչև 15 տոկոս։ HR թիմը people analytics-ի միջոցով կարող է վերլուծել exit interview-ների ընթացքում հավաքված տեղեկությունները՝ հասկանալու, թե ինչ պատճառներով են մարդիկ լքում կազմակերպությունը։ Բացի դրանից, աշխատակիցների ներգրավվածության վերաբերյալ տվյալները կարող են օգնել բացահայտել այն ոլորտները, որտեղ թիմերը դժգոհություն կամ հիասթափություն ունեն Այս պատկերացումների հիման վրա հնարավոր է ձևավորել փոփոխություններ, որոնք կօգնեն դանդաղեցնել հեռացումների տեմպը և ուղղել խնդիրը։

Օրինակ 2․ աշխատանքի ընդունման որոշումներ

Մեկ այլ կազմակերպություն ցանկանում է երկարաժամկետ հեռանկարում բարձրացնել թիմի արդյունավետությունը՝ ընտրելով ավելի որակյալ թեկնածուներ։ CV-ների սովորական դիտարկման փոխարեն HR թիմը կիրառում է տվյալների վերլուծություն՝ հասկանալու, թե որ առցանց աշխատանքային հարթակներն են իրականում բերում իրենց պահանջներին համապատասխան թեկնածուներ։ Բացի դրանից, նրանք ուսումնասիրում են կազմակերպության լավագույն աշխատողների տվյալները և համեմատում դրանք դիմորդների CV-ների հետ, որպեսզի արագ և հիմնավորված որոշումներ ընդունեն։ Այս մոտեցումը HR-ին թույլ է տալիս ոչ միայն արագացնել ընտրության գործընթացը, այլև ապահովել, որ ընտրված մարդիկ ունենան այնպիսի հմտություններ, որոնք ապագայում իրական արդյունքներ կբերեն։

Օրինակ 3․ աշխատակիցների արդյունավետություն

Երրորդ կազմակերպությունն իր հերթին ցանկանում է բարձրացնել աշխատակիցների ընդհանուր արդյունավետությունը՝ աշխատանքային միջավայրը վերաձևավորելով այնպես, որ այն նպաստի ավելի բարձր արտադրողականության։ HR բաժինը հավաքում է տվյալներ այն մասին, թե գրասենյակի որ գործոններն են ազդում աշխատակիցների տրամադրության, ներգրավվածության և աշխատանքի որակի վրա։ Ստացված պատկերացումների հիման վրա թիմը ուժեղացնում է այն միջավայրային բաղադրիչները, որոնք դրական ազդեցություն ունեն, և նվազեցնում այն գործոնները, որոնք խանգարում են աշխատանքի ընթացքին։ Աշխատավայրի վերափոխումից հետո վերլուծաբանները կրկին տվյալներ են հավաքում՝ հասկանալու, թե որքան արդյունավետ էին կատարված փոփոխությունները և արդյոք դրանք պետք է ավելի խորացված զարգացնել։ Եթե արդյունքները չեն բավարարում սպասելիքներին, HR-ը ստանում է տվյալների վրա հիմնված հստակ առաջարկներ՝ ինչպես շարունակել կամ փոխել մոտեցումը։

Օրինակ 4․ ուսուցման և վերապատրաստման ծրագրեր

Չորրորդ կազմակերպության մոտիվացիան այլ է․ նրանք ուզում են բարձրացնել աշխատանքային արդյունավետությունը ոչ միայն միջավայրային փոփոխություններով, այլ նաև աշխատակիցների հմտությունների բարելավմամբ։ Վերլուծական թիմը կատարում է հմտությունների բացի ուսումնասիրություն՝ պարզելու, թե կոնկրետ որ հմտություններն են թերի և որտեղ է անհրաժեշտ լրացուցիչ զարգացում ապահովել։ Երբ հստակ է դառնում, թե ինչի կարիք ունի թիմը, HR-ը ձևավորում է նպատակային ուսուցման ծրագրեր՝ ուղղված աշխատակիցների հմտությունների զարգացմանը։ Այս մոտեցումը թույլ է տալիս ներդրումները կատարել առավել արդյունավետ կերպով՝ զարգացնելով հենց այն ունակությունները, որոնք կարևոր են կազմակերպության աճի և թիմերի իրական արտադրողականության համար։

Ինչպե՞ս սկսել HR Data Analytics-ը

Այս գործընթացը չի սկսվում տվյալներից, այլ՝ նպատակներից։ Նախ պետք է հստակ ձևակերպել խնդիրը։ Օրինակ՝ «մեր հեռացումների մակարդակը բարձր է» կամ «onboarding-ը չափազանց երկար է»։
Այս խնդիրը սահմանելուց հետո HR-ը կարող է սկսել տվյալներ հավաքել, մաքրել և ուսումնասիրել։ Տվյալների որակը շատ կարևոր է, քանի որ սխալ կամ թերի տվյալները կարող են բերել սխալ եզրակացությունների։
Վերլուծության արդյունքները պետք է ներկայացվեն պարզ ու հասկանալի լեզվով՝ կապված կազմակերպության բիզնես նպատակների հետ։ Analytics-ը ոչինչ չի փոխում, եթե այն ուղղակի թվեր է ցույց տալիս․ HR-ը պետք է կարողանա բացատրել՝ ինչ են նշանակում այդ թվերը և ինչ պետք է անել դրանց հիման վրա։
Եվ վերջապես՝ վերլուծությունը պետք է վերածվի իրական գործողությունների։ Առանց գործողությունների analytics-ը դառնում է պարզապես հետաքրքիր փաստարկ, ոչ թե գործիք։

Այսպիսով, HR Data Analytics-ը HR ոլորտի ապագան չէ․ այն արդեն իրականություն է, որը թույլ է տալիս HR-ին դառնալ ոչ թե աջակցող բաժին, այլ բիզնեսի ռազմավարական գործընկեր։
Այն HR մասնագետները, որոնք սկսում են կիրառել տվյալների վերլուծությունը իրենց աշխատանքում, ստանում են առավելություն․ նրանք տվյալների միջոցով տեսնում են այն, ինչ ուրիշները չեն տեսնում, և կարողանում են կազմակերպությանը առաջարկել լուծումներ, որոնք կառուցված են իրական պատկերացումների վրա։