В настоящий момент происходит много разговоров об HR-аналитике. Но компаний,  которые начали внедрять эту функцию, довольно мало. И многих останавливает непонимание этой области и мифы, которые сложились в ее отношении. Сегодня поговорим о 7 самых распространенных.

Миф 1: HR-аналитика требует больших инвестиций

Реальность: В HR-аналитике есть несколько уровней развития и зрелости: описательная (мы анализируем то, что есть), прогнозная (мы прогнозируем, что будет при сохранении трендов), предписательная (мы определяем, что мы хотим иметь в будущем и что нужно изменить в настоящем).

Не каждый из этих уровней требует большого количества инвестиций и внутренних ресурсов.

Кроме того, аналитика обычно используется для достижения четырех результатов, что приносит существенную выгоду компании, перекрывая все вложенные инвестиции:
— повышения эффективности процессов;
— роста доходов;
— сокращения ненужных расходов;
— управления рисками.

Миф 2: HR-аналитика – это big data

Реальность: Сейчас о big data не говорит только ленивый. В HR сообществе HR-аналитика и большие данные зачастую тождественны друг другу. И компании думают, что им необходимо собрать огромное количество информации для проведения качественной HR-аналитики. Конечно, при наличии этих данных и ресурсов для их анализа, компании могут получить от этого довольно интересные и полезные выводы. Но утверждение, что для HR-аналитики наличие больших данных является обязательным условием, не соответствует действительности.

Миф 3: HR-аналитика устраняет человеческие заблуждения и ошибки

Реальность: Некоторые думают, что аналитика и машинное обучение помогут устранить человеческие ошибки и избежать влияния человеческого фактора. Но, к сожалению, это не так. Алгоритмы машинного обучения и различные прогнозные модели построены на обучающей выборке. Эту самую выборку формирует человек. И ошибки, заложенные в выборку, будут распространяться на алгоритмы.

Узнайте о других решениях

Миф 4: HR-аналитика предполагает сложные алгоритмы и модели

Реальность: В HR-аналитике лучше делать ставку на простые статистические модели при наличии достаточного количества данных для обработки, чем на изощренные формулы и модели. То есть с достаточным количеством данных даже простые модели покажут хороший результат. Что есть достаточное количество данных? Есть несколько методов расчета необходимого количества элементов в выборке. Для начала можно взять за основу такое утверждение, что в выборке должно быть не меньше 30 элементов.

Миф 5: HR-аналитика – это сложный процесс и занимает много времени

Реальность: Перед компаниями, начинающими заниматься HR-аналитикой, всегда встает вопрос: « А что мы хотим анализировать?» В ответ я задаю вопрос: «А какая стратегия компании на этот год?» или «Какую бизнес-проблему Вы хотите решить?». Если стратегия направлена на сокращение расходов, то определите для себя несколько сфер, где компания несет большие затраты, и начните анализировать эффективности этих затрат. Не пытайтесь внедрить HR-аналитику сразу во все HR-направления. Возьмите самые ресурсоёмкие направления или те, на которые направлен фокус в этом году, и начните прорабатывать их. Первые результаты аналитики должны быть видны почти сразу (речь идет о днях, максимум неделях).

Миф 6: Для HR-аналитики нужно покупать дополнительные программы

Реальность: На рынке существует множество продуктов для осуществления статистической обработки и анализа данных. Вот основные из них: SPSS, Statistica, SAS, Stata, язык программирования R и оболочка R Studio, PSPP. Каждый продукт, обладая своими плюсами и минусами, отличается друг от друга стоимостью, сложностью изучения, статистическими и графическими возможностями.

Многие компании думают, что это сложно, что сами они не справятся с этими программами и то лучше пока отложить внедрение HR-аналитики до лучших времен.

Я всегда призываю компании начинать с малого. Чтобы начать применять простые статистические и аналитические модели, необходима программа, которая есть в любой компании – эксель. В него зашито большое количество разных статистических возможностей. Нужно только немного подучиться. Например, на нашем базовом курсе HR-аналитики. За 2 дня Вы узнаете основные методы анализа данных и отработаете их в эксель, без применения сложных дополнительных программ.

По мере наработки уверенности в использовании методов и усложнении этих самых моделей компания может перейти на использование продуктов, перечисленных выше.

Миф 7: Для аналитики в компании нам нужен отдельный отдел, который будет поддерживать все подразделения

Реальность: Недавно одна участница тренинга сказала, что у них в компании появились специалисты по анализу данных (data scientists). Они приходят в разные подразделения, просят предоставить им данные и уходят анализировать. Сейчас они пришли в HR-отдел с просьбой дать им какие-то данные для анализа.

Как Вы думаете, будет ли такая схема работать? Ответ – нет! Аналитики должны быть в центре бизнес-подразделения. Решение многих проблем HR-отдела скрыты в данных. Во-первых, аналитику должен быть предоставлен полный доступ к данным, что с учетом конфиденциальности HR-данных сделать тяжело. Во-вторых, аналитики должны понимать специфику показателей, чтобы построить гипотезы о влиянии одних HR-показателей на другие и на финансовые показатели компании в целом. Альтернативой в этой ситуации может быть наличие сотрудника-переводчика между аналитиками и HR-подразделением для построения гипотез и выбора методов анализа данных. На мой взгляд, это роскошь, которую не все компании могут себе позволить.

Я надеюсь, что эти мифы об HR-аналитике исчезнут из нашей повседневности, и все больше компаний начнут смотреть на данные через призму их анализа и принимать решения не интуитивно, а опираясь на факты.

Методы анализа

Напишите нам

и мы ответим в течении часа

support@asu-analitika.ru

maxresdefault 66x66 - 7 мифов об HR-аналитике
Зачем вообще нужны системы бизнес-аналитики

Загрузить программу ВІ Демонстрации решений Визуализация в бизнес-аналитике очень важна. Например, концепт этих графиков отрисован …

prodvizhenie 1200x350 66x66 - 7 мифов об HR-аналитике
Что выбрать Spotfire,Tableau,Microsoft BI или Qlik Sense?

Конечно, Tableau и Spotfire предлагают унифицированное представление данных, но не настолько эффективно, как QlikSense. QlikSense …

sap 7 66x66 - 7 мифов об HR-аналитике
Начало работы с Tibco Spotfire Desktop

Загрузить программу ВІ Демонстрации решений Для успешной работы с продуктами Tibco Spotfire, Вам потребуется 10 …

131 66x66 - 7 мифов об HR-аналитике
Gartner BI Magic Quadrant 2019: обзор лидеров рынка

Загрузить программу ВІ Демонстрации решений В январе Gartner традиционно выпускает масштабное исследование рынка систем бизнес-аналитики, …

img243 66x66 - 7 мифов об HR-аналитике
Видео демонстрации и обучение

Видео материалы по Tibco Spotfire Лучше один раз увидеть ! Обучающие видео, презентации и комментарии …

quienes somos 03 66x66 - 7 мифов об HR-аналитике
Цены на продукты

Загрузите бесплатно Демонстрация Мы подготовили для Вас ориентировочные цены на различные продукты и пакеты программ, …

active icon pdf - 7 мифов об HR-аналитике
Наша компания
active icon pdf - 7 мифов об HR-аналитике
Tibco Spotfire

Несколько видео о наших продуктах

085 - 7 мифов об HR-аналитике
Проиграть видео
Презентация аналитической платформы Tibco Spotfire
106 - 7 мифов об HR-аналитике
Проиграть видео
Отличительные особенности Tibco Spotfire 10X
1 11 - 7 мифов об HR-аналитике
Проиграть видео
Как аналитика данных помогает менеджерам компании

This Is A Custom Widget

This Sliding Bar can be switched on or off in theme options, and can take any widget you throw at it or even fill it with your custom HTML Code. Its perfect for grabbing the attention of your viewers. Choose between 1, 2, 3 or 4 columns, set the background color, widget divider color, activate transparency, a top border or fully disable it on desktop and mobile.