Данные о людях: далеко ли мы зайдем?

Глава отчета Deloitte посвящена новым возможностям и новым рискам, открывающимся в связи с взрывным ростом количества данных о людях, которые собирают организации.

Использование данных о людях для анализа, прогнозирования и повышения эффективности работы в течение последних нескольких лет подобно взрывному эффекту. Но поскольку организации начинают серьезно использовать данные о людях, формируются новые риски и новые возможности.

Аналитическая область быстро растет, предлагая новые возможности для лучшего найма, управления, сохранения и оптимизации рабочей силы. Однако, поскольку организации собирают больше личных и бизнес-данных о своих сотрудниках, поднимаются вопросы о растущих рисках и этике, о безопасности данных, прозрачности и необходимости запрашивать разрешение. Теперь организациям нужны надежные меры безопасности, прозрачности и четкая коммуникация вокруг усилий людей по сбору данных -— или они могут вызвать проблемы конфиденциальности сотрудников и негативные отзывы о злоупотреблении данными.

 

Использование данных о людях для анализа, прогнозирования и повышения эффективности в последние годы значительно увеличилось, и на протяжении последних нескольких лет этот рост был особенно заметным. В нашем опросе Global Human Capital Trends, проведенном в 2018 году, 84% респондентов рассматривали аналитику людей как “важные” или “очень важные вопросы”, что делает ее второй по величине с точки зрения важности.

 

Что объясняет этот всплеск? Мы видим три вектора сил, являющиеся стимулами аналитики.

  • Растущий акцент на важнейших проблемах персонала, таких как производительность и вовлеченность сотрудников, а также на социальных вопросах, таких как разнообразие и равенство полов, поднимает вопросы на уровне СЕО о том, как лучше всего управлять людьми и вести их за собой.
  • Большие инвестиции в аналитику людей приносят много новых источников данных. Наши исследования показывают, что более 70% респондентов находятся в центре крупных проектов для анализа и интеграции данных в процесс принятия решений.
  • Организации все больше беспокоятся о своей способности защищать данные о сотрудниках — и не зря. В этом году только 10% наших респондентов считают, что их компании “очень готовы” справиться с этой задачей.

Рост People-аналитики

Наконец, свершилась революция данных о людях, которую предсказывали много лет. 69% организаций строят интегрированные системы для анализа данных, связанных с сотрудниками, а 17% уже имеют платформы для мониторинга в реальном времени, чтобы расколоть лавину чисел новыми и полезными способами. Среди компаний на уровне 3 и 4 в модели зрелости человеческой аналитики Берсина, 90% имеют точные, своевременные данные, а 95% имеют политики безопасности данных. Эти ведущие компании контролируют данные людей из многих источников, включая социальные медиа (17%), опросы (76%) и интегрированные данные из HR и финансовых систем (87%). Творческие организации разрабатывают этот богатый выбор источников для создания всеобъемлющей “архитектуры слушания сотрудников”, предоставляющей новые сведения обо всем опыте сотрудников, а также данные о прогрессе, мобильности карьеры и эффективности.

 

Расширенная аналитика теперь может отслеживать и анализировать головокружительное количество данных о сотрудниках, включая данные, собранные из голосовой связи, личных взаимодействий и видео-интервью. Уже теперь можно оценивать и отслеживать настроения электронных писем сотрудников. Несколько поставщиков теперь предлагают программное обеспечение для организации сетевого анализа (ONA), которое интерпретирует трафик электронной почты для контроля уровня стресса сотрудников и помогает выявлять мошенничество, злоупотребления и плохое управление. Другие инструменты ONA могут анализировать отзывы и производительность сотрудников для выявления проблем управления, отправки советов коучей разным лидерам и определения ключевых ресурсов управления знаниями, экспертов по предмету и организационных влияний, основанных на их взаимодействиях и отношениях, а не на их названиях и ролях.

Повышенные вознаграждения, повышенные риски

Инструменты Google Analytics предоставляют огромные возможности. Но перед лицом очевидных преимуществ многие руководители могут медленно или, возможно, неохотно, признавать значительные потенциальные риски. Организации приближаются к переломному моменту вокруг использования данных о людях, а те, кто склонен к перегибам, могут пострадать от серьезной реакции сотрудников, клиентов и общественности.

 

Действительно, некоторые организации сейчас рассматривают простое существование данных как риск. Это является предпосылкой для требований в Европейском союзе (ЕС) и в других местах, немедленно удалять элементы данных, когда они больше не относятся к потребностям в обработке, или же сталкиваются с множеством последствий из-за рисков, которые это несет. Новое правило защиты данных (ВВП) в Европе, которое должно вступить в силу весной 2018 года, расширяет эту концепцию, определяя данные высокого риска, как те, которые “могут привести к высокому риску для прав и свобод отдельных лиц”, и поэтому требуют большей защиты. Действия частного сектора должны идти в ногу с перспективными усилиями, направленными на усиление правил конфиденциальности данных. Компании, нарушающие новые правила ВНП, будут сталкиваться со штрафами в размере до 20 млн. евро, что создает серьезные стимулы для организаций серьезно относиться к защите данных.

 

Какие риски наиболее актуальны? Наш опрос 2018 года дает некоторые важные сведения. В этом году 64% респондентов сообщили, что они активно управляют юридической ответственностью, связанной с данными своих организаций. Шесть из десяти сказали, что они обеспокоены представлением сотрудников о том, как их данные используются. Однако только четверть сообщила, что их организации управляют воздействием этих рисков на свой потребительский бренд.

 

Опасения по поводу конфиденциальности сотрудников выглядят оправданными. Помимо огромного количества данных, накопленных некоторыми организациями, простое существование и хранение конфиденциальных данных создает риск независимо от их объема. Один работодатель, например, установил тепловые датчики на столах, чтобы отслеживать, сколько часов человек провел в офисе. Сотрудники реагировали возмущенно, жалуясь на менеджеров и сливая в СМИ нелестные истории.

 

Многие сотрудники опасаются, что конфиденциальные данные могут быть отличной мишенью для высокоточных кибератак — и снова у них есть на это серьезные причины. В то время как 75% компаний понимают необходимость обеспечения безопасности данных, только 22% имеют отличные гарантии для защиты данных сотрудников. Исследования также показывают, что 30% компаний, которые не считают данные о людях, подверженными риску, не имеют сильной структуры управления данными вообще.

Выпуск Spotfire Cloud для аналитиков начинается с 125 долларов в месяц или 1250 долларов в год. Другие издания включают Business Author (65 долл. США в месяц или 650 долл. США в год), Consumer (25 долл. США в месяц или 250 долл. США в год), план только для зрителей, для которого требуется приобрести подписку Analyst или Business Author, и хранилище библиотеки (25 долл. США в год). месяц или 250 долларов в год). Услуги Spotfire для Amazon Cloud начинаются с 99 центов в час. Существуют также локальная платформа Spotfire и управляемое облачное корпоративное решение, по которому организации могут договариваться о ценах.

 

Поскольку тарифные планы настолько различны, организациям было бы целесообразно тщательно рассмотреть их общие затраты на пользователя, как только будут определены все необходимые им элементы аналитического приложения. Однако, похоже, что TIBCO Spotfire рассчитан на большее развертывание на предприятии, чем на Tableau, которая, похоже, разрабатывает свою модель лицензирования от отдельного пользователя. В зависимости от количества аналитиков и зрителей, которым необходим доступ к приложению, более простые предложения начального уровня от Tableau должны оказаться менее дорогими.

Узнайте о других решениях

Возникающие проблемы с AI, машинными алгоритмами и решениями

Защита данных — это давний риск, но есть и новые. Некоторые эксперты опасаются, что машинные алгоритмы и решения могут фактически узаконить искажения из-за недостатков в базовых данных или самого алгоритма. Понимание потенциала такого типа риска имеет решающее значение для предотвращения проникновения нового источника искажений в процессы найма или процессов продвижения.

 

Искажения данных о людях и искусственный интеллект на основе алгоритмов (AI) поднимает такие проблемы на новый уровень. Так же, как люди могут никогда не знать, почему в их веб-браузере появляется определенная реклама, лидеры бизнеса начинают понимать, что “решения, основанные на данных”,  ещё не гарантия того, что они будут понятными, точными или свободными от искажений.

 

Технолотические руководители начинают вкладывать больше ресурсов в решение этих проблем. Консорциум экспертов по данным недавно сформировал Партнеркую группу по AI для Людей и Общества, группу, финансируемую Amazon, Apple, Facebook, Google, IBM и Microsoft. Эта группа была создана специально для изучения и формулирования передовой практики в области технологий AI, для продвижения понимания общественностью AI и для того, чтобы служить открытой платформой для обсуждения и участия в AI и ее влияния на людей и общество.  Джинни Рометти, генеральный директор IBM, также изложил набор этических принципов использования данных и AI.

Правильная сторона переломной точки

Несмотря на потенциальные риски, обещания специалистов в области человеческой аналитики  остаются слишком ценным для организаций, чтобы их упустить. Например, GE, Visa, IBM и другие разрабатывают набор аналитических инструментов, которые находят “неочевидных” кандидатов и рекомендуют обучение. Аналитическая команда GE в области HR-аналитики использует данные, которые отслеживают “истории движения сотрудников и связанные с ними рабочие места”, чтобы помочь сотрудникам определить потенциальные новые возможности в компании — независимо от бизнес-единицы или географии офиса. Для повышения производительности Hitachi Data Systems использует интеллектуальные значки для определения поведения, которое способствует счастью и производительности сотрудников, используя эти данные для изменения рабочих пространств и команд.

 

Мы прогнозируем взрывной рост в следующем году для смарт-продуктов, которые используют данные о сотрудниках. Спектр рисков, связанных со сбором, хранением и использованием этих данных, может и должен эффективно управляться. Такие стратегии, как анонимность и шифрование, могут позволить организациям эффективно использовать данные о людях при управлении рисками, связанными с хранением и обработкой различных видов личной информации.

Создание безопасного организационного контекста

Теперь ясно, что компаниям, использующим данные и аналитику людей, а также поставщикам, предоставляющим эти услуги, нужны надежные политики, безопасность, прозрачность и открытая связь для устранения связанных рисков. Эти элементы должны работать вместе, чтобы создать безопасный организационный контекст для использования данных людей, который уменьшает вероятность утечки, ошибки и злоупотреблений.

 

Одним из важных аспектов управления рисками для анализа данных о людях является знание всех мест, где хранятся личные данные. Сопоставление потоков персональных данных с системами и из систем, особенно когда эти системы связаны с механизмами аналитики, имеет важное значение для создания прозрачности и установки надлежащей защиты. Использование инструментов обнаружения, сопоставления и классификации может помочь организациям классифицировать как структурированные, так и неструктурированные данные.

 

IT, HR и юридические отделы ведущих организаций должны прислушиваться к рекомендациям по поводу рисков, связанных с данными и организационных ответов. Эти компании имеют четкую политику и коммуникации, которые объясняют сотрудникам, какие данные собираются и как они используются. Это помогает вовлечь сотрудников в информированные заинтересованные стороны, которые понимают и поддерживают преимущества аналитики для своей работы и своей карьеры.

Передняя линия

Организации должны понимать компромиссы, связанные с ускорением сбора и использования данных сотрудников и рабочей силы. Большинство из них имеют благие намерения, но эти данные также создают значительные риски. Компании должны проявлять бдительность в отношении качества данных, безопасности данных и точности решений, принимаемых машинами. Хотя это относительно новая задача для HR, она быстро и правильно становится одним из главных приоритетов.

Sorry, we couldn't find any posts. Please try a different search.

Нет загрузок по выбранному критерию

Инструменты анализа и визуализации данных

Sorry, we couldn't find any posts. Please try a different search.

Методы анализа

Решения аналитики данных

Напишите нам

и мы ответим в течении часа

support@asu-analitika.ru

Несколько видео о наших продуктах

085 - Данные о людях: далеко ли мы зайдем?
Проиграть видео
Презентация аналитической платформы Tibco Spotfire
106 - Данные о людях: далеко ли мы зайдем?
Проиграть видео
Отличительные особенности Tibco Spotfire 10X
1 11 - Данные о людях: далеко ли мы зайдем?
Проиграть видео
Как аналитика данных помогает менеджерам компании
2019-09-07T12:53:18+02:00Сентябрь 22nd, 2019|Рубрики: HR аналитика|Метки: , , , , , , , , |