Если вас, как и меня, после прочтения очередной рассылки «моёHRбудущее» от Дэвида Грина охватывает легкое чувство паники — то эта статья для вас.
Ключевые мысли:
1. HR аналитика – важнейший тренд.
2. Сочетайте приобретение фундаментальных знаний и прикладных навыков.
3. Для освоения компетенции «Аналитика в HR» нужно получать быстрые прикладные навыки и фокусироваться на создании стоимости для бизнеса.
HR аналитика как тренд
В 2019 году один из наиболее влиятельных мировых экспертов в HR аналитике Дэвид Грин сказал, что HR-аналитика «уже здесь», т. е. стала чем-то привычным, будничным и само собой разумеющимся. Вот и номер №46 Digital HR Leader от 4 февраля 2020г. целиком и полностью построен в этой канве. Новейшее исследование «Глобальные тренды Талантов 2020» выяснило, что два топ тренда 2020 года – это
- Employee Experience (Опыт сотрудника) и
- People Analytics (Аналитика персонала)
Дэвид далее расшифровывает, что это значит: «цифровой и управляемый на основе данных HR» будет еще больше сфокусирован на «создании стоимости для бизнеса и рабочей силы».
Марк Лобоско из команды «моёHRбудущее» подхватывает и приводит в пример данные из того же исследования: процент компаний, применяющих цифровые методы анализа:
- в производительности сотрудников: вырастет с 68% до 82%
- в стратегическом планировании рабочей силы: с 58% до 77%
- в выявлении дефицита навыков: с 47% до 70%,
- в предиктивной аналитике по удержанию с 37% до 60%
И все это в период с 2020 до 2025 год!
На российском рынке есть сильные примеры применения HR аналитики, хотя в большинстве случаев не решён даже базовый вопрос универсального владения данными. Одно подразделение по-прежнему может отказать другому в предоставлении данных, которые они считают своими. Разрыв большой, а запрос на использование HR-аналитики еще больше, поэтому остро встает вопрос о быстром, массовом и эффективном освоении этой компетенции.
Как развивать компетенцию «HR аналитика»
Посмотрим, какие темы рекомендует освоить команда «моёHRбудущее» в этом месяце.
- «Будущее коучинга с применением искусственного интеллекта»,
- «Современные научные исследования для развития HR, основанного на данных»,
- «Как создать бизнес-кейс для Аналитики персонала и управляемого на основе данных HR».
Круто! И опять испытываем то самое чувство паники — слишком круто…
ОК, всё-таки мы HR и можем составить под себя индивидуальный план развития. Для начала определим базовые компетенции, необходимые для освоения HR-аналитики.
- Статистика. Для грамотной работы с аналитикой необходимо понимать принципы и методы работы с данными, прежде всего цифровыми. Нужно освоить способы сбора данных, построения рядов, выявления взаимосвязей и влияния одних показателей на другие при помощи регрессионного анализа, корреляций и т. д.
- Программирование и построение информационных систем. Совершенно понятно, что статистические методы в применении к большим объёмам данных требуют автоматизации практических решений. Автоматизация в свою очередь критически зависит от архитектуры информационных систем, применяемых в организации.
- Бизнес мышление и финансы. Помните про «создание стоимости для бизнеса и рабочей силы»? Придётся разобраться, как именно HR может создать эту «стоимость», и, самое главное — как понять и померить, где и сколько этой «стоимости» создано.
Ну что ж, верхнеуровневый план мы создали — перейдём к деталям.
Где, как и за сколько времени можно этому научиться?
- Начнём со статистики. Многие ВУЗы Москвы предлагают программы бакалавриата и магистратуры в предмете «Статистика». От 4 до 6 лет очного или вечернего обучения. Хмм… Так к 2025 году не успеем даже один раздел освоить…
- Может быть начать с бизнес-образования? Базовое высшее образование у нас в HR практически у всех есть — разумнее «заполировать» его, например, MBA? Там наверняка можно и статистику подтянуть. Очный MBA в большинстве именитых школ занимает 1-2 года. Успеваем к 2025! Стоимость таких программ, однако, совсем не гуманна. Есть, конечно, онлайн альтернативы, но бизнесу все же лучше учиться на живых примерах.
- ОК, ну а что с программированием? Ну хоть здесь все в порядке! Полно очных и онлайн курсов, готовых сделать из вас «Героя Питона» за 4 месяца с нуля. Более того, здесь даже есть специальный язык программирования — называется R — заточенный на статистический анализ и визуализацию данных. При этом только единицам HR специалистов потребуется программирование на профессиональном уровне..
Такие ментальные муки, думаю, в деле HR не редкость. И для них есть вполне обоснованная причина — это глобальный многолетний тренд трансформации роли HR в организации. Именно HR в последние 10 лет наиболее интенсивно переходит от статуса обособленного специализированного подразделения в роль основного драйвера бизнеса. Вспомогательные функции, свойственные классическому HR, активно автоматизируются, а ключевая роль человеческого капитала в постиндустриальной экономике выводит HR на передний план «создания стоимости».
Сделаем еще один шаг назад от этой картины фундаментального освоения всех возможных знаний и умений. Ответьте, для чего нужна HR аналитика в компании? Позвольте, ну даже в этом материале уже три раза было написано — для «создания стоимости». А как конкретно эта стоимость будет создаваться HR? Если вы интуитивно (и неверно) ответили — «за счет сокращения расходов» — то у вас есть уникальный шанс перескочить 10 лет мучений и поисков, а также существенных затрат на внедрение всеобъемлющих аналитических систем и фундаментального переобучения специалистов. Все это сделали многие международные компании, чтобы понять, что HR аналитика должна исключительно применяться для изменения управленческих действий и принятия решений. И никакая другая аналитика компании не нужна, затраты ресурсов на аналитику, не ведущую к бизнес решениям, не должны производиться.
Эффективное принятие бизнес решений и создаёт стоимость HR. Можно ли обучить HR финансовому и статистическому анализу и программированию? Конечно можно! Будет ли это эффективным решением? Или с этим лучше справится специально обученный аналитик и программист? Хм… а в чем же тогда роль HR?
Максимизация добавленной стоимости достигается за счёт специализации – это основы экономической теории. Так вот, HR в новой парадигме и должен являться генератором и проводником решений, которые обоснованно приводят к росту созданной стоимости, в частности за счёт эффективного управления человеческим капиталом.
В этом процессе в части расчётов, анализа и программирования систем для целей HR аналитики HR в первую очередь должен выступать грамотным заказчиком этой работы у специалистов.
Что значит быть грамотным заказчиком в HR
Грамотный заказчик в вопросах аналитики означает сочетание несколько важных элементов:
- HR должен понимать, как эта аналитика приведёт к созданию стоимости через принятие более эффективных решений;
- HR должен быть достаточно квалифицированным, чтобы поставить задание узкому специалисту и принять исполненную работу кака достаточную или обоснованно вернуть её на доработку. Иными словами, вам не нужно знать, как чинить трансмиссию у Вашего автомобиля, чтобы добраться на нем из пункта А в пункт Б. Однако нужно понимать, что происходит, когда на сервисе Вам говорят, что у вашего передне приводного автомобиля отвалился кардан.
Как составить индивидуальный план обучения компетенции HR аналитика?
В первую очередь нужно понять, что в этом процессе нет волшебной палочки, способной «прокачать» за неделю в крутого универсального аналитика. Для этого наиболее эффективна политика малых шагов и множественных итераций.
- Разобраться в потребностях вашего бизнеса. Бизнес каждой компании имеет разные потребности, ресурсы, рыночные вызовы и рыночные возможности в данный момент. Для начала именно в этом следует разобраться и решить, как именно строить систему HR аналитики, способной стать драйвером этого бизнеса.
- Пройдите обучение тому, как HR аналитика связана с бизнес решениями. Это прежде всего — аналитический цикл и понимание основных инструментов HR аналитики.
- Начните применять эти подходы в ежедневной работе.
- Выявите зоны, где в вашей конкретной работе есть дефицит навыков и пройдите более углублённое изучение при необходимости.
- Будьте эффективны в своём обучении — сочетайте приобретение фундаментальных навыков с освоением прикладных систем, которые требуются вам в работе.