Rambler's Top100
Блоги Александра КРЫЛОВА

«Большие данные» о персонале или для персонала?

  13 января 2017 Страница персоны

Традиционно в качестве выгодоприобретателей от анализа Big Data в компании называются топ-менеджмент и бизнес-подразделения. Можно ли, опираясь на результаты анализа «больших данных», повысить эффективность работы по подбору кадров и управлению персоналом? 

Как мне кажется, на этот вопрос трудно дать однозначный ответ, как нелегко и перевести в цифровой вид сложную и тонкую ткань профессиональных и человеческих отношений в рабочем коллективе, особенно творческом и не очень большом. Люди не машины, им свойственно меняться и в зависимости от обстоятельств проявлять то одни личные качества, то, подчас, прямо противоположные. Учесть возможность таких изменений человеческой природы при разработке алгоритмов сложно, а значит, оценка способностей и профессиональных достижений вряд ли будет справедливой. Это с одной стороны. 

С другой стороны, если в крупной компании уже внедрены ИТ-инструменты для анализа «больших данных» клиентов, то их можно применять для оценки уровня компетенций соискателей той или иной должности или для изучения продуктивности собственных сотрудников, их лояльности и удовлетворенности. С их помощью можно, к примеру, заблаговременно выявить ценных специалистов, с высокой долей вероятности готовящихся подать заявление об уходе.  

Правда, при этом мне не очень понятно, откуда HR-менеджерам брать данные о поведении сотрудников компании, да еще «большие»?  Проще всего на этот вопрос ответить менеджерам по персоналу контакт-центров, где все разговоры операторов с клиентами записываются, а еще их коллегам из розничных сетей или офисов продаж отдельных компаний (помнится, подобный эксперимент проводился в МГТС), где работающим с посетителями сотрудникам выдаются специальные бейджи со встроенными средствами видео- или аудиофиксации. Тут данных для анализа производительности и эффективности работников вполне достаточно. А где искать информацию менеджерам по HR из компаний другого профиля – в  корпоративных чатах, в социальных сетях, на записях камер видеонаблюдения? И не будет ли такой сбор информации даже в интересах самих сотрудников расценен ими как вмешательство в личную жизнь?

Другая проблема заключается в том, что специалистов по анализу больших данных, так называемых data scientists, на российском рынке все еще не хватает. Хотя, вполне вероятно, что в компаниях, в которых работают десятки тысяч сотрудников, розничных сетях, операторах связи, страховых компаниях, спрос на них уже сложился. По крайней мере на сайте "Ростелекома" удалось найти вакансию HR-аналитика. Среди функций, которые должен выполнять такой специалист, значатся "построение сложных моделей с использованием ключевых драйверов HR бизнес-процессов..., анализ данных с помощью математических моделей, поиск скрытых зависимостей и корреляций". Но что касается компаний меньшего размера, то в их подразделениях по управлению персоналом сегодня работает не так много людей, имеющих навыки не то, чтобы работы со сложными аналитическими инструментами, но и просто формулировки задач для работающих в таких системах аналитиков.  

Словом, пока российским компаниям не хватает тех самых гуру HR-аналитики, чьим годом в свежем блоге компании Oracle объявляется 2017-й.  Как представители глобальной компании, его авторы смотрят на использование систем предиктивной аналитики для подбора пероснала управления им шире. Они прогнозируют, что уже в ближайшем будущем все кадровые решения в компаниях будут приниматься на основе анализа данных, накопленных о каждом работнике и его достижениях. И считают, что пристальное наблюдение за поведением сотрудников должно помочь компаниям «…эффективно использовать их лучшие навыки».

Возможно, со временем HR-менеджеров с такими компетенциями в российских компаниях станет больше. А пока, с моей точки зрения, нельзя не согласиться с одним из выводов, который сделал Михаил Левиев, CEO компании АлгоМост, в статье, опубликованной на портале «Компьютерра»: «Без правильных вопросов данные не представляют собой ничего, кроме набора цифр и записей. Для оценки компетенции человека по-прежнему нужен другой человек». 

 

 

 

 

 

 

Оставить свой комментарий:

Для комментирования необходимо авторизоваться!

Комментарии по материалу

Данный материал еще не комментировался.

Продолжение использования сайта пользователем интерпретируется как согласие на обработку фрагментов персональных данных (таких, как cookies) для целей корректной работы сайта.

Согласен