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». 

 

 

 

 

 

 

Поделиться:

Оставить свой комментарий:

Для комментирования необходимо авторизоваться!

Комментарии по материалу

Данный материал еще не комментировался.