В ходе работы были изучены и проанализированы литературные источники и имеющиеся на рынке программные решения в области применения анализа больших данных как тренда диджитализации функции управления человеческими ресурсами. Так, были обозначены направления HR, в которых уже активно используются системы больших данных: найм и отбор кандидатов, анализ сети организации и оценка эффективности персонала.
Также была выявлена одна из главных проблем отбора персонала - выявление личностных качеств кандидата. В качестве возможности совершенствования процесса рекрутмента предложено использование культурных профилей, составленных на основании этнометрических параметров Г. Хофстеде на примере стран США и России и демонстрирующих особенности коммуникации сотрудников в командной работе. Данные профили рассматриваются в качестве первого этапа предлагаемого в настоящей работе подхода к отбору персонала. Следующий этап - использование анализа больших данных по конкретным профессиональным навыкам и личностным качествам кандидата. В работе также рассмотрены преимущества и риски данного подхода и факторы, которые могут способствовать развитию использования аналитических средств и больших данных в организациях.
В перспективе возможна доработка описанного подхода и представление прототипа. Идея может быть развита на основе следующих предпосылок:
· Совершенствование подбора команды за счет использовани с использованием теста Р.М. Белбина на определение командных ролей.
· Создание динамического профиля личностных качеств и профессиональных навыков сотрудника: сбор и анализ данных о кандидате позволяет в дальнейшем проследить динамику как поведенческих особенностей, так и профессиональных способностей с течением времени и составить профиль для каждого сотрудника, совмещающий как отличительные черты культуры, так и ряд имевших при поиске кандидата и приобретённых качеств и навыков во время работы в организации.
· Обеспечение публичного доступа к оценкам навыков других кандидатов: возможность просмотра чужих профилей навыков поможет определить кандидату его положение на рынке труда и понять, какие способности нужно улучшить для получения определенной должности.
· Культурный интеллект: использование концепции культурного
интеллекта для совершенствования подбора участников команды и менеджеров.
Автоматизация управлением персонала (англ. Human Resources Information System, HRIS) - деятельность по разработке, внедрению и администрированию программного обеспечения для управления человеческими ресурсами, нацеленные на автоматизацию функций кадровых служб и информационное обеспечения деятельности организации.
Анализ сети организации (англ. Organizational network analysis, ONA) - это отображение и анализ отношений и потоков информации между отдельными людьми, группами и организациями, в которых сетевыми «узлами» являются люди и группы, а связи - отношения или потоки между узлами. На диаграммах размер узла (от малого до большого) обычно означает влияние или важность человека/группы. Информация, извлеченная из анализа сети организации, может значительно повлиять на совместную работу сотрудников.
Виртуальная команда (коллектив) (англ. Virtual team) - это географически-распределенная группа сотрудников, работающих над одним проектом или в одной компании. Появление виртуальных коллективов стало возможным благодаря развитию интернет-технологий для коммуникаций и совместной работы.
Вовлеченность и активность сотрудников - предоставление работникам возможности высказывать свое мнение, обеспечение их информацией и консультирование их по вопросам, представляющим взаимный интерес.
Вознаграждение нефинансового характера - вознаграждение работников нефинансовыми методами, такими, как признание, повышение степени ответственности и предоставление возможностей для достижения более высоких трудовых показателей, а также для профессионального и личностного роста. [1, 33]
Лента активности в интернете (англ. Activity stream) - лента обновлений, изменений и комментариев людей во внутренней сети (например, команде, рабочей группе, организации, группе интересов и т.д.) на одной странице.
Мэппинг (англ. Mapping) - графическое представление процедуры, процесса, структуры или системы, которое отражает расположение или отношения компонентов, а также документирует потоки энергии, товаров, информации, материалов, денег, персонала и т.д.
Открытая экономика талантов (англ. Open Talent Economy) - экосистемный подход к таланту, который фокусируется не только на сотруднике, который работает на основании официального трудового соглашения, но и на сотруднике, которого организация может получить другими способами. В дополнение к сотрудникам, которые официально работают в компании, организация может получить доступ к талантам через совместные предприятия и союзы, заключение контрактов и аутсорсинг, наем независимых работников и фрилансеров или доступ к талантам через интернет-площадки и соревнования.
Обучение на организационном и индивидуальном уровнях - систематическое развитие бизнеса по принципу обучающейся организации; предоставление возможностей для обучения работников и развития их способностей, для карьерного роста и повышения статуса работника на рынке труда. [1, 33]
Оплата личного вклада - вознаграждение на основе затраченных усилий, полученных результатов, уровня компетентности и умений. [1, 33]
Организационное развитие - это процесс стимулирования, планирования и реализации программ, направленных на повышение уровня эффективности функционирования организации и способности гибкого реагирования на изменения. [1, 32]
Организационный дизайн - это процесс развития организации, которая обеспечивает выполнение всех требуемых функций, комбинируя их таким образом, чтобы способствовать интеграции и кооперации, и организации, которая гибко реагирует на изменения и способствует развитию эффективных процессов коммуникации и принятия решений. [1, 32]
Планирование труда - это решения по конкретным должностям, рабочим обязанностям и полномочиям, а также отношениям между работником в данной должности и остальными сотрудниками. [1, 32]
Планирование человеческих ресурсов - планирование будущей потребности в человеческих ресурсах с точки зрения количества, квалификации и компетентности, формулирование и выполнение планов по удовлетворению этих потребностей. [1, 32]
Развитие управленческих кадров - предоставление менеджерам возможности для обучения и развитие их способности вносить существенный вклад в достижение целей компании. [1, 33]
Система оплаты труда - развитие структур и систем оплаты труда на основе равенства, справедливости и прозрачности. [1, 33]
Cкрининг бэкграунда (англ. Background screening (check, investigation)) - проверка как конфиденциальной, так и общедоступной информации об отдельном человеке или организации. Скрининг бэкграунда обычно выполняется работодателями для обеспечения того, чтобы: (1) работник был тем, за кого он себя выдает, (2) определить, что кандидат не был привлечен к уголовной ответственности, которая может плохо отразиться на деятельности компании (3) подтвердить информацию, которую заявитель включил в свое резюме.
Cовместное потребление - термин, используемый для описания экономической модели, основанной на коллективном использовании товаров и услуг, бартере и аренде вместо владения.
Управление карьерным ростом - планирование и развитие карьеры людей, обладающих необходимым потенциалом. [1, 33]
Чат-бот (виртуальный собеседник, программа-собеседник) - это компьютерная программа, которая создана для имитации речевого поведения человека при общении с одним или несколькими собеседниками, особенно в сети Интернет.
People Analytics - новый подход к управлению персоналом, основанный на анализе данных. [26]
Имитационное моделирование (англ. Simulation) - моделирование поведения сложной системы, часто используемое для прогнозирования, предсказания и сценарного планирования. [22]
Классификация (англ. Classification) - набор методов категоризации новых данных на основе принципов, ранее применённых к уже классифицированным данным. [22]
Кластеризация (англ. Clustering), кластерный анализ (англ. Cluster analysis) - статистический метод для классификации объектов, который разделяет группу разнообразных объектов на меньшие группы схожих объектов, характеристики сходства которых неизвестны заранее. [22]
Краудсорсинг (англ. Crowdsourcing) - метод сбора данных, представленных большой группой людей (crowd (англ.) - толпа) обычно через сетевые средства массовой информации, таких как Интернет. [22]
Машинное обучение (англ. Machine learning) - метод, связанный с проектированием и разработкой алгоритмов, которые позволяют компьютерам развивать модели поведения на основе эмпирических данных. Пример машинного обучения - обработка естественного языка. [22]
Нейронные сети (англ. Neural networks) - вычислительные модели, навеянные структурой и работой биологических нейронных сетей (клетки и соединения внутри головного мозга), которые находят закономерности в данных. Нейронные сети могут быть использованы для распознавания образов и оптимизации. [22]
Оптимизация (англ. Optimization) - набор численных методов, используемых для модернизации сложных систем и процессов для повышения их эффективности в соответствии с одним или более объективных показателей (например, стоимость, скорость, надежность). [22]
Поиск ассоциативных правил (англ. Association rule mining) - определение часто встречающихся наборов объектов в большом множестве наборов. [2]
Прогнозирование, предсказание (англ. Prediction) - разработка модели, в которой вывод одиночного аспекта данных (предсказываемой переменной) осуществляется на основе комбинации других аспектов (переменных-предсказателей).
Пространственный анализ (англ. Spatial analysis) - набор методов, некоторые из которых взяты из статистики, которые анализируют топологические, геометрические или географические свойства, закодированные в наборе данных. [22]
Регрессионный анализ (англ. Regression) - набор статистических методов для определения того, как изменяется значение зависимой переменной, когда изменяются одна или несколько независимых переменных. [22]
Сетевой анализ (англ. Network analysis) - набор методов, используемых для описания взаимосвязей между дискретными узлами в графе или сети. [22]
Смешение и интеграция данных (англ. Data fusion and integration) - набор методов, позволяющих интегрировать данные из разнообразных источников для возможности глубинного анализа, что оказывается более эффективным и точным, чем анализ одного источника данных. Примеры таких методов: цифровая обработка сигналов и обработка естественного языка. [22]
Эксперимент (в прескриптивной аналитике) - формирование тестовой и контрольной групп методом случайного отбора и выявление причин и степени влияния независимых переменных на зависимую переменную.
1. Армстронг М. Стратегическое управление человеческими ресурсами. - М.: Инфра-М, 2002. C. 6-57.
. Барсегян А. А., Куприянов М. С., Холод И. И., Тесс М. Д., Елизаров С. И. Анализ данных и процессов: учеб. пособие, 3-е изд., перераб. и доп. - СПб.: БХВ-Петербург, 2009.
. Картушина Е.Н. Командообразование как потребность в современном процессе управления персоналом // Социально-экономические явления и процессы. 2013. №5 (051). С. 99-102.
. Клеменков П. А., Кузнецов С. Д. Большие данные: современные подходы к хранению и обработке. Труды Института системного программирования РАН, том 23, 2012.
. Кричевский Р. Л., Дубовская Е. М. Социальная психология малой группы: учеб. пособие для вузов. - М.: Аспект Пресс, 2001.
. Носкова К.А. Облачные системы управления человеческим капиталом // Гуманитарные научные исследования. 2012. № 12.
. Adams T. Job hunting is a matter of Big Data, not how you perform at an interview, 2014. [Электронный ресурс] / The Guardian. - URL: https://www.theguardian.com/technology/2014/may/10/job-hunting-big-data-interview-algorithms-employees. (Дата обращения 10.11.2016).
8. Al-Ani, A. Beobachtungen bei Arbeit und
Spiel: Was passiert, wenn Big Data bei Personalentscheidungen eingesetzt wird?,
2014. [Электронный ресурс] / Huffington Post Deutschland. - URL:
#"908541.files/image008.jpg">
|
Тренд |
Описание |
Примеры применения |
|
Аналитика и системы больших данных |
Аналитика включает в себя как сбор, так и дальнейшие обработку и анализ данных, направленные на достижение заданной цели. С появлением возможности обработки данных из разнообразных внешних источников, таких как социальные сети, помимо анализа внутренних данных организации, в HR используется и аналитика больших данных. Большее распространение большие данные получили в вопросах найма и отбора кандидатов, внутренней коммуникации и оценке эффективности сотрудника. |
- Перевод аналитики из нишевой группы в HR в важную операционную бизнес-функцию. - Использование панелей мониторинга данных о потоке кандидатов и их качестве в реальном времени. - Создание профиля «опыта работника» в организациях на основе данных о каждой стадии опыта работника (поиск работы кандидатом, адаптация нового работника, ежедневная работа сотрудников, проверка качества работы). [9, 17] - Сбор данных контрольно-измерительных приборов для определения лучшего дизайна конференц-залов, окон и рабочего пространства, чтобы увеличить продуктивность и удовлетворенность сотрудников. [9, 18] - Скрининг кандидатов до их отбора при помощи выявления индивидуального профиля навыков потенциальных кандидатов на основе анализа имеющихся в открытом доступе работ, социальных сетей, виртуального следа и т.д. [8] - Анализ данных потенциальный кандидатов на основе пройденных ими онлайн-курсов и по итогам пройденных онлайн-игр. [8] - Анализ данных потенциальный кандидатов на основе порталов по трудоустройству. [11] - Алгоритмическое сопоставление кандидата и работодателя с помощью машинного обучения на основе порталов по трудоустройству. - Найм определенных категорий сотрудников (например, сотрудников колл-центра) без участия человека и только при помощи анализа данных о нынешних и будущих сотрудников. [18] - Описание сетей взаимодействия сотрудников с помощью данных о взаимодействии по электронной почте, телефонным звонкам, видео-конференциям, социальным сетям и т.д. [26] - Выявление корреляции между коучингом и вовлеченностью сотрудников. [14] - Анализ шаблонов тайм-менеджмента сотрудниками на основе анализа данных электронной почты и календаря. [14] - Анализ почасового труда и немедленное определение шаблонов сверхурочной работы и других форм «утечки» заработной платы, позволяющий усовершенствовать практику управления человеческими ресурсами и, как результат, значительно уменьшить издержки организации. [14] - Использование внешних и внутренних данных о найме для определения тех сотрудников, которые собираются найти новое рабочее место, прежде чем к ним обратятся конкуренты. Выявите тех, кто потенциально готов к смене работы (beta) - Мониторинг специфики поведения человека в социальных сетях, выявление поведенческих аномалий и составление прогноза его готовности к карьерным переменам с помощью интеллектуального анализа данных. - Таргетированная реклама вакансий, основанная на анализе демографических факторы, интересов, онлайн-поведения и так далее. |
|
Геймификация |
Геймификация представляет собой использование игровых техник в неигровых процессах. В HR геймификация помогает усовершенствовать отбор персонала, увеличить эффективность работы кандидатов, сплотить команду и мотивировать персонал. |
- Выявления конкретных, необходимых компании навыков, определение, насколько кандидат креативен, любопытен, осторожен и т. д. с помощью анализа данных, полученных при прохождении игры, оценивающей, как люди ведут себя и принимают решения в режиме реального времени. [7] - Симуляция задач, выполняемых будущим сотрудников, в виде игры при отборе кандидатов [28] - Портал по трудоустройству, основа работы которого - геймификация. Кандидаты выполняют задания в игровой форме, результаты которых показывают, каким компаниям кандидат лучше всего подходит. |
|
Корпоративная культура компании как главный приоритет |
Корпоративная культура рассматривается как стратегический инструмент, позволяющий ориентировать как подразделения в целом, все подразделения и всех работников предприятия на общие цели, повышать инициативу персонала, обеспечивать преданность общему делу, облегчать общение. |
- Выявление основных ценностей и особенностей поведения посредством опроса. Опрос выявляет, схожи ли ценности кандидата с ценностями компании или команды, подходит ли претендент к культуре компании, и предсказывает, как могут сложиться межличностные отношения между претендентом и потенциальным работодателем. После обработки ответов на опрос выставляется балл от 0 до 100 каждому кандидату в зависимости от того, насколько он подходит компании. - Определение культурного профиля компании и поиск кандидата, подходящего к ней и совместимого с HR- брендом. - Определение корпоративной культуры с помощью измерений Г. Хофстеде. |
|
Коучинг |
Метод инновационного развития персонала для раскрытия потенциала сотрудников, их самоорганизации, повышение производительной деятельности и профессионального роста. |
- Поиск личного коуча на основе данных социальной сети для поиска и установления деловых контактов LinkedIn: поиск наставника, уже имеющего опыт работы от 5 лет, для молодого специалиста с теми же навыками, которые потенциальный коуч имел 5 лет назад. [16] |
|
Культурный интеллект |
Культурный интеллект - это способность соотносить и эффективно работать в разнообразных в культурном отношении ситуациях. Культурно интеллектуальный человек может эффективно работать и общаться с людьми в разных культурных контекстах. Ведущие организации в бизнесе, образовании, правительстве и здравоохранении рассматривают культурный интеллект как ключевой компонент развития персонала и конкурентного преимущества. |
- Применение культурных измерений Г. Хофстеде для оптимизации командной работы, совершенствования кооперации в рамках глобализации, баланса между стандартизацией и локализацией. - Проведение тренингов и коучинг для адаптации экспатов на новом месте работы. - Диагностирование состояния культурного интеллекта сотрудников на данный момент и предоставление онлайн-тренингов по повышению CQ, улучшению лидерских качеств. |
|
Облачные вычисления |
Метод взаимодействия клиента и сервера, при котором клиентская информация или информация о сотрудниках обрабатывается и хранится на удалённом сервере; позволяет уменьшить требования к аппаратному и программному обеспечению компьютера клиента. Использование компанией облачной системы управления человеческим капиталом является одним из самых инновационных решений, инструментом HR-менеджмента, так как облачная система является трендом IT-технологий, HR-рынок смещается в облако. [6] |
- Удаленные сотрудники могут легко получать доступ к необходимым приложениям через Интернет из любого места, используя свои мобильные устройства, увеличивая как их эффективность и способность к сотрудничеству со своего рабочего места, дома или в движении. [23] |
|
Обратная связь в реальном времени |
Обратная связь в реальном времени включена во многие программные средства HR и может быть реализована в виде промежуточного опроса персонала (pulse survey tools), ленты активности в Интернете (social streams) и других инструментов. Обратная связь в реальном времени позволяет компаниям постоянно понимать и повышать уровень вовлеченности сотрудников, а также измерять и улучшать их производительность. |
- Замена ежегодного (engagement survey) исследования вовлеченности сотрудников на еженедельный опрос персонала и вывод полученных данных на панели мониторинга линейных менеджеров. - Использование данных промежуточного опроса для совершенствования управления производительностью труда, развития лидерства и работы с клиентами. - «Постоянная обратная связь» (англ. «always feedback») для оценки событий внутри компании, таких как встречи или анонсирование нового продукта. [9, 15] |
|
Открытая экономика талантов |
Термин «открытая экономика талантов» относится к экосистемному подходу к таланту, который фокусируется не только на сотруднике, который работает на основании официального трудового соглашения, но и на сотруднике, которого организация может получить другими способами. В дополнение к сотрудникам, которые официально работают в компании, организация может получить доступ к талантам через совместные предприятия и союзы, заключение контрактов и аутсорсинг, наем независимых работников и фрилансеров или доступ к талантам через интернет-площадки и соревнования. |
- Создание виртуальных команд - групп людей, которые ведут совместную деятельность для достижения заданной цели и участники которой распределены географически и способ связи между ними - средства виртуальной коммуникации, такие как электронная почта, социальные сети и др. - Использование краудсорсинга. - Использование аутсорсинга для некоторой части работы для концентрации на основных задачах. |
|
Переосмысление организационной структуры |
Организационная структура, включая распределение ролей в организации, мобильность сотрудников и роль лидерства, становится более гибкой и адаптивной, изменяя многие элементы HR. На сегодняшний день переосмысление организационной структуры подразумевает переход от функциональных групп к командам, от лидерства «из-за стола» к принимающему активное практическое участие. |
- Формальная структура организация, основа которой - небольшие группы. - Радикальное сокращение должностных уровней, побуждающих людей стремиться к результатам и обучению, а не только к продвижению по службе. - Изменение системы вознаграждения: поощрение успеха команды, а не только индивидуального успеха. - Изменение управления целями сотрудников: обновление целей ежеквартально, а не ежегодно; прозрачность и публичность целей. - Раннее продвижение молодых специалистов на лидерские позиции. - Обучение менеджеров управлению «проектами», а не «людьми». - «Карьерный коуч» и «покровитель» вместо «менеджера», способствующий росту сотрудников. - Внедрение информационных систем, предоставляющих панели мониторинга в реальном времени и отчеты, которые позволяют всем командам работать с одинаковым пониманием и знанием перспектив. [9, 7] |
|
Прозрачность процессов |
Прозрачность, открытость процессов в организации позволяет достичь такого уровня доверия со стороны всех стейкхолдеров, которого невозможно достичь любыми иными инструментами. |
- Сбор анонимных данных о заработной плате, доступных каждому для просмотра, что позволяет работникам сравнивать их заработные платы с работниками на схожих позициях, разнящихся по городам, сроку пребывания в должности, отрасли промышленности или компании. [31] - Прозрачность данных о заработной плате внутри компании. |
|
Технологии искусственного интеллекта |
Искусственный интеллект представляет собой область компьютерной науки, которая специализируется на моделировании интеллектуальных и сенсорных способностей человека с помощью вычислительных устройств. На рабочем месте искусственный интеллект представляет собой «интеллектуального помощника», который помогает работать умнее и совершенствует HR-процессы, такие как рекрутмент. |
- Применение искусственного интеллекта при отборе кандидатов: определение по видео-интервью кандидата, говорил ли тот неправду, преувеличивал ли факты или, например, не подходит к культуре компании. [9] - Чат-бот, использующий искусственный интеллект при найме сотрудников и планировании их карьеры, показывая карьерные возможности в конкретной компании. Чат-бот общается с кандидатами и помогает им понять культуру компании, возможности трудоустройства и процесс отбора. [31] - Описание должности с помощью технологий искусственного интеллекта и алгоритмическое определение пола, расы и других характеристик кандидата, таким образом уменьшая вероятность бессознательного предубеждения о будущем кандидате. [31] |