Анализ рынка вакансий в Украине 2017

Не секрет, что подбор персонала занимает значительную часть рабочего времени HR департамента. В данной статье мы предлагаем небольшой фрагмент отчета по рынку вакансий в Украине в 2017. Надеемся, что данная HR аналитика поможет Вам лучше понять, какие компетенции сейчас наиболее востребованы, а также, как разные факторы влияют на уровень предложенной заработной платы.

p3

По результатам анализа 14187 вакансий в категориях “Продажи”, “Руководители среднего звена” и “IT и интернет” средняя заработная плата руководителя среднего звена составила 6704 грн в месяц. При этом, соискатели в категории “Продажи” могут претендовать на 1114 грн больше, а вакансии “IT и интернет” предлагают на 2344 грн больше. Пример прогноза заработной платы для кандидата в категории “Продажи” с опытом работы от 1 года: 6704 + 1114 + 1058 =  8876 грн. Вакансии для специалистов со средним образованием предлагают меньшие ставки.

bubbles

Только 34.5% вакансий указывают ожидаемый опыт (от 1-го года, от 2-х или от 5-ти лет) и образование. B этой группе вакансий наиболее востребованы соискатели с высшим образованием, имеющие опыт от 1-го (43.8%) и от 2-х лет (35.0%). Предложенная заработная плата значительно возрастает от 8760 грн до 11259 грн (или на 28.5%) при переходе из первой категории во вторую.

page7_Gauge

Анализ 14187 вакансий показывает, что “Менеджер” наиболее часто встречается в названии вакансии (42.7%). “Представитель” (11.8%) и “Администратор” (11.3%) находятся на 2-м и 3-м местах по частоте упоминания, а остальные должности встречаются менее, чем в 3-х % вакансий. В то же время должность “Руководитель” (2.7% вакансий) сигнализирует о более высокой средней заработной плате (13290 грн), чем, например, вакансия “Менеджер” (8725 грн).

hist_

Результаты анализа 14187 вакансий показали, что работодатели не указывают ожидаемый опыт соискателя в 41,6% случаев. Опыт от 1-го года наиболее востребованный (35,5%), за ним следуют вакансии с опытом от 2-х лет (19,6%), и только 3,3 % вакансий ориентированы на сотрудников с 5-ю и более годами опыта. Средняя заработная плата соответственно растет с опытом от 7684 грн (для вакансий без опыта) до 13414 грн (для вакасний с опытом от 5 лет).

heatmap_

Анализ вакансий показывает, что работодатели часто не указывают требуемый опыт работы и образование. Наиболее востребованным является высшее образование – от 22.1% для вакансии “Представитель” до 68.0% для  должности “Руководитель”. Опыт от 1 года наиболее востребован по основным типам вакансий. Исключение составляет должность “Руководитель” – 46.7% вакансий ориентированы на соискателей с опытом от 2-х лет.

Рецензия на книгу “Predictive Analytics for Human Resources”

Fitz-enz, Jac and Mattox, John. Predictive Analytics for Human Resources: Wiley and SAS Business Series. New Jersey: Wiley, 2014.

Серия книг Wiley and SAS Business Series охватывает наиболее актуальные темы и вопросы, касающиеся основных процессов и функций современной организации. Особенность серии – в том, что она включает книги, написанные довольно простым языком, и в то же время дающие приличный объем информации и знаний в сжатом виде. Авторы книги Predictive Analytics for Human Resources – Як Фитценс, «отец» стратегического анализа человеческого капитала и первых HR метрик, и Джон Р. Маттокс, исследователь в KnowledgeAdvisors и опытом работы в KPMG и PricewaterhouseCoopers. Опыт авторов впечатляет – почему бы и не поучиться аналитике у того, кто стоит у истоков HR аналитики как таковой, и у того, кто работает в академическом авангарде крупнейшей в мире компании в сфере обучения персонала и управления талантами?

Книга рассчитана на HR cпециалистов, которые делают первые шаги в аналитике, рассказывая о том, что такое HR аналитика и как она может повлиять на компанию, как и с чего начать ее вводить, и с помощью каких инструментов. Важным является тот факт, что книга посвящена именно прогнозной HR аналитике, которая содержит вектор в будущее, а не предоставляет «отчет о проделанной работе» – то, чем часто грешат HR-метрики. Важно также то, что предлагаемая информация может применяться в разных аспектах бизнеса, от бренда до корпоративной культуры.

Здесь описаны все основные этапы анализа, начиная от сбора данных: какие данные вам понадобятся, в какой форме и количестве, из каких источников их лучше получать, как определить качество данных и насколько им можно доверять, а также как решаются вопросы с правами собственности на данные. Также книга содержит основы прогнозирования и описания основных методологий и статистических моделей, которые могут применяться в HR аналитике. Очень важным аспектом является перечисление и описание конкретных программ и технологий, которые помогут сделать HR аналитику реальностью.

В книге есть также и советы для тех компаний, которые предпочитают сотрудничество с внешними аналитиками. Как выбрать провайдера, на что обращать внимание, и как соотнести сотрудничество с целями компании? Все эти вопросы имеет смысл решить совместными усилиями HR специалистов и руководства, прежде чем поручать внешним аналитикам ваши данные о персонале.

Из основных достоинств можно отметить то, что здесь содержится хороший баланс теории и практики – есть и достаточно подробное описание моделей анализа, и пошаговые инструкции для планирования и внедрения проекта HR аналитики. Также тут есть примеры и кейсы, которые облегчают чтение книги и понимание описываемых принципов. При этом уровень описываемых концептов и теорий далек от примитивизма – это как раз тот случай, когда о достаточно комплексном и сложном явлении пишут простым языком, не снижая его значимости. Авторы «проводят» читателя через все этапы выстраивания эффективной системы HR аналитики, давая работающие алгоритмы. Всего 176 страниц книги вмещают практически полное руководство, достаточное для того, чтобы ваш проект прогнозной аналитики данных о персонале заработал. Собственно говоря, эта книга может послужить отличным и детальным пособием для введения HR аналитики в компанию, если предстоит задача убедить руководство в том, что такая аналитика необходима, и предоставить доказательства ее эффективности.

Из недостатков можно отметить устарелость некоторых кейсов. Кроме того, для «продвинутых» в аналитике специалиств книга может показаться достаточно очевидной, поэтому она идеально подойдет тем, что только начинает осваивать основы HR аналитики.

В целом, Predictive Analytics for Human Resources – отличное введение в HR аналитику, и хотя книгу сложно назвать всеобъемлющей и очень детальной, она в общих чертах объясняет важнейшие фундаментальные принципы, задает направление и мотивирует на то, чтобы начать использовать данные о персонале во благо вашей организации.

Ложка дегтя: А справятся ли HR специалисты с большими данными?

Большие данные и трансформационный потенциал HR аналитики – у всех на устах. HR сообщества бурлят сообщениями и дискуссиями на эту тему. С HR аналитикой связываются большие планы и надежды: с одной стороны, это приносит огромную пользу компании, а с другой – делает HR профессионалов стратегическими игроками бизнеса. Win-win – ситуация идеальная. Но как же легко этой идеальности разбиться о реальность, а именно – некоторые из существующих в сфере управления персоналом практики и тренды. Если HR специалисты не сумеют совладать с этими препятствиями и не освоят новые методы и подходы, даже самая продвинутая аналитика не сможет в полной мере проявить свой трансформационный потенциал на уровне организации.

В докладе CIPD 2013 года Talent Analytics and Big Data – The Challenge for HR («Аналитика талантов и большие данные – Вызов для HR специалистов») HR аналитика описывается как необходимый для HR специалистов инструмент создания ценности персонала и путь к расширению стратегического влияния HR функции. Казалось бы, перспективы весьма радужные. В чем же проблема?

Проблему создает недостаток аналитических навыков, свойственный профессии HR, а также тот факт, что индустрия HR аналитики зачастую фокусируется на товарах и услугах, что не позволяет HR специалистам создать и сохранить стратегическую ценность HR данных. В случае, если HR специалисты не сумеют понять все аспекты аналитики – как ее преимущества, так и потенциальные препятствия – скорее всего, HR аналитика не только не будет полезной, но и навредит и самим менеджерам по персоналу, и сотрудникам, и бизнесу. Такую провокационную – и, вероятно, с точки зрения многих, крамольную – мысль высказали в статье HR and Analytics: Why HR is Set to Fail the Big Data Challenge («HR и аналитика: Почему HR “провалит” вызовы, которые бросают большие данные?») британские исследователи. Такое мнение основывается не на абстрактом лабораторном исследовании, а на анализе литературы по HR аналитике, а также на взаимодействии как с HR специалистами, так и с профессионалами в области анализа больших данных.

Например, есть риск, что введение аналитики сдвинет фокус управления персоналом в сферу финансов и операций, и на людей в организации станут смотреть с этой, сугубо технической точки зрения. Это, в свою очередь, может повлечь за собой снижение качества работы сотрудников, чей психологический комфорт на работе будет поставлен под угрозу. При этом – что важно – компания тоже не выиграет ровным счетом ничего. Многие HR специалисты, которые проявляют интерес к аналитике, имеют подобные опасения. Так что же – отказаться от аналитики? Ни в коем случае: зная некоторые подводные камни и понимая. как их обойти, можно двигаться вперед, успешно применяя HR аналитику во благо всех заинтересованных сторон.

Итак, каковы же преграды к успешному использованию HR аналитики? Прежде всего, основные идеи в этой сфере скептически воспринимаются многими HR специалистами, которые не готовы воспринимать людей в компании через набор метрик. В уже упомянутом докладе CIPD указано, что функции HR в в современных компаниях зачастую не хватает знаний и навыков для того, чтобы правильно применять те данные, которые касаются персонала, которые есть у них в распоряжении. Более того, даже когда у HR специалистов появляются хорошие идеи относительно развития аналитики и использования ее результатов, их достаточно периферийная позиция в иерархии компании может послужить препятствием для воплощения проекта или внедрения его результатов. Зашоренность мышления в компании не позволяет объединять данные, связанные с управлением персоналом, с данными о других аспектах продуктивности, и поэтому часто представляется невозможным разработать и применить аналитические модели, которые принимают во внимание разные группы факторов (включая и те, которые относятся к сфере HR).

Все эти уже существующие слабые стороны профессии HR усугубляются самой индустрией аналитики: информационные системы для HR продвигаются и продаются таким образом, что вся идея HR аналитики становится еще менее понятной. Дело в том, что популярные сегодня решения, предлагаемые для проведения HR аналитики, сфокусированы, по большей мере, на весьма ограниченном спектре вопросов, касающихся отчетности по операционной деятельности компании. “Большие вопросы” управления персоналом о том, как создать и увеличить ценность, остаются без ответа. Хотя данные по операционным вопросам, безусловно, также очень важны – к примеру, данные об обучении, компетенциях, индивидуальных KPI и т.д. – сами по себе они мало как влияют на продуктивность работы персонала. Другими словами, в то время как теории HR аналитики говорят о том, что огромное значение данных о персонале – в их использовании для ответа на вопрос, как люди создают ценность для компании, аналитические модули специально разработанных программ не могут проводить анализ такого рода. Для такого анализа необходимо многомерное моделирование. Как результат – имеем множество компаний, которые “зависают” в своих попытках разработать стратегически важный анализ HR данных, поскольку не понимают, каким образом внедрить большие данные в свои программы HR аналитики.

Ну и, собственно, главный вопрос – что же все-таки делать HR специалистам, которые видят ценность в использовании HR аналитики в своих компаниях? Прежде всего, надо понимать, что полная вовлеченность HR в процесс создания аналитической модели, если дело касается персонала, – это необходимость, и ни в коем случае нельзя полностью делегировать эту задачу другим функциям. Иначе есть риск получить модели анализа данных, которые полностью или частично игнорируют важность вклада персонала в производство и процесс оказания услуг. Есть множество примеров, когда подходы к управлению персоналом, основанные на сухих алгоритмах, приводили к снижению качества работы сотрудников. Для того, чтобы HR аналитика была комплексной, успешной и приводила к принятию правильных управленческих решений касательно персонала, HR специалистам важно найти баланс между логикой анализа и интуицией, которую они используют в работе с людьми. Процесс HR аналитики нельзя назвать лёгким – это комплексный многоступенчатый проект, в который включены формулирование вопросов и задач, создание проекта исследоваия, организация данных, статистическое моделирование на уровнях разной сложности. При этом, результаты всего этого сложного процесса необходимо перевести на простой язык, чтобы лица, принимающие решения в компании, могли использовать их для дальнейших действий. Гибко совмещая развитие аналитических навыков и продолжая настраиваться на то, “чем живут” люди в компании HR менеджеры вполне способны преодолеть разрыв между управлением персоналом и HR аналитикой.

Есть ли препятствия на пути к HR аналитике?

Если HR аналитика так важна, полезна и выгодна, почему же она не используется постоянно и всеми компаниями?

Наиболее распространенной причиной, по которой HR аналитика не внедряется в компании чаще и не используется, – нехватка HR специалистов с навыками анализа. Не зная, как использовать аналитические HR инструменты и не обладая навыками измерения результатов бизнеса, HR отделы, скорее всего, передадут ответственность за аналитику финансовому отделу и отделу информационных технологий. Это, в свою очередь, создаст проблему неумения применить данные HR аналитики из-за нехватки HR компетенций у сотрудников этих отделов.

В случае, если HR аналитика выходит из-под контроля HR специалистов, её результаты могут быть неверно проинтерпретированы или же не обладать нужными характеристиками для принятия решений. В таком случае, HR специалисты упустят свой шанс развить компетенцию, улучшающую их стратегическое принятие решений и повышающую их вклад в производительность компании, а сотрудники могут потерять определенные возможности. Сотрудничество между HR специалистами и экспертами в областях маркетинга, финансов, операций – залог создания надежной основы для HR аналитики, которая может задействовать ключевых лиц, принимающих решения, и быть ближе к целям и результатам деятельности организации.

Какие аналитические компетенции нужны для того, чтобы HR специалисты проводили аналитику эффективно? Прежде всего, анализ исходных данных, анализ промежуточных данных, базовые многомерные модели, продвинутые многомерные модели, подготовка данных, анализ первопричин, схема проведения исследования, план статистического обследования, сбор и анализ качественных показателей. Кроме того, важны технические навыки, а также – ясное понимание целей бизнеса.

Следующее требование – это возможность для HR специалистов получить доступ к кросс-функциональным данным, необходимым для проведения их анализа. Для этого нужны договоренности и соответствующие отношения с управленцами других отделений компании, которые не только предоставят необходимые данные, но и будут готовы сотрудничать в процессе анализа. К этому необходимо добавить кредит доверия HR менеджерам от управленческого звена компании, ведь не всегда просто “поверить” данным, особенно если результаты анализа противоречат статус-кво. Для преодоления сопротивления, команда, проводящая HR аналитику, должна поддерживать постоянную коммуникацию, а в идеале даже вводить в свой состав, ключевых стейкхолдеров компании. Поэтому, прежде чем начинать проект HR аналитики, надо подготовить почву среди управленцев – так, чтобы они доверяли HR специалистам и были готовы их слушать. Не стоит недооценивать роль сопротивления изменениям, а также сопротивления отказу от столь любимого топ-менеджерами интуитивного подхода.

Наконец, важной составляющей частью успеха HR аналитики является использование специально разработанных информационных технологий и программ. Компании, где есть HR аналитика, но нет таких программ, с большой вероятностью не получат существенного “выхлопа” из своей аналитической деятельности. Такие программы позволяют собирать, хранить и получать доступ к данным из разных подразделений компании, создавать отчеты, шкалы оценок, таблицы индикаторов. При этом надо следить за тем, чтобы используемые программы были хорошо подобраны именно под цели компании, поскольку неправильная программа может скорее создать сложности для HR аналитики чем помочь ее реализации – например, собирая неточные данные, не интегрируя данные из разных подразделений, анализируя их на основе устаревших описательных метрик, и т.п. К счастью, в этой сфере постоянно происходит развитие, поскольку информационные технологии не стоят на месте, и спрос на HR аналитику рождает постоянные новые предложения. Однако на данный момент не стоит рассчитывать на программу, которая сделает такую аналитику возможной “одним нажатием кнопки” – HR специалистам надо критически оценивать все информационные технологии, которые планируются к использованию в HR аналитике.

HR аналитика: Как она работает, и как сделать так, чтобы она заработала?

Хотя термин “HR аналитика” появился примерно в 2003-2004 годах, сама по себе аналитика в управлении персоналом – явление далеко не новое. Первая книга на тему “Как измерить управление человеческими ресурсами” Яка Фитценса (Jac Fitz-enz) была опубликована в 1984 году. Так почему же сегодня, более чем три десятилетия спустя, HR аналитика становится просто-таки хитом? На самом ли деле она может обеспечить будущий успех организации, перенося фокус HR специалистов с написания отчетов о текущем положении дел на предоставление управленцам надежной основы для принятия решений?

HR аналитика и HR метрики: Есть ли разница?

Говоря о HR аналитике, важно не путать ее с HR метриками. Последние являются критериями ключевых результатов управления персоналом: продуктивность, эффективность, влияние на доходы компании. HR аналитика же включает статистические технологии и экспериментальные подходы, которые позволяют проводить более сложный и глубокий анализ данных о персонале. Кроме того, помимо непосредственных функциональных данных об управлении персоналом, HR аналитика включает данные из разных внешних источников – как внутри компании (например, данных других отделов), так и за ее пределами. HR аналитика широко использует информационные технологии для сбора, обработки и представления результатов данных. Цель HR аналитики – дать основание для принятия верных решений касательно персонала. Наконец, HR аналитика – это о том, как связать решения о персонале с целями бизнеса и продуктивностью компании. Этот финальный аспект делает HR аналитику стратегически важной для современных организаций. HR аналитика, по всей видимости, может дать компании больше, чем я HR метрики, поскольку обладает потенциалом связывать HR процессы и решения с производительностью компании, таким образом делая HR специалистов стратегическими игроками бизнеса.

Джанет Марлер и Ддон Будро характеризуют HR аналитику как деятельность HR функции, производимую с помощью информационных технологий и использующую визуальный, статистический и описательный анализ данных, относящихся к процессам HR, человеческому капиталу организации, продуктивности компании, а также внешних экономических условий, с целью положительного влияния на бизнес и обеспечивания принятия решений основываясь на данных.

Как работает HR аналитика?

Многие исследователи данного феномена пишут о том, что аналитика в сфере управления персоналом стоит на четырех китах – логика, аналитика, критерии и процессы (LAMP – Logic, Analytics, Measures, Processes). Эти четыре компонента позволяют обнаружить очевидные взаимосвязи и мотивировать руководство компании на принятие решений, основываясь на проведенном анализе. Также эти компоненты являются ключом к пониманию причинно-следственных связей между процессами управления персоналом, с одной стороны, и стратегическим HR менеджментом и результатами бизнеса, с другой.

Каких результатов ждать от HR аналитики?

HR аналитика может положительно повлиять на производительность организации и её конкурентоспособность в случае, когда она является оригинальной и создает ценность. В таких случаях HR аналитика может, например, улучшить финансовые показатели компании, усилить вовлеченность сотрудников (что, в свою очередь, повысит продажи), увеличить число лояльных клиентов. Безусловно, качество полученных результатов зависит от некоторых факторов: исследователи называют, прежде всего, обладание аналитическими навыками профессионального HR, вовлеченность управленцев и задействование специальных HR информационных технологий.

4 рекомендации для начинающих HR аналитиков

HR специалисты в компании довольно часто сталкиваются с необходимостью завоевать авторитет и доказать ключевым стейкхолдерам, включая топ-менеджеров и менеджеров среднего звена, важность своей работы. Одной из причин того, что это приходится делать, зачастую является неспособность представить предложения по развитию, основанные на конкретных данных и нацеленных на конкретные цели бизнеса. Это легко исправимо с помощью развития аналитического потенциала управления персоналом.

И, однако, несмотря на то, что многие компании начали активно инвестировать в аналитику больших данных, успешных историй непосредственного применения аналитики в управлении персоналом не так уж и много. В чем загадка, и как убедиться, что ваша компания готова к такому нововведению?

Безусловно, найти применение такому полезным и такому популярному в современном бизнесе ресурсу как большие данные, хочется не только в отношение понимания поведения клиентов, но и для управления персоналом – ключевыми стейкхолдерами вашей компании. HR аналитика – относительный “новичок” в океане анализа больших данных, и для того, чтобы плавание было успешным, есть смысл поучиться на уроках тех, кто применял эту технологию к изучению клиентов.

Барт Бэзенс, Софи Де Винн и Люк Селс в статье Is Your Company Ready for HR Analytics? (Готова ли ваша компания к HR аналитике?) предлагают обратить внимание на четыре таких рекомендации, которые исследователи выделили на основе своего опыта в консультировании компаний в области анализа больших данных о клиентах. Эти четыре урока могут успешно применяться и для HR аналитики, помогая избежать многих досадных ошибок.


Рекомендация 1: Важность создания, измерения и отслеживания динамики взаимосвязей в своей команде сотрудников.
Основываясь на опыте работы с анализом больших данных о клиентах, можно с уверенностью заявить, что много важных выводов можно сделать из анализа связей между клиентами – к примеру, социальные связи, покупки у одних и тех же компаний, обладание дисконтными картами и т.п. могут спрогнозировать многие аспекты коллективного поведения клиентов, такие как реакция на маркетинговые ходы, попытки мошенничества и уход клиентов. Так почему же не использовать эти же принципы и приемы в сфере HR? Сотрудники в аналитике могут быть представлены как звенья большой сети, связанные, например, участием в одних и тех же проектах, электронной перепиской, похожестью навыков и талантов… Такой анализ может применяться, например, для понимания того, насколько легко будет войти в коллектив новым сотрудникам; для вычисления оптимального состава коллектива с точки зрения производительности; для анализа бизнес- и социальных последствий увольнения определенных сотрудников на весь коллектив (так можно предотвратить “вирусные увольнения” или утечку талантов). Например, если сотрудник является неформальным лидером, и его влияние на других очень сильное, к его увольнению нужно подходить очень аккуратно, с тем чтобы избежать функционального отделения важных частей команды.

Рекомендация 2: Понимание того, что большие данные и их аналитика не могут совершить чуда.
Соответственно, и ожидания от них должны быть адекватными. Несмотря на всю полезность этой технологии, большие данные – не панацея, и не дадут ответ на все важные и серьезные вопросы HR стратегии. Важно также понимать, что особенно в сфере управления персоналом результаты анализа больших данных и аналитическая модель HR устаревают практически сразу после их введения, поскольку так много аспектов, влияющих на эти компоненты, находятся в состоянии постоянного изменения – стратегия компании, портфолио сотрудников, макроэкономическое окружение. Поэтому HR аналитик должен понимать, что все результаты, полученные с помощью применяемой аналитической модели, должны постоянно подвергаться обработке, правке, критической оценке, рефлексии. Например, если в результате анализа больших данных становится ясно, что политика найма персонала в компании не очень эффективна, необходима дальнейшая рефлексия для оценки, что именно идет не так – слишком высока планка? неверные критерии отбора? не те источники поиска кандидатов? наконец, неидеальная процедура собеседования? Все серьезные и неожиданные результаты аналитики больших данных есть смысл оценивать пристрастно и детально, и для этого HR специалист должен одновременно быть профессиональным и не предвзятым.

Рекомендация 3: Аналитические HR модели должны не только представлять статистические результаты, но и давать новые возможности для роста вашего бизнеса.
Для новичков в анализе больших данных типично увлечение статистикой и чересчур сложными аналитическими моделями. Конечно, статистика важна, однако аналитические HR модели могут дать намного больше. Хорошая модель должна быть легко интерпретируема и соблюдать требования закона. Интерпретируемость важна для того, чтобы с легкостью объяснить принимаемые на основе аналитики решения в области HR всем заинтересованным сторонам. Что касается законности, то аналитические модели в HR должны соответствовать принципам этики, охраны личной информации и тому подобным требованиям.

Рекомендация 4: Тестирование аналитических HR моделей в ретроспективе. Жизненный цикл модели в HR аналитике длится примерно столько же, сколько и у модели анализа клиентов. При этом, принимая во внимание важность влияния HR решений на компанию и сотрудников, аналитические модели HR должны постоянно подвергаться ретроспективному анализу, при котором прогнозы сопоставляются с реальностью, с тем чтобы немедленно заметить возможное снижение производительности команды. Например, если дело касается найма персонала, необходимо постоянно отслеживать как то, какие каналы рекрутинга поставляют подходящих кандидатов на данный момент, так и то, благодаря каким каналам были наняты лучшие сотрудники в прошлом.

При следовании этим несложным урокам инвестиции в HR аналитику вашей компании обязательно окупятся и приведут к положительным трансформациям.

Что такое HR аналитика, и для чего она нужна?

Бизнес в наше время постоянно сталкивается с вызовами, связанными с изменяющимся окружением, конкуренцией, возникновением ситуаций неопределенности и другими комплексными проблемами. В таких условиях организации должны принимать важные решения по поводу достижения максимальной производительности и использования всех ресурсов, прежде всего, таланта сотрудников.

Таланты сотрудников становятся самым важным и самым желанным ресурсом для достижения успеха в переменчивом мире современного бизнеса. В то же время в управлении персоналом происходят другие процессы: смена поколений сотрудников, привносящая другие ожидания от карьеры, рабочего процесса, коллектива; стремительное развитие социальных медиа, предлагающих новые пути поиска и привлечения кандидатов. И, конечно, есть множество ожиданий со стороны топ-менеджеров относительно того, что их отделы HR смогут ответить на важнейшие на данный момент вопросы касательно персонала: Есть ли у нас таланты для достижения целей компании? Можем ли мы предсказать, кто из сотрудников станет лучшими лидерами? Какие компетенции и навыки, и какими путями есть смысл развивать у этих будущих лидеров? Насколько мы понимаем своих талантливых сотрудником, и как высок шанс, что мы их потеряем? Наконец, как их удержать?

Для того, чтобы эти вопросы решались с наибольшей эффективностью, HR специалисты должны занимать в компании влиятельные позиции. Тогда их голоса будут услышаны и приняты во внимание топ-управленцами. Однако часто проблема заключается в том, что HR в большей степени заняты описательным анализом и представляют в своих отчетах некие измерения критериев своих функциональных задач, в которых мало аналитики и потенциала для дальнейших действий. Поэтому повышения аналитической способности функции HR – мера необходимая и даже срочная.

Хорошая новость – у HR специалистов есть большое количество готовых данных о сотрудниках, а также необходимые технологии и инструменты для их анализа. Используя потенциал HR аналитики, они могут проводить как прогнозную аналитику, так и “рекомендательную” аналитику (то есть ту, на основе которой можно создавать рекомендации для дальнейшей HR стратегии компании).
К примеру, такая аналитика может помочь менеджерам находить “правильные” и нужные компании таланты, а также вовремя вычислять людей, которые могут уволиться, что особенно важно для ключевых сотрудников.

В соответствии с Deloitte Global Human Capital Trends 2016, 77 процентов топ-менеджеров называют HR аналитику в списке приоритетов своей компании, и 6 из 10 организаций планируют вводить процедуры анализа в ближайшие пять лет. Если в 2015 году 29% компаний использовали анализ данных о сотрудниках для прогнозирования производительности бизнеса, то в 2016 этот показатель вырос до 44%. 38% компаний в 2015 заявляли о том, что связывают свою влиятельность с HR прогрессом, а уже в 2016 показатель компаний, считающий, что HR данные напрямую связаны с производительностью и успешностью бизнеса, вырос до 51%.

Безусловно, изучение динамики персонала всегда было сложным вопросом, требующим комплексного подхода. Но в современном мире HR специалистам доступен такой инструмент как аналитика больших данных, который можно применять для привлечения, найма и развития нужных для компании талантов. Количество данных о сотрудниках и бизнес-процессах огромно, и большие данные прочно заняли свою нишу во всех аспектах бизнеса, принося пользу на всех фронтах. Информация о действиях, вовлеченности, продуктивности, качестве работы, карьерных устремлениях сотрудников делает возможным связать таланты с результатами бизнеса, да так, как это было невозможно сделать в еще недавнем прошлом.