Ta strona internetowa przechowuje pliki cookie na Twoim komputerze. Pliki cookie wykorzystywane są w celu poprawy wygody korzystania z witryny i świadczenia bardziej spersonalizowanych usług. Aby dowiedzieć się więcej o wykorzystywanych przez nas plikach cookie, zapoznaj się z Polityką prywatności.

Jak wprowadzić analitykę i pracę z Big Data w kontekście HR i usprawnienia całej organizacji?

Mężczyzna siedzi przy biurku z laptopem

Big Data w HR przechodzi do mainstreamu![1] Takie twierdzenia można przeczytać w branżowej prasie związanej z zarządzaniem organizacjami oraz HR-em. Firmy natomiast coraz częściej nie zadają sobie pytania czy, ale jak wprowadzić analitykę i usprawnić organizację. 

Jeżeli interesuje Cię związek HR i Big Data – czyli potencjalne korzyści oraz narzędzia, które możesz wykorzystać, żeby rozwinąć w organizacji people analytics – czytaj dalej!

Z tego artykułu dowiesz się: 

  • Czym jest Big Data i jakie dane można wykorzystać w kontekście HR? 
  • Jakich efektów można oczekiwać po analityce oraz jakie może przynieść korzyści?
  • W jakich obszarach HR w organizacji można wprowadzić big data? 
  • Jakie narzędzia mogą pomóc w zbieraniu oraz przetwarzaniu danych z zakresu zarządzania zasobami ludzkimi?

Związek HR z Big Data

Big Data zostało zdefiniowane przez McKinsey Global Institute jako „dowolny zbiór danych, który jest zbyt duży, aby typowe narzędzia programowe mogły go przechwytywać, przechowywać, zarządzać i analizować[2]”. Dane, które generują pracownicy, z pewnością należą do powyższej definicji. Należy wziąć pod uwagę informacje dotyczące m.in. rekrutacji, produktywności, szkoleń i rozwoju, satysfakcji i zaangażowania pracowników. 

Posiadanie danych to pierwszy, lecz również kluczowy czynnik umożliwiający wprowadzenie Big Data. Kolejnym jest odejście od ich przechowywania w tradycyjny sposób – w postaci np. papierowej dokumentacji czy nawet zbiorów w dokumentach tekstowych – na rzecz konkretnych, digitalowych narzędzi. Pozwalają one na analizę, kontrolowanie, przewidywanie i wdrażanie rozwiązań, dzięki którym możliwe jest osiąganie lepszych efektów. W obrębie HR-u takie dane mogą dać odpowiedź na pytania: skąd pozyskać najcenniejszych kandydatów, jak ich zatrzymać i sprawiać, żeby osiągali świetne wyniki. Przewaga konkurencyjna, która może zostać osiągnięta za pomocą takich analiz, wydaje się zatem nieoceniona.

Specjaliści z Nucleus Research postanowili zmierzyć ten proces. Na podstawie ich badań można stwierdzić, że jeden zainwestowany w analitykę dolar zwraca się aż trzystukrotnie[3] – choć wskazać należy, że te dane powstały w ogólnym ujęciu biznesowym. Natomiast ponoszone przez firmy koszty, które są związane z pracownikami, są niejednokrotnie największym stałym wydatkiem, więc być może właśnie realny potencjał ogromnych oszczędności sprawia, że tzw. People analytics staje się coraz bardziej popularne.

Warto również dodać, że specjaliści ds. human resources bardzo często rozważają, jakie strukturalne możliwości i korzyści przynieść mogą zasoby ludzkie i jakie wyniki osiągane są w ramach procesów wewnętrznych. Analityka HR pozwala przenieść planowanie, kontrolowanie i zarządzanie na każdy z 4 poziomów organizacji związanych z pracownikami.

A model showing people processes, workflow capabilities, key performance drivers and business outcomes

AIHR (źródło)

Jako przykład warto przytoczyć firmę Xero, prowadzącą centrum obsługi telefonicznej, której podejście do Big Data zostało opisane w The Wall Street Journal. Wykorzystała ona duże zbiory danych, aby ustalić, dlaczego pracownicy zostają w firmie oraz poznać powody ich odejścia. Korzystając z tych danych, zminimalizowała wskaźnik rezygnacji ze stanowiska o 20% podczas 6-miesięcznego okresu próbnego. Dotyczył on aż 48 700 pracowników, więc wynik jest zdecydowanie sukcesem.

Jakie dane są kluczowe dla HR i całej organizacji?

Zarządzanie zasobami ludzkimi dostarcza wielu informacji, które dają potencjał do wysnucia ciekawych konkluzji za pomocą Big Data. Wśród przykładów wskazać można następujące obszary oraz konkretne przykłady danych wartych uwagi:

Rekrutacja

Mierników rekrutacyjnych wymienić można mnóstwo. Wśród tych najważniejszych znaleźć powinny się: źródła pozyskiwania kandydata, konwersja aplikacji, czas potrzebny na zatrudnienie (time per hire), czas na każdym etapie rekrutacyjnym oraz potrzebny do odrzucenia kandydata, rezygnacja kandydata (drop-off rate), analiza wynagrodzeń, wyników zadań i testów kompetencyjnych.

Learning & Development

W tym zakresie można kontrolować takie dane jak: kursy i szkolenia, które pracownik ukończył, czas, jakiego potrzebował w stosunku do rezultatów, jakie osiągnął, a także, w którym momencie procesu się znajduje. Można porównywać efektywność kursów, ale również rezultaty, jakie osiągane są indywidualnie lub w działach na podstawie testów. Śledzić można również profile kompetencyjne i postępy w samorozwoju pracowników.

Wyniki pracowników

Tu wskazać można informacje od realizacji celów, przez postępy w karierze, na feedbacku z przełożonym i feedbacku 360 kończąc. Warto dodać informacje o przesuwaniu się w ramach ścieżek kariery oraz siatki płac, a także dane o dochodzie na pracownika, retencji w organizacji oraz relacji z managerem. Połączyć to można również z aktywnością pracowników wskazującą na motywację i zaangażowanie – np. uczestnictwie w wydarzeniach firmowych, wynikach z ankiet satysfakcji i rozmów pracowniczych. Te elementy mają również bezpośredni wpływ na retencję pracowników.

Future Casting

W tym obszarze wziąć pod uwagę można informacje takie jak zewnętrzna analiza konkurencji i rynku, m.in.: benchmarking płac, aktywność w social mediach, wzrost konkurencyjności firmy, jej działania employer brandingowe np. wystąpienia na konferencjach czy realizowanie akcji promocyjnych. To wszystko wspólnie z trendami globalnymi sprawia, że analityka biznesowa wykorzystana może być do przewidywania przyszłości i zewnętrznych uwarunkowań, co przełożyć może się na konkretne zalecenia.

Wykorzystanie danych do usprawnienia organizacji

Mając powyższe dane, można pokusić o szereg analiz. Specjaliści stosują: 

  • analizę opisową – obejmującą wolumeny, cięcia lub koszty
  • analizę powiązaną – zapewniającą wgląd w wydajność w stosunku do wymagań lub standardów (na przykład procent realizacji konkretnych zapisów, do których zobligowana jest firma)
  • analizę zależności – przedstawiającą relację między działaniami a wynikami (np. jakość nowozatrudnionych pracowników, a rotacja w pierwszym roku zatrudnienia)
  • analizę predykcyjną – pozwalającą określić statystyczną zależność pomiędzy działaniami a wynikami i określającą, co może się wydarzy w przyszłości.

Analiza i monitorowanie pozwala określić bieżącą sytuację, a raportowanie umożliwia wyciąganie wniosków na przyszłość. To natomiast przekłada się na możliwość wpływania na wydajność organizacji i stałego podnoszenia jej wyników. Każdy z wyżej wymienionych obszarów – od rekrutacji, przez learning & development, zarządzania wydajnością, po future casting może zostać poddany diagnozie, która pozwala zdefiniować dobre i złe strony procesów. To umożliwia testowanie rozwiązań, porównywanie wyników i finalnie osiąganie zadowalających lub nawet bardzo dobrych wyników na wszystkich płaszczyznach.

Jak zacząć wykorzystywać analitykę i Big Data? Jakie narzędzia nam w tym pomogą?

Droga do kultury organizacyjnej i zarządzania opartego na danych jest długa i często odbierana przez pracowników jako bezduszna. Dlatego warto rozpocząć ją małymi krokami. Najlepiej zaczynając od obszarów, które nie dotyczą wydajności pracowników – gdyż tu pojawia się najczęściej największy sprzeciw. Obszary takie jak e-nauczanie czy rekrutacja zazwyczaj cieszą się popularnością, ułatwiając pracownikom wykonywanie codziennych obowiązków. Poniżej znajdziesz 4 przykłady klas produktów, które pozwolą na wprowadzenie i wykorzystanie Big Data w codziennej pracy organizacji.

  1. ATS (Applicant Tracking System) czyli system rekrutacyjny, który pozwala na zbieranie wszelkich danych związanych z tym obszarem. Pozwala on śledzić wydajność źródeł, konwersję pracowników, wszelkie pomiary związane z czasem, ale i aktywnością w tym systemie. Ciekawym rozwiązaniem jest np. Recruitee, GreenHouse czy Workable. Pozwalają one na dogłębną analizę przetwarzanych danych.
  2. LMS (Learning Management System), czyli system do zarządzania nauczaniem. LMS występuje często jako platforma e-learningowa, rozbudowana o funkcjonalności ułatwiające nadawanie odpowiednich dostępów, ale także posiada właśnie moduły analityczne. Umożliwiają one śledzenie postępów pracowników, ale także popularność, jaką cieszą się poszczególne treści. Dodatkowo mierzone są sukcesy oraz przyznawane certyfikaty. Postępy realizowane w czasie, oprócz ułatwień dla organizacji, mogą ciekawić pracowników i sprawić, że e-learning będzie dla nich wyzwaniem, a nie obowiązkiem. Przykładem tego typu platformy jest Samelane.
  3. HRMS / HRIS (HR Management System / HR Information System) to klasy aplikacji, które pozwalają zarządzać zasobami ludzkimi i procesami związanymi z cyklem życia pracownika. Wśród istotnych modułów wymienić należy te związane z kwestiami kadrowymi – dokumentacją pracowniczą, rozliczaniem czasu pracy, płacami, podatkami, benefitami i innymi rozliczeniami. Ponadto nowoczesne rozwiązania bywają rozbudowane o np. wsparcie w onboardingu czy pracowniczą platformę komunikacyjną. Ciekawym rozwiązaniem tego typu jest Hi Bob.
  4. Performance Management System (PMS) – jest często rozwiązaniem, które najbardziej niepokoi pracowników. Pozwala monitorować ich wydajność oraz osiągane wyniki w kontekście zdefiniowanych celów. Jednocześnie może bezpośrednio przekładać się na definiowanie celów i osiąganie lepszych rezultatów.

Duże zbiory danych oferują szerokie spektrum możliwych ulepszeń, które mogą zostać wdrożone w organizację – zarówno pod kątem organizacyjnymi wydajności, ale także zaangażowania i motywacji pracowników. Odkrywanie trendów, wzmacnianie pozytywnych aspektów oraz niwelowanie tych ograniczających produktywność, stanowi źródło sukcesu organizacji. Warto przy tym pamiętać, że technologia nigdy nie zastąpi ludzkiego elementu HR-u. Używanie dedykowanych systemów pozwala na zbieranie i zarządzanie danymi, jednak dane jakościowe oraz kontekst sytuacyjny wraz z indywidualnym podejściem pozwalają na podejmowanie lepszych decyzji. Połączenie tych działań umożliwia zmniejszanie ryzyka i skuteczne zarządzanie pracownikami.

Źródła:

  1. AIHR
  2. McKinsey & Company
  3. Nucleus Research
  4. AIHR
  5. The Wall Street Journal
Share it!

Chcesz poznać szczegóły?

Zapisz się do newslettera, aby otrzymywać co miesiąc dawkę wiadomości, wskazówek i inspiracji dotyczących rozwoju i nauczania.

Powiązane artykuły

Onboarding pracownika
4 kroki do wdrożenia nowego pracownika z wykorzystaniem LMS
Samelane LMS employee training AR augmented reality
5 korzyści płynących z uczenia się z wykorzystaniem rzeczywistości rozszerzonej
A man is solving a quiz on a laptop
8 wskazówek, jak tworzyć dobre pytania do quizów e-learningowych