April 30, 2023

Учимся на практике: как HR-аналитике не стать причудой менеджмента

Перевод статьи Томаса Расмуссена и Дейва Ульриха. https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0090261615000443

ВВЕДЕНИЕ

Гораздо лучше дать приблизительный ответ на правильный вопрос, который часто неопределенен, чем точный ответ на неправильный вопрос, который всегда можно уточнить.

Джон В Тьюки, математик, 1962.

Спустя полвека точка зрения Тьюки остается актуальной. Она помогает объяснить почему HR-аналитика рискует стать всего лишь модой, вместо того чтобы предоставлять мощные инсайты для общего менеджмента и лидеров в HR, принимающих ключевые решения в области управления талантами, структуре мотивации, организационного дизайна, распределения бюджета на обучение и т.д., и чтобы поддерживать создание ценности и бизнес-стратегии.

Мода в менеджменте существует. Иногда эта мода становится институционализированной внутри компаний (например, управление по целям, матричное управление, ключевые компетенции); иногда мода исчезает (например, тайм-менеджмент, отсутствие дефектов качества, Т-группы). Существуют блестящие новые идеи, которые привлекают внимание, но не выдерживают испытание временем (например, обучающая организация, японский менеджмент, одноминутный менеджер, реинжиниринг).

HR аналитика – это новая мода, которая возникла совсем недавно, что само по себе парадоксально. Перспектива использования аналитики огромна: замена модных тенденций на доказательные инициативы, принятие решений на основе данных, соединение академического и практического менеджмента, приоритезация влияния инвестиций в HR, внесение строгости в HR и дополнение интуиции HR объективностью. Однако большая часть HR-аналитики не нова и люди говорили о HR метриках, анализе эффективности, показателях эффективности HR, ROI (возврате инвестиций), кадровой экономике и доказательном менеджменте долгие годы без заметного изменения влияния HR на бизнес.

До сих пор опубликованные свидетельства, подтверждающие предполагаемую ценность HR-аналитики на самом деле довольно ограничены – они больше основаны не вере, чем на доказательствах и чаще всего опубликованы консультантами, заинтересованными в рынке HR-аналитики, в то время как организации редко делятся своими историями успеха в бизнесе, но типично рассказывают о таких кейсах, как прогноз текучести (даже, если текучесть не проблема) или HR проектах с похожим узким фокусом. Тщательный анализ больших объемов данных по неверным вопросам часто имеет мало практической ценности.

Тем не менее HR-аналитика лидирует на большинстве конференций этого года (сильно помогая множеству технологических и консалтинговых компаний в HR, которые видят большие возможности для бизнеса в будущем по продаже услуг по обработке данных и статистических функций тем, кто нуждается и в том, и в другом) и также это мечта множества ученных-менеджеров о том, как их деятельность наконец становится центром профессии в области HR.

Мы прогнозируем, что HR-аналитика будет терпеть неудачи по внесению реальной ценности в компаниях, если останется в текущем виде. Мы согласны с теми, кто утверждает, что HR-аналитика будет захвачена другими более зрелыми аналитическими функциями (в частности, финансами, IT, маркетингом) и что это произойдет скорее раньше, чем позже. Мы считаем, что это хорошо: HR-аналитика должна эволюционировать и превзойти HR (как и другим аналитическим функциям требуется преодолеть их текущие функциональные границы) и стать актуальной только тогда, когда будет использоваться подход «снаружи», и быть интегрированной во всеобъемлющую бизнес-аналитику.

В этой статье мы освещаем какой вклад HR-аналитики, в существующем виде, делает её всего лишь причудой менеджмента, что может помочь HR-аналитике создавать ценность будучи всеобъемлющей аналитикой и проиллюстрируем это двумя кейсами.

ЧТО ДЕЛАЕТ HR-АНАЛИТИКУ ПРИЧУДОЙ МЕНЕДЖМЕНТА?

HR-аналитика в своем текущем виде рискует быть всего лишь модой, которая пройдет. Вот список ловушек, которые способствуют этому:

a). Отсутствие аналитики об аналитике. Один коллега настоятельно выступал за то, что работа в HR требует больше аналитики и что строгая аналитика будет будущим HR. Мы задали ему простой вопрос: «какие есть у тебя данные, что подтверждают, что аналитика критически важна для будущего?» Некоторые люди, увлеченные аналитикой, не использует аналитику для обоснования её использования. Они аналитики-лицемеры, которые говорят об аналитике, но не используют аналитику для обоснования её использования.

b). Инверсия средства и цели или фетишизация данных. Те, кто очарован аналитикой думают, что больше данных (или «биг дата») – это всегда лучше. Но речь идёт не про данные, а про использование данных для обоснованного принятия решений.

Например, то, что отличает выдающихся ученных, таких как Дениэль Канеман, широко известного благодаря своей работе о когнитивных искажениях и тому, как они могут нарушить процесс принятия решения (см. его бестселлер «Думай медленно… решай быстро») от менее выдающихся коллег в науке не заключается в большем количестве или "больших" данных, а в наличии правильных данных (включая качественные данные или другие данные, которые не всегда доступны) и задавании правильных вопросов, интерпретации полученных результатов и внедрении. Аналитика ради аналитики бесполезна.

Слишком часто аналитика начинается с данных, когда она должна начинаться с вызовов, стоящих перед бизнесом (отсюда все аналитические кейсы, связывающие данные опросов с текучестью кадров, потому что данные легко доступны, но они не дают новых, инновационных или добавляющих стоимость результатов).

HR успешен добавляя ценность к бизнес-решениям - через информирование о том, как принимать бизнес-решения, которые встраиваются и создают успех в бизнесе, а не просто подтверждая существующие знания на практике. Подумайте о дискуссии на тему действенности/эффективности в HR используя аналогию: HR-аналитика часто занимается «делаем вещи правильно» или «внутренней» HR перспективой (например, используем ли мы правильную оценку персонала? Какой ROI наших обучающих программ? Насколько эффективна адаптация?). В то время как HR-аналитика может создавать гораздо большую ценности, если применять «внешнюю» перспективу и «делать правильные вещи» (как мы можем помочь изменить организационную культуру так, чтобы мы могли лучше справиться с объединением рынка и ожидаемым поглощением в следующие 3-5 лет? Как мы можем взращивать критически важные технические таланты быстрее, дешевле, лучше, чем рынок чтобы реализовать нашу стратегию роста на расцветающем рынке и отличаться от конкурентов?)

c). Академический менталитет в бизнес-среде. Некоторые компании, такие как Google, Shell, Aramco, PepsiCo, HSBC, в настоящее время используют/внедряют аналитику человеческого капитала как способ привнести больше теории и строгости к практикам менеджмента.

Одна из ведущих компаний в сфере быстрой транспортировки потребительских товаров наняла несколько хорошо обученных теоретиков и исследователей, которые начали прогнозировать текучесть в соответствии с публикациями в научной литературе. После огромных усилий они смогли объяснить больше, чем 70 процентов дисперсии в удержании человеческого капитала. Но после того, как они поделились этим результатом, то вдумчивый наблюдатель спросил: «Так насколько серьезна проблема нежелательной текучести в компании?». Исследователи ответили, что компания теряет менее 2 процентов ключевых сотрудников и уровня высшего руководства.

Ученые, перешедшие в отрасль, начали с теории о том, что они изучили, а не с вопросов о бизнес-вызовах, стоящих перед этой компанией. Эта компания столкнулась с вызовами проникновения на глобальный рынок, продуктовыми инновациями на убывающих рынках, активным инвестором, который хотел принудить к изменениям в управлении и культурой работы в пределах отдельных подразделений вместо сотрудничества. Однако ученые, опирающиеся на теорию, начали свою работу в области человеческого капитала с теории, которую они тестировали (текучесть), а не с глубокого понимания бизнес-вызовов.

Таким образом, даже если наука и накопленная информация являются огромным ресурсом для управленческой практики (и недостаточно используемым ресурсом) непонимание различий между теорией и практикой - или между теорией и действенной аналитикой - может на самом деле подорвать ценность HR-аналитики. Ученные любят выдвигать предположения, которые позволяет им тестировать нулевые гипотезы и предлагать теоретические инсайты. Бизнес-лидеры сталкиваются со сложными проблемами, которые требуют комплексных решений. Ученные любят точность; бизнес-лидеры требуют «достаточно хороших» решений. Ученые начинают с теории; бизнес-лидеры с реальных вызовов. Ученые любят размышлять; бизнес-лидеры должны действовать.

d). HR-аналитика, управляемая Центром компетенций HR. Недавние свидетельства указывают на то, что HR директора с чистым фокусом на бизнесе по-прежнему малочисленны и редки (и, следовательно, получают повышенную оплату). Практический опыт показывает, что Центры компетенции в HR с "центростремительным" походом и глубоким пониманием бизнеса еще более редки. Центры компетенции в области HR-аналитики часто используют большие данные, чтобы придумывать идеи, которые они будут "продвигать" в бизнес. Это немного похоже на стрельбу из пушки в воздух и надежде, что птица пролетит в этот момент над головой и будет сбита.

"Пыльная чаша" эмпиризма стала популярной с появлением многомерной статистики, когда статистики искали статистические связи без четкой теории, направляющей их анализ, но, когда аналитика является "продвижением", а не "притяжением" она рискует, полагаясь на эмпиризм "пыльной чаши" и редко приносит бизнес-ценность. Точно так же, как выдающаяся работа Канемана была больше о его фокусе, чем о количестве данных влиятельная HR-аналитика больше о стратегическом бизнес-фокусе, чем о случайных закономерностях в больших данных.

e). Журналистский подход к HR-аналитике. Политика и власть являются реальными явлениями в любой организации. Философ Фуко заметил, что "власть есть знание", отмечая тем самым, что власть решает на что будет направлено создание знаний или проще говоря "историю пишут победители".

HR-аналитика может быть злоупотреблением для поддержания статус-кво и продвижения определенной программы, то есть, когда вы знаете, какую историю вы хотите рассказать и затем ищете данные чтобы подтвердить ее (например, запросы на "подтверждение эффектов обучения"). Как и в академических кругах есть проблема искажений в публикациях, также находки в HR-аналитике, показывающие, что нет эффекта или даже деструктивное воздействие на HR-процессы и инициативы просто иногда не предаются огласке. Во многих случаях для этого требуется значительное количество усилий, направленных на управление заинтересованными сторонами (но часто это одни из самых ценных результатов аналитики персонала). Это похоже на результаты, полученные различными "мозговыми центрами", в которых особое внимание и интерпретация направлены на конкретный фреймворк с целью продвижения определенной точки зрения. HR должен стремиться к идеалу, выраженному шотландским писателем Эндрю Лэнгом в 1937: «Я постараюсь не использовать статистику так, как пьяный человек использует фонарные столбы скорее для опоры, а не в качестве освещения».

Отделы аналитики персонала нуждаются в будущем финансировании, чтобы существовать и для этого им необходимо находить баланс между хорошими и плохими новостями об организации по управлению персоналом и выбирать свои битвы. В частности, до сих пор существуют несколько HR инициатив, основанных больше на вере, чем на доказательствах (один из авторов недавно столкнулся с компанией, которая использует анализ почерка при отборе кандидатов). Вот почему аналитика персонала должна связывать конкретные результаты компании с опубликованными исследованиями и всегда указывать, что находит внешнее и независимое исследование по изучаемой теме. Это также подчеркивает большую разницу между HR-аналитикой и независимыми научными исследованиями и ценностью, которую последние приносят первым. Одна положительная вещь, которую HR-аналитика может заимствовать у журналистики – это четкое повествование, если вы не можете рассказать вашу историю, включая реализацию и рекомендации на одном слайде (независимо от сложности исследования и объёма использованных данных), то шансы получению поддержки со стороны руководства крайне малы. Очень хорошие работы по HR-аналитике часто терпят неудачи, потому что используют научный стиль изложения и теряют бизнес-аудиторию (иногда, потому что хотят показать всю проделанную работу, что, на самом деле не является актуальным – усилия действительно не дают вам баллов, только результат и инсайты имеют значения).

НАШИ ПРЕДЛОЖЕНИЯ ДЛЯ ПЕРЕХОДА ОТ HR-АНАЛИТИКИ КАК ПРИЧУДЫ К ПОСТОЯННОМУ ИСПОЛЬЗОВАНИЮ МЕНЕДЖМЕНТОМ В ПРОЦЕССЕ ПРИНЯТИИ РЕШЕНИЙ

С положительной стороны мы также видим ряд факторов, которые подталкивают HR-аналитику в верном направлении, как с точки зрения фокуса, настройки, управления изменениями, так и в плане развития возможностей в HR.

  • Начните с бизнес-проблемы. HR-аналитика не должна начинаться с данных или предвзятого подхода к бизнес-проблемам, а с бизнес-вызова. Эта точка зрения часто упоминается в дискуссии об аналитике и, на самом деле, представляет собой применение "центростремительного" подхода к этой конкретной HR-области (изображено на Рис. 1). Это подчеркивает, что аналитика и данные являются только меньшими и интегрированными частями общего диагностического подхода - средствами, а не целями. Мы также рекомендуем, чтобы аналитика сосредоточилась на трех-пяти ключевых вопросах для бизнеса. Это означает сопротивление соблазну постоянно преследовать множество малых задач и менее ценных проблем (таких как: прогноз текучести, ROI обучения, простая аналитика опросов и т.д., если эти вопросы не являются ключевыми для бизнеса). Спросите себя: «Какие самые важные вызовы стоят перед бизнесом в следующие 3-5 лет и как HR может поддержать бизнес в этом?» - обычно это лучшая отправная точка для практической аналитики.

Рисунок 1. Информация для принятия решений: процесс начинается с ключевых вопросов по контексту, заинтересованным сторонам и стратегиям. Процесс информационной обработки продолжается четырьмя вопросами: какие выборы нам необходимо сделать? Что мы можем выяснить и проверить? Какие данные мы можем собрать и проанализировать? Какие действия мы рекомендуем предпринять сейчас?

  • Выведите HR-аналитику из HR (прим пер. В книге Д. Феррара и Девида Грина «Совершенство в HR-аналитике» 2021 г. Томас Расмуссен поменял свою позицию и утверждает: «HR-аналитика должна находиться в HR, но иметь доступ к технической экспертизе централизованной аналитической команды»). Это может звучать радикально, но когда HR-аналитика становится более зрелой, она начинает больше сотрудничать с другими подразделениями (финансы, операции и т.д.) и в конечном итоге становится частью кросс-функциональной/сквозной аналитики – рассматривая элементы человеческого капитала во всей цепочке создания ценности. HR-аналитика должна выйти за рамки HR вопросов и стать частью существующей кросс-функциональной бизнес-аналитики, также как другие аналитические функции должны выйти за пределы своих областей. Обычно аналитика даёт по-настоящему новые идеи только тогда, когда комбинируется множество областей и точек зрения (инвесторы, клиенты, технологии, человеческий капитал, безопасность и т.д.), так любое функциональное обозначение перед «аналитика» просто знак недостаточной зрелости, чтобы быть естественной частью «аналитики». Большинство функций HR-аналитики еще не дошли до этого, и, возможно, сначала нуждаются в некоторой зрелости в рамках отдела HR (это взросление может быть ускорено привлечением талантливых бизнес-аналитиков в HR-аналитику – часто проще обучить бизнес-аналитиков HR, чем учить HR-ов статистике и аналитике). Технологии также способствуют интеграции функциональной аналитики; исторически, платформы для данных были ограничены, поэтому каждая функция/направление бизнеса, обычно получали свою собственную и, соответственно, развивали свою собственную команду отчётности, а затем свою собственную команду аналитики. Будущее принадлежит облакам, данным в режиме реального время и кросс-функциям/направлением бизнеса, «корпоративным» платформам (которые также позволяют компаниям сократить расходы за счёт использования меньшего количества платформ и систем) – и прокладывает дорогу кросс-функциональным, сквозным функциям аналитики. Настало время HR присоединиться к общей аналитической команде и «занять место за столом аналитики», а не просто сидеть за своим собственным столом HR-аналитики. Это также решает проблему талантов в HR-аналитике (люди с аналитическими, статистическим способностями и пониманием бизнеса обычно не ориентируются на HR), хотя могут возникнуть практические препятствия в области защиты данных при настройке всей системы аналитики, так как данные HR отличаются от данных, используемых другими аналитическими командами. Найти практический способ балансировки конфиденциальности данных HR и бизнес-ценности (анонимных) данных — это растущая проблема в любом случае, но тем не менее, это практическая проблема, которую можно преодолеть (команды финансового анализа сталкиваются с отдельными проблемами, поскольку правильная агрегация данных может дать им статус внутреннего трейдера).
  • Помните о «человеческом» в человеческих ресурсах. HR-аналитика забыла о человеке в HR – данные и доказательства не меняют ничего, так как ни люди, ни организации не являются полностью рациональными. Иногда это действительно только затрудняет изменение текущего положения вещей. В лучшем случае HR-аналитика предоставляет входные данные для обсуждения с менеджментом, что может повысить качество принимаемых решений, но редко существует прямая связь между данными, анализом и действиями. Мы можем многое узнать из традиционной литературы по управлению изменениями и из исследований Фестингера о когнитивном диссонансе. Эти исследования подчеркивают, что большинство людей имея выбор между существующими убеждениями и новым данными, которые показывают ошибочность их убеждений, выбирают свою систему убеждений и отвергают данные. В исследованиях Фестингера, когда члены культа НЛО поняли, что не будет Армагеддона на Земле и Мессии на космическом корабле, спасающих их в предсказанную дату, они сделали вывод, что это произошло потому, что они были настолько сильны в своей вере - вместо того, чтобы прийти к логическому, но более болезненному выводу на основе данных, что их система убеждений может быть неправильной. Тенденция отвергать данные, которые угрожают существующим убеждениям, является сильной, если люди вложили время/усилия/личность в проекты или идеи. Это верно для большинства инициатив в HR, которые обычно имеют гордого спонсора или владельца, зачастую высокопоставленного лидера, которому могут не особенно нравиться выводы HR-аналитики, которые ставят под сомнение ценность его или ее инициативы. Вот почему данные и доказательства HR-аналитики часто имеют небольшое влияние – это не только наука и данные, это активизм и наличие точки зрения, о вмешательстве и изменении. Результаты HR-аналитики — это продукты, которые должны быть проданы, чтобы оказать какое-либо влияние. Это проще, если HR-аналитика также включает качественные данные, интуицию, опыт – прежде всего – если она работает над совместным созданием связной истории с ключевыми стейкхолдерами. И эта история должна всегда начинаться с вызовов, стоящих перед бизнесом.
  • Обучайте специалистов по управлению человеческими ресурсами аналитическому мышлению. Будем честны – большинство специалистов в HR привлечены в HR не потому, что это возможность работать с данными и аналитикой. Тем не менее, среди HR-специалистов растет желание приобрести аналитические навыки, особенно когда они на собственном опыте видят, как это помогает им поддерживать свой бизнес. Существует немного курсов по аналитике в области управления человеческими ресурсами, и те, что есть, могут быть поверхностными (прим пер. c 2015 года произошел бум курсов по HR-аналитике, но до сих пор, большинство их них всё также поверхностны). Курс по HR-аналитике может включать: развернутый диагностический фреймворк (см. Рис. 1), базовое обучение по статистике и научному подходу (или, возможно, просто повторение для некоторых), управление изменениями и сторителлинг. Важно быть реалистичными: обычно мы видим распределение 20-60-20 между группами HR-специалистов, которые это понимают, теми кто может быть обучен и теми, кто никогда этого не поймет. Мы рекомендуем сосредоточиться на первых двух группах и дополнить обучение практическими проектами и более тесным сотрудничеством с учеными. Кроме того, мы могли можем утверждать, что 80 процентов аналитиков похожи по всем функциям/подразделениям бизнеса. Большинство аналитического обучения должно, в идеале, быть кросс-функциональным и только меньшая часть обучения должна содержать HR-специфику (или специфику других функций/подразделений бизнеса).

ДВА КЕЙСА ДЕМОНСТРИРУЮЩИЕ ЦЕННОСТЬ ВСТРАИВАНИЯ HR-АНАЛИТИКИ В БИЗНЕС-АНАЛИТИКУ

Далее мы проиллюстрируем два кейса успешного интегрирования HR-аналитики в бизнес-аналитику, которые привели к значительным изменениям в оптимизации производительности бурения нефтянных скважин и развитии технического персонала соответственно:

Кейс 1. Качество управления, компетенции команды и результаты в области безопасности, операционной производительности и удовлетворенность клиентов.

Компания Maersk Drilling, лидирующая в области бурения нефтяных скважин, а также бизнес-юнит в составе группы A.P. Moller - Maersk, испытала значительную вариацию производительности между похожими буровыми установками, работающими в похожих условиях и одновременно столкнулась с вызовом вырасти на 40 процентов в течение четырех лет. Топ-менеджмент, включая директора по персоналу, был заинтересован в определении:

  1. Что объясняет разницу в производительности буровых установок?
  2. Как можно эффективно использовать это знание при вводе в эксплуатацию новых установок?
  3. Как результаты могут быть использованы, чтобы убедить потенциальных клиентов в том, что компания будет достигать заявленных стандартов производительности, продолжая значительно расти на горячем рынке?

Бизнес-аналитика с использованием как качественных, так и количественных данных, опыта бизнеса и интуиции лидеров в отношении того, что влияет на производительность, нашла сильные и значимые связи между качеством лидерства (измеряемым по результатам ежегодного опроса сотрудников), компетенцией команд (документированной в соответствии со стандартами и требованиями отрасли), результатами в области безопасности (из системы безопасности компании), экологической производительности (разливы, задокументированные в системе здоровья, безопасности и окружающей среды (HSE) компании в соответствии со стандартами отрасли), результатами в области операционной производительности (через систему оперативной BI-аналитики) и удовлетворенности клиентов (через систему управления взаимоотношениями с коммерческими клиентами (CRM) компании) в различных подразделениях компании.

Результаты были интегрированы в анализ всей цепочки создания ценности от начала до конца и собраны в единый сценарий: удовлетворенность клиентов зависит от операционной производительности (в данном случае производительности бурения/времени работы), но другие факторы также важны для успеха: лидеры, получающие более положительную оценку (по различным стандартным задачам руководства) по их прямым отчётам имеют меньшую текучесть команд, а меньшая текучесть связана с более высокой компетенцией команды (меньшее количество новых людей, которых нужно обучать), что в свою очередь связано с лучшей безопасностью, меньшим количеством разливов и меньшим количеством неисправностей (т.е. временем, необходимым для ремонта), что влияет на удовлетворенность клиентов. Рекомендуемые меры - сосредоточиться на качестве лидерства (обучение и подбор), компетенции команд (бюджет на обучение и контроль) и неисправностях (время на ремонт) в различных подразделениях компании, включив их в показатели эффективности каждой буровой установки и распространить результаты на все уровни компании, а также на существующих и потенциальных клиентов.

Хотя были использованы продвинутые статистические методы (логистическая регрессия на лонгитюдных данных) презентация просто показывала значение R-квадрата между разными элементами, имея в виду, что это не для научной аудитории. Цель была поддержать сторителлинг для (технической) бизнес-аудитории и подчеркнуть важность совместного создания истории с многочисленными стейкхолдерами. Аналитика была частью процесса по управлению изменениями (Рис. 2).

Рисунок 2. HR-аналитика в Maersk Drilling. Проценты показывают квадрат корреляции, т.е. значение объясненной дисперсии. Часто HR-аналитика связывает только качество руководства и текучесть кадров (прямоугольник 3), тогда как широкий подход к аналитике, как показано ниже, рассматривает всю цепочку создания стоимости.

Кейс 2. ROI и стратегическое влияние программы ускоренной технической стажировки.

Та же компания по бурению нефтяных скважин Maersk Drilling, столкнулась с трудностями при заполнении вакансий ведущих специалистов из-за нехватки талантливых кадров в отрасли и роста компании. Компания экспериментировала со стратегической инициативой по развитию технических способностей для целевых позиций старших специалистов. Использовалась бизнес-аналитика для определения того, что прохождение программы по стажировке специалистов, даёт желательные результаты по ключевым показателям в сравнении с группой сотрудников, которые эту программу не проходили (см. Таблицу 1 и Рис. 3). Помимо простого показателя ROI обучения, результаты исследования стали основой для стратегических дискуссий о талантах (выстраивать/покупать/арендовать). Компания решила удвоить количество выпускников программы, чтобы поддержать свои планы по росту. Вновь для поддержки истории были использованы простые статистические данные (см. Таблицу 1 и Рис. 3). В данном случае также было совместное создание истории, подкрепленной данными и аналитикой и аналитика рассматривалась как процесс управления изменениями, который открыл путь для достижения результатов с положительным влиянием на бизнес.

Таблица 1. Результаты программы специализации в сравнении с не участвовавшей группой сотрудников

Рисунок 3. Время подготовки на целевую позицию

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Мы замечаем, что как только мы начинаем задавать вопросы по движению аналитики, то нас маркируют троглодитами, которые живут в прошлом и не соответствуют современным тенденциям в HR. Мы несогласны. Область HR усеяна хорошими идеями, которые не были институционализированы. Мы надеемся, что наши рекомендации предлагают способ, как сделать HR-аналитику реалистичной и непрерывной частью по повышению влияния HR.

Ссылки:

  1. Thomas Rasmussen, Dave Ulrich. Learning from practice: how HR analytics avoids being a management fad.
  2. Jonathan Ferrar, David Green. Excellence in People Analytics.