Перевод статьи Developing empirically-driven HR leaders в рамках нашего проекта переводы статей по hr-аналитике на английском.
Перевод статьи выполнила Ольга Крутых (по ссылке - профиль в Линкедине). Ольга работала в HR, но несколько лет назад уехала в Испанию и, как я понимаю, в HR возвращается только через переводы. Это уже второй перевод Ольги, смотрите также 11 факторов, влияющих на эффективность обслуживания клиентов.
Автор данной статьи - Andrew Marritt. Статья - маст маст рид! По двум причинам:
Итак,
Совершенно другой подход применяют в штате Саравак в Малайзии. И я очень надеюсь, что он окажется более эффективным. Вместо создания небольшой команды аналитиков-профессионалов, которая обеспечивает «предложение» People analytics, внимание акцентируется на образовании “спроса”, превращая интерпретацию данных в ключевой HR навык.
Мы осуществляли подобные проекты, помогая HR-руководителям понять, как аналитика может улучшить их работу. Но чем больше мы говорили, тем больше убеждались, что амбиции этих людей намного превосходят то, что мы когда-либо видели и делали.
Признаюсь, что я не верю, что большинство этих участников будут работать с аналитикой, по крайней мере, не на том уровне, на котором построены и функционируют команды HR-аналитиков. Поэтому курс, который мы проводим в течение последних 3 лет, нацелен на то, чтобы HR лидеры смогли понять, как работать с аналитикой.
Я бы хотел видеть HR-руководителей, уверенно работающих с информацией или аналитикой и влияющих на процесс принятия решений. Важно не бояться, когда другие более аналитически подготовленные подразделения прибегают к данным для принятия решений или отстаивания своей точки зрения.
Как только требуется найти команду из докторов наук, готовых выполнить эту работу, аналитика обрастает слухами и мифами. Я хочу показать, что многие ключевые техники и подходы по сути своей просты. Когда IT-компания или консалтинговое агентство пытается продать новенький продукт/проект, основанный на «предикативной аналитике», я хочу, чтобы HR-руководители понимали, что это такое, как они могут применить это в своей компании и какие вопросы нужно задать, чтобы оценить, принесет ли этот продукт/проект желаемый результат.
И, наконец, я хочу убедиться, что HR-специалисты или руководители говорят на одном языке с аналитиками (которые в большинстве случаев не смыслят ничего в HR), когда компании требуется добавить аналитику в работу HR-службы. Жизненно необходимо, чтобы эти две группы смогли в сжатые сроки прийти к общему пониманию того, что на самом деле необходимо, и чтобы HR-руководители чувствовали уверенность, возглавляя проекты по анализу данных или подстраивая их под требования клиента.
И самое главное, что наш подход нацелен на то, чтобы дать толчок к построению прочной культуры принятия эмпирически обоснованных HR решений. Большая часть того, что мы узнаем из книг или слышим на конференциях, говорит о построении способности создавать предложение аналитики внутри HR. Мы же пытаемся сформировать спрос.
Похоже, слишком много аналитиков, особенно тех, кто не имеет большого опыта в HR, наибольшее значение придают предикативной (прогностической) способности своих модулей. Они обсуждают, каким алгоритмом они пользуются и насколько хорошо он считает при разных значениях точности.
Мы думаем по-другому: необходимо фокусироваться на бизнес-целях, а при их достижении требуется не только прогнозировать, но и действовать. Совершенно уверен, что часто для успешного функционирования модели необходимо учесть прежде всего переменные или характеристики, которые в реальности сложно изменить. Как я уже отмечал ранее, немногие аналитики работают с функцией потерь, которая крайне необходима при прогнозе дохода от принятия тех или иных мер.
Очень часто я также вижу желание усложнить ситуацию. Если не оценить потенциальную рентабельность от аналитики (ROI –Return on investment), тема, о которой на курсе мы много объясняли, применяя информативный экономический подход, легко вложить слишком много средств в проведение анализов. Не менее эффективно было бы воспользоваться более простой информацией. Аналитика становится дорогостоящей R&D функцией. Наша цель – не сделать лучше анализ, наша цель – принять лучшие решения. Если в 80% возможностей затрачивать 20% усилий, почти наверняка получиться сделать это с первого раза.
Разработанный нами курс имеет две основные составляющие. Во-первых, это арифметическое мышление или лучше сказать способность принять решение в условиях неопределенности. Во-вторых, это описание и демонстрация, по нашему мнению, самых актуальных и полезных технических методов и подходов. Мы не только обучаем, как осуществить предикативное моделирование или провести анализ социальных сетей (хотя это не так трудно сделать и в Сараваке мы проводили анализ социальных сетей для оценки уровня слаженности командной работы над проектом), но и показать, что данные приемы реально существуют и работают. Все аналитические техники требуют несколько другого понимания работников и HR. Это другое понимание даже может поставить под вопрос существующие представления о принципах работы наших компаний.
Одним из моих личных достижений была беседа с руководителем одного из крупнейших департаментов, инженером, о применении системных динамик для анализа профессионального развития работников. Он был необычайно удивлен, что может в своей работе использовать приемы, так знакомые ему из опыта инженера. Искренне надеюсь, что он сможет использовать свой предыдущий опыт, пусть и для построения ментальной модели.
По-моему мнению, HR-подразделения слишком увлеклись развитием аналитических функций и не обращают особого внимания на культурные изменения, необходимые для внедрения новых способов работы. Хотя подход «сначала сделаем, а потом будем думать» всегда имел место быть. Думаю, нам стоит задуматься над этой проблемой, когда мы знакомим клиентов с новым HR “продуктом”. При этом крайне важно в условиях развития рынка обеспечить устойчивость результатов.
Эндрю возглавлял первую Европейскую конференцию, посвященную People’s Analytics, – HR Tech World’s 2013 “Big Data” event, а также был сопредседателем конференции по теме People’s Analytics в Тукане в 2014, 2015 и 2016 гг. Он преподает HR-аналитику и HR на основе данных (Data-driven HR) в Европе и Азии, член CIPD’s Human Capital Analysists Advisory Group, отвечает за нормы и стратегию информационного наполнения ресурса HR Analytics.
Перевод статьи выполнила Ольга Крутых (по ссылке - профиль в Линкедине). Ольга работала в HR, но несколько лет назад уехала в Испанию и, как я понимаю, в HR возвращается только через переводы. Это уже второй перевод Ольги, смотрите также 11 факторов, влияющих на эффективность обслуживания клиентов.
Автор данной статьи - Andrew Marritt. Статья - маст маст рид! По двум причинам:
- Она обрисовывает область знаний для тех, кто не разрабатывает непосредственно алгоритмы, т.е. про то, что должен знать и уметь простой HR с аналитикой. И это мне близко, поскольку я похожий курс разработал
- Автор показывает, что сама по себе точность модели не самое главное в HR аналитике. Бомба есть, но нужно понимать, куда бомбу прикладывать. В аналитике важнее правильно принимать решения на ее основе. Но тем, кто думает, что умеет это делать, не зная основ машинного обучения и аналитики, сильно ошибается.
Итак,
Развитие эмпирически-ориентированных HR лидеров
Некоторые HR-лидеры пытаются развивать аналитические функции, приглашая для этого небольшую команду data-специалистов или обращаясь к консультантам для осуществления пилотных проектов. С надеждой, что успешно выполненная работа послужит толчком к формированию собственной эмпирически ориентированной HR службы.Совершенно другой подход применяют в штате Саравак в Малайзии. И я очень надеюсь, что он окажется более эффективным. Вместо создания небольшой команды аналитиков-профессионалов, которая обеспечивает «предложение» People analytics, внимание акцентируется на образовании “спроса”, превращая интерпретацию данных в ключевой HR навык.
Обучение новым HR-навыкам
В начале этого года я беседовал с Доктором Сабариа Путит (Sabariah Putit), Заместителем Госсекретаря, которая отвечает за реформирование госслужбы. Она разработала амбициозный план. По ее мнению, все ведущие HR-специалисты ее команды должны быть обучены People analytics.Мы осуществляли подобные проекты, помогая HR-руководителям понять, как аналитика может улучшить их работу. Но чем больше мы говорили, тем больше убеждались, что амбиции этих людей намного превосходят то, что мы когда-либо видели и делали.
Аналитика как ключевой HR-навык
В сентябре завершился первый этап обучения в штате Саравак. Около 110 ведущих HR специалистов штата приняли участие во внутреннем двухдневном курсе по HR-аналитике. В числе участников были не только работники из центральных HR служб, но и лучшие HR профессионалы со всего штата.Признаюсь, что я не верю, что большинство этих участников будут работать с аналитикой, по крайней мере, не на том уровне, на котором построены и функционируют команды HR-аналитиков. Поэтому курс, который мы проводим в течение последних 3 лет, нацелен на то, чтобы HR лидеры смогли понять, как работать с аналитикой.
Как правильно применять Аналитику
Думаю, что именно уверенности больше всего не хватает HR-специалистам в работе с данными (или информацией, как мы их называем) для принятия эмпирически обоснованных решений.Я бы хотел видеть HR-руководителей, уверенно работающих с информацией или аналитикой и влияющих на процесс принятия решений. Важно не бояться, когда другие более аналитически подготовленные подразделения прибегают к данным для принятия решений или отстаивания своей точки зрения.
Как только требуется найти команду из докторов наук, готовых выполнить эту работу, аналитика обрастает слухами и мифами. Я хочу показать, что многие ключевые техники и подходы по сути своей просты. Когда IT-компания или консалтинговое агентство пытается продать новенький продукт/проект, основанный на «предикативной аналитике», я хочу, чтобы HR-руководители понимали, что это такое, как они могут применить это в своей компании и какие вопросы нужно задать, чтобы оценить, принесет ли этот продукт/проект желаемый результат.
И, наконец, я хочу убедиться, что HR-специалисты или руководители говорят на одном языке с аналитиками (которые в большинстве случаев не смыслят ничего в HR), когда компании требуется добавить аналитику в работу HR-службы. Жизненно необходимо, чтобы эти две группы смогли в сжатые сроки прийти к общему пониманию того, что на самом деле необходимо, и чтобы HR-руководители чувствовали уверенность, возглавляя проекты по анализу данных или подстраивая их под требования клиента.
И самое главное, что наш подход нацелен на то, чтобы дать толчок к построению прочной культуры принятия эмпирически обоснованных HR решений. Большая часть того, что мы узнаем из книг или слышим на конференциях, говорит о построении способности создавать предложение аналитики внутри HR. Мы же пытаемся сформировать спрос.
Технические аспекты аналитики – не самое главное
Курс, который мы проводим в штате Саравак, назван «Аналитика таланта», хотя стоило бы назвать его «Как пользоваться информацией, чтобы принимать эмпирически обоснованные HR-решения». Естественно, последнее название не такое яркое.Похоже, слишком много аналитиков, особенно тех, кто не имеет большого опыта в HR, наибольшее значение придают предикативной (прогностической) способности своих модулей. Они обсуждают, каким алгоритмом они пользуются и насколько хорошо он считает при разных значениях точности.
Мы думаем по-другому: необходимо фокусироваться на бизнес-целях, а при их достижении требуется не только прогнозировать, но и действовать. Совершенно уверен, что часто для успешного функционирования модели необходимо учесть прежде всего переменные или характеристики, которые в реальности сложно изменить. Как я уже отмечал ранее, немногие аналитики работают с функцией потерь, которая крайне необходима при прогнозе дохода от принятия тех или иных мер.
Очень часто я также вижу желание усложнить ситуацию. Если не оценить потенциальную рентабельность от аналитики (ROI –Return on investment), тема, о которой на курсе мы много объясняли, применяя информативный экономический подход, легко вложить слишком много средств в проведение анализов. Не менее эффективно было бы воспользоваться более простой информацией. Аналитика становится дорогостоящей R&D функцией. Наша цель – не сделать лучше анализ, наша цель – принять лучшие решения. Если в 80% возможностей затрачивать 20% усилий, почти наверняка получиться сделать это с первого раза.
Разработанный нами курс имеет две основные составляющие. Во-первых, это арифметическое мышление или лучше сказать способность принять решение в условиях неопределенности. Во-вторых, это описание и демонстрация, по нашему мнению, самых актуальных и полезных технических методов и подходов. Мы не только обучаем, как осуществить предикативное моделирование или провести анализ социальных сетей (хотя это не так трудно сделать и в Сараваке мы проводили анализ социальных сетей для оценки уровня слаженности командной работы над проектом), но и показать, что данные приемы реально существуют и работают. Все аналитические техники требуют несколько другого понимания работников и HR. Это другое понимание даже может поставить под вопрос существующие представления о принципах работы наших компаний.
HR-аналитика не только для HR
Построение культуры принятия решений на основе данных не может ложиться полностью на плечи HR. Частью моей работы в Малайзии было знакомство и презентация курса 50 самым выдающимся госслужащим Штата. В некотором смысле мне больше нравится разговаривать с бизнесом о нашей работе, чем с HR-представителями. Обратная связь и интерес воодушевляют и обогащают полезной информацией.Одним из моих личных достижений была беседа с руководителем одного из крупнейших департаментов, инженером, о применении системных динамик для анализа профессионального развития работников. Он был необычайно удивлен, что может в своей работе использовать приемы, так знакомые ему из опыта инженера. Искренне надеюсь, что он сможет использовать свой предыдущий опыт, пусть и для построения ментальной модели.
По-моему мнению, HR-подразделения слишком увлеклись развитием аналитических функций и не обращают особого внимания на культурные изменения, необходимые для внедрения новых способов работы. Хотя подход «сначала сделаем, а потом будем думать» всегда имел место быть. Думаю, нам стоит задуматься над этой проблемой, когда мы знакомим клиентов с новым HR “продуктом”. При этом крайне важно в условиях развития рынка обеспечить устойчивость результатов.
ОБ АВТОРЕ
Эндрю Марритт (Andrew Marritt) – один из основоположников направления People’s Analytics в Европе. Он является основателем компании Organization View, создателем ПО Workometry (компьютерная программа сбора обратной связи от работников на основе открытых вопросов) и соучредителем сообщества People’s Analytics в Швейцарии.Эндрю возглавлял первую Европейскую конференцию, посвященную People’s Analytics, – HR Tech World’s 2013 “Big Data” event, а также был сопредседателем конференции по теме People’s Analytics в Тукане в 2014, 2015 и 2016 гг. Он преподает HR-аналитику и HR на основе данных (Data-driven HR) в Европе и Азии, член CIPD’s Human Capital Analysists Advisory Group, отвечает за нормы и стратегию информационного наполнения ресурса HR Analytics.
__________________________________________________________
На этом все, читайте нас в фейсбуке и телеграмме
Комментариев нет:
Отправить комментарий