Персонал под микроскопом. Управление персоналом с использованием новых технологий
Вениамин Бакалинский, Валерий Расторгуев
Источник: MoscowProfy.ru
HR-отделы занимаются и стратегией развития компании, и аттестацией сотрудников, и организуют или проводят самостоятельно масштабные обучения, и внедряют корпоративную культуру, и создают бенефитные пакеты. Словом, все,
HR-отделы занимаются и стратегией развития компании, и аттестацией сотрудников, и организуют или проводят самостоятельно масштабные обучения, и внедряют корпоративную культуру, и создают бенефитные пакеты. Словом, все, что угодно – лишь бы сотрудники работали долго и плодотворно. Но подчас все эти усилия не приносят результатов, или, что еще хуже, дают обратный эффект. И тогда про большинство элементов управления персоналом тихо забывают, либо пытаются пересмотреть стратегию: обращаются к внешним консультантам, думают, гадают. Так, где же кроются причины подобных ситуаций?
Возьмем в руки микроскоп…
В любой компании есть огромное количество информации о ее сотрудниках: личные данные, данные об их семьях, база резюме, результаты различных тестирований, анкетирований и т.п. Если бы вы могли взглянуть на всю эту информацию внимательнее, то увидели бы много такого, о чем раньше даже и не знали.
Например, узнали бы, что общего у людей, которые не могут удержаться на одном месте больше года, или наоборот, которые работают в компании по три-пять лет и дольше: какое у них образование, какой возраст, какими иностранными языками они владеют, сколько у них детей, какие, в конце концов, у них хобби?
Тогда, обсуждая очередную возможность организации обучения для сотрудника, вы смогли бы сразу же оценить, чего от него ожидать – долгой работы и лояльности к компании, или же ухода при первой удобной возможности. Представьте, например, что двое менеджеров по продажам просят отправить их на довольно дорогие курсы. Отправить обоих нельзя, да и не имеет смысла. Кому же предоставить возможность учиться и кто принесет больше
А вы знаете, что в этой информации есть еще и другие закономерности, о которых вы не подозреваете? Так каким же образом этого можно достичь, как выжать из такой разнородной информации о кандидатах столь необходимые и ценные закономерности, невидные невооруженным взглядом?
…Наведем резкость…
В западных компаниях эту задачу уже давно и успешно решают. И называется это решение – Data mining (на русский язык обычно переводится как «извлечение знаний»). Технология Data Mining предназначена для поиска в больших объемах неочевидных и практически полезных данных, закономерностей и явлений, которые затем используются для принятия более эффективных и обоснованных бизнес-решений.
Именно Data mining позволяет выяснять, например, какие люди более лояльны, а какие – наоборот; кто лучше работает в топ-менеджменте, а кто – в среднем звене и так далее – примеров можно привести огромное множество.
Технология устроена так, что она пытается найти связь всего со всем, то есть связать всевозможные элементы различной информации, однако оставляет только наиболее яркие и сильные найденные связи, отбрасывая слабые и неинтересные. В результате применения этой технологии вы и узнаете о таких закономерностях, о которых раньше, возможно, и не догадывались.
В целом же, применение Data mining для анализа информации о сотрудниках, дает HR-отделам следующие возможности:
- более тщательно анализировать предыдущий опыт сотрудника и оценивать дальнейшие перспективы его профессионального развития;
- полноценно и глубоко исследовать результаты проведенных тестирований, аттестаций и обучения сотрудников, а, следовательно, точнее планировать подобные акции в будущем;
- оценивать эффективность бенефитных программ: какие бонусы лучше подходят для мотивации тех или иных категорий сотрудников;
- на основании косвенных признаков более обоснованно, более уверенно прогнозировать, например, насколько подходящим для компании окажется конкретный сотрудник, насколько он будет лояльным, насколько он «ценный» специалист; определять его склонность к различным поступкам/действиям и т.д.;
- всегда иметь полное и всестороннее представление о кандидатах на ваши вакансии – это и типичные характеристики различных возрастных групп, выпускников различных ВУЗов, работников различных отраслей и типов компаний, сотрудников склонных или несклонных к частой смене работы, и т.д.
…Действуем и оцениваем результаты…
Итак, что же нужно, чтобы, наконец, воспользоваться этой чудодейственной технологией и узнать все тайное, что скрывается в недрах информации о сотрудниках?
Для начала, всю эту информацию необходимо собрать в одной базе данных – резюме сотрудников, результаты аттестаций, данные о зарплатах, бонусах, поощрениях и т.д. Далее вся эта база данных обрабатывается с помощью технологии Data mining. Теперь остается только указывать, зависимости между какими данными нужно исследовать.
Об эффективности самой технологии Data mining говорит, например, тот факт, что в июне 2001 года Министерство труда США и крупнейшее в мире рекрутинговое интернет-агентство Monster.com объявили о стратегическом партнерстве, основная цель которого – анализ при помощи Data mining более чем 10 миллионов резюме в базе Monster.com для выявления и анализа тенденций на рынке рабочей силы. Кроме того, по сообщениям ведущих консалтинговых компаний, анализ HR-данных активно используется западным бизнесом для подбора более качественного персонала, для оценки эффективности и оптимизации бенефитной политики, контроля текучести кадров и так далее.
В России Data mining только начинает набирать свою популярность.
Российские компании постепенно осознают, что в современном бизнесе одной информации уже недостаточно, а для успешной деятельности необходимо уметь ее эффективно анализировать. Тем не менее, процесс внедрения этой технологии уже запущен – например, известно, что Data mining в сфере HR среди кадровых агентств уже используется в агентстве Ventra Employment для кадрового консалтинга, а среди HR-отделов можно выделить HR-отдел корпорации Mirantis, который также недавно внедрил эту технологию.
Следовательно, уже сейчас можно сделать прогноз: для того, чтобы не отстать от своих конкурентов, другие компании также в скором времени будут активнее прибегать к помощи технологии Data mining. Ну, а выиграют от этого все – и компании, и их сотрудники.
В заключение хочется надеяться, что Data mining со временем будет использоваться так же широко, как сейчас используются, например, базы данных, став обыденным и привычным инструментом для менеджеров по персоналу.
Вениамин Бакалинский, Валерий Расторгуев
|
