Управление hr-€¦ · Социальные сети Мессенджеры word, pdf,...
TRANSCRIPT
Управление HR-
данными
2
О чем мы будем сегодня говорить
• Эволюция стека технологий в HR
• Lessons learned в части HR аналитики
• Как правильно заложить фундамент
Учетные HR-системы
Рекрутмент • Управление сообществами кандидатов
• Сбор рекомендаций
• Мобильный рекрутмент
• Маркетинг вакансий
Обучение • Онлайн-обучение
• Мобильное обучение
• «Социальное» обучение
• Инструменты управления знаниями
Управление эффективностью • Геймификация / «Доски чемпионов»
• Планирование карьеры
• Постоянная обратная связь
• Планирование преемственности
Организационное развитие • Профилирование должностей / грейдирование
• Оргпланирование
• Сценарное планирование
• Управление численностью
Добро пожаловать в эру точечных решений в HR
3
Платформа
визуализации
Анализ HR-
данных
Цифровое
хранилище
Управление
мастер-данными
Управление HR-данными
4
Хранилище
HR-данных
Тестирование
Обучение
Рекрутмент
ERP HR ATS
HR
системы
Соц.сети Блоги HR-сайты
CRM
Логистика
Управление
проектами
Электронная
почта
IDM
DLP
Системы
внешних
провайдеро
в
Смежные
системы
Сотрудник
Должность
Организация
• Биография
• Семейное положение
• Навыки/ Компетенции
• Интеллектуальные
способности
• Потенциал карьерного
роста
• Мотивация
• Социальные связи
• Профессиональная
сеть
• Результаты работы
• Вовлеченность
Компенсация
• И т.д.
География
Размер
Зрелость
Количество уровней управления
Культура
Результативность
Текучесть персонала
И т.д.
Грейд
Иерархия
Количество подчиненных
Функционал
Требования к позиции
Цели и KPI
Сотрудники, занимающие
должность – сейчас и в
прошлом
Преемники
Внутренние замещения и
ротации
Текучесть
И т.д.
Ландшафт HR-данных (пример)
5
Разная степень структурированности данных
6
Более
структурированные Менее структурированные
Базы данных
и хранилища
Учетные системы и бизнес-
приложения
XML, Excel,
плоские файлы
Социальные
сети Мессенджеры
Word, PDF,
JPG, E-mail
SaaS
Целостный портрет сотрудника на основе MDM (пример)
7
Мобильная
связь
Родственники
Коллеги Договор
страхования
Оценка
Выплаты
Обучение
Внешнее Внутреннее
Идентификатор
сотрудника
Профиль
Хобби
Адреса
Домашний
Договоры
Трудовой
договор
Показатели
эффективности
Рабочий
Результаты
тестов
Управление HR на основе данных
8
Качественные
данные
Система управления
данными
1. Методология
2. Технология
3. Организация
Аналитические
инструменты
1. Панели показателей
2. Аналитические
исследования
3. Предиктивные модели
Культура принятия решений на основе данных
9
барьеры
Барьеры
10
Интеграция данных из различных систем 01
Низкое качество данных (дубли и «дырки») 02
Нехватка данных / неготовность их
обрабатывать – в глубину и в ширину 03
Отсутствие стандартизации по метрикам,
процессам, подходам 04
1. Интеграция данных из различных систем
11
Всего в рамках аналитического проекта
для этой организации потребовалось
обработать 65 Excel-файлов
Чтобы собрать данные о результатах
ежегодной оценки результативности и
потенциала за 3 года для организации в
~ 5 000 человек, потребовалось
обработать 21 Excel-файл
Пример:
1. Интеграция данных из различных систем
12
Решение 1: интеграционная шина для сбора данных из систем, стейдж и
ЦХД для предобработки и хранения
Диагностика Стейдж
ЦХД Панели HR-
индикаторов
Интеграция
1. Интеграция данных из различных систем
13
Диагностика Стейдж
ЦХД Панели HR-индикаторов
Интеграция
Решение 2: Решение 1 + система управления мастер-данными для
обеспечения качества данных
МДМ/ DQ
Дашборды по качеству данных
2. Низкое качество данных (дубли и «дырки»)
14
Пример: Из-за низкого качества данных в ATS (системе для управления
процессом рекрутмента) на запуск одного нового дашборда уходил целый
месяц.
2. Низкое качество данных (дубли и «дырки»)
15
Решение:
Проведена диагностика качества данных,
по итогам сформирован план действий,
включающий в себя:
• Новые регламенты ввода данных;
• Дополнительные автоматические
проверки на этапе ввода;
• Регулярную очистку данных (Data
Quality).
0
0,05
0,1
0,15
0,2
0,25
0,3
0,35
0,4
0,45
0,0
1,0
2,0
3,0
4,0
5,0
У кандидата указан неверный этап. Динамика по месяцам
Дубли кандидатов. Динамика по месяцам
До
ля о
ши
бо
к Д
ол
я о
ши
бо
к
3. Нехватка данных / неготовность их
обрабатывать – как в глубину, так и в ширину
16
Пример:
1. Из-за перехода организации на новую учетную систему данные об
обучении, оценках, карьерном развитии доступны только за последние
9 месяцев
2. Организация хранит данные об exit interview в учетной системе, но в
неструктурированном виде (одно текстовое поле).
Решение: Начать собирать и постепенно накапливать критически важные
данные
Первый шаг: Ответ на вопрос – какие данные нам критически необходимо
собирать для решения самых важных бизнес-задач?
4. Отсутствие стандартизации по метрикам,
процессам, подходам
17
Пример:
Клиент не подозревал о том, что одна и та
же должность в его учетной системе
записана четырьмя разными способами
Решение:
1. Диагностика экосистемы HR-данных
2. По итогам диагностики – внедрение
системы управления мастер-данными
для HR
4. Отсутствие стандартизации по метрикам,
процессам, подходам
18
Решение: управление мастер-данными
Диагностика Стейдж Интеграция
МДМ/ DQ Дашборды по
качеству данных
ПЕРВЫЙ ШАГ НА ПУТИ К ЭФФЕКТИВНОЙ СИСТЕМЕ
УПРАВЛЕНИЯ ДАННЫМИ - ДИАГНОСТИКА ЭКОСИСТЕМЫ HR-
ДАННЫХ
19
Диагностика позволит:
1. Оценить качество HR-данных (полнота, актуальность,
достоверность);
2. Определить источники генерации ошибок в данных;
3. Определить ограничения и возможности текущего состояния;
4. Более точно оценить время и стоимость проекта по HR-аналитики;
5. Заранее определить риски проекта и начать с ними работать.
Тарас Полищук
Директор направления RPO, IBS Group
+7 915 370 55 23
Мария Прямкова
Менеджер проектов по HR аналитике, IBS Group
Пишите, звоните, добавляйте в Facebook/Linkedin!
Россия, 127434, Москва,
Дмитровское шоссе, 9Б
тел.: +7 (495) 967-8080
факс: +7 (495) 967-8081
www.ibs.ru www.twitter.com/ibs_ru
[email protected] www.facebook.com/IBS.ru