Big Data в рекрутинге: как не наломать дров
Информационная революция существенно упростила сбор данных для любого контекста. Но чтобы принимать эффективные решения на основе информации, извлекаемой из собранных данных, все еще требуются существенные усилия. Big data – очередной buzzword, что, тем не менее, не отменяет ценности этой технологии. Сегодняшний успешный выход на ICO (первичное размещение в криптовалюте) проекта Gnosis (ребята собрали 300 млн. долл. за 10 минут) с его аналитическими инструментами – прямое тому подтверждение.
Постепенно средства анализа данных находят все более широкое применение в различных аспектах управления бизнесом. Учитывая доступность и популярность социальных платформ, а также простоту сбора данных о сотрудниках, не удивительно, что одной из сфер, где Big Data сразу нашлось практическое применение, стала сфера управления персоналом. Применение Big data уже сейчас помогает компаниям-пионерам принимать взвешенные решения в сфере управления талантами. Однако, как и любая другая технология, Big data не является панацеей, а ее применение сулит не только очевидные выгоды, но и может создать неприятности в случае необдуманного применения технологии.
В этом блоге мы рассмотрим несколько потенциальных проблем, связанных с применением Big data, а также дадим практические рекомендации относительно того, как их избежать.
Осторожнее с медицинскими данными!
Если ваша компания собирает медицинские данные, чтобы принимать более обоснованные решения в сфере управления персоналом, не стоит этого скрывать от своих сотрудников. Многие компании прибегают к помощи сторонних специалистов для предупреждения рисков, связанных с состоянием здоровья сотрудников. Неудивительно, что сотрудники могут беспокоиться, что собранная информация станет причиной их увольнения. По мнению сотрудников, ради экономии средств, идущих на медицинские услуги, компания может вывести из штата тех, относительно которых система автоматизированного анализа вынесет предупреждение о высоких потенциальных рисках проблем со здоровьем.
Чтобы решить эту проблему, достаточно показать сотрудникам, что вы уважительно относитесь к ним и что собранные данные используются для анализа в полном соответствии с требованиями HIPPA, а также строго выполняются все требования по сохранению приватности. Например, вы можете уточнить, что собранные данные используются в HR-аналитике для прогнозирования величины затрат на медобслуживание сотрудников и для общей оценки эффективности программы оздоровления. Сравнивая показатели конкретного сотрудника со средними по отрасли, вы можете предложить персонализированную и потому наиболее эффективную с точки зрения затрат программу страхования.
Аналитика – не панацея
Возникает соблазн использовать программные средства прогнозного анализа для принятия всех решений в компании. Однако, для принятия эффективных решений по-прежнему необходимо задействовать и «чутье», которым обладает только человек. Например, прогнозная аналитика поможет вам в построении программы обучения персонала компании, оценить потребность в человеческих ресурсах в предстоящие периоды, построить эффективную «воронку талантов», но вам по-прежнему будет нужен совет HR-специалиста относительно каждого отдельного сотрудника. Также вы можете использовать прогнозную аналитику чтобы определить, кого из сотрудников стоит поощрить. Однако, перед тем как принимать окончательное решение, вам нужно будет посоветоваться с менеджером по персоналу относительно оценки персональной эффективности конкретного сотрудника. Это поможет вам избежать ошибочных решений, которые чреваты судами и прочими неприятностями.
Фокусируясь на деталях, не упускайте из виду общую картину
При принятии управленческих решений, связанных с персоналом компании, используйте данные, полученные при обработке big data, в качестве ориентира. При этом старайтесь удерживать в поле зрения целостную картину. Убедитесь, что, принимая решения о найме или увольнении сотрудников, вы учитываете весь комплекс факторов, а не основываетесь лишь на отдельном фрагменте. Предположим, ваши средства анализа показывают, что сотрудники, которые живут близко от офиса, скорее всего, будут склонны проводить на работе больше времени. Это не должно стать для вас основанием прекращать работу с теми сотрудниками, которые живут относительно далеко. Лучше используйте наработанные знания для корректировки политики найма предприятия. А решение об увольнении каждого сотрудника лучше принимать на основе его личных показателей эффективности.
Технологии Big data уже предлагают интересные решения для анализа собранной информации и генерации новых знаний на их основе. Эти знания, вне всякого сомнения, будут полезны для оценки общей ситуации и построения стратегии развития компании. Тем не менее, для взросления технологии потребуется еще некоторое время, а важные управленческие решения пока что все еще требуют привлечения специалистов.
