1 / 30

Что такое BigData в HR?

Что такое BigData в HR?. Бабушкин Эдуард http://www.linkedin.com/groups/HRMru-2917603/about http://www.linkedin.com/pub/edward-babushkin/1b/839/75 edvb@yandex.ru. О терминах. BigData in HR = Talent analytics = People Analytics На русском языке Матстатистика = Аналитика для HR.

sage
Download Presentation

Что такое BigData в HR?

An Image/Link below is provided (as is) to download presentation Download Policy: Content on the Website is provided to you AS IS for your information and personal use and may not be sold / licensed / shared on other websites without getting consent from its author. Content is provided to you AS IS for your information and personal use only. Download presentation by click this link. While downloading, if for some reason you are not able to download a presentation, the publisher may have deleted the file from their server. During download, if you can't get a presentation, the file might be deleted by the publisher.

E N D

Presentation Transcript


  1. Что такое BigData в HR? Бабушкин Эдуард http://www.linkedin.com/groups/HRMru-2917603/about http://www.linkedin.com/pub/edward-babushkin/1b/839/75 edvb@yandex.ru

  2. О терминах BigData in HR = Talent analytics = People Analytics На русском языке Матстатистика = Аналитика для HR

  3. О терминах -2 • Гипотезы • Корреляция • Оцифровка • Датификация

  4. BigData HR – Большие данные в HR «Человек, который изменил все»

  5. Опыт Google • В Head-Hunting Big Data может быть не такой уж сложной задачей • Как Google стал №3 в списке самых дорогих компаний Мира, используя PeopleAnalytics

  6. Insurance Company Кейс Большая страховая компания Оценка кандидатов по следующим криетриям: • Рейтинговое образование (популярные ВУЗы) • Высокий уровень успеваемости • Рекомендации с других мест работы Но анализ данных показал другое…..

  7. Insurance Company 6 критичных факторов: За 6 месяцев Работы компания получила 6 миллионов долларов дополнительной прибыли • Отсутствие грамматических ошибок в резюме • Кандидат не бросал школы до окончания • Реальный опыт продаж в недвижимости или авто • Успешность на предыдущем месте работы • Способность работать в условиях неопределенности • Работа в условиях многозадачности Что не имело значения • Какой ВУЗ закончили • Какие оценки имели • Качество рекомендаций

  8. Примеры «продвинутых» моделей Большая ритейлинговая компания разработала “people model”, где были выявлены связи между вовлечением, мотивацией, лидерскими компетенциями, опытом, навыками и вознаграждением. Провайдер расчета заработной платы валидизировал более 30-ти факторов, учитываемых в рекрутинге, которые дают 20% повышение уровня продаж и полностью пересмотрел процесс рекрутинга Компания быстрого питания разработал систему ключевых драйверов модернизации и инноваций и на их основе создал панели показателей компании Крупный ритейлинговый банк выявил десятки ключевых показателей взаимосвязи между показателями персонала и финансовыми показателями с учетом сегментации крупных и небольших филиалов

  9. Эволюция Аналитик Интуиция Отчетность Аналитики Предиктивное моделирование Моделирование Корреляции Панели и Бенчмарки Ad-Hocи текущая отчетность Business Value Пост проверка Убеждения

  10. Святой Грааль HR Связь деятельности HR и бизнес-результатов Бизнес -результат Результаты работы HR Что такое СВЯЗЬ? Каков характер СВЯЗИ?

  11. Главный контраргумент против BigData HR Talent Analiticsсводится к матстатистике, а этоесть далеко не вся аналитика, а лишь один из подходов, есть еще: • бенчмаркинг, • метрики, • модель киркпатрика, • roi • чего то еще типа BSC и т.п..

  12. Вывод BigData– не мода, это всерьез и надолго.

  13. Фокус на Бизнес проблеме, не ДанныхBusiness problem first, then focus on arranging and using the data • Почему высока текучесть персонала в некоторых подразделениях? • Что движет высоким уровнем продаж? • Как влияет обучение на производительность труда? • Реально ли мы отбираем «тех» кандидатов ? • Как инновации в бизнесе влияют на продажи? BusinessProblem Data

  14. Измерение как процессПочему надо строить аналитику как фунцию, а не надоб инструментов Measurement as Process, not a Project

  15. Технология моделирования • Ставим зависимую (управляемую) переменную – (это = бизнес результат) • Выдвигаем гипотезы о независимых переменных (то, что влияет на бизнес результат) • «Оцифровываем» переменные • Собираем данные • Анализируем, проверяем гипотезы

  16. Оцифровка vs Датификация

  17. И правила хорошего тона BigData • Корреляция не есть причина • Оставьте свой опыт, переступая BigData • Пофигу, что стоит за связью, главное, что это работает

  18. Организация данных

  19. Практики BigData HR • Улучшение показателей текучести / удержания персонала за счет выявления наиболее предрасположенных к увольнению и работы с ними – 3, 85 • Определение эффективности рекрутинговых кампаний – 3, 5. • Выявлении драйверов мотивации / вовлечения персонала– 3, 42 • Измерение морального климата коллектива и уровня вовлеченности персонала – 3, 38 • Определение ключевых факторов успешности для использования в подборе – 3, 38 • Выявления наиболее ценных сотрудников – 3, 35 • Выявление работников, способных выступать в роли внутренних коучей – 3, 31 • Нахождение информации в цифровых архивах компании – 3, 27 • Нахождение работников с релевантными знаниями для решения производственных вопросов – 3, 23 • Выявление потенциальных кандидатов, кто работает не в компании – 3, 08 http://edwvb.blogspot.ru/2013/06/Zachem-BigData-in-HR-Analitycs-HR.html

  20. Наши кейсы • Взаимосвязь оценки по компетенциям и результатов деятельности • Зависит ли текучесть персонала от размера премии • Управление талантами vs Управление персоналом • Оценка эффективности и компетенций ИТР • Влияет ли график работы на удовлетворенность персонала

  21. Управление удержанием Ключевые факторы удержания и текучести персонала Y (стаж работы в месяцах) = N1X1 + N2X2+X3 …… +NnXn

  22. Рекомендательный рекрутинг Источник компания А-list (США)

  23. 1 – наличие знакомого в компании на момент трудоустройства, 0 - отстутвие http://edwvb.blogspot.ru/2014/02/glavnyjj-argument-v-polzu-rekomendatelnogo-rekrutinga-ili-kak-upravljat-tekuchestju-personala.html

  24. Каналы привлечения (источники трафика) http://edwvb.blogspot.ru/2014/02/vlijanie-kanalov-privlechenija-istochnikov-trafika-kandidatov-na-tekuchest-personala.html

  25. Еще гипотезы …..

  26. Будущее

  27. Виды данных • Данные в CRM, LMS, TMS и т.п… • Поведение на внешнем сайте • Поведение в соцсетях • Поведение в корпоративной сети • Анализ текста е майлов • Магнитный пропуск • Wearable Computing

  28. Провайдеры BigData HR • http://www.connectedu.com/ • …… ?

  29. Полезные ссылки • BigData в HR • Аналитикав HR

  30. Спасибо за участие! Бабушкин Эдуард http://www.linkedin.com/groups/HRMru-2917603/about http://www.linkedin.com/pub/edward-babushkin/1b/839/75 edvb@yandex.ru

More Related