22 ноября  в Swissotel Krasnye Holmy состоялась конференция «HR-Аналитика», на которой побывала наш спецкор Оксана Рыбакова и поделилась с нами самым интересным.

В целом хочу отметить, что в этом году организаторы конференции постарались, и было много интересных спикеров. Интересных в плане практических кейсов, а не теоретических выкладок. Хочется обо всем вам рассказать. Поэтому разделила репортаж на 3 части, по количеству сессий на конференции.

Сессия первая: «Внедрение HR-аналитики»

Открывал ее Арам Фомичев, руководитель направления аналитики Лаборатории «Гуманитарные технологии», докладом «Туда не ходи, сюда ходи. Или как провести широкомасштабное HR-исследование». Он рассказал, как в целом подойти к проекту по разработке и внедрению в компании HR-аналитики или любого другого похожего проекта, связанного с большим массивом данных.

КЕЙС

В самом начале Арам отметил, что он педант и пессимист, и это очень помогает ему в проведении исследований. И кейс для выступления он выбрал такой, что в нем, с одной стороны, был получен хороший результат, а с другой - были допущены модельные ошибки, на которых можно поучиться. В отличие от тех проектов, которые прошли без сучка и задоринки.

 

Исследование было проведено по индустриальному стандарту для data mining – CRISP-DM. Такой стандарт рекомендуется использовать для проведения любых исследований, независимо от способа (с внешними провайдерами или своими силами).

 

 

Далее Арам подготовил так называемый чек-лист для каждого этапа проведения исследования, чтобы ничего не упустить из того, что в дальнейшем может привести к затягиванию сроков проекта или его удорожанию. Мы остановимся только на тех этапах, на которых возникли какие-то сложности или дополнительные затраты (временные или денежные).

 

ФОРМУЛИРОВАНИЕ ПРОБЛЕМЫ

Первый этап «Формулирование проблемы». Если на данном этапе все продумано хорошо, то и в дальнейшем есть большая вероятность, что все пройдет хорошо. Если здесь будут допущены серьезные ошибки, то и дальше ничего хорошего ждать не стоит. В рамках рассматриваемого проекта изначально стояла задача просто валидизировать методику. Соответственно, это одни трудозатраты и один план работ. Но при анализе данного этапа возникла дополнительная цель – провести HR-исследование. Это удлиняет, удорожает проект, требует привлечения дополнительных специалистов, которые на старте не планировались. Очень важно такие моменты отлавливать именно на данном этапе. 

 

ПЛАНИРОВАНИЕ ИССЛЕДОВАНИЯ

На следующем этапе - «Планирование исследования» - очень важно помнить: обязательно наличие пилота проекта!

Несмотря на большой опыт ведения подобных проектов, Арам и его коллеги в данном случае решили отказаться от пилота, так как были связаны очень жесткими временными рамками (а пилот в таком широкомасштабном исследовании занял бы не меньше месяца). В результате из-за его отсутствия проект в целом был затянут на полтора месяца, что в любом случае привело к потере двух недель.

СБОР ДАННЫХ И ПОСТРОЕНИЕ МОДЕЛЕЙ

Одна из самых важных вещей на данном этапе – анализ качества данных, закладываемых в модель на входе. Не нужно запихивать в модель все доступные данные (социально-демографические, личные, рабочие и т.д.), нужны только те, которые необходимы для решения конкретной проблемы. Иначе можно получить на выходе «невнятную» аналитику или, еще хуже, модель с дисперсией 80%, которая, казалось бы, все объясняет, но при этом не работает.


Термин GIGO расшифровывается как «garbage in – garbage out» (мусор на входе – мусор на выходе).

ДРУГИЕ ВАЖНЫЕ МОМЕНТЫ

Остальные важные моменты, на которые обращает внимание Арам:

• Тщательно прорабатывайте риски. Их видно из пилота. Если есть риск потратить лишнее время, лучше его учесть. Если есть риск что данные придут некачественные, лучше учесть время простоя оборудования. То есть необходимо просчитать вот такие точечные вещи, которые, казалось бы, могут и не случиться, но лучше все равно их учесть. На выходе это пригодится.
• Не пытайтесь сделать из аналитиков универсалов, «не нужно собирать команду единорогов». У каждого аналитика есть своя роль. И если вы поставите человека, который хорошо разбирается в моделях, на проектирование базы данных, скорее всего все получится плохо с точки зрения распределения ресурсов, например. И на выходе стоимость проекта подскочит.
• И, наверное, самое ключевое, это тренд этого года и тренд как минимум ближайших трех лет точно - данные нужно визуализировать. Нужно уходить от формата «мы нарисовали табличку» к формату «мы нарисовали график» и желательно максимизировать информацию на каждый квадратный сантиметр графика.

Можно было выдать вот такое табличное полотно (вверху слайда), где виден средний по отделу балл неудовлетворенности каждым из факторов, а можно нарисовать диаграмму (внизу). Согласитесь, отчет воспринимается быстрее, не нужно вчитываться в цифры. Сегодня, в избыточном информационном поле, это очень важно.

РЕКОМЕНДАЦИИ ДЛЯ МЕНЕДЖЕРОВ ПРОЕКТА

Отдельно Арам подготовил рекомендации для PMов подобных или похожих проектов:



А дальше в этой сессии было:

• Выступление Татьяны Коневой, директора по персоналу компании Hoff. В компании уже внедрены 33 HR метрики, отслеживаемые ежеквартально и помогающие бизнесу в решении проблем. Саммари ее доклада «HR аналитика. Как говорить с бизнесом на одном языке» - в следующем посте.
• Дополнительным бонусом стала противоположная точка зрения третьего докладчика, Анны Тимушевой, директора по персоналу Метриум групп. Команда Анны, изначально выбрав большое количество HR метрик, столкнулась с тем, что бизнес не может их все правильно интерпретировать и использовать в работе. И их пришлось сокращать. Как это было сделано - в ее докладе «HR аналитика в Метриум. Путь к успешному решению бизнес-задач». Тоже очень интересный кейс! Скоро напишу.

Желаю вам успехов в HR-исследованиях,
Ваша Оксана Рыбакова

HR-аналитика находит все новые применения - в оценке, компенсациях, даже подборе. Зачем вообще нужна HR-аналитика, что анализировать и с чего начать, - об этом мы недавно писали здесь

Следите за нашими анонсами и ставьте лайки посту, чтобы Оксана написала дальше!:)