Share |

воскресенье, 24 декабря 2017 г.

People Analytics 3.0


Перевод статьи People Analytics 3.0 от Ола Адамсена (Al Adamsen) в рамках нашего  проекта переводы статей по hr-аналитике на английском. Автор в нашем блоге впервые участвует, хотя имя известное, и пост вызвал очень большой интерес.
Перевод сделала Александра Багинская (по ссылке профиль с Линкедина). Александра родом с Украины, но живет и работает в Голландии. Рекомендую - вот из таких и надо набирать таланты.  Читайте другие статьи Александры у нас в блоге:
  1. Джош Берсин. Переворот рынка HR технологий: 10 топ трендов 2018
  2. Удержать или отпустить? Данные, на которые следует корректно реагировать, когда сотрудник увольняется
  3. Соседство с лучшими сотрудниками может увеличить производительность

И вот очередная бомба

People Analytics 3.0

Опубликовано 18 декабря 2017
Автор Al Adamsen, основатель и исполнительный директор Insight222

People Analytics 3.0 занимается разработкой и использованием продуктов на основе аналитики. Такие продукты приносят большую ценность в организации на невиданной ранее глубине. Она по-прежнему готовит отчет для инвесторов – руководства и HR лидеров, но, в то же время, она также приносит пользу тем, кто генерирует данные, а именно сотрудникам. Примеры включают инструменты для анализа организационной сети (ONA), картографирования навыков (skill-mapping), карьерной навигации (career navigation), прислушивания (listening), вовлеченности (engagement) и благосостояния (well-being), которые обеспечивают более частые, основанные на действиях инсайты, то есть понимание того, что происходит, и что, вероятно, произойдет на основе анализа активности в настоящем или ближайшем прошлом (например, дни и недели). Это очень отличается от нынешних норм: менее уверенная в себе информация, подтверждающая, что «может произойти» на основе периодических, ретроспективных исторических данных (например, данных в рамках HRMS или ежегодного опроса сотрудников).
Сейчас многое написано и обговорено о том, как передовые аналитические методы могут быть применены в области талантов/рабочей силы, продвижении в механическом обучении, искусственном интеллекте (AI) и обработке естественного языка и многом другом. Это все отлично, но важно пролит свет на то, как эти и другие дисциплины подходят к ому, что уже давно происходит в организациях. Эти новые методы, инструменты и данные чаще попадают, чем обходят постоянно расширяющийся и все более эзотерический желоб «People Analytics». Здесь нужно выделить три больших ведра, которые можно вытащить из этого желоба, чтобы бюджет, ресурсы и энергия могли быть распределены сознательно и надлежащим образом. И это чрезвычайно важно: работа People Analytics 3.0 отличается от 1.0 и 2.0. Навыки – другие. Люди, которые выполняют эту работу, – другие, они – ученые, занимающиеся данными, разработчики программного обеспечения, ux-дизайнеры и т.п. Ценностные предложения также другие, как и инструменты, используемые для создания этих предложений. Если эти различия не получат должного признания и действий, ваша организация будет отставать в постоянно ускоряющейся гонке за талантами, обеспечением отличного опыта работы (great work experiences), максимизированием производительности, инновациями, удовлетворенностью клиентов и т.д. Вы также будете недостаточно подготовлены к соответствующей реакции к трансформации бизнеса и рынка.

Хорошо. Имеет смысл. Если речь идет о 3.0, а что же это за 1.0 и 2.0 тогда?


Рад, что вы спросили. People Analytics 1.0 – это то, о чем думают большинство людей, когда они впервые слышат термин «People Analytics» в науке или бизнесе. Это исследование. Это может быть эксперимент. Это проект, призванный выявить определенную динамику: личную, межличностную или связанную с командами, группами или организациями. Такая работа ведется очень долго, более ста лет в зависимости от того, как вы ее определяете. Это область профессиональных исследователей: психологов труда, антропологов, экономистов, статистов, сценарных планировщиков и т.д. (Кстати, я использую «People Analytics» как замещающий термин для всех отдаленных синонимов: Workforce / Talent / HR Analytics). Обсуждение различий между ними редко бывает полезным использованием времени, и уж точно не в этом контексте).
People Analytics 2.0 – это агрегация, очистка, визуализация, распространение и анализ ранее несопоставимых наборов данных. Проще говоря, People Analytics 1.0 включает объединение данных на основе событий, чаще всего для четко определенного, ограниченного по времени, группового исследования. В People Analytics 2.0, напротив, данные постоянно доступны с помощью инструмента для более широкой аудитории, чем только аналитик или исследовательская группа. Поэтому, учитывая ее природу, эту работу чаще всего выполняют профессионалы с опытом работы в сфере ИТ, HRIS, хранения данных, архитектуры данных, визуализации данных и т. д. Это прямой потомок индустрии Business Intelligence, который зреет последние 20 лет, особенно последние 10.

Чтобы оценить, как People Analytics 2.0 развилась на протяжении многих лет, небольшая история. Когда я работал в этой области в начале-середине 2000-х годов, мы могли раз в квартал собирать данные из разрозненных систем, и каждый квартал публикация результатов для внутренних аналитиков и HR сообщества у нас занимала примерно 21 рабочий день (три недели!). Насколько популярны были эти «обзоры» после публикации порой через четыре месяца после того, как данные были впервые получены? Конечно не очень. Насколько популярны сейчас подобные обзоры? Очень. Почему? Потому что данные теперь публикуются ежемесячно, еженедельно, а иногда и ежедневно. Цикл обновления, который когда-то занимал 21 день, теперь занимает всего один или два дня, а в некоторых случаях, в зависимости от наборов данных, технологий сбора, целостности процессов, аналитических технологий и нескольких других факторов, такие данные теперь могут быть доступны в реальном (или почти) времени – несравнимо лучше, чем раз в квартал. Конечно, это представляет собой ОГРОМНОЕ достижение, но пока что это все, чего мы достигли. У этих инсайтов все еще ограниченная аудитория и целостность, а, следовательно, и используемость данных за ними по-прежнему остается под вопросом. Почему? Потому что данные чаще всего являются транзакционными, нерегулярными и относительно отдаленными от исследуемой динамики (для примера посмотрите, Performance Management is Stupid).
Расположенные рядом, People Analytics 1.0, 2.0 и 3.0 выглядят следующим образом:
People Analytics 3.0

Здесь очень важно отметить, что это НЕ прогрессивная модель или модель зрелости. Любая современная функция People Analytics будет совмещать все три через экосистему данных, инструментов, людей и партнеров. Все они важны. Все они имеют свою уникальную цель. Все выстоят. Тем не менее, они не равны с точки зрения необходимых инвестиций или создаваемой ценности. Не удивительно, что наибольшие инвестиции, риски и возможности заключаются в People Analytics 3.0.

ОК. Согласен. Я вижу некоторые различия, на сегодняшний день наш бизнес неплохо справлялся без 3.0, поэтому, если цена высока, относительно высок риск и т.д. зачем это нам? В конце концов, мы все еще не так хороши в том, что вы описываете как 1.0 и 2.0.

Еще лучше вопросы. Спасибо. Кратко и ясно: People Analytics 1.0 и 2.0 никогда не будут полными, но они и не уйдут. С 1.0 всегда будут новые исследования, новые эксперименты для запуска, новая динамика для изучения. Аналогично с 2.0, всегда будут данные, которые нужно «почистить», больше данных, больше систем, которые нужно интегрировать, больше отчетов, больше необходимой визуализации. Учитывая эту реальность, куда инвестирует ваша организация?
На что ваша организация тратит свое время, деньги и энергию? На что должна?
People Analytics 3.0
Если образ мышления «Мы еще не на том этапе», потому что 1.0 и 2.0 не на том уровне (или вообще не внедрены), то, как уже упоминалось, ваша организация потеряет конкуренцию, чтобы привлекать, удерживать и вдохновлять большие таланты , вот так просто. Мир движется слишком быстро, и у сотрудников теперь есть все возрастающее, и оправданное, ожидание того, что данные, которые они генерируют, и обзоры, которые основаны на этих данных, будут использованы для их выгоды, а не только для пользы организации. Это уже происходит в некоторых предприятиях и учебных заведениях. Таким образом, если ваша организация инвестирует только в унаследованные процессы (1.0 и 2.0) и отказывается от возможностей, которые предлагает 3.0, это повлечет реальные и длительные затраты, как с точки зрения субоптимального поведения сотрудников, так и эффективности организации.

Это довольно серьезное утверждение. Что оно оправдывает?

Черт возьми, ты задаешь отличные вопросы! Опять же, для быстроты и ясности: People Analytics 3.0 возникла из-за изменений на рынке, изменений, связанных с диджитализацией работы, трансформацией бизнеса, экономикой талантов, а также появлением большего количества данных и лучших технологий для создания, сохранения, анализа, визуализации и / или распространения результатов – подумайте о своей повседневной деятельности на вашем телефоне и данных, которые генерируются публично, в частном порядке, провайдерами приложений и организациями, с которыми вы работаете. Значительная часть этих данных, вплоть до нескольких лет назад, была в значительной степени неисследованной, не имела контекста, смысла и действенности, поэтому к ней относились как к чему-то, что «неплохо иметь». Теперь данные обрабатываются с учетом значения и полученного результата, и отчеты теперь являются «обязательными» для планирования и ведения бизнеса в 21 веке.
Для сведенья, мое, по общему признанию предвзятое, мнение относится к 3.0 как к  обязательному. Почему? Потому что ведущие бизнес-преобразования в настоящее время рассматривают расширенный набор способов выполнения  работы, от привлечения внешних поставщиков, подрядчиков и консультантов (гиг-экономика / гибкая рабочая сила), к партнерству со стартапами,  автоматизации и искусственному интеллекту. Модель больше не предназначена для найма сотрудников, которые должны  выполнить почти всю работу, необходимую организации. Таким образом, мы, как профессионалы People Analytics, должны понимать, как эти изменения повлияют на опыт работы (например, навыки, необходимые для будущего), и как мы можем способствовать разработке стратегии в отношении трансформации бизнеса, а не просто реагировать на эти стратеги. В конце концов, мы должны быть чрезвычайно надежными партнерами, помогая принимать решения относительно местоположения, поиска, найма, развития навыков, коммуникаций, партнерства, организационной структуры и т. д. Примером может быть создание аналитически-ориентированного продукта, который помог бы оценивать и развивать таланты в приобретенных и / или организациях-партнерах. Результаты, полученные от такого продукта, пролили бы свет на навыки, которые организация видит, как необходимые в будущем. Затем это даст сигнал инвестициям в обучение, приоритетам в найме, внутренней мобильности, инициативам в области разнообразия и т. д. Кроме того, если сделать это разумно, это также даст возможность сотрудникам развиваться в соответствии со своими собственными желаниями и потребностями, таким образом повышая их ценность и постоянную возможность трудоустройства.

Окей. Я понимаю, но у нас ограниченный бюджет, а HR и People Analytics, в частности, не тесно связаны с этими ведущими бизнес-трансформациями. Так с чего же начать?

Во-первых, поймите, где вы находитесь, куда вы стремитесь, и как вы собираетесь туда добраться. Это не должно быть железобетонным поэтапным планом. Однако он должен быть конкретным и достаточно продуманным, чтобы согласовать ранее разрозненных людей, действия и инвестиции. Мир, очевидно, становится все более взаимосвязанным, поэтому наши внутренние процессы также должны стать более взаимосвязанными. Это означает, что видение и «дорожная карта» должны создаваться совместно с лидерами из ИТ, финансов, юридического, хозяйственного отделов и, конечно же, отдела трансформации. И эти люди, вероятно, уже созываются под эгидой инициативы по цифровым или бизнес трансформациям. Присоединитесь к этой инициативе в качестве ценного партнера или создайте свой собственный орган управления – формальный или неформальный – чтобы помочь вам определить приоритеты, ресурсы команд и, что не менее важно, реализовать и внести изменения. Как дисциплина, мы больше не можем надеяться, что мудрый лидер скажет, что это  именно то, что нам нужно делать. Реальность такова, что большинство лидеров HR и бизнеса не знают о возможностях People Analytics в 2018 году и далее. Наша задача – понять, что возможно, упаковать, коммуницировать это и интегрировать приоритетное в соответствующую инициативу по изменению или трансформации.
Чтобы помочь в этом, на графике ниже размещаются People Analytics 1.0, 2.0 и 3.0 в рамках прогрессии взросления аналитики.
Примите «И»: People Analytics 1.0, 2.0 и 3.0 в рамках прогрессирования зрелости аналитики
People Analytics 3.0
Заметим еще раз, что организации должны принять «и», а не думать об этом как о «или». Они удовлетворяют разные потребности, используют разных людей, процессы, инструменты и данные. Будет ли иногда дублирование? Да, конечно. Тем не менее, несправедливо просить психолога труда создать аналитический программный продукт, так же несправедливо специалиста по машинному обучению проводить поведенческое исследование. Это разные люди, которые заняты разными вопросами. Если все важно, тогда соответствующие наем и партнерство должны быть обязательными.

Окей. Все довольно ясно, но наша организация использует модель зрелости, эта прогрессия и три различия не слишком хорошо согласуются. Что же делать?

Почти во всех случаях линейная или параболическая прогрессия от базового до продвинутого к более продвинутому (от описательного, до интеллектуального, до предписывающего, например) неуместна. Такие модели создают ход мышления и подход, который не позволит вам выбрать другой. Я не согласен с таким мышлением. Вместо этого сделайте то, что наиболее подходит для бизнеса или людей. Это то, что я вижу в работе компаний-передовиков в практике: я вижу, как они делают то, что наиболее уместно. Это может означать отказ от PA 3.0 (да, это возможно, особенно в 2018 году и далее). Это сравнимо с созданием мобильного устройства следующего поколения, а не попыткой воспроизвести дисковый телефонный аппарат в течение многих дней, что, честно говоря, и есть то, что делают большинство организаций, даже не зная об этом. Они в значительной степени автоматизируют процессы отчетности, в отличие от привлечения новых кандидатов и сотрудников, стратегий работы и т. д. Таким образом, они сдерживают себя, и они неосознанно сдерживают саму дисциплина. Это должно измениться.

Окей. С меня довольно. Теперь я официально обеспокоен и задаюсь вопросом, сумеем ли мы когда-нибудь это исправить. Есть предложения для облегчения моего беспокойства?

Вместо того, чтобы искать то, что не было сделано или что невозможно, определите и отметьте то, что можно использовать. В конце концов, если вы в этом пункте статьи, вам явно интересно и вам неравнодушна дисциплина People Analytics и как это повлияет на будущее работы, дизайн работы и планирование рабочей силы. Спасибо. Мы разделяем этот профессиональный интерес и, надеюсь, страсть.
Итак, давайте договоримся, поскольку мы начинаем сворачиваться: исторически People Analytics была поручена лидерами, чтобы лучше понять, как они могут оптимизировать производительность сотрудников, инновации, удовлетворенность клиентов, продажи, прибыльность или некоторые другие бизнес результаты. Речь идет об эффективности: «Использую ли я, как руководитель, свой бюджет (ФОТ, премии, пособия, обучение, льготы для сотрудников и т.д.) мудро для достижения желаемых результатов?» Все хорошо, но это строилось с ходом мысли, основанном на первоочередности организации с небольшим учетом человечности людей, разве что их роли в достижении этих результатов. Человеческая выгода часто оказывалась в лучшем случае удачным побочным эффектом, в худшем – нежелательным (потому что ее, возможно, придется поддерживать или даже инвестировать с течением времени). Теперь, однако, это принципиально меняется, и это смещение – навсегда. People Analytics 3.0 помогает гуманизировать корпоративный опыт. При этом он обеспечивает поощрения (как сознательные, так и бессознательные) для сотрудников предоставлять лучшие данные (более точные, частые, конкретные и т. д.). Улучшенные данные означают лучшие инсайты. Лучшие инсайты означают лучшие решения: риск снижается, и вероятность достижения желаемых результатов превысит все возможные пределы. Все это просто здорово.

Итак, чтобы это привнести в жизнь, три важные мысли для размышления и обсуждения: 
  • «Будущее здесь, оно еще не широко распространено». – Автор неизвестен
  • «Начало мудрости – это называть вещи своими именами». – Китайская пословица
  • «Невозможно решить проблему с тем же образом мышления, который создал ее». – Альберт Эйнштейн
Существенные первые шаги для реализации обещания People Analytics 3.0 включают новые способы мышления, общения и принятия решений. «People Analytics» уже не является инициативой в области человеческих ресурсов, созданной HR, продаваемой HR, выполняемой HR и предоставляемой HR. В настоящее время это междисциплинарная инициатива, включающая, по крайней мере, ИТ, бизнес операции и правовые аспекты, но в идеале также финансирование, закупки, оборудование, преобразование бизнеса и другие соответствующие функции. HR может и, вероятно, должен взять на себя роль посредника, поскольку имеет для этого уникальную квалификацию, и именно для фасилитации (не владения). Учитывая, что цифровая трансформация (ИТ) влияет на работу (операции), которая, в свою очередь, влияет на опыт сотрудников (HR), необходимо систематическое мышление и принятие решений; и все это в совокупности сильно влияет на культуру организации. Таким образом, ответственность за реализацию измерения, аналитики и стратегии (People Measurement, Analytics и Strategy) лежит на команде исполнительного руководства, если не на самом CEO. Мы в HR и особенно в People Analytics таким образом, имеем возможность создать убедительное видение для измерений и аналитики в наших организациях, а повышение понимания 3.0 как отдельной дисциплины в рамках People Analytics поможет прояснить выгоды от сосредоточенности на одной области над другой.
В конце концов People Analytics 1.0, 2.0 и 3.0 должны будут быть оптимизированы с течением времени. Понимание уникальных ограничений и возможностей в каждой из них поможет сознательно создавать культуру и вести бизнес, как никогда раньше. Возможность – рядом. Теперь это просто вопрос, понимаем мы это или нет. Надеюсь, что все это в нашу пользу. Живите сознательно и для свершения великого!

__________________________________________________________
На этом все, читайте нас в фейсбуке и телеграмме




Комментариев нет:

Отправить комментарий

Популярные сообщения

п