.

Сделать репост в соц сети!

Показаны сообщения с ярлыком BigData в HR. Показать все сообщения
Показаны сообщения с ярлыком BigData в HR. Показать все сообщения

четверг, 25 августа 2016 г.

Мифы текучести персонала

Продолжаю серию мифов управлении персоналом. Первые мифы смотри здесь
Сегодня обсудим мифы текучести персонала. В данной статье What Drives Employee Turnover? Part 2 автор помимо прочего показывает драйверы текучести персонала. Среди этих драйверов два почти не вызывают сомнения:
  • семейный статус
  • наличие детей.
Любой скажет, что женатые / замужние работники  реже покидают работодателя, а наличие детей еще больше влияет на удержание работника. Логично же.
Однако мои исследования показывают
что ни семейный статус, ни наличие детей не влияют на текучесть персонала

на картинке показан анализ текучести персонала мужчин старше 35 лет с детьми и без детей.
Проблема в моих исследованиях? Выборка нерепрезентативна? У меня в данном исследовании приняло участие чуть более 800 мужчин старше 35, а американское исследование представляет собой мета анализ по данным более 60 000 работников ("In 2000, three scientists combined all existing literature on employee turnover. This resulted in a meta-analysis of over 60.000 employees! "). И данные исследования вызывают больше доверия.
И в предыдущих статьях у нас получалась забавная штука: мета анализ показывает, что ассессмент центр имеет высокую валидность, а мои исследования показывают, что валидность нулевая, нет ее.
Я не хочу ничего утверждать и доказывать, что я прав. Просто у меня возникают вопросы к мета анализу: а все-таки, что обозначает валидность по мета анализу? Было бы здорово услышать человеческую версию мета анализа.
Свою позицию я хочу выразить словами американского HR аналитика Richard Rosenow (из Сити Банка):
It's both shocking and fantastic that the Meta-Analysis that forms the basis of this article comes from the year 2000. The gap between ivory tower and practitioners is huge when it comes to predicting employee turnover.
Хочу вас просто предупредить: если вы видите результаты мета-анализа, будьте осторожны, проверяйте эти результаты на своей компании!

пятница, 11 июля 2014 г.

Забудьте про резюме: Большие Данные определяют решение рекрутера



Еще одна  статья из серии Больших Данных Forget the CV, data decide careers. Рекомендую, в первую очередь, тем, кто хотел бы управлять текучестью персонала на основе Больших данных. Пишите мне, если Вас заинтересовало, как это работает (edvb()yandex.ru). Или приходите на семинар Аналитика для HR
Забудьте про резюме: Большие Данные определяют решение рекрутера

Забудьте про резюме: Большие Данные определяют решение рекрутера

«Я больше не смотрю в резюме кандидата, чтобы понять, приглашать его на интервью или нет», говорит Teri Morse, который управляет рекрутингом более 30 000 кандидатов в год для компании Xerox Services. Вместо резюме, рекрутеры его команды анализируют данные с тем, чтобы принять решения по кандидатам.

воскресенье, 22 сентября 2013 г.

Мои мечты

Вы смотрели кинофильм "Человек, который изменил все" с Бредом Питтом? Герой Бреда
- президент бейбольного клуба, который в условиях дефицита ресурсов создает потрясающую команду, используя математические формулы отбора игроков, которые ему подсказал выпускник Йельского университета - молодой экономист (Бред на фото слева, математик - справа). Дело в том, что эти математические формулы - не плод воображения сценариста и режиссера. В
кинофильме упоминают человека, который создал эти математические формулы - правда этот человек является работником какого то склада. На самом деле в Америке есть реальный человек, который создал технологию предсказания успешности игроков бесйбола - Нейт Силвер.
Этому парню еще нет сорока лет, он 1978 года рождения. Он начал с прогнозирования в бейсболе. И его деятельность настолько привлекла
внимание, что по мотивам его технологий сняли фильмы - Человек, который изменил все и Крученный мяч.
Последний фильм - это фильм, который усомневает технологию Нейта Силвера.
Главный герой фильма - актер Клин Иствуд - показывает, что статистика слаба в сравнении с умением чувствовать игру.
И тем не менее, этот фильм как круги по воде от мяча, брошенного Нейтом Силвером. (на фото слева - Nate Silver).
Название технологии Нейта Силвера содержит термин BiGData - большие данные. Технология построена на анализе большого количества информации об игроках, показателях игры и т.п... И это этот анализ позволяет предсказывать успех каждого игрока и команды в целом.
И волны пошли не только в бейсбол. Если мы можем предсказывать результаты в бейсболе, то почему невозможно предсказывать в других областях?
После бейсбола Нейт Силвер был приглашен работать аналитиком в команду Обамы и на президенстких выборах 2008 года предсказал результаты голосования в 49 штатах из 51-го, а на выборах 2012 года прогноз был 100 % точный.
Эта технология распространилась и на сферу управления персонала, которую я имею честь
представлять. Самый яркий пример - компания Google, которая стала использовать эти технологии в подборе персонала, см.
На фото слева - HR директор компании Google Ласло Бок. Эта технология получила название BigData HR
И эти примеры теперь не дают мне спокойно жить. Я мечтаю реализовать их у нас в России. В компании или компаниях, которые заинтересованы в том, чтобы персонал обеспечивал победу компании на рынке, чтобы, говоря словами одного из героев фильма Человек, который изменил все, наша игра стоила 260 000 баксов, пока другие команды тратят 1, 5 миллиона баксов.  И ради этого стоит работать

вторник, 3 сентября 2013 г.

Что такое BigData в HR

Провел сегодня Вебинар Что такое BigData в HR
Очень надеюсь, что вебинар - ступенька к профессионализации HR

В цели вебинара входило:

Помимо продвижения идеи BigData в HR, я ставил приоритетом получение пространства для исследований. Очень верю, что продал участникам вебинара идею BigData в HR, и участники теперь готовы в своих компаниях к реализации идей.

Ссылки на Деловое предложение 

26 человек подтвердили готовность поучаствовать в исследованиях
Какие вопросы включать в exit interview
или еще
Как корпоративная культура влияет на бизнес-показатели
Или пришлите файл с результатами оценки по компетенциям и KPI
Пример
Кейс "Связь оценки по компетенциям и результатов деятельности"
Или даже готов обсуждать ваши гипотезы и помогать в ваших собственных исследованиях. Особенно, если вы готовы обсуждать это в нашей группе на Линкедине HRM.RU публично
Повторюсь, что никаких денег брать не собираюсь, только прошу присылать корректно заполненные файлы.

Интересный факт вебинара.

Задал вопрос в ходе вебинара, кто изучал матстатистику. Из 92 участвующих в тот момент в вебинаре участников 52 ответили утвердительно.
И простите за рекламу: ссылка на расписание открытых семинаров Аналитика для HR
Запись вебинара Что такое BigData в HR
Презентация вебинара Что такое BigData в HR

суббота, 27 июля 2013 г.

Ключевые факторы удержания и текучести персонала



Нарыл на западном сайте очень интересный отчет об исследовании компании Evolv. Это одно из самых (или самое) крупных исследований в идеологии BigData в HR.

Введение в исследование

Исследование охватывало работников с почасовой оплатой труда. Эта категория работников в США наиболее подвержена текучести, и текучесть в ней носит очень неравномерный характер, поэтому изучени драйверов текучести является очень важной задачей бизнеса. Чем собственно исследователи и занимались
Исследование было очень широким. Было охвачено несколько сотен тысяч респондентов. Сам отчет прикрепляю к посту и даю несколько выдержек из отчета. В отчете помимо цифр найдете также информацию о методологических основаниях BigData в HR.

Ремарка

Если вы не знакомы с идеологией BigData в HR, то почитайте посты с тегом
BigData в HR
Отдельный интересные статьи по теме


Или статьи с тегом
Аналитика для HR
или приходите на мой семинар Аналитика для HR (список открытых семинаров справа в блоге). Участники семинара должны прекрасно понимать, какие математические операции стоят за этими цифрами. И пост во многом нацелен на них: ау, выпускники семинара Аналитика для HR! Не хотели бы некоторые выводы исследования проверить у себя в компании?! Могу методически посодействовать!

воскресенье, 30 июня 2013 г.

Какие преимущества дает BigData в HR



Нарыл в интернете западные исследования преимуществ использования BigData в HR. Пояснений особо не нашел, но логика понятна: по пяти бальной системе просили оценить, в каких направлениях HR видят преимущества от использования BigData.
Здесь же приглашаю на свой семинар Аналитика для HR – где мы изучаем технологии BigData в HR, и отрабатываем навыки расчетов.

пятница, 28 июня 2013 г.

В Head-Hunting Big Data может быть не такой уж сложной задачей



Интервью с Ласло Боком (Laszlo Bock) вице –президентом по HR компании Google
In Head-Hunting, Big Data May Not Be Such a Big Deal для "Нью-Йорк Таймс"

Предисловие переводчика

Ключевым для понимания статьи является термин BigData или BigData в HR. Перед прочтением интервью рекомендую прочитать статью Джона Салливана Как Google стал №3 в списке самых дорогих компаний Мира, используя People Analytics. Статья про практики использования BigData в HR. Без этого многие вещи будут просто не понятны.
И еще рекомендую пройти мой семинар Аналитика для HR, где мы изучаем  часть инструментов, применяемых в Google. Кроме того, мы строим исследования, исходя из этой идеологии. Например, что касается темы лидерства, то мы практически во многом повторили путь Google, проведя исследование Мой непосредственный руководитель (см. также финальные результаты исследования Формула лидерства). И это говорит о том, что Big Data может быть не такой уж сложной задачей.
Также скажу, что перевод достаточно вольный: на перевод как всегда времени не хватает, поэтому некоторые незначимые фразы вообще опускал. Но гарантирую, что в целом смысл статьи и всех идей передается верно, Итак

суббота, 20 апреля 2013 г.

Big Data в HR: Talent Analytics достигает совершеннолетия



Очередная статья Джоша Берзина в блоге на forbes.
Как ни удивительно, но в России есть аналогичные кейсы. И 18-19 апреля 2013  года я провел первый мастер - класс "Аналитика для HR", где рассказывал про методы, указанные в статье Джоша.
Я специально не перевожу термин «talent analytics». Его перевод очевиден, но он для рынка новый, поэтому не наберусь пока смелости дать свое определение. У меня есть мой термин – «Аналитика для HR», но было бы слишком ангажированно давать его в качестве перевода для «talent analytics». Будут интересны ваши комментарии к статье, прошу ответить на вопрос, насколько подобная аналитика развита в Вашей компании и на рынке. Итак,

вторник, 16 апреля 2013 г.

Корпоративная компетенция как результат корпоративного обучения

Пост – ремарка на перевод статьи Джоша Берзина Как корпоративное обучение вызывает конкурентное преимущество.
Ремарка и в тоже время рефлексия.
Речь пойдет о четвертом уровне модели корпоративного обучения.
Джош пишет о корпоративной компетенции – не компетенции, присущей работнику (-ам), а именно компании.

суббота, 9 марта 2013 г.

Что такое BigData в HR?


Что такое BigData в HR?

Пост короткий
В Анкете вовлеченности Hewitt 47 вопросов.
Первый звучит так:
Насколько Вы в целом удовлетворены работой в этой компании?
И семь вариантов ответов от полной неудовлетворенности до полной удовлетворенности.
Далее 46 вопросов, вопросов, оказывающих влияние на вовлеченность персонала.
Hewitt не сообщает общей формулы вычисления вовлеченности персонала, и многие компании переживают по этому поводу.
Мне кажется, что поводов для переживаний совершенно нет, поскольку каждая компания может создавать свою формулу вовлеченности персонала.

Процедура создания

Исхожу из простой банальной мысли, что 46 переменных не могут оказывать равномерное влияние на одну независимую переменную – в нашем случае вопрос об удовлетворенности, поэтому наша задача – создать уравнение регрессии (регрессионный анализ) меньшим набором и разными весами влияющих переменных.
Здесь только одна закавыка: в уравнении регрессии не должны быть переменные с высокой корреляцией между собой. А таких переменных будет наверняка очень много – вопросы пересекаются по смыслу. Следовательно, мы сначала должны провести факторный анализ, чтобы выявить все высокие степени корреляций.
Поэтому в итоге у нас получится уравнение ну наверное с 5-12 переменными.
И собственно задача HR – в управлении этим набором переменных.
Одним важным следствием получения уравнения регрессии является то, что набор получаемых переменных и коэффициенты регрессии являются показателями корпоративной культуры – ибо есть подозрение, что в каждой организации будет свой уникальный набор переменных и коэффициентов регрессии.
Собственно это и есть технология BigData в HR. Одна их технологий. 

Резюме

Если технология понравилась - можете пригласить меня для создания своего уравнения вовлеченности персонала (edvb()yandex.ru)

воскресенье, 3 марта 2013 г.

BigData в HR: зачем это нужно и что означает


не удержался и копирую статью со своего сайта. Некоторые мысли как будто у меня украдены...
Например про то, что не надо городить супер навороченных систем.. Начните с проблем, решайте их через excel, потом придет понимание архитектуры Big Data...
Итак

BigData в HR: зачем это нужно и что означает