Добрейшего!
Время от времени сталкиваюсь с большим объемом текстовых данных. Недавно наткнулся в сети на технический пост и решился повторить на данных собранных в результате парсинга резюме и вакансий.
Меня давно интересует вопрос: что такое hr аналитика? Можно найти много академических или консультантских подходов к описанию. У каждого их этих подходов своя точка зрения. Моя точка зрения, вскормлена и абсолютно точно ограничена после: 15 лет опыта применения инструментов и подходов HR аналитики в 2 производственных компаниях (как говорится in-house).
Все определения, которые мне удалось обнаружить часто описывают HR аналитику сверху вниз. Т.е. опускаясь от определения к целям, задачам и ключевым понятиям. Другими словами, они отвечают на вопрос: как hr аналитика должна выглядеть? Для HR аналитика, подобные эвристические подходы всегда вызов. Я предлагаю найти ответ на вопрос: Как hr аналитика выглядит на самом деле? Предлагаю обратный поход: от ключевых терминов к задачам и ограничениям. Для этого в международном стандарте профессии hr (CIPD profession map), находим компетенцию (People analitycs), в каждой компетенции выделяю ключевые понятия (список слов), оцениваю как ключевые понятия People analitycs соотносятся с текстами резюме и вакансий hr специалистов (корреляционный анализ).
Это исследование может быть интересно:
Лидерам, которые видят возможности для развития бизнеса во внедрении инструментов или подходов HR аналитики;
Руководителей HR отделов, которые стремятся развивать функцию и компетенции HR аналитики;
Специалистам HR функций, которые строят свои карьерные ожидания в сообществе HR аналитиков.
Результаты:
Опираясь на анализ информации из 1407 объявлений о вакансиях и 8889 резюме, собранные в период с мая 2021г. по февраль 2023 утверждаю, что Работодатели сформировали устойчивые ожидания к профессионалам в области HR аналитики.
Для вакансий я нахожу релевантные теме корреляции только для 1 функции из 7:
Аналитический консалтинг: "отчет" 0.59 , "прогноз" 0.59, "метрик" 0.53, "гипотез" 0.50, "моделиров" 0.50, "зависим" 0.44, "модел" 0.41, "тренд" 0.41
Создание моделей данных: "метрик" 0.58, "гипотез" 0.57, "зависим" 0.55
Проведение исследований: "взаимосвяз" 0.79, "эксперимент" 0.79, "анализирова" 0.65, "визуализац" 0.45
Одновременно с этим, резюме еще не сформировали устойчивых терминов для иллюстрации компетентности в HR аналитике.
Для резюме наши ключевые слова не обнаруживают корреляций выше 0.4, кроме:
Создание моделей данных "studio" 0.44 |
Заключение и выводы
Опираясь на полученные результаты, предлагаю свои выводы о зрелости функций HR аналитики
и одновременно низкой конкуренции среди соискателей. Возможно, в ближайшем
будущем HR аналитика станет стандартом отрасли.
Беспокойство вызывает, что не удалось найти признаки других функций. Т.к. это в будущем может привести к разочарованиям с обеих сторон. Разочарование
Работодателей от недостатка компетенций у кандидатов:
- Определение/ Разработка и Управление базами необходимых данных для задач
HR аналитики;
- Аналитический консалтинг для определения и решения задач бизнеса;
- Описание и внедрение процессов для повышения качества данных об hr
процессах;
- Моделирование процессов для определения Выгод и Потерь;
- Проектирование и проведение количественных исследований;
- Построение выводов и определение hr стратегии на основе анализа данных;
- Управление отчетностью для заинтересованных сторон.
Разочарование hr от отсутствия в бизнесе:
- Доступа к необходимым базам данных;
- Культуры оформления принятых решений в управленческих системах;
- Уровень развития hr процессов;
- Приоритет тактических решений над стратегическими;
Дальше описан сценарий исследования (приведен для вакансии, для резюме в той же последовательности):
1. Получение данных (на рис. вакансии Rows: 1,407)
2. Предобработка данных
df$responsibilities[3]
[1] " Выстраивать политику в области работы с персоналом с учетом миссии и ценностей Компании долгосрочных планов развития организации Принимать активное участие в формировании и определении стратегии развития Компании и ее приоритетов Эффективно управляет расходами на персонал выстраивает эффективные HR процессы применяет современные технологии позволяющие улучшить работу и взаимодействия внутри компании Управляет развитием и мотивацией сотрудников с целью увеличения уровня вовлеченных сотрудников активно включающихся в работу и стремящимся к развитию внутри компании Определяет и планирует потребность в персонале совместно с представителями бизнеса Участвует в совершенствовании текущих процессов адаптации обучения развития персонала и пр для достижения целей компании Анализирует HR KPI совместно с бизнесом формирует и реализовывает мероприятия направленные на повышение их эффективности Консультирует руководителей по вопросам трудового законодательства социального обеспечения подбора управления и обучения персонала Планирует развитие сотрудников и участвует в формировании кадрового резерва Компании Планирует расходы на персонал прогнозирует риски и управляет затратами"
3. Готовим для анализа Corpus
> corpus[[3]]$content
[1] "выстраива политик област работ персонал учет мисс ценност компан долгосрочн план развит организац принима активн участ формирован определен стратег развит компан приоритет эффективн управля расход персона выстраива эффективн hr процесс применя современ технолог позволя улучш работ взаимодейств внутр компан управля развит мотивац сотрудник цел увеличен уровн вовлечен сотрудник активн включа работ стремя развит внутр компан определя планир потребн персонал совместн представител бизнес участв совершенствован текущ процесс адаптац обучен развит персона пр достижен цел компан анализир hr kpi совместн бизнес формир реализовыва мероприят направлен повышен эффективн консультир руководител вопрос трудов законодательств социальн обеспечен подбор управлен обучен персона планир развит сотрудник участв формирован кадров резерв компан планир расход персона прогнозир риск управля затрат"
4. Из Corpus получаем матрицу
| > inspect(dtm)
<<TermDocumentMatrix (terms: 2431, documents: 1407)>>
Non-/sparse entries: 31776/3388641
Sparsity : 99%
Maximal term length: 21
Weighting : term frequency (tf)
Sample :
Docs
Terms 29 342 351 485 526 596 619 781 924 95
компан 2 4 3 8 10 3 3 4 11 0
организац 2 0 0 1 2 0 1 3 4 7
персона 1 4 0 0 1 6 0 0 9 7
процесс 0 0 2 4 5 3 0 5 2 7
работ 0 1 9 4 4 6 5 7 8 8
развит 2 0 3 2 5 2 0 6 6 3
разработк 4 0 0 0 0 1 0 4 4 6
систем 4 2 1 6 2 3 0 0 2 5
сотрудник 2 3 4 3 15 3 3 2 2 0
управлен 2 0 0 3 1 2 0 1 3 22
4. Из матрицы находим слова с корреляцией выше 0.4 analyst <- as.data.frame(findAssocs(dtm, terms = "аналитическ", corlimit = 0.4))
отчет 0.59 прогнозн 0.59 автоматизац 0.53 метрик 0.53 гипотез 0.50 моделирован 0.50 подготовк 0.48 зависим 0.44 показател 0.44 factor 0.42 lumira 0.42 success 0.42 абсентеизм 0.42 асуп 0.42 бюджетн 0.42 обновля 0.42 прототип 0.42 формулирован 0.42 dashboard 0.42 выделен 0.42 разов 0.42 фокусн 0.42 sla 0.42 доработок 0.42 формулировк 0.42 модел 0.41 тренд 0.41
|
|
