Управление персоналом в эпоху Больших данных

В эпоху Больших данных управление предприятием претерпевает серьезные изменения. Компания, которая сможет получить максимум информации, обработать ее, проанализировать и сделать верные выводы, опередит конкурентов. Кадровая служба, как важная часть предприятия, также оказывается под влиянием Больших данных. В статье дается определение больших данных, рассматриваются их применение в управлении персоналом и возникающие при этом риски.

Ключевые слова: big data, большие данные, использование человеческих ресурсов, HR-менеджмент, управление персоналом, кадровая служба.

Данные существуют в каждом аспекте жизни общества. Исторически огромное количество компаний накапливало данные, пользуясь лишь небольшой их частью для решения текущих проблем. Всю информацию компании не могли обработать из-за технологических ограничений, однако сегодня соответствующие технологии позволяют извлекать и обрабатывать большие массивы данных.

Термин «большие данные» (англ. big data) ввел редактор журнала Nature Клиффорд Линч в 2008 году в специальном выпуске, посвященном быстрому росту мировых объемов информации. Большие данные — обозначение структурированных и неструктурированных данных огромных объемов и значительного многообразия, эффективно обрабатываемых горизонтально масштабируемыми программными инструментами, появившимися в конце 2000-х годов и альтернативных традиционным системам управления базами данных [1].

В узком смысле Большие данные — это хранение и обработка данных, а в широком — социально-экономический феномен, связанный с появлением технологических возможностей анализировать большие массивы данных.

Термин «большие данные» расшифровывается через определение из трех «V»: volume, velocity, variety (объем, скорость, многообразие). Под этими характеристиками подразумевается группа технологий хранения, обработки и анализа больших объемов данных с изменчивой структурой и высокой скоростью обновления. Такие технологии обрабатывают гораздо бо́льшие объемы данных по сравнению со стандартным программным обеспечением.

Обычно Большие данные поступают из Интернета, корпоративных архивов документов организации и показаний устройств. Из-за стремительного роста популярности Интернета мировой объем оцифрованной информации растет по экспоненте: в мае 2015 года глобальное количество данных превысило 6,5 зеттабайта (6,5 ⋅ 10²¹ байт), а к 2020 году во всем мире будет сформировано около 42 зеттабайтов информации. Кроме того, растет также объем неструктурированных данных, что приводит к увеличению доли бесполезной или даже неверной информации.

Большие данные затрагивают все элементы предприятия, включая кадровую службу. HR-менеджеры (специалисты по работе с персоналом) сталкиваются с большим разнообразием отчетов, резюме и статистических данных, а компании накапливают данные о сотрудниках и клиентах. Управление человеческими ресурсами будет более точным, эффективным и объективным, если HR-менеджеры будут обращаться к системе больших данных, поскольку сложно принимать решения и улучшать бизнес-показатели при отсутствии аналитических показателей. Например, компании Xerox Corporation после анализа большого массива данных с характеристиками уволившихся работников удалось уменьшить текучесть персонала в call-центрах на 20 % и снизить инвестиционные риски — в результате анализа было обнаружено, что дольше всего в компании работают проживающие рядом с офисом сотрудники.

Сегодня область ответственности отделов управления персоналом, особенно в крупных компаниях, не ограничивается лишь вопросами поиска, найма и увольнения сотрудников. Они рассматривают вопросы повышения производительности, оптимизация численности и структуры персонала, развития бренда и т. д. Применение больших данных помогает принимать оптимальные решения по следующим задачам кадровой службы:

1. Подбор персонала. Большие данные позволяют эффективно использовать Интернет как широкую платформу для работы по подбору талантов — за счет автоматизации процесса найма многократно увеличивается скорость просмотра, анализа и отбора резюме. Большие данные обеспечивают поиск лучших кандидатов с учетом социальных рекомендаций и автоматическое отсеивание неподходящих. Кроме того, компания может постоянно собирать информацию о кандидатах, даже когда она не нуждается в новых кадрах.
2. Обучение персонала. Большие данные позволяют оценивать эффективность обучения и настраивать тренинги индивидуально, что ускоряет адаптацию и развитие каждого сотрудника. При анализе данных о результатах обучения большие данные позволяют выявить недостающие навыки и отдачу от инвестиций в конкретную программу.
3. Оценка талантов. В настоящее время оценка персонала в большинстве случаев осуществляется в форме экспертной оценки, комплексной оценки и т. д., но эти методы очень субъективны. С помощью больших данных HR-менеджеры могут создавать системы данных о сотрудниках и точно рассчитывать разницу между показателями эффективности, сравнивать сведения о сотрудниках друг с другом и с описаниями должностей.
4. Удержание талантов и управление текучестью кадров. Большие данные позволяют провести полноценный анализ, прогноз и моделирование рисков потери сотрудников. Анализируя опросы удовлетворенности, оценки качества деятельности, опросы уволившихся сотрудников и другие подобные данные, HR-менеджеры смогут точно определить, что приводит к снижению вовлеченности сотрудников, а также найти возможности для определения оптимального уровня нагрузки и управления текучестью кадров.
5. Управление карьерой персонала. Благодаря анализу информации о сотрудниках, например, данных об их интересе к работе, продвижении по службе, профессиональном опыте и производительности, HR-менеджеры будут лучше понимать интересы сотрудников, сопоставлять их потенциальные возможности и способности с требованиями компании и ее стратегией, определять этапы развития и продвижения специалистов.

– несвоевременность использования данных (информация часто не выходит за рамки отдельных подразделений предприятия);

– возможность неправильной интерпретации данных из-за неверной информации в больших массивах;

– проблемы конфиденциальности информации о сотрудниках и клиентах;

– повышенный риск утечки информации вследствие использования большого количества устройств хранения данных;

– возможность непреднамеренных ошибок в алгоритмах обработки данных;

– нехватка HR-менеджеров, обладающих достаточными навыками анализа и использования специального программного обеспечения.

При реализации проектов Больших данных прежде всего должны учитываться вопросы обеспечения безопасности, иначе у компании могут возникнуть новые бизнес-риски. Комплексная и всесторонняя система информационной безопасности предполагает шифрование с самого начала проекта Больших данных, во время хранения и перемещения данных.

Руководителям компаний следует помнить, что самое главное в работе с большими данными — не их большой объем, а правильное использование. Это не означает, что компаниям следует нанимать только квалифицированных ИТ-специалистов — большинство сотрудников может в той или иной степени работать с большими данными во благо компании. Руководители компаний и кадровых служб должны осознавать важность анализа данных, понимать принципы обмена данными между платформами и искать пути обработки и использования неструктурированных данных.

Конечно, для больших данных потребуются первоначальные инвестиции — главным образом в специализированное программное обеспечение. Однако эти затраты не сопоставимы с теми расходами, которые компании сегодня вынуждены осуществлять на подбор персонала.

Информация всегда была ключевым активом для бизнеса, но в течение последних лет ее статус изменился с «важно» до «необходимо». Сегодня эффективность работы — это главное преимущество, которое может получить компания от использования больших данных. HR-аналитика автоматизирует рабочие процессы, снижает затраты и дает возможности для быстрого и качественного принятия решений, что доказали многие компании по всему миру.

1. Алан Моррисон и др. Большие Данные: как извлечь из них информацию // Технологический прогноз. Ежеквартальный журнал, российское издание. — 2010. — № 3. URL: https://www.pwc.ru/ru/services/technology.html (дата обращения: 30.07.2019).