CC BY
28HR-АНАЛИТИКА: дОСТИгНУТыЕ РЕЗУЛЬТАТы, ПОТЕНцИАЛЬНыЕ
возможности и условия их использования
HR-ANALYST: ACHIEVEMENTS, CAPABILITIES AND CONDITIONS OF USE
ПОЛУЧЕНО 28.12.16 ОДОБРЕНО 28.12.16 ОПУБЛИКОВАНО 17.02.17 УДК 331.101.3 DOI 10.12737/24683
КОНОВАЛОВА В.г.
Канд. экон. наук, профессор кафедры управления персоналом, Государственный университет управления, г. Москва
KONOVALOVA V.G.
Candidate of Economic Sciences, Professor, Personnel Management Department, State University of Management, Moscow
e-mail: konovalova_v@mail.ru
Аннотация
Статья посвящена проблемам аналитики персонала и ее практического использования для повышения уровня управленческих решений, индивидуальной и организационной эффективности. Обобщаются результаты зарубежных и российских исследований, посвященных изучению современного состояния и перспектив использования аналитики персонала. Выделяются уровни развития аналитики персонала (от составления HR-метрик до прогностического моделирования), раскрываются их особенности. Приводятся примеры успешного использования аналитики персонала в современной практике. Особое внимание в статье уделяется прогностической аналитике персонала, выделяются потенциальные преимущества, которые дает организации ее использование для решения широкого круга задач: прогнозирование потребности в персонале, прогнозирование текучести персонала, повышение эффективности рекрутинга, улучшение взаимодействия, управление талантами, выявление наиболее ценных сотрудников, управление корпоративной культурой и вовлеченностью, выявление ключевых факторов мотивации и успешности, повышение производительности труда сотрудников, повышение эффективности обучения персонала и формирования компетенций.
Ключевые слова: доказательный менеджмент, аналитика персонала, уровни HR-аналитики, HR-метрики, прогнозное моделирование, уровни HR-аналитики, индивидуальная и организационная эффективность, управление талантами и вовлеченностью персонала.
Abstract
The article deals with problems of HR analytics and its practical application to improve management decisions of individual and organizational performance. The results of Russian and foreign research on the current state of and prospects for the use of HR analysts are summarizes. The levels of HR analysts (from the drafting of HR-metrics to predictive modeling) are allocated, their characteristics are disclosed. The examples of the successful use of HR analysts in modern practice are given, special attention is paid to predictive analysts, the author highlights the potential benefits of organizing, its use for a wide range of tasks: forecasting staffing needs, forecasting staff turnover, improving recruitment, better interaction management talent, identifying the most valuable employees, corporate culture and management involvement, identifying key factors for motivation and success, increase staff productivity, increase efficiency of training and formation of competencies.
Keywords: evidence-based management, HR analytics, HR-metrics, predictive modeling, levels of HR analytics, individual and organizational performance, talent and employee engagement management.
Думать — это очень трудно. Готовые управленческие рецепты прекрасно избавляют от этой тяжелой необходимости...
Питер Друкер
Экономическая нестабильность побуждает компании более внимательно относиться к управлению эффективностью деятельности и использования персонала. Ключевая задача — найти оптимальный баланс между развитием сотрудников, повышением уровня их квалификации и эффективности, выявлением лучших и наиболее вовлеченных, способных развивать бизнес и приносить прибыль компании, с одной стороны, и сокращением расходов компании в условиях спада экономики — с другой.
Принимая управленческие решения на основе популярных (далеко не всегда подтверждаемых на практике) управленческих догм и «прогрессивных» методов управления, бессистемного бенчмаркинга, непроверенных рекомендаций (подающихся по всем правилам агрессивного маркетинга как «истина в последней инстанции»), топ-менеджеры, как подчеркивают Дж. Пфеффер и Р. Саттон, отстаивая, по аналогии с доказательной медициной, концепцию доказательного менеджмента (evidence-basedmanagement) [1], подвергают неоправданному риску свои компании.
Только достоверная информация позволяет предсказать влияние того или иного решения на благосостояние компании. За несколько последних лет наблюдается расширение практики использования компаниями данных, связанных с людьми, для информационного обеспечения и совершенствования всех управленческих решений. Аналитика персонала позволяет снизить риски, связанные с человеческим фактором, а также сделать прозрачным процесс принятия решений. Аналитика персонала (HR-аналитика) — это система информации о персонале компании, которая регулярно собирается и обрабатывается и на основании которой руководство компании принимает решения или оценивает эффективность принятых ранее решений.
курс на аналитику персонала — глобальный тренд
Согласно результатам исследования международных тенденций в сфере управления персоналом Global Human Capital Trends 2016. The new organization: Different by design, проведенного Делойт в 130 странах мира [2], компании вступают в «золотой век» HR-аналитики: 77% руководителей (значительно больше, чем в 2015 г.) рассматривают HR-аналитику в качестве приоритетного направления; 51% компаний отмечают
влияние бизнеса на разработку HR-программ; 44% опрошенных используют данные о сотрудниках с целью прогнозирования эффективности работы компании.
Как показало исследование, одна из самых значимых новых тенденций в HR-аналитике — более частое использование внешних данных, в том числе полученных через социальные сети (таких как оценка бренда компании сотрудниками, характеристики модели набора персонала, показатели внешнеторгового оборота, а также демографическая статистика), которые позволяет компаниям прогнозировать тенденции в области управления персоналом и привлекать лучших специалистов. Сегодня 29% опрошенных компаний считают, что они успешно работают в этой области. Вдвое увеличилась доля компаний, разрабатывающих прогностические модели в управлении персоналом: в 2015 г. она составляла 4%, а в 2016 г. — 8%.
Необходимо уточнить, что в разных компаниях функция HR-аналитики развита неравномерно. По данным CIPD [3], 37% HR-лидеров сообщили, что в их компаниях аналитика входит в компетенции HR-специалистов, в трех компаниях из десяти есть специалисты по качественному и количественному анализу, столько же привлекают сторонних экспертов. В то же время 8% HR-лидеров признали, что они вообще не используют инструменты HR-аналитики, а многие только начинают их применять, однако около четверти респондентов в этой группе указали, что в их компании создано подразделение HR-аналитики, стандартизован процесс и утвержден набор метрик. Около 7% стремятся расширять методы анализа, в частности, используют прогностическую аналитику для управления эффективностью бизнеса.
При этом мнения HR-лидеров и других управленцев высшего уровня, не связанных с HR, относительно будущей ценности HR-аналитики ощутимо расходятся. Только 14% руководителей удовлетворены текущей организацией HR-ана-литики. Если 78% директоров по персоналу считают, что HR-аналитика способствует пониманию стратегической роли HR, то среди других руководителей так считают только 49%. Две трети HR-лидеров уверены, что через 10 лет предсказательная аналитика станет стандартизованной HR-функ-цией, но бизнес-лидеры в этом сомневаются.
По данным исследования, проведенного Economist Intelligence Unit от имени KPMG International [4], более половины респондентов (55%) по-прежнему скептически относятся к потенциалу доказательного HR-менеджмента, использованию аналитики в том, что касается понимания связи между практикой управления персоналом и достижением бизнес-результатов (таких как рентабельность, удовлетворенность клиентов и качество). Тем не менее большинство этих скептически настроенных руководителей (более 70%) ожидают, что их организация начнет или увеличит практическое использование HR-аналитики в течение следующих трех лет.
Как показало исследование, скептицизм руководителей касается не HR-аналитики как таковой, а уровня готовности действующих руководителей и специалистов HR-подраз-делений к работе с аналитикой. В качестве других причин, препятствующих использованию HR-аналитики, выделяется сложившаяся в компании корпоративная культура (32% опрошенных), отсутствие необходимых навыков и ресурсов (30%) и качество используемых данных (29%).
Результаты исследования, проведенного Делойт в России [5], указывают на то, что россияне лучше понимают передовую практику использования HR-аналитики, чем респонденты из других стран, однако в два раза ниже оценили качество данных, используемых для HR-аналитики (23% против 42% в других странах). HR-аналитика используется в отечественной практике в основном для планиро-
вания численности сотрудников и выплаты компенсаций, в то время как в других странах HR-аналитика востребована при решении широкого круга задач: определение вероятности ухода человека из компании; отбор соискателей с высоким потенциалом; определение, какими качествами обладают самые результативные команды по продажам и обслуживанию; прогнозирование рисков, исследование вовлеченности и корпоративной культуры; определение привлекательных карьерных траекторий и выявление кандидатов с лидерским потенциалом и пр.
По данным ЭКОПСИ Консалтинг, направление HR-ана-литики выросло на 17% за последние 2 года и является лидером роста среди всех остальных областей HR, 86% компаний из списка Fortune 1000 собираются внедрить подходы с использованием внешних данных в ежедневную практику [6].
К числу основных трендов в использовании HR-анали-тики, проявившихся в 2016 г., можно отнести следующие:
- с помощью HR-аналитики все большее количество компаний выстраивают среднесрочные HR-стратегии;
- большое внимание на рынке HR-аналитики уделяется стратегическому планированию трудовых ресурсов;
- возрастает необходимость связи bigdata c IT HR (интерактивная аналитика нового поколения позволяет руководителям по мере надобности самостоятельно, без посредничества HR-службы, искать в данных ответы на интересующие вопросы);
- организации расширяют охват bigdata анализом (данные, которые предоставляют кандидаты и сотрудники, дополняются с помощью агрегирования внешних данных из социальных сетей (таких как Facebook и Linkedin) и доступных данных об активности человека в интернете).
По данным рекрутингового портала Superjob.ru, в 2016 г. уже 74% компаний использовали те или иные HR-метрики (годом ранее —70%), самыми популярными из которых являются текучесть (ее измеряет 45% компаний), срок закрытия вакансии (40%) и доля прошедших испытательный срок (29%). Компании стали больше работать над оптимизацией HR-расходов (стоимость закрытия вакансии фиксируют 16% работодателей по сравнению с 12% годом ранее) и удержанием ценных сотрудников (средний стаж работы в компании измеряют 23% организаций, в 2015 г. — 16%) [7].
перспектива — предикативная (прогностическая) аналитика персонала?
В соответствии с моделью, предложенной BersinbyDeloitte [8], можно выделить четыре уровня зрелости функции HR-аналитики в различных компаниях (см. рис. 1).
В модели, предложенной компанией TrendwiseAnalytics [9], описываются три уровня развития HR-аналитики (см. рис. 2).
По оценкам консультантов, для того, чтобы построить устойчивую и надежную схему работы с HR-аналитикой в компании, необходимо последовательно пройти все обозначенные уровни, причем на то, чтобы преодолеть первые три уровня, в среднем требуется 3—5 лет [10].
Если в компании только предстоит организовать HR-ана-литику, начинать стоит с определения основных задач организации в области управления персоналом, HR-метрик, которые соответствуют этим задачам и периодичности их составления и анализа. Ценность HR аналитики определяется системным подходом и регулярной работой с информацией.
Если в компании только предстоит организовать HR-ана-литику, начинать стоит с определения основных задач орга-
Рис. 1. Уровни HR-аналитики в компаниях (модель BersinbyDehitte)
низации в области управления персоналом, HR-метрик, которые соответствуют этим задачам и периодичности их составления и анализа. Ценность HR-аналитики определяется системным подходом и регулярной работой с информацией.
В HR-практике используются различные группы метрик: общие статистические данные, характеризующие находящиеся в распоряжении компании человеческие ресурсы; показатели, которыми оценивается качество человеческих ресурсов и эффективность их использования, — метрики HR-эффективности; метрики для оценки эффективности деятельности отдельных сотрудников/подразделений; метрики для оценки эффективности деятельности самой HR-службы. Не существует эталонного набора HR-метрик, в каждой отдельной компании это будет свой индивидуальный набор [11, 12].
С изменением рыночной ситуации, сменой фазы развития организации или стратегии компании утвержденный набор HR-метрик следует оперативно пересматривать — заменять или дополнять новыми показателями (критериями). Отдельные метрики дополняют друг друга, помогая составить системное представление о ситуации в компании.
Наиболее распространенными являются метрики, оценивающие процессы подбора и адаптации персонала, обучения и оценки сотрудников, карьерного и организационного развития, мотивации, удержания ценных сотрудников и пр. Например, метриками, связанными с подбором персонала, являются: показатели текучести кадров (по подразделению/ компании в целом); средняя стоимость закрытия вакансии (по подразделению/компании в целом); среднее время закрытия вакансии (по подразделению/компании в целом); бюджет на подбор персонала; процент сотрудников, успешно прошедших испытательный срок; процент сотрудников, которые работают в компании более одного года (трех, пяти лет); средняя продолжительность работы в компании; бюджет на обучение и развитие одного сотрудника; процент работников получивших карьерное продвижение; среднее время для карьерного продвижения на следующую ступень. Для оценки управления карьерой могут быть использованы такие метрики, как: средняя продолжительность работы в компании; средняя продолжительность времени нахождения в кадровом резерве; средняя продолжительность времени, которое требуется для занятия следующей
Рис. 2. Уровни HR-аналитики в компаниях (модель TrendwiseAnalytics)
позиции в должностной иерархии (в подразделении, компании в целом).
Топ-менеджменту необходимо представить набор стратегических макрометрик, оценивающих окупаемость инвестиций в персонал и видимую корреляцию с другими бизнес-показателями. Аналитика должна включать картину текущего состояния HR-процессов, иллюстрировать динамику изменения за отчетные периоды, отвечать на вопросы, в результате чего эти изменения произошли, предлагать решения по повышению эффективности процессов, прогнозировать их развитие на основе предлагаемых решений.
При выборе HR-метрики необходимо ориентироваться на следующие критерии [11]:
1. HR-метрик не должно быть много, целесообразно измерять только те параметры, которые отражают выполнение поставленных задач в области управления персоналом.
2. HR-метрики должны точно отражать приоритеты существующей кадровой политики и стратегии.
3. HR-метрики должны сравнительно легко измеряться и быть объективными (например, текучесть — объективный показатель, а доля уволившихся из-за низкой зарплаты — показатель довольно субъективный, возможно, что за общими словами о низкой зарплате стоит скрытый конфликт с руководителем или другие причины).
По мере роста интереса к аналитике все больше компаний ожидают от HR-подразделений не только исчерпывающих сведений о персонале, но и точных прогнозов, основанных на аналитике персонала. Прогнозное моделирование заключается в определении наиболее ценных ключевых показателей индивидуальной и организационной эффективности, которые служат основой успешной реализации бизнес-стратегии.
Существует немало примеров практического использования предикативной (прогностической) аналитики персонала для улучшения качества управленческих решений в компаниях Google, Shell, Nielsen, ISS, Opower, Gap, Microsoft, ATB Financial, Cisco, BNYMellon, LinkedIn, ABN AMRO, IBM, Coca-ColaEnterprises, Walmart, Salesforce, JetBlue, VirginMedia, Unilever, Nestlé и др. [13—15]:
- компания, работающая в сфере высоких технологий, разработала аналитическую модель, которая на основе анализа входного интервью с приемлемой точностью предсказывает, кто из кандидатов впоследствии может стать «токсичным» работником (склонным к обману, мошенничеству и нарушению закона);
- IT-подразделение и HR-подразделение анализируют метаданные корпоративной электронной почты, чтобы выяснить, почему одни сотрудники гораздо продуктивнее других, затем сокращают количество совещаний, повышая результативность;
- автомобильные компании изучают закономерности незапланированного отсутствия сотрудников на работе, чтобы предсказывать, в какие дни вероятность отгулов возрастает, и заблаговременно подготовиться, вызвав «запасных игроков»;
- фармацевтическая компания и компания — разработчик программного обеспечения собирают данные из LinkedIn и других социальных сетей, чтобы выявить среди высокопотенциальных сотрудников тех, кто с большой вероятностью может уйти;
- MasterCard разрабатывает предсказательные модели, позволяющие сделать взаимодействие сотрудников с компанией более благоприятным (анализ данных даст возможность лицам, принимающим решения, удерживать высокопотенциальных сотрудников и прогнозировать их выгорание);
- британская компания, оказывающая финансовые услуги, использует аналитику для индивидуальной оценки сотрудников в рамках мероприятий по про-активному управлению рисками — так она может выявить потенциальных аферистов и отследить другие нарушения;
- крупная электростанция, которая недавно столкнулась с серьезной аварией, проанализировала обратную связь от сотрудников, данные о вовлеченности и обнаружила, что могла бы с их помощью спрогнозировать и предотвратить ряд проблем. В итоге компания стала проводить регулярный мониторинг этих данных;
- в eBay команда экспертов по организационному развитию и аналитиков собирает внешние и внутренние данные и с их помощью оценивает воздействие корпоративных ценностей и уровень их принятия сотрудниками. Исследователи также изучают новостные статьи и отзывы кандидатов на сайте Glassdoor, чтобы понять, как культуру eBay воспринимают на рынке;
- DowChemical, чтобы быть готовой к изменчивым циклам развития химической отрасли, обработала данные по своим 40 тысячам сотрудников. Экспертная система прогнозирует, сколько специалистов будет повышено, сколько перейдет в другие подразделения, сколько всего понадобится людей. У Dow есть собственный метод моделирования: штат каждого подразделения делят на пять возрастных групп и десять должностных уровней и подсчитывают, сколько специалистов, какого возраста и какого уровня ему потребуется. На основе этих частных прогнозов составляется общий прогноз для всей компании, отрабатывая вероятные сценарии, изменяя допущения по переменным, как внутренним (столько-то человек получат повышение), так и внешним (политическая обстановка и законодательство изменятся так-то и так-то). Подобные прогнозы позволяют укомплектовывать кадрами подразделения, важные для будущего роста, или выявлять риски «интеллектуальных» потерь, связанных с выходом на пенсию ключевых специалистов, и делать это заблаговременно;
- GE Digital увязала стратегическое кадровое планирование с задачами подбора и обучения кадров, выстроила процесс сбора свежих данных, которые в сочетании с прочими данными о персонале позволили сформировать информационный массив из более чем 6 млн элементов для принятия кадровых решений; компания применяет предикативные модели для поиска слабых мест, изменения организационного дизайна, найма сотрудников, выявления потребности в переобучении;
- в компании Google функционирует отдел кадрового анализа — PeopleandInnovationLab (PiLab), который проводит прикладные исследования с целью определения наиболее эффективных методов управления людьми и создания наиболее продуктивной рабочей среды; прогностические модели используются в Google для постоянного улучшения прогнозов рисков и возможностей в управлении персоналом, для более эффективного планирования персонала, развития рабочего пространства и стимулирования сотрудничества. Как показывает практика, предикативная аналитика персонала востребована в решении таких задач, как прогнозирование потребности в персонале, прогнозирование текучести персонала, повышение эффективности рекрутинга, улучшение взаимодействия, управление талантами, выявление наиболее ценных сотрудников, управление талантами; управление корпоративной культурой и вовлеченностью,
выявление ключевых факторов мотивации и успешности, повышение производительности труда сотрудников, повышение эффективности обучения персонала и формирования компетенций и пр. [16—18].
Можно выделить ряд потенциальных преимуществ от расширения практического использования предикативной аналитики персонала для повышения эффективности управленческих решений [19, 20]:
- резерв времени для подготовки (выявление тенденций, потенциальных проблем и возможностей позволяет целенаправленно готовиться к тому, что может произойти, вовремя изменить подходы к управлению персоналом, уменьшить ущерб или вообще его предотвратить);
- создание основы для стратегического партнерства с руководством (применение предиктивной аналитики поможет HR-специалистам убедить руководство различного уровня следовать их рекомендациям, продемонстрировав, что они действуют стратегически, способны разрабатывать долгосрочные планы, умеют прогнозировать и оценивать риски, отчетливо представляя влияние программ в области управления персоналом на бизнес-показатели);
- возможность оценки релевантности используемых программ и инструментов управления персоналом (данные предикативной аналитики позволят определить, какие из предыдущих решений останутся актуальными, внести нужные изменения или отказаться от устаревших подходов, а также оценить эффективность существующих и новых программ);
- понимание причин проблем и обоснование необходимости изменений (предиктивная аналитика поможет HR-спе-циалистам, которые стремятся выяснить глубинные причины проблем по всем ключевым направлениям управления персоналом и убедительно обосновать необходимость изменений для принимающих решения руководителей);
- выявление новых закономерностей и взаимосвязей в управлении персоналом (предсказательная аналитика, показывая, что одна из программ приносит желаемые результаты, а другая — работает не так, как хотелось бы (например, введение 30-часовой рабочей недели влечет за собой непредсказуемые последствия, затрудняет рекрутинг и удержание персонала), помогает должным образом перераспределить бюджет и сотрудников);
- улучшение процессов и сокращение процента ошибок при принятии управленческих решений (поскольку в аналитических данных отображаются все ошибки в процессах (например, наем неудачных кандидатов, промедление при увольнении и т.д.), а также представляется рекомендуемый набор действий, которые имеют самую высокую вероятность в решении будущих проблем, представление отчетов побуждает принимать руководителей более эффективные решения);
- ускорение процесса и повышение системности принятия управленческих решений (подходы предиктивной аналитики более интегрированы и глубинны по сравнению с традиционными HR-метриками, позволяют пробовать различные варианты, изменять условия и гипотезы, чтобы посмотреть, как изменится результат; такие модели способствуют системности управленческих решений, помогают избежать многих ошибок благодаря предварительному тестированию, а возможность доступа к самой точной и свежей информации ускорит процесс принятия решений).
условия практического расширения практики использования hr-аналитики
При наличии достоверных данных и должной автоматизации процессов, как показали исследования, можно повысить эффективность использования аналитики во всех областях деятельности HR.
В настоящее время аналитика персонала объединяет информацию, которой располагают HR-подразделения, с данными из других отделов компании. Развитию HR-аналитики способствует применение новых инструментов и источников данных. Компании стали интенсивно внедрять интегрированные облачные HR-системы, позволяющие впервые целостно взглянуть на обширный массив данных о сотрудниках. Аналитические технологии стали доступными, они встроены в большинство ERP-систем и систем управления талантами, в инструменты изучения вовлеченности, модули текстового и семантического анализа, программные платформы управления наймом и обучением персонала. Уже образовался сегмент рынка, где представлены системы для развития обратной связи через опросы удовлетворенности, открытые комментарии, структурированные интервью и анонимное общение.
Компании привлекают в отделы управления персоналом промышленных и организационных психологов, специалистов по математической статистике, аналитиков из других областей, формируют команды специалистов по аналитике, которые объединяют в рамках HR в единую стратегическую функцию. Команды, занимающиеся аналитикой персонала, есть в Google, Twitter и большинстве других технологических компаний. Они сводят воедино информацию из разных источников (базовых HR-систем, показателей вовлеченности, данных опросов, собирают сведения извне — LinkedIn, Glassdoor и др. и текстовые комментарии сотрудников), анализируют информацию, чтобы понять, что представляет собой корпоративная культура, ищут пути повышения производительности или способы удержания сотрудников, выявляют слабые места в системе управления и другие проблемы.
Конвергенция технологий, данных и аналитики предоставляет, по мнению экспертов, беспрецедентную возможность перейти в управлении персоналом от традиционной инстинктивной, интуитивной деятельности к принятию решений, основанных на фактах, обработке данных, аналогично тому, как это делается в области управления финансов и IT. HR-подразделения создают огромные объемы данных, однако зачастую не могут правильно их трактовать.
В отечественной практике состояние HR-аналитики в компаниях в значительной степени определяется особенностями организационной структуры: в компаниях используется функциональная структура HR-подразделения, а внутренние политики и практики слабо интегрированы. Для начала нередко необходимо объединить разрозненную аналитическую деятельность, которая уже ведется в компании (исследование вовлеченности сотрудников, аналитика найма, обучения, вознаграждения, планирование потребности в персонале). Аналитика начинает давать наибольшую отдачу после того, как в компании создана целостная, эффективная и надежная база данных.
Далеко не все компании готовы тратить деньги на расширение использования кадровой аналитики. По оценкам Джона Салливана [21], лишь 12% опрошенных руководителей интересуются, насколько эффективно работают их HR-отделы. Если показатели оценки не затрагивают эти цели напрямую (не помогают увеличить прибыль, повысить эф-
фективность производства, внедрить инновации и т.д.), они не побуждают руководителей к действию.
В связи с этим, как рекомендуют эксперты [13, 17], начинать следует с проблем, которые волнуют генерального директора и высшее руководство компании, — объем продаж, качество продукции, риски, рост, лояльность клиентов — и проект по внедрению аналитики персонала быстро окупится.
При расширении использования HR-аналитики необходимо обеспечить должный уровень безопасности, конфиденциальности и анонимности, рассматривая политику обеспечения безопасности как неотъемлемый элемент управления аналитикой персонала.
Наиболее трудная часть HR-аналитики — воплотить в жизнь рекомендации, подготовленные с использованием аналитических моделей. Чтобы применение HR-анали-тики дало ощутимый эффект на практике, важно развивать не только аналитические навыки, но также умение разъяснять и внедрять изменения, в том числе преодолевать сопротивление изменениям. В команду аналитиков должны входить люди, которые уже выступали в роли консультантов, что позволит им легко найти общий язык с бизнесом и ускорит внедрение изменений.
Важно подчеркнуть, что эффективное использование HR-аналитики может повысить доверие к соответствующим функциям и профессии в целом за счет повышения эффективности кадровой политики и практики и существенного вклада в усиление конкурентных преимуществ организаций, оптимизировать деятельность HR-подразделений.
литература
1. ПфефферДж. Доказательный менеджмент: новейшая концепция от Гарвардской школы бизнеса [Текст] / Дж. Пфеффер, Р. Саттон; пер. с англ. — М.: ЭКСМО, 2008.
2. Global Human Capital Trends 2016. The new organization: Different by design // https://www2.deloitte.com/global/en/ pages/human-capital/articles/introduction-human-capital-trends.html (дата обращения: 20.12.2016).
3. HR Outlook: Winter 2015-16: leaders' views of our profession https://www.cipd.co.uk/Images/hr-outlook_2016-winter-2015-16-leaders-views-of-our-profession_tcm18-11009.pdf (дата обращения: 21.12.2016).
4. Evidence-based HR. The bridge between your people and delivering business strategy // https://assets.kpmg.com/content/ dam/kpmg/pdf/2015/04/evidence-based-hr.pdf (дата обра-щения:12.12.2016).
5. Международное исследование тенденций в сфере управления персоналом — 2016. Российская Федерация // https://www2.deloitte.com/ru/ru/pages/human-capital/ articles/introduction-human-capital-trends.html (дата обращения: 21.12.2016).
6. HR-тренды. // http://ashrm.ru/upload/file/HR-trendyi-2016. pdf (дата обращения: 18.12.2016).
7. Управление персоналом 2016: HR-бюджет, HR-метрики, динамика зарплат // http://public.superjob.ru/images/ research/Upravleniepersonalom2016.pdf (дата обращения: 20.12.2016).
8. High-Impact Talent Analytics: Building a World-Class HR Measurement and Analytics Function // http ://marketing. bersin.com/rs/bersin/images/hita100113sg.pdf (дата обращения: 10.12.2016).
9. HR analytics capabilities // http://www.slideshare.net/ TrendwiseAnalytics/trendwise-hr-analytics (дата обращения: 18.12.2016).
10. Big Data in HR: Building a Competitive Talent Analytics Function — The Four Stages of Maturity — Bersin& Associates, 2012 (дата обращения 10.12.2016).
11. Чернецова В. HR-аналитика: HR-метрики и еще раз о BigData [Электронный ресурс] / В. Чернецова. — URL: http://hrdocs.ru/poleznaya-informacziya/hr-metriki-big-data (дата обращения: 15.12.2016).
12. Fitz-enz J. The new HR analytics: predicting the economic value of your company's human capital investments. — AMACOM, American Management Association, 2010.
13. Bersin J., Collins L., Mallon D., Moir J., Straub R. People analytics. Gaining speed // https://dupress.deloitte.com/dup-us-en/focus/human-capital-trends/2016/people-analytics-in-hr-analytics-teams.html (дата обращения: 10.12.2016).
14. Sullivan John. How Google is using people analytics to completely reinvent hr // https://www.eremedia.com/tlnt/ how-google-is-using-people-analytics-to-completely-reinvent-hr (дата обращения: 12.12.2016).
15. David Green. 20 People Analytics Case Studies //https://www. linkedin.com/pulse/20-people-analytics-case-studies-part-1-david-green; //https://www.linkedin.com/pulse/20-people-analytics-case-studies-part-2-david-green (дата обращения: 10.12.2016).
16. Tracey Smith. 13 People Analytics Ideas to Get you Started https://www.linkedin.com/pulse/13-people-analytics-ideas-get-you-started-tracey-smith (дата обращения: 20.12.2016).
17. Cameron Kennedy. Data Scientist, Analytics Leader Follow Recent HR Analytics Themes https: //www.linkedin.com/pulse/ recent-hr-analytics-themes-cameron-kennedy (дата обращения: 20.12.2016).
18. Bernard Marr. 8 HR Analytics Every Manager Should Know About http : //www. forbes.com/ sites/bernardmarr/2016/03/01/ the-8-hr-analytics-every-manager-should-know-about/ #6cf8ef282d2c (дата обращения: 10.12.2016).
19. Sullivan John. Actionable Predictive Analytics — The Next Big Thing In Talent Management https: //www.eremedia.com/ere/ actionable-predictive-analytics-the-next-big-thing-in-talent-management (дата обращения: 20.12.2016).
20. Raging Debates in HR Analytics //http://mcbassi.com/wp/ resources/pdfs/RagingDebateslnHRAnalytics.pdf (дата обращения: 10.12.2016).
21. Sullivan John. The Top 10 Strategic HR And TA Metrics That CEOs Want To See //https://www.eremedia.com/ere/the-top-10-strategic-hr-and-ta-metrics-that-ceos-want-to-see (дата обращения: 20.12.2016).
references
1. Pfeffer Dzh., Satton R. Dokazatel'nyy menedzhment: noveyshaya kontseptsiya ot Garvardskoy shkoly biznesa [Evidence Management: The latest concept from the Harvard Business School]. Moscow, EKSMO Publ., 2008.
2. Global Human Capital Trends 2016. The new organization: Different by design //https://www2.deloitte.com/global/en/ pages/human-capital/articles/introduction-human-capital-trends.html (accessed 20 December 2016).
3. HR Outlook: Winter 2015-16: leaders' views of our profession https://www.cipd.co.uk/Images/hr-outlook_2016-winter-2015-16-leaders-views-of-our-profession_tcm18-11009.pdf (accessed 21 December 2016).
4. Evidence-based HR. The bridge between your people and delivering business strategy //https://assets.kpmg.com/content/ dam/kpmg/pdf/2015/04/evidence-based-hr.pdf (accessed 12 December 2016).
5. Mezhdunarodnoe issledovanie tendentsiy vsfere upravleniyaper-sonalom — 2016. Rossiyskaya Federatsiya [The international research trends in the field of personnel management — 2016. The Russian Federation]. Available at: https://www2.deloitte. com/ru/ru/pages/human-capital/articles/introduction-human-capital-trends.html (accessed 21 December 2016).
6. HR-trendy [HR-trends]. Available at: http://ashrm.ru/upload/ file/HR-trendyi-2016.pdf (accessed 18 December 2016).
7. Upravleniepersonalom 2016: HR-byudzhet, HR-metriki, dinamika zarplat [Human Resource Management 2016: HR-budget, HR-metrics, dynamics of wages]. Available at: http://public.super-job.ru/images/research/Upravleniepersonalom2016.pdf (accessed 20 December 2016).
8. High-Impact Talent Analytics: Building a World-Class HR Measurement and Analytics Function //http://marketing. bersin.com/rs/bersin/images/hita100113sg.pdf (accessed 10 December 2016).
9. HR analytics capabilities //http://www.slideshare.net/Trend-wiseAnalytics/trendwise-hr-analytics (accessed 18 December 2016).
10. Big Data in HR: Building a Competitive Talent Analytics Function — The Four Stages of Maturity — Bersin& Associates, 2012 (accessed 10 Decemder 2016).
11. Chernetsova V. HR-analitika: HR-metriki i eshche raz o BigData [HR-analyst: HR-metric and again about BigData]. Available at: http://hrdocs.ru/poleznaya-informacziya/hr-metriki-big-data (accessed 15 December 2016).
12. Fitz-enz J. The new HR analytics: predicting the economic value of your company's human capital investments. — AMACOM, American Management Association, 2010.
13. Bersin J., Collins L., Mallon D., Moir J., Straub R. People analytics. Gaining speed //https://dupress.deloitte.com/dup-us-en/focus/human-capital-trends/2016/people-analytics-in-hr-analytics-teams.html (accessed 10 December 2016).
14. Sullivan John. How Google is using people analytics to completely reinvent hr //https://www.eremedia.com/tlnt/how-
google-is-using-people-analytics-to-completely-reinvent-hr (accessed 12 December 2016).
15. David Green. 20 People Analytics Case Studies //https://www. linkedin.com/pulse/20-people-analytics-case-studies-part-1-david-green; //https://www.linkedin.com/pulse/20-people-analytics-case-studies-part-2-david-green (accessed 10 December 2016).
16. Tracey Smith. 13 People Analytics Ideas to Get you Started https://www.linkedin.com/pulse/ 13-people-analytics-ideas-get-you-started-tracey-smith (accessed 20 December 2016).
17. Cameron Kennedy. Data Scientist, Analytics Leader Follow Recent HR Analytics Themes https://www.linkedin.com/pulse/ recent-hr-analytics-themes-cameron-kennedy (accessed 20 December 2016).
18. Bernard Marr 8 HR Analytics Every Manager Should Know About http://www.forbes.com/sites/bernardmarr/2016/03/01/ the-8-hr-analytics-every-manager-should-know-about/ #6cf8ef282d2c (accessed 10 December 2016).
19. Sullivan John. Actionable Predictive Analytics — The Next Big Thing In Talent Management https://www.eremedia.com/ere/ actionable-predictive-analytics-the-next-big-thing-in-talent-management (accessed 20 December 2016).
20. Raging Debates in HR Analytics //http://mcbassi.com/wp/ resources/pdfs/RagingDebateslnHRAnalytics.pdf (accessed 10 December 2016).
21. Sullivan John. The Top 10 Strategic HR And TA Metrics That CEOs Want To See //https://www.eremedia.com/ere/the-top-10-strategic-hr-and-ta-metrics-that-ceos-want-to-see (accessed 20 December 2016).
порядок обучения по охране труда и проверки знаний требований охраны труда работников организаций
Министерство труда и социального развития Российской Федерации. — М.: НЦ ЭНАС, 2017,20 с.
Порядок обучения по охране труда и проверки знаний требований охраны труда работников организаций (далее —Порядок) разработан для обеспечения профилактических мер по сокращению производственного травматизма и профессиональных заболеваний. Настоящий Порядок устанавливает общие положения обязательного обучения по охране труда и проверки знаний требований охраны труда всех работников, в том числе руководителей.
Порядок утвержден Министерством труда и социального развития Российской Федерации и Министерством образования Российской Федерации и зарегистрирован Минюстом России 12 февраля 2003 г., регистрационный № 4209.
Щепакин М.Б., Молчан А.С., Хандамова Э.Ф.
экономика труда
Учебник. — М.: Магистр, ИНФРА-М, 2017, 400 с.
В учебнике раскрыты предмет и задачи экономики труда, даны основные понятия и характеристики, охарактеризованы социально-трудовые отношения в экономике труда рыночного типа, описаны проблемы занятости и безработицы, социальное регулирование в трудовых коллективах, анализ и аудит в трудовой сфере, международное регулирование социально-трудовых отношений.
Рассмотрены механизмы управления трудом на предприятии, производительность и эффективность труда, показатели, используемые для измерения производительности труда, вопросы регулирования и оплаты труда. Для студентов, обучающихся по программам высшего образования УГС 38.00.00 Экономика и управление.
