CC BY
74
вопросы инновационной экономики
о
Том 10 • Номер 2 • Апрель-июнь 2020 ISSN 2222-0372 Russian Journal of Innovation Economics
Первое
экономическое издательство
hR-аналити^ в россии: современное состояние, проблемы и пути их решения
Волкова А.С. 1
1 Новосибирский государственный университет экономики и управления «НИНХ», Новосибирск, Россия
АННОТАЦИЯ:_
В статье говорится о роли HR-аналитики для принятия обоснованных решений в отношении персонала. О необходимости отказа от интуитивных подходов к решению проблем в пользу аргументированных и выверенных с целью повышения доверия бизнеса HR-менеджерам. Приведены разные подходы к дифференциации компаний по уровню развития HR-аналитики. Названа оценка экспертов современного уровня развития HR-аналитики в российских компаниях. Выявляются причины, сдерживающие развитие HR-аналитики в современных реалиях. Рассматриваются возможные пути преодоления трудностей внедрения искусственного интеллекта и HR-аналитики.
КЛЮЧЕВЫЕ СЛОВА: управление персоналом, HR-аналитика, искусственный интеллект, digital-техно-логии.
HR-analytics in Russia: current state, challenges and responses Volkova A.S. 1
1 Novosibirsk State University of Economics and Management, Russia
введение
Крылатая фраза: «Кадры решают все!» не утратила своей актуальности и сегодня. Все решения, которые принимаются в компании, -принимаются конкретными людьми, наделенными теми или иными полномочиями. Поэтому можно смело утверждать, что успех любого проекта начинается с успешного решения в отношении персонала.
Роль специалиста по персоналу как бизнес-партнера, участвующего в стратегическом планировании, казалось бы, очевидна. Однако на сегодняшний день доверие бизнеса специалистам в области управления персоналом невелико. Менеджеры не считаются с HR-экспертами даже в сугубо HR-темах, таких как, например, разработка моделей компетенций. Согласно исследованию Institute for Corporate Productivity 2013 года, 70% менеджеров считают, что модель компетенции, разработанная в организации, не соответствует реальному профилю успеха. Исследование PAYSCALE 2013 года выявило, что 51% компаний не
вовлекают HR в формирование компенсационных пакетов1. Таким образом, мнение, что лучший HR - это сам руководитель компании, бытует и по сей день.
Причина такого недоверия кроется в том, что решения принимаются зачастую интуитивно. Исследование компании ЭКОПСИ 2016 года показало, что доля компетенций, реально связанных с эффективностью или карьерными достижениями, составляет лишь 47%. 2/3 компаний создают компетенции методом экспертного анализа интервью с менеджером. Исследование TOWERWATSON 2016 года показало, что доля компаний, где система оценки реально повышает эффективность сотрудников, составляет 20%. Причина указной проблемы кроется в том, что системы ключевых показателей эффективности создаются без учета особенностей конкретного бизнеса, а просто по аналогии с другими компаниями2.
Преодолеть указанные проблемы помогает качественная HR-аналитика. Она позволяет обосновывать решения в отношении персонала, базируясь на анализах больших массивов данных, аргументировать свою позицию доказательно, используя математический инструментарий.
HR-аналитика как относительно новое направление в деятельности по управлению человеческим ресурсом широко обсуждается в профессиональном и научном сообществе.
1 Финкельштейн Г. Управление на основе данных. «ЭКОПСИ Консалтинг». 2016 г. [Электронный ресурс]. URL: https://ecopsy.ru/upload/iblock/ab0/ab0f8dbd461a96925b8117af1a02784d.pdf (дата обращения 01.04.2020)
2 Там же.
ABSTRACT:_
The role of HR-analytics for making informed decisions about personnel is discussed in the article. The need to abandon intuitive approaches to solving problems in favour of reasoned and verified ones, in order to increase business confidence in HR managers, is particularized. Different approaches to companies' differentiation by the level of HR-analytics development are presented. Experts' assessment of the current level of HR-analytics development in Russian companies is given. The reasons that hinder the development of HR-analytics in modern realities are identified. Possible ways to overcome the difficulties of implementing artificial intelligence and HR-analytics are considered.
KEYWORDS: personnel management, HR-analytics, artificial intelligence, digital technology
JEL Classification: M54, M59, 031, 032, 033 Received: 08.04.2020 / Published: 30.06.2020
© Author(s) / Publication: PRIMEC Publishers
For correspondence: Volkova A.S. (a.s.volkova@ledu.nsuem.ru)
CITATION:_
Volkova A.S. (2020) HR-analitika v Rossii: sovremennoe sostoyanie, problemy i puti ikh resheniya [HR-analytics in Russia: current state, challenges and responses]. Voprosy innovatsionnoy ekonomiki. 10. (2). - 867-880. doi: 10.18334/vinec.10.2.100902
О цифровизации HR-технологий и HR-аналитики как одном из трендов в управлении человеческими ресурсами говорится в работах Нагибиной Н.И., Щукиной А.А. [6] (Nagibina, Shchukina, 2017), Кошевенко С.В. [3] (Koshevenko, 2019), Уляхиной У.В. [10] (Ulyakhina, 2019).
О роли HR-аналитики и о возможностях, которые она дает бизнесу, говорится в работах Долженко Р.А. [2] (Dolzhenko, 2019), Роздольской И.В., Висторобской Е.Н., Гребеник Л.Г. [9] (Rozdolskaya, Vistorobskaya, Grebenik, 2017), Масловой В.М. [5] (Maslova, 2019).
О проблемах и перспективах ее развития сказано в работах Новохатько И.М., Хренниковой М.С. [7] (Novokhatko, Khrennikova, 2016), Левичева Ю., Ворогушина Е. [4] (Levichev, Vorogushin, 2017), Пескина М. [8] (Peskin, 2019).
Цель статьи - на основе анализа научных публикаций, результатов бенчмар-кинговых исследований, статистических данных определить уровень развития HR-аналитики в России, выявить причины, сдерживающие ее развитие, и предложить пути преодоления выявленных проблем.
Авторская гипотеза состоит в предположении, что уровень внедрения технологий искусственного интеллекта и связанное с ним развитие HR-аналитики на российских предприятиях отстают от уровня развитых стран.
Теоретической и методологической основой работы являются труды отечественных и зарубежных авторов, посвященные вопросам HR-аналитики и digital-технологий в условиях перехода к сетевой цифровой экономике. Анализ теоретической базы предполагает применение таких методов, как сравнение, обобщение, методы группировки и другие.
Компания PricewaterhouseCoopers (PwS) выделяет следующие уровни развития функции HR-аналитики.
Уровень 0. Базовая работа с информацией. Характеризуется описательной аналитикой. Ответ на вопрос: что анализировать?
Уровень 1. Метрики и отчетность. Расчет разнообразных коэффициентов. Ответ на вопрос: в какой мы форме?
Уровень 2. Сравнительный анализ. Бенчмаркинг. Как мы в сравнении?
Уровень 3. Инсайт. Понимание человеческого ресурса с использованием внешних и внутренних баз данных. Попытка понять, что определяет ситуацию?
ОБ АВТОРЕ:_
Волкова Анна Сергеевна, доцент кафедры экономики труда и управления персоналом, кандидат экономических наук (а.8.уо1коуайеСи.пзиет.ги)
ЦИТИРОВАТЬ СТАТЬЮ:_
Волкова А.С. ИР-аналитика в России: современное состояние, проблемы и пути их решения // Вопросы инновационной экономики. - 2020. - Том 10. - № 2. - С. 867-880. Со1: 10.18334/у1пес.10.2.100902
Уровень 4. Предсказание. Поиск ответа на вопрос: что произойдет в будущем? Принятие решений в реальном времени.
По оценкам экспертов, большинство российских компаний находятся между вторым и третьим уровнями [4] (Levichev, Vorogushin, 2017).
Джош Берсин выделил 4 уровня HR-аналитики в компаниях:
1 уровень. Фрагментарная отчетность по запросу. На этом этапе данные собираются от случая к случаю, обрабатываются. Отчеты делаются разово и по запросу руководства.
2 уровень. Продвинутый уровень. Данные собираются и обрабатываются на более регулярной основе. Фокус на создании «единой точки правды» (единой платформы хранения и обработки данных, единой точки доступа к данным). Строится команда специалистов, отвечающих за аналитику. Использование специальных инструментов для аналитики. Основной задачей на этом этапе остается обслуживание «нужд» HR-отдела, а не компании в целом.
3 уровень. Стратегический анализ. Данные регулярно собираются, используются продвинутые инструменты аналитики. Фокус аналитики смещается на бизнес-цели компании. Результаты аналитики используются по всей компании. Весь HR-процесс основан на данных. Специалисты умеют работать с аналитическими инструментами в рамках необходимого.
4 уровень. Интегрированность в бизнес. Использование инструментов аналитики в реальном времени, применяются инструменты на основе искусственного интеллекта. Аналитика интегрирована с бизнесом, управлением талантами и ежедневной работой. Тестируются новые инструменты для анализа. Специалисты свободно ориентируются в аналитических инструментах [1] (Bersin, 2019).
Приведенная модель была построена на основании исследования рынка США. Большинство компаний, участвовавших в исследовании, оценивали свой уровень как 2. Большинство российских компаний, по мнению Джоша Берсина, сегодня находятся на 1 уровне.
Для составления отчетов российские менеджеры по персоналу пользуются чаще всего MS Excel. Это простой и доступный инструмент. Но информацию в такие сводные отчеты приходится копировать вручную, возможности визуальной аналитики ограничены, не хватает интерактивности. Крупные компании используют сложные аналитические системы. Это отличный вариант для HR-аналитики. Но также есть свои минусы: такие решения долго внедрять, нужны специалисты и бюджет для их обслуживания. Если в компании уже есть такое решение, то очередь к аналитику за отчетом может достигать неадекватных размеров [1] (Bersin, 2019).
Согласно исследованию, проведенному Rabota.ru, в России лишь 56% респондентов ответили, что используют HR-аналитику в своей работе. Лишь в 7% компаний есть
должность HR-аналитик3. Исследование компании SHL Russia показывает, что 57% руководителей не доверяют результатам HR-аналитики, считая их чересчур оптимистичными4.
Согласно данным компании ЭКОПСИ, в практике западных стран такие проекты, как определение коэффициента полезного действия системы управления эффективностью, обучения, подбора, уже стали рутинными.
Большинство проектов по HR-аналитике в мире направлены на создание профилей эффективности, карьеры и лояльности. Актуальные вопросы сегодня: Чем эффективные сотрудники в данной должности отличаются от неэффективных? Какие качества реально определяют карьеру в организации? Какие сотрудники уходят, а какие остаются? Чем сотрудники организации отличаются от всех остальных? [11] (Finkelshteyn, 2016)
Рассмотрим, что же мешает развитию HR-аналитики в России.
1. Недостаточно объективных и полных данных. Согласно данным исследования SHL Russia, только 3% респондентов отметили, что не испытывают проблем со сбором и обработкой данных, только в 1 компании из 7 достаточно данных для осуществления HR-аналитики [8] (Peskin, 2019). Из данных, представленных на рисунке 1, можно сделать вывод: лишь 26% организаций считают, что у них есть все необходимые данные для принятия решений о внешнем найме. Результаты данного исследования указывают на недостаток объективных данных у менеджеров по персоналу даже при реализации основных функций.
2. Проблема интеграции всех IT-сервисов в единую систему. Параллельное развитие разнообразных IT-решений в большинстве случаев приводит к наличию большого количества так называемых «лоскутных IT-решений», которые очень плохо интегрируются в одну систему [2] (Dolzhenko, 2019).
Данные, представленные на рисунке 2, показывают, что в России доля компаний предпринимательского сектора, использующих интегрированные ERP-системы, в 2018 году составляла 22%, что значительно ниже, чем в Финляндии, Германии, Франции и некоторых других странах.
Подтверждает наличие указанной проблемы и исследование SHL Russia. Около 70% респондентов указали на отсутствие или нехватку интеграции IT-систем как препятствие для эффективного сбора и анализа данных в организации (рис. 3).
3. Нет специалистов в области HR-аналитики. В целом недостаточно высокий уровень цифровой грамотности среди специалистов по персоналу.
Сегодня в России нет вузов, осуществляющих подготовку по профилю
3 Исследование Rabota.ru. [Электронный ресурс]. URL: https://www.rabota.ru/articles/career/ hranalytics-rabota-ru-5156 (дата обращения 01.04.2020)
4 Финкельштейн Г. Управление на основе данных. «ЭКОПСИ Консалтинг». 2016 г. [Электронный ресурс]. URL: https://ecopsy.ru/upload/iblock/ab0/ab0f8dbd461a96925b8117af1a02784d.pdf (дата обращения 01.04.2020)
Вшвлем« факторов риска для лидеров Планирование преемственности Вовлечение и удержание готрудникоп Автоматизации НВ-процессов Уп ра влен ие эф4>е ктив н остью Реструктуризация В ы я вл ение высо ко потен циал ьн ы х сотрудни кое Вывод з штат и релокация Планирование численности рабочей силы Адаптация
M
t>0
■ Есть все необходимые данные ■ Доступны отдельные или разрозненные данные ■ Данных недостаточна для принятии решений
Рисунок 1. Наличие/доступность данных в рамках различных задач HR, в% от числа опрошенных Источник: Пескин М. HR-аналитика в России: ожидание и реальность. SHLRussia. [Электронный ресурс]. URL: https://www.youtube.com/watch?v=CPTRaptQupo&feature=youtu.be
(дата обращения 01.04.2020).
к 5 RS S - К S X «Ц s и
Qj ta Ö и о
3 iLI Q_ (-1 ein û_
■■ ГЙР системы
I I CRM системы
Рисунок 2. Использование ERP- и CRM-систем в организациях по странам: 2018* (в процентах от общего числа организаций предпринимательского сектора) * или ближайшие годы, по которым имеются данные Источник: Цифровая экономика: 2020: краткий статистический сборник / Г.И. Абдрахманова, К.О. Вишневский, Л.М. Гохберг и др.; Нац. исслед. ун-т «Высшая школа экономики». — М.: НИУ ВШЭ, 2020. - стр. 58-60.
ЫЯ-аналитик. Специалисты, получившие подготовку по направлению «Управление персоналом», не обладают достаточными знаниями в области математики, статистики, математического моделирования и 1Т-технологий для того,чтобы реально заниматьсяпредиктивной аналитикой!.
Рисунок 3. Причины, препятствующие эффективному сбору и анализу данных в организации, в%
от числа опрошенных
Источник: Пескин М. HR-аналитика в России: ожидание и реальность. SHLRussia. [Электронный ресурс]. URL: https://www.youtube.com/watch?v=CPTRaptQupo&feature=youtu.be (дата обращения
01.04.2020).
Н К демонстрируют достаточный уровень НК обладаютэкспертизой в том что, что аналитических навыков касается объективных данных о людях
I по мнению HR
по мнению других функций
Рисунок 4. Оценка навыков менеджеров по персоналу в области аналитики, в% от числа
опрошенных
Источник: Пескин М. HR-аналитика в России: ожидание и реальность. // SHLRussia.
[Электронный ресурс]. URL: https://www.youtube.com/watch?v=CPTRaptQupo&feature=youtu.be
(дата обращения: 01.04.2020).
Интересными в этом контексте выглядят самооценка навыков менеджеров по персоналу и оценка, которую дают коллеги, реализующие иные функции в компании (рис. 4).
Примерно 50% специалистов по персоналу считают, что демонстрируют достаточный уровень аналитических навыков и обладают экспертизой в том, что касается объективных данных о людях. Однако с ними согласны не более 35% коллег, реализующих другие функции в компании.
Робот ПОМОЩНИК иьнюлняо I за В -л<. часть доиашинк дел -
Робат-дрон дсставл яет Вам товары, ■ покупки к» магазина Рв&от-кансултант помогает Нам разобраться
в юридических вопросах -
Робот-ассистент помогает Ван на работе
Рооог-друг разговаривает с Вами ■ из интересную Вам гену Робот принимает решение о выдаче Ван кредита -
Робот-п рограм ма управл яет а втюмобилем, ■ в котором Вы едете
Робот-сиделка заботится о Ваших ~
ПОЖИЛЫХ РСЩИТРЛЯЯ
Ру&си и и рур I делает Вам операцию
Робоп-вос питатель заботится о Ва ш их детях ■ в детско* саду
О
Рисунок 5. Отношение населения к использованию роботов: 2019* (в процентах от общей численности населения в возрасте 18-65 лет) *Представлена суммарная доля ответивших, что чувствовали бы себя в перечисленных ситуациях «очень комфортно» и «скорее, комфортно» Источник: Цифровая экономика: 2020: краткий статистический сборник / Г.И. Абдрахманова, К.О. Вишневский, Л.М. Гохберг и др.; Нац. исслед. ун-т «Высшая школа экономики». —
М.: НИУ ВШЭ, 2020. - С. 37.
ЬШ-аналитика сегодня объединяет как денные по персоналу, так и данные,характе-ризующие в целом социально-экономическую деятельнесть хозяйствующего субъекта, что позволяет в режиме реального времени решать широкий круг проблем: анализ рисков, отбор кандидатов с высоким потенциалом (Ы1Ро), определение характеристик высокопроизводительных команд продаж и обслуживания, прогнозирование возможных рисков, анализ вовлеченности и культуры, выявление наиболее эффективных способов развития карьеры и лидерства [9] (Rozdolskaya, Vistorobskaya, Grebenik, 2017). Поэтому решение проблемы недостаточной компетенции специалистов по персоналу видится в командной работе. Команды аналитиков в идеале должны быть междисциплинарными.
4. Низкий уровень цифровизации бизнеса. Индекс цифровизации бизнеса в России составил 31 в 2018 году. Это значительно ниже, чем в абсолютном большинстве стран Евросоюза, Японии, Корее и других. Для сравнения: в Финляндии значение индекса
ее
62
53
44
за
ЗЬ
21
п
и
10
-1-1-1-1-1-1-1
10 М 30 АО 50 60 70
Рисунок 6. Использование интернета населением для дистанционного обучения по странам: 2018* (впроцентах он численности населенэя н возрасте 15-74 вет,использующего интернет)
* или ближайшие годы, по которым имеются данные. Источник: Цифровая экономика: 2020: краткий статистичнский сборник / Г.ИР. Абдраоманова, К.О. Вишневский, Л.М. Гохберг и др.; Нац. исслед. ун-т «Высшая школа экономики». — М.: НИУ ВШЭ, 2020. — 112 с. — 300 экз. — ISBN 978-5-7598-2148-9 (в обл.). - С. 28.
цифровизациисоставило в 2018 году - 505. Российские организации широко освоили базовые и относительно простые цифровые технологии, но лишь немногие провели глубокую автоматизацию и реструктурировали бизнес-процессы под передовые цифровые технологии. Если за рубежом уже сформировалась тенденция перехода от использования отдельных решений к внедрению единых систем управления знаниями, технологиями и компетенциями - цифровых платформ, то в России концепция перехода к «Индустрии 4.0» еще только обсуждается [12] (Abdrakhmanova, Vishnevskiy, Gokhberg et al., 2019).
5. В связи с расширением доступности ^Иа1-технологий и их возможностей актуализируется вопрос о том, какие же решения должен принимать человек, а какие принимает машина, изучив базу данных. Острыми и нерешенными остаются вопросы этики, связанные со сбором информации о сотрудниках из переписки, социальных сетей, систем видео- и аудионаблюдения и др. Внедрение искусственного интеллекта сдерживает и низкий уровень доверия населения роботам (рис. 5).
5 Цифровая экономика: 2020: краткий статистический сборник / Г.И. Абдрахманова, К.О. Вишневский, Л.М. Гохберг и др.; Нац. исслед. ун-т «Высшая школа экономики». — М.: НИУ ВШЭ, 2020. - С. 41-43.
Лишь 44% опрошенных чувствовали бы себя комфортно, если бы на работе робот-ассистент помогал им, 35% готовы доверить роботу решение вопроса о выдаче кредита и т.д.
Что же поможет продвижению HR-аналитики в нашей стране? По мнению экспертов PwS Россия, следующие шаги будут способствовать внедрению искусственного интеллекта и HR-аналитики:
1. Широкое применение искусственного интеллекта в рутинных процессах с целью снижения временных и финансовых затрат.
2. Новый подход к повышению квалификации. Полученные знания необходимо оперативно применять на практике, чтобы превращать их в реальные навыки. Управлять процессом обучения должны сами сотрудники, это будет способствовать созданию цифрового мышления, готового к искусственному интеллекту, ориентированного на непрерывное обучение и многофункциональные способы работы и решения проблем. По этому направлению в нашей стране большие резервы для роста.
Лишь 3% от численности населения России в возрасте 15-74 лет, использующего интернет, обучаются дистанционно.
3. Управление рисками и ответственное применение искусственного интеллекта. Важно не только извлекать выгоду от использования технологии искусственного интеллекта, но и демонстрировать при этом ответственный подход. В 2018 году лишь 60,9% организаций предпринимательского сектора использовали программные, аппаратные средства, препятствующие несанкционированному доступу вредоносных про-грамм6.
4. Встраивание искусственного интеллекта в операционную деятельность. Необходимо осуществлять операционализацию искусственного интеллекта во многих функциях и бизнес-подразделениях, полностью интегрируя технологию искусственного интеллекта с инициативами в области автоматизации и (или) средствами анализа данных.
5. Изменение бизнес-модели. Внедрение технологии искусственного интеллекта, как правило, не самый трудный момент. Для большинства компаний трудности касаются бизнеса и кадровых аспектов: оценка доходности инвестиций, утверждение бюджета и обучение имеющихся сотрудников навыкам работы с технологией искусственного интеллекта. Именно поэтому важна поддержка инициатив в области искусственного интеллекта со стороны руководителей высшего звена.
Заключение
HR-аналитика - это один из ключевых HR-трендов последних лет не только в России, но и за рубежом. Популярность инструментов аналитики в управлении чело-
6 Цифровая экономика: 2020: краткий статистический сборник / Г. И. Абдрахманова, К. О. Вишневский, Л. М. Гохберг и др.; Нац. исслед. ун-т «Высшая школа экономики». — М.: НИУ ВШЭ, 2020. — 112 с. — 300 экз. — ISBN 978-5-7598-2148-9 (в обл.). - С. 61
веческим ресурсом объясняется, с одной стороны, необходимостью обосновывать, аргументировать соответствующие бизнес-решения, а следовательно, и затраты в отношении персонала; с другой стороны - расширяющимися возможностями, связанными с цифровизацией большинства бизнес-процессов и накоплением больших массивов информации.
Оценка современного уровня развития HR-аналитики в России разнится. Оценки отечественных экспертов более оптимистичны, нежели оценки зарубежных коллег. Нужно отметить, что сложность и результативность применяемых инструментов сильно дифференцирована по предприятиям. Крупные компании могут позволить себе дорогие интегрированные ERP-системы и команды междисциплинарных специалистов. Малый и средний бизнес продолжает использовать простые инструменты, такие как MS Excel, и все еще далеки от предиктивной аналитики.
Спектр проблем, препятствующих развитию HR-аналитики в России, широк. Это и недостаток объективных и полных данных, и отсутствие специалистов и интегрированных систем сбора и анализа данных, низкий уровень цифровизации экономики в целом и другие.
Однако, несмотря на существующие препятствия, в перспективе HR-аналитика в России будет развиваться и для многих компаний станет ежедневной практикой, дающей истинные конкурентные преимущества.
ИСТОЧНИКИ:
1. Берсин Д. Модель HR аналитики. Аналитика плюс. [Электронный ресурс]. URL: https://analytikaplus.ru/dzhosh-bersin-model-hr-analitiki (дата обращения: 01.04.2020).
2. Долженко Р.А. People Data («данные о людях») как новое направление работы с человеческими ресурсами // Вестник Омского университета. серия: экономика. -2019. - № 1. - с. 63-72. - doi: 10.25513/1812-3988.2019.17(1).63-72.
3. Кошевенко С.В. HR-DIGETAL как новый глобальный тренд в управлении человеческими ресурсами в России // Наука Красноярья. - 2019. - № 1-3. - с. 26-30. - url: https://www.elibrary.ru/item.asp?id=39137755.
4. Левичев Ю., Ворогушин Е. HR аналитика: основные тенденции, вызовы и практики. PwS. [Электронный ресурс]. URL: https://www.pwc.ru/ru/publications/hr-analytics. pdf.
5. Маслова В.М. Использование цифровых технологий в системе управления человеческими ресурсами организации // Феномен рыночного хозяйства: от истоков до наших дней. Бизнес, инновации, информационные технологии, моделирование: материалы VII Международной научно-практической конференции по экономике, посвященной памяти известного ученого и крупного организатора экономической науки на Юге России доктора экономических наук, профессора А.Ф. Сидорова. под редакцией Сидорова В.А. и Ядгарова Я.С. Сочи, 2019. - c. 446-454.
6. Нагибина Н.И., Щукина А.А. HR-Digital: цифровые технологии в управлении человеческими ресурсами // Интернет-журнал НАУКОВЕДЕНИЕ. - 2017. - № 1. -с. 24. - url: http://naukovedenie.ru/PDF/24EVN117.pdf.
7. Новохатько И.М., Хренникова М.С. Управление человеческими ресурсами: проблемы и перспективы HR-аналитики // Вестник научных конференций. - 2016. -№ 6-2(10). - с. 85-90. - url: https://www.elibrary.ru/item.asp?id=26485408.
8. Пескин М. HR-аналитика в России: ожидание и реальность. SHLRussia. Youtube. com. [Электронный ресурс]. URL: https://www.youtube.com/watch?v=CPTRaptQupo &feature=youtu.be (дата обращения: 01.04.2020).
9. Роздольская И.В., Висторобская Е.Н., Гребеник Л.Г. Использование ресурсов HR-аналитики и DIGITAL-технологий в условиях перехода к сетевой цифровой экономике // Вестник Белгородского университета кооперации, экономики и права. -2017. - № 5(66). - с. 129-143. - url: https://www.elibrary.ru/item.asp?id=29962576.
10. Уляхина У.В. Сравнительный анализ современных трендов в сфере HR // Наука XXI века: актуальные направления развития. - 2019. - № 2-2. - с. 76-82. - url: https:// www.elibrary.ru/item.asp?id=39240688.
11. Финкельштейн Г. Управление на основе данных. ЭКОПСИ Консалтинг. [Электронный ресурс]. URL: https://ecopsy.ru/upload/iblock/ab0/ab0f8dbd461a9692 5b8117af1a02784d.pdf (дата обращения: 01.04.2020).
12. Абдрахманова Г.И., Вишневский К.О., Гохберг Л.М. и др. Что такое цифровая экономика? Тренды, компетенции, измерение. / докл. к XX Апр. междунар. науч. конф. по проблемам раз-вития экономики и общества. - М.: Изд. дом Высшей школы экономики, 2019. - 82 c.
REFERENCES:
Abdrakhmanova G.I., Vishnevskiy K.O., Gokhberg L.M. i dr. (2019). Chto takoe tsifrovaya ekonomika? Trendy, kompetentsii, izmerenie [What is the digital economy? Trends, competences, measurement] M.: Izd. dom Vysshey shkoly ekonomiki. (in Russian).
Dolzhenko R.A. (2019). People Data («dannye o lyudyakh») kak novoe napravlenie raboty s chelovecheskimi resursami [People data as a new trend in human resource management]. Bulletin of Omsk University Series. 17 (1). 63-72. (in Russian). doi: 10.25513/1812-3988.2019.17(1).63-72. Koshevenko S.V. (2019). HR-DIGETAL kak novyy globalnyy trend v upravlenii chelovecheskimi resursami v Rossii [Hr-digital as a new global trend in human resource management in Russia]. Siberian Journal of Economics and Management. 8 (1-3). 26-30. (in Russian).
Maslova V.M. (2019). Ispolzovanie tsifrovyh tekhnologiy v sisteme upravleniya chelovecheskimi resursami organizatsii [The implementation of digital technologies in the human resource management system of the organization] The phenomenon of the market economy: from its origins to the present day. Business, innovations, information technologies, modeling. 446-454. (in Russian).
Nagibina N.I., Schukina A.A. (2017). HR-Digital: tsifrovye tekhnologii v upravlenii chelovecheskimi resursami [HR-Digital: Digital Technologies in Human Resource Management]. Naukovedenie. 9 (1). 24. (in Russian).
Novokhatko I.M., Khrennikova M.S. (2016). Upravlenie chelovecheskimi resursami: problemy i perspektivy HR-analitiki [Human resource management: problems and prospects of HR-analytics]. Bulletin of scientific conferences. (6-2(10)). 85-90. (in Russian).
Rozdolskaya I.V., Vistorobskaya E.N., Grebenik L.G. (2017). Ispolzovanie resursov HR-analitiki i DIGITAL-tekhnologiy v usloviyakh perekhoda k setevoy tsifrovoy ekonomike [Implementation of HR-analytics and DIGITAL technology resources in the context of the transition to a network-based digital economy]. Herald of the Belgorod University of Cooperation, Economics and Law. (5(66)). 129-143. (in Russian).
Ulyakhina U.V. (2019). Sravnitelnyy analiz sovremennyh trendov v sfere HR [The comparative study of modern trends is the HR area]. Science of the XXI Century: actual development directions. (2-2). 76-82. (in Russian).
