Нужна ли HR предиктивная аналитика?
Это заведомо провокационный вопрос, в момент, когда HR аналитика, способная предсказывать поведение сотрудников на основе больших данных, входит во все TOP тренды HR рынка.
На запрос "predictive analytics HR" google находит сотни статей про светлое будущее. Но, есть и альтернативные мнения:
http://www.hrtechcentral.com/?open-article-id=10605877
Справедливый вопрос, который задаёт в статье автор: почему вы думаете, что если вы не смогли корректно поставить цели для анализа HR данных традиционными способами, вам помогут предиктивные модели?
Добавим к этому рассуждению ещё один вопрос. А что вы будете делать с результатами предиктивной аналитики, когда получите их?
Обратите внимание, что 90% всех статей про предиктивную HR аналитику приводят в качестве примера всего 2 модели применения:
1. предсказание уровня соответствия кандидата будущей должности
2. предсказание риска ухода сотрудники
Не забудем этические вопросы при применении #1 (см. epic fail компании Amazon, про который мы писали), но признаем, что применение #2 может быть весьма полезным.
Это применение не делает инструмент универсальным, а лишь позволяет его использовать для решения вполне ограниченной единичной задачи.
Как только мы думаем про более широкое применение, возникают вопросы.
Например, предиктивный алгоритм на основе анализа данных по итогам адаптации, предсказал нам с вероятностью 75%, что эффективность работы сотрудника в первые 6 месяцев работы будет не очень высокой.
И что мы будем с этой информацией делать?
Увольнять? Переводить в другое подразделение? Как насчёт соблюдения законодательства?
Или подождём полгода и поймём попал сотрудник в предсказанные 75% или в оставшиеся 25? А это уже вполне обычная аналитика и традиционные инструменты.
И такие вопросы вылезают почти везде, стоит только задуматься.
Вывод: пока вы не можете себе ответить на вопрос о том, как вы будете использовать результаты работы предиктивных моделей, то не стоит тратить силы на их разработку.
Представьте, что у вас уже есть волшебный кристалл, заглянув в который вы можете увидеть что будет с сотрудником в будущем. Так ли многое вы можете изменить?
Это заведомо провокационный вопрос, в момент, когда HR аналитика, способная предсказывать поведение сотрудников на основе больших данных, входит во все TOP тренды HR рынка.
На запрос "predictive analytics HR" google находит сотни статей про светлое будущее. Но, есть и альтернативные мнения:
http://www.hrtechcentral.com/?open-article-id=10605877
Справедливый вопрос, который задаёт в статье автор: почему вы думаете, что если вы не смогли корректно поставить цели для анализа HR данных традиционными способами, вам помогут предиктивные модели?
Добавим к этому рассуждению ещё один вопрос. А что вы будете делать с результатами предиктивной аналитики, когда получите их?
Обратите внимание, что 90% всех статей про предиктивную HR аналитику приводят в качестве примера всего 2 модели применения:
1. предсказание уровня соответствия кандидата будущей должности
2. предсказание риска ухода сотрудники
Не забудем этические вопросы при применении #1 (см. epic fail компании Amazon, про который мы писали), но признаем, что применение #2 может быть весьма полезным.
Это применение не делает инструмент универсальным, а лишь позволяет его использовать для решения вполне ограниченной единичной задачи.
Как только мы думаем про более широкое применение, возникают вопросы.
Например, предиктивный алгоритм на основе анализа данных по итогам адаптации, предсказал нам с вероятностью 75%, что эффективность работы сотрудника в первые 6 месяцев работы будет не очень высокой.
И что мы будем с этой информацией делать?
Увольнять? Переводить в другое подразделение? Как насчёт соблюдения законодательства?
Или подождём полгода и поймём попал сотрудник в предсказанные 75% или в оставшиеся 25? А это уже вполне обычная аналитика и традиционные инструменты.
И такие вопросы вылезают почти везде, стоит только задуматься.
Вывод: пока вы не можете себе ответить на вопрос о том, как вы будете использовать результаты работы предиктивных моделей, то не стоит тратить силы на их разработку.
Представьте, что у вас уже есть волшебный кристалл, заглянув в который вы можете увидеть что будет с сотрудником в будущем. Так ли многое вы можете изменить?