Неужели нельзя полагаться на данные о людях?

Brandon Pleaner

Об авторе:

Брендон Плинер – руководитель направления в компании SHL, которое отвечает за решения в сфере развития талантов/кадрового резерва внутри компаний. В течение 8 лет Брендон работает в разных подразделениях SHL (как консультационных, так и коммерческих). В своей работе с организациями он фокусируется на максимальном повышении ценности данных, чтобы стратегические кадровые решения в организациях соотносились с целями компании. Брендон имеет степень магистра психологии, а также диплом МВА.

Информация буквально захлёстывает нас. По некоторым прогнозам, к 2025 году общий объём данных, которые люди будут создавать, осваивать, копировать и потреблять, составит порядка 175 зеттабайт (1 зеттабайт равен 1 триллиону (!) гигабайт). Это ОЧЕНЬ-ОЧЕНЬ МНОГО. Мы также знаем, что данные всё чаще становятся источником многочисленных решений внутри компаний, и многие из этих решений имеют отношение к самому крупному активу компании – персоналу. И несмотря на доступ к разнообразным персональным данным, отдел персонала продолжает принимать не самые оптимальные кадровые решения.

Так, неужели на личные данные нельзя опираться? Как преодолеть трудности в процессе принятия решений? Далее в этой статье вы узнаете, каким образом можно взять под контроль данные о кандидатах и сотрудниках и начать принимать отличные кадровые решения.

Насколько данные осложняют процесс принятия решений?

Начать следует с того, что сложность заключается не в самой информации как таковой.  Сложно получить доступ к тем данным, которые критично важны, чтобы компания могла принять необходимые решения. Сложно понять, какая информация имеет большую ценность и обеспечить рост этой ценности в дальнейшем. Сложно сделать так, чтобы люди, принимающие решения, обладали способностью анализировать данные.

Далее, если говорить о навыках: развивающийся (и непреклонный) цифровой мир требует вполне конкретных цифровых компетенций. Для достижения успеха крайне важны 14 ключевых компетенций, объединённые в 4 кластера (Непрерывное обучение и инновативность, Организация и исполнение, Взаимодействие и контакты, Анализ). Критическое мышление и применение профессиональных знаний и технологий особенно важны при анализе данных. Критическое мышление обеспечивает базу для понимания проблем, оценки и интеграции имеющейся информации, а также выявления шаблонов, трендов и взаимосвязей между данными; оно создаёт основу для смелых допущений, что позволяет делать взвешенные выводы.

Критическое мышление и применение профессиональных знаний и технологий особенно важны при анализе данных

И как тут одержать победу?

Несмотря на то, что компетенции очень важны, в основе успешного анализа данных и принятия решений лежит нечто большее. Необходимость учитывать истоки и источники данных о людях; то, как мы поддерживаем тех, кто принимает решения; и какую роль играют технологии в обосновании эффективных решений. Всё сводится к 4 факторам: продукты, опыт, сервисы, идеи.

Давайте подробнее рассмотрим каждый фактор.

Продукты. Источники данных (особенно когда речь идёт о данных о персонале и результатах психометрической оценки) должны быть надёжными и валидными. Инструменты психометрической оценки, берущие начало в научных исследованиях; информация о характеристиках, которые измеряются; дизайн пользовательского опыта; система подсчёта результатов, наряду с другими факторами, являются обязательными при сборе данных о персонале. Это позволит вам уверенно пользоваться информацией при принятии кадровых решений.

Опыт. Позитивный опыт, особенно в процессе найма, может стать гарантией того, что кандидат, который участвует в отборочном конкурсе на открытую вакансию, в наибольшей степени подойдёт как для вашей организации в целом, так и для конкретной должности, на которую претендует. Более точное соответствие кандидата вакантной должности улучшает качество данных, которые вы аккумулируете. Это обеспечит уверенность в решениях, которые вы принимаете на основании имеющихся данных.

Сервисы. Они обеспечивают серьёзную поддержку тем, кто анализирует данные и принимает решения. При этом, в некоторых случаях, именно сервисы выступают в роли поддерживающего наставника и помогают людям, которые анализируют данные, принимать решения. Вот где поддержка по-настоящему важна! Поддержка, которая базируется на имеющихся данных, а также на критической оценке информации и на понимании целей компании, помогает обеспечить то, что решения основываются на информации, а не на интуитивных догадках отдельных людей.

Идеи. Эффективные аналитики данных, а также люди, принимающие решения, ищут баланс между скоростью и качеством данных. Использование технологий является ключевым фактором. Технологии (такие как платформа SHL, к примеру) обеспечивают постоянный доступ к данным. Важно, чтобы доступные данные использовались для поиска ответов на целый ряд различных кадровых вопросов. Слишком часто персональные данные используются по принципу «один параметр – одно решение». Информация может и должна быть полезной, чтобы её можно было использовать при принятии многочисленных решений в рамках жизненного цикла сотрудника в компании. Это увеличит ценность информации. Технологии также обеспечивают доступ к данным внутри компании, что позволяет принимать кадровые решения с учётом фактора разнообразия, а не ограничиваться отрывочными субъективными данными. Технологии обеспечивают более демократичное использование данных!

Нельзя сказать, что на данные о людях нельзя полагаться. Лучше сказать так: то, что вы делаете с данными, в конечном итоге и влияет на результат. Обеспечьте высокое качество данных (применяйте сфокусированный сбор данных, основанный на научных принципах). Поддерживайте людей, которые принимают решения, обеспечивая их необходимыми инструкциями и обучением вместо того, чтобы принимать решения за них. Развивайте технологии, чтобы обеспечить постоянный доступ к данным – технологии, которые увеличат ценность ваших данных в будущем, а также технологии, которые дают более глубокий взгляд на персонал.  Наряду с цифровыми компетенциями, вниманием к продуктам, опыту, сервисам и идеям, укрепляйте доверие и развивайте осведомлённость, чтобы со смыслом использовать зеттабайты данных, и в итоге, поддерживать целевые и важные кадровые решения. На самом деле, всё зависит от вас!

 Если Вы хотите работать с данными более эффективно, пишите: