Система показателей HR полагается на данные.
Система показателей HR Scorecard – это инструмент, основанный на данных и метриках, который в значительной степени полагается на сбор таких данных и метрик. Таким образом, можно сказать, что HR Scorecard опирается на данные и метрики. Хотя данные можно собирать вручную, что является трудоемкой процедурой, их можно собирать и при умелом использовании технологий.
Например, если необходимо собрать метрики, связанные с наймом и удержанием ресурсов, технология, безусловно, может помочь в этом аспекте как за счет ускорения процесса, так и за счет более целенаправленного и точного сбора таких метрик.
Действительно, используя такие технологии, как аналитика больших данных и инструменты искусственного интеллекта, метрики можно сделать более детализированными, что означает более целенаправленный и актуальный, а также точный сбор данных.
Технологии позволяют сделать сбор данных более эффективным и детальным.
Ключевым моментом является то, что технологии помогают целенаправленно собирать метрики, такие как подробные данные о том, сколько кандидатов прошло собеседование, какие профили были включены в шорт-лист, а также насколько совпали эти аспекты с окончательным выбором кандидатов.
Например, используя Большие данные и ИИ, можно сделать метрики более точными, а данные, связанные с наймом и удержанием ресурсов, – более гранулированными. Действительно, и Большие данные, и ИИ помогают собирать данные о том, насколько профили кандидатов, прошедших собеседование и в итоге принятых на работу, соответствуют друг другу.
Это может помочь на последующих этапах процесса подбора персонала, обеспечивая сокращение разрыва между “потребностями” и “реализацией”.
Примеры из реального мира.
Например, может возникнуть потребность в менеджерах проектов, которые также являются менеджерами по персоналу, и для этого HR-функция может выпустить более качественные и целевые предложения, где информация, собранная ранее, может быть использована для повышения качества последующих этапов найма.
Действительно, технологии помогают HR-функции “постоянно развиваться” и оптимизироваться, при этом каждый этап процесса помогает учиться для будущего и последующих этапов. Кроме того, большие данные и ИИ могут помочь сократить время, необходимое для сбора данных и метрик.
Например, используя технологии, можно ускорить процесс сбора данных и, более того, сделать его реальным, чтобы не было задержек между этапом найма и этапом сбора данных.
Кроме того, можно собирать данные и метрики, связанные со стратегиями удержания сотрудников, при этом каждая часть цепочки создания стоимости удержания, такая как#nbsp;прием на работу, выполнение работы, ценность, получаемая от обучения и расширения прав и возможностей сотрудников, а также продолжительность жизни сотрудников в организации, может стать более эффективной.
Для примера, если десять сотрудников были наняты на определенную должность, а затем обучены навыкам, добавляющим ценность, помимо мониторинга их работы, в зависимости от того, сколько из них все еще работают в организации, данные о каждом из этих этапов могут быть собраны и измерены более эффективным образом.
Данные – это новая нефть, а технологии помогают преобразовать данные в информацию.
Кроме того, технология может помочь в достижении целей HR Scorecard по согласованию функции управления персоналом с целями и стратегиями организации. Например, данные, связанные с императивами организации, могут быть сопоставлены с данными, связанными с параметрами HR Scorecard, а затем сопоставлены друг с другом, тем самым показывая, насколько хорошо они согласованы друг с другом.
Действительно, используя Большие данные и искусственный интеллект, такое сопоставление можно сделать более эффективным, точно получая информацию о промахах и попаданиях между целями организации и результатами HR-процессов. Другими словами, используя технологии, можно не только улучшить сбор данных, но и сделать их использование более эффективным и продуктивным.
Поскольку HR Scorecard нацелена на меры, основанные на данных, эта технология может помочь в достижении целей и задач, стоящих за этими данными. Кроме того, в эпоху, когда “данные – это новая нефть”, или, другими словами, данные ценны, технология может определенно помочь в обеспечении сбора богатых информацией наборов данных.
Кроме того, преобразование данных в пригодную для использования информацию, которая не только актуальна, но и более точна, может быть улучшено с помощью технологий, поскольку любая технология обычно связана со сбором необработанных данных, а также с тем, чтобы сделать их более пригодными для использования и актуальными.
Действительно, Большие данные и искусственный интеллект могут помочь в этом преобразовании данных в информацию и знания путем алгоритмического сопоставления наборов данных с информацией, необходимой заинтересованным сторонам организации.
Пример Siri.
Для примера, пользователи iPhone и других смартфонов знают о голосовых помощниках, управляемых искусственным интеллектом, таких как Siri, которые принимают команды от пользователей, извлекают и отображают соответствующую информацию.
Таким же образом технология может помочь HR-руководителям и высшему руководству организаций получить “взгляд с высоты птичьего полета” на HR Scorecard, вводя требования и затем используя полученную информацию для принятия лучших решений о том, какие аспекты HR Scorecard достигли целей, а какие нуждаются в улучшении.
Заключение.
Наконец, знание – сила, и, как уже говорилось, данные – это новая нефть. Поскольку система HR Scorecard – это все о том, насколько хорошо данные и показатели соответствуют целям и задачам, технология может помочь лицам, принимающим решения, в принятии обоснованных решений об организационных и кадровых стратегиях.
