Вебинар "HR-аналитика для целей бизнеса"

262
В статье рассмотрены вопросы, связанные с аналитикой HR-данных, такие как: BigData и развитие HR-аналитики, модель DCOVA, программы и методы для анализа данных, а также практические примеры

17 марта 2016 года состоялся открытый вебинар для профессионалов в области кадрового дела, главной темой которого стала: «HR-аналитика для целей бизнеса».

Во вложении, Вашему вниманию предлагается презентационная работа, представленная лектором в рамках вебинара.

HR-аналитика для целей бизнеса

Программа вебинара

1. BigData и развитие HR-аналитики

2. Модель DCOVA

3. Программы для анализа

4. Методы анализа

5. Практические примеры

Big Data: Большие данные

Термин "большие данные" относится к наборам данных, размер которых превосходит возможности типичных баз данных  по занесению, хранению, управлению и анализу информации. Зачастую такая информация находится в  неструктурированной форме.

По данным исследования «IDC Digital Universe», опубликованного в 2012 году, к 2020 г. количество данных в мире достигнет 40 Зб (zettabytes)  что эквивалентно 5200 Гб на каждого жителя планеты.

Сферы применения:
 - Прогноз погоды
 - Финансы
 - Сельское хозяйство
 - Госуправление
 - Управление пробками
 - Борьба с преступностью
 - ЖКХ
 - Медицина
 - Торговля
 - Логистика
 - Производство
 - HR

Человек, который изменил всё

Билли Бин придумал новый подход к подбору игроков. Он стал набирать недооцененных в бейсбольном сообществе игроков на основе анализа процента занимаемых игроками баз, который отражает эффективность команды и ее шансы на победу.

Этот подход был основан на теории статистического моделирования в бейсболе, описанной еще в 70-80-х годах XX столетия бейсбольным писателем и исследователем Биллом Джеймсом. Теория получила название Sabermetrics (SABR – Society for American Baseball Research (Общество по исследованиям американского бейсбола)).

Это позволило команде с ограниченным бюджетом одержать 20 побед подряд.

Кванты: кто это?

 - Аналитики данных

 - Знают математику, статистику, экономику, владеют компьютером

 - Имеют аналитические способности

 - Пользуются неимоверным спросом у работодателей

Развитие HR-аналитики

Этап 1: Диаграммы и дэшборды

Этап 2: Бенчмаркинг

Этап 3: Корреляция и причинно-следственные связи

Этап 4: Прогнозная аналитика

Зрелость HR-аналитики

86% - Отчетность:

  • Что произошло?
  • Как мы выглядим по сравнению с другими?

14% - Аналитика:

  • Что произойдет?
  • Почему?
  • Что мы должны сделать?

Модель “DCOVA” для анализа данных

01 Define

Определите, какие данные необходимы для проведения анализа и решения проблемы

02 Collect

Соберите данные из соответствующих источников

03 Organize

Организуйте собранные данные с помощью таблиц

04 Visualize

Визуализируйте данные с помощью графиков

05 Analyze

Проведите анализ, сделайте выводы

Источники данных

1. HR база данных

1С, SAP, Oracle, Axapta, Галактика

2. Опросы сотрудников

О вовлеченности, типам мотивации, MBTI, компетенциям ит.д.

3. Опросы клиентов

Удовлетворенность обслуживанием, NPS

4. Финансовые результаты

Количество обработанных звонков, процент брака, объем производства и т.п.

5. Результаты продаж

Данные коммерческого блока: выручка, маржа, достижение целей по продажам

6. Операционные показатели

Прибыль, EBITDA, затраты, EVA и т.п.

Программы для анализа данных

MS Excel

Входит в Microsoft Office

SPSS, Statistica, Stata, Minitab

Требуется покупка лицензии, используются в академической среде

R

Бесплатно, требует навыков программирования

Tableau

Позволяет визуализировать результаты

Методы анализа данных

1. Корреляционно-регрессионный анализ, ANOVA

2. Многомерная статистика: кластерный, факторный, дискриминантный анализ

3. Имитационное моделирование

4. Нейронные сети

5. Контент-анализ

Регрессионный анализ

Регрессия - статистический метод исследования зависимости между двумя и более переменными.

Цели регрессионного анализа:

  • Определить наличие и характер (математического уравнения, описывающего зависимость) связи между переменными
  • Предсказать значение зависимой переменной с помощью независимой
  • Определить вклад независимых переменных в вариацию зависимой.

Чаще всего, зависимость между переменными изображают в виде прямой.

Уравнение прямой имеет вид:

Y=a+bX,где

Y – уровень заработной платы

X – оценка должности, баллов

a – значение Y, при котором X=0

b – угол наклона прямой

Например, y = 0,007x + 0,2858. Тогда для, если количество клиентов банка составит 500 человек, численность кассиров составит 4 человека.

Регрессионный анализ  в MS Excel

Для построения уравнения регрессии в MS Excel необходимо подключить надстройку «Пакет анализа».
Также в Excel имеется возможность построить на диаграмме линию регрессии, которая называется линией линейного тренда. Для этого необходимо задать точечную диаграмму (диаграмма обязательно должна быть точечной), и выбрав произвольную точку в контекстном меню, можно выбрать пункт “Добавить линию тренда”. Выбор пункта Добавить линию тренда приведет к появлению диалогового окна, у которого имеются две закладки — Тип и Параметры

На закладке Тип необходимо выбрать один из возможных видов уравнения регрессии. Если на диаграмме имеется несколько рядов точек, то линию регрессии можно построить для любой, задав значение соответствующего параметра — Построить на ряде.

На закладке Параметры можно задать дополнительную информацию, которая будет присутствовать на диаграмме. Во-первых, это возможность прогнозирования, что позволит построить линии тренда вперед или назад на соответствующее число единиц. Опция Показывать уравнение на диаграмме позволяет выдавать вид уравнения, а опция Поместить на диаграмму величину достоверности аппроксимации (R^2) выводит значение коэффициента детерминации. Чем ближе  R^2 к 1, тем более точной является построенная линия регрессии.

Подбор персонала

Стоит ли нанимать более дорогих рекрутеров?

  • В компании собраны данные по результативности 1000 рекрутеров.
  • Рекрутеры разделены на группы по уровню заработка, выделены 4 квартиля.
  • Для каждого рекрутера рассчитан средний рейтинг эффективности за 2 года как среднее соотношение фактического количества закрытых вакансий к плановому за каждый квартал.
  • По каждой группе рекрутеров рассчитана медиана эффективности и разброс значений.
  • Проведено сравнение групп нижнего и верхнего квартиля.

ВЫВОДЫ: более высокооплачиваемые рекрутеры не показывали результаты выше уровня наименее оплачиваемых, но их результативность была более постоянной и больше соответствовала стандарту.

Компенсации и льготы

Определение политики оплаты

Должность

Баллы

Оклад, руб

Рынок

1

Уборщица

250

20000

25000

2

Рабочий

300

30000

35000

3

Электрик

300

35000

35000

4

Техник

300

35000

35000

5

Водитель

350

35000

40000

6

Секретарь

400

40000

40000

7

Бухгалтер

500

50000

50000

8

Инспектор по кадрам

500

50000

50000

9

Экономист

550

50000

60000

10

Специалист по подбору

550

45000

50000

11

Специалист по обучению

550

40000

50000

12

Инженер

550

60000

60000

13

Администратор ЛВС

550

65000

70000

14

Менеджер по продажам

550

70000

70000

15

Специалист по тендерам

550

65000

65000

16

Специалист по оплате труда

600

50000

60000

17

Менеджер проекта

600

70000

80000

18

Программист 1С

650

60000

80000

19

Главный бухгалтер

850

180000

150000

20

Директор по персоналу

850

150000

150000

21

Директор по финансам

850

220000

200000

22

Гл инженер

900

200000

200000

23

Директор по продажам

900

200000

200000

24

Ген директор

1000

250000

240000

Вебинар "HR-аналитика для целей бизнеса"

Регрессионный анализ позволяет отразить политику оплаты труда принятую в компании и на ее основе определить грейды должностей.

Выбор KPI

KPI

Связь с прибылью (корреляция)

Рейтинг по результатам выходного интервью

0,714

Производительность

0,617

Результат оценки персонала

0,585

Зарплата

0,514

Стоимость найма на 1 вакансию

0,512

Время закрытия вакансии

0,386

Вовлеченность

0,207

Прогноз эффективности

Собраны данные по 626 сотрудникам: рейтинг оценки эффективности, количество дней пропущенных по болезни в 2014г, результаты опроса об отношении сотрудников к организации, пол, стаж в компании.

Данные проанализированы на основе метода множественной регрессии.

Выводы: на рейтинг оценки эффективности влияют количество дней по болезни и восприятие напряженности на работе. Те, кто меньше берет дней по болезни, а также ощущают большую напряженность в работе, получат более высокую оценку эффективности.

Оценка эффекта от внедрения программы «well-being»

Собраны данные по 294 сотрудникам о: поле, уровне стресса до и после внедрения программы

Проведен анализ методом Общей линейной модели

Вывод: Уровень стресса, особенно у сотрудниц, значительно сократился после внедрения программы

Нормирование труда

Алгоритм факторного нормирования

Отбор факторов

Расчет коэффициентов парной корреляции

Оценка коэффициентов парной корреляции

Отбор значимых факторов

Расчет коэффициента множественной корреляции

Расчет коэффициентов регрессии

Оценка значимости коэффициентов регрессии по Т распределению Стьюдента

Проверка уравнений на адекватность по критерию Фишера

Анализ расчетных значений норм

Расчет нормы управляемости мастера участка

Вебинар "HR-аналитика для целей бизнеса"

Количество смен работы

Средний разряд работы (Ср)

Кол-во технологических операций

Кол-во единиц оборудования

Средняя ремонтная сложность станка (Рсо)

Кол-во рабочих мест

Кол-во рабочих

Коэффициент специализации (Кс)

(кол-во рабочих мест/кол-во технологических операций)

Расчет нормы численности грузчиков на основе СМО

Численность бригады грузчиков

Время прибытия автомашин

Время начала погрузки

Время окончания погрузки

Простои бригады грузчиков (мин)

Простои автомашин (мин)

3 чел.

время обслуживания

6 мин

9 – 07

9 – 14

9 – 21

9 – 39

9 – 43

9 - 56

9 – 07

9 – 14

9 – 21

9 – 39

9 – 45

9 - 56

9 – 13

9 – 20

9 – 27

9 – 45

9 – 51

10 - 02

7

1

1

12

0

5

0

0

0

0

2

0

Итого

26

2

2 чел.

Время обслуживания 9 мин

9 – 07

9 – 14

9 – 21

9 – 39

9 – 43

9 - 56

9 – 07

9 – 16

9 – 25

9 – 39

9 – 48

9 - 57

9 – 16

9 – 25

9 – 34

9 – 48

9 – 57

10 - 06

7

0

0

5

0

0

0

2

4

0

5

1

Итого

12

12

Примем, что потери, связанные с простоем одной автомашины в течении одной минуты составляют 30 рублей, а потери, связанные с простоем одного грузчика  в течении одной минуты – 5 рублей.

Считаем суммы потерь от простоев бригады из 3-х человек.

26*3чел *5 руб. + 2*30 = 390 + 60 = 450 руб.

Потери от простоев бригады из двух грузчиков составят:

12*2чел.*5 руб. + 12*30 = 120 + 360 = 480 руб.

Учитывая соотношение стоимости простоя машин и грузчиков, более целесообразно установить численность бригады 3 человека.

Управление текучестью персонала

Выявление нелояльных сотрудников

Собраны данные по сотрудникам: личностные характеристики, выявленные по тесту Кеттелла,  уровень образования по личным карточкам отдела кадров

Выявлены 2 группы: уволившиеся и продолжающие работать в компании сотрудники

Проведен дискриминантный анализ: определены функции дискриминации

Сделан вывод: на степень лояльности влияют уровень образования, интеллект, сила «Я», эмоциональная устойчивость, степень практичности, самостоятельность

Выявлены потенциально нелояльные сотрудники, разработаны мероприятия для их удержания

Поиск факторов, влияющих на текучесть

Собраны данные о 1653 сотрудниках в разных странах: пол руководителя, пол сотрудника, возраст, стаж, рейтинг годовой оценки, страна, статус состоит/не состоит в штате

На основе метода множественной регрессии было выявлено, что к увольнению из организации больше склонны женщины, получившие в предыдущем году невысокий рейтинг годовой оценки.

Обучение персонала

Оценка эффективности обучения линейного персонала

Собраны данные о сотрудниках: возраст, образование, инвалидность, магазин, время (недели) работы на участке сканирования, скорость сканирования (кол-во ед в мин), факт прохождения тренинга

Проведен анализ на основе метода Общей линейной модели

Выводы: те, кто прошел тренинг, показали значительное увеличение скорости сканирования

Рекомендовано проходить тренинг всем сотрудникам сразу при переводе на участок сканирования

Оценка эффективности welcome-тренинга

Собрана информация о выпускниках, принимаемых на работу: пол, образование, опыт работы, рейтинг по оценке эффективности работы, результаты личностного тестирования, техническая грамотность, оценка вербальных и аналитических способностей, отдел, факт посещения тренинга

Проведен регрессионный анализ

Вывод: Посещение welcome-тренинга на 1/3 улучшает рейтинг эффективности молодого сотрудника

Скачать презентацию



Подписка на статьи

Чтобы не пропустить ни одной важной или интересной статьи, подпишитесь на рассылку. Это бесплатно.

Самое выгодное предложение

Самое выгодное предложение

Воспользуйтесь самым выгодным предложением на подписку и станьте читателем уже сейчас

Живое общение с редакцией

Актуально


Рассылка




PRO-personal.ru: сайт для специалистов по кадрам и управлению персоналом

Все права защищены. Полное или частичное копирование любых материалов сайта возможно только с письменного разрешения редакции сайта. Нарушение авторских прав влечет за собой ответственность в соответствии с законодательством РФ.

Свидетельство о регистрации электронных СМИ № ФС77-40332 от 23 июня 2010 года


  • Мы в соцсетях
Зарегистрируйтесь, чтобы продолжить чтение статьи

Вы находитесь на первом профессиональном сайте для специалистов по кадрам. Здесь Вы найдете актуальные новости и статьи по кадровому делопроизводству и трудовому законодательству.

Ваш подарок при регистрации: номер журнала "Справочник кадровика" со всеми образцами и шаблонами документов!
Тема номера: Как подготовиться к проверке ГИТ

У меня есть пароль
напомнить
Пароль отправлен на почту
Ввести
Я тут впервые
И получить доступ на сайт
Займет минуту!
Введите эл. почту или логин
Неверный логин или пароль
Неверный пароль
Введите пароль
Зарегистрируйтесь на сайте и скачайте файл!

Это бесплатно и займет всего одну минуту! Вам станут доступны для скачивания более 2000 форм и образцов документов.

У меня есть пароль
напомнить
Пароль отправлен на почту
Ввести
Я тут впервые
И получить доступ на сайт
Займет минуту!
Введите эл. почту или логин
Неверный логин или пароль
Неверный пароль
Введите пароль
Продолжите чтение после бесплатной регистрации

Здравствуйте! Чтобы продолжить чтение статей на сайте «Pro-personal», пожалуйста, зарегистрируйтесь. Это займет менее 1 минуты, а Вы получите доступ к более чем 500 полезным статьям по управлению персоналом, важным документам и ценным советам от экспертов HR отрасли.

Читайте после регистрации:

  • Примеры составления KPI
  • Выявляем мотивы для повышения эффективности работы подразделения
  • Оценка результатов труда персонала
  • Анкета для проведения структурированного интервью
  • и другие полезные статьи

В подарок вы получите шаблоны самых востребованных и учитывающих профстандарты должностных инструкций!

У меня есть пароль
напомнить
Пароль отправлен на почту
Ввести
Я тут впервые
И получить доступ на сайт
Займет минуту!
Введите эл. почту или логин
Неверный логин или пароль
Неверный пароль
Введите пароль