Czym jest data-driven HR?

Data-driven HR – czym jest naprawdę? W HR bardzo łatwo rzucić „jesteśmy data-driven”. Porozmawiajmy o tym, co to tak naprawdę oznacza.

Rzeczywistość, jaką widzę całkiem często: organizacje nie tyle nie mają danych, co zatrzymują się na zbyt podstawowym poziomie ich wykorzystania. Te same dane mogą po prostu zasilić sprawozdawczy raport albo… realnie wpływać na decyzje personalne i biznesowe.

I różnica nie leży wcale w narzędziach, ale w sposobie myślenia o danych. Dlatego sprawdź te trzy poziomy pracy z danymi HR (i dowiedz się dlaczego większość firm utknęła na pierwszym).

Poziom 1: Opis, czyli mówisz „co się wydarzyło?”

To poziom, na którym HR odpowiada na pytania faktograficzne. Przykłady prezentowanych danych:

• ilu mamy pracowników,
• jaka była rotacja w ostatnim kwartale,
• ile osób jest zatrudnionych na umowach czasowych,
• jaki jest średni poziom absencji.

Ten poziom jest potrzebny, porządkujący, bezpieczny. Ale… sam w sobie nie zmienia żadnej decyzji. Raport na tym poziomie bardzo często kończy się zdaniem: „To by było na tyle, będziemy to monitorować nadal”.

Poziom 2: Interpretacja, czyli wskaż„gdzie zaczyna się problem?”

Tutaj HR zaczyna patrzeć na dane w konkretnym kontekście. Przykłady omawianych danych:

• rotacja ogólnie jest stabilna, ale w jednym obszarze rośnie od 6 miesięcy,
• struktura zatrudnienia zmienia się szybciej niż struktura organizacyjna,
• absencja nie rośnie globalnie, ale kumuluje się wśród pracowników o określonym stażu,
• liczba rekrutacji jest stała, ale czas zamykania wakatów systematycznie się wydłuża.

To jest moment, w którym HR powinien widzieć wzorce, powinien zacząć zadawać pytania „dlaczego”, a także przestać traktować dane jako tabelę, a zacząć traktować je jako sygnał. Ale nadal zbyt często kończy się to na… dodatkowym raporcie.

Poziom 3: Decyzja, czyli powiedz odważnie „czego dziś nie chcemy jeszcze nazwać?”

To jest poziom, na którym dane HR zaczynają być niewygodne, bo coś trzeba z nimi zrobić. I właśnie dlatego tak niewiele zespołów HR na tym poziomie obecnie pracuje.

Pytania, które pojawiają się na tym poziomie, brzmią już nieco inaczej:

• jaką decyzję personalną odkładamy od miesięcy,
• gdzie „tymczasowe” rozwiązania stały się tolerowaną patologią,
• jaki koszt generuje dziś brak jasnej decyzji.

Przykłady z różnych obszarów HR:

• HR BP widzi, że zespół działa w „przejściowej strukturze” od półtora roku,
• zespoły kadrowe obsługują coraz więcej wyjątków i niestandardowych aneksów,
• L&D raportuje aktywność szkoleniową, ale nie potrafi powiedzieć, które kompetencje są krytyczne biznesowo,
• planowanie zatrudnienia istnieje, ale nie wpływa na decyzje rekrutacyjne ani budżetowe.

Na tym poziomie dane HR przestają być informacją. Powinny być argumentem w rozmowie z biznesem do wprowadzenia konkretnych zmian. Zadajmy zatem to niewygodne pytanie.

Dlaczego HR tak często zostaje na poziomie 1?

Poziom 1 jest poziomem bezpiecznym. Nie tworzy napięcia, nie wymaga kwestionowania decyzji i nie zmusza do rozmowy o ryzyku. Poziom 3 oznacza już, że HR ma odwagę powiedzieć „to jest problem, nawet jeśli jeszcze nie boli”, wskazuje konsekwencje braku decyzji lub też konfrontuje biznes z niewygodnymi wnioskami.

I to zdecydowanie jest moment, w którym people analytics przestaje być neutralne. To jest moment, w którym masz działać jak „wewnętzna firma konsultingowa”. Określenie pochodzi od Josha Bersina i oznacza moment, w którym HR zauważa ważne trendy w danych, potrafi je wyjaśnić i ma odwagę zaproponować działania, które je przełamują.

5 reguł, które porządkują pracę z danymi HR

W oparciu o doświadczenie z pracy z wieloma zespołami HR mogę zaproponować Ci kilka uniwersalnych zasad, które warto mieć w pamięci.

1. Jeśli raport nie prowadzi do decyzji, to nie jest analiza.
   Nie każdy raport musi kończyć się działaniem, ale każda analiza powinna prowadzić do wyboru (podejmujemy nowe działania, kontynuujemy obecne, zatrzymujemy inne).
2. Wyjątki w danych są cenniejsze niż średnie.
   To one pokazują, gdzie system przestaje działać i zdecydowanie warto (co najmniej) obejrzeć dane w przekrojach dla różnych jednostek firm, grup stażowych pracowników i różnych momentów roku.
3. HR nie musi mieć idealnych danych, żeby podjąć dobrą decyzję.
   Naprawdę częściej problemem jest brak interpretacji i rekomendacji co dalej, niż brak precyzji (niekompletne dane).
4. Najważniejsze pytania HR są pytaniami o przyszłość, nie o przeszłość.
   Dużo łatwiej jest podsumowywać w kółko to, co się wydarzyło. Co przodu posuwa nas jednak pytanie, czego możemy się spodziewać w kolejnym półroczu czy roku, jeśli nie podejmiemy żadnych decyzji.
5. Dane HR nabierają wartości dopiero w rozmowie z biznesem.
   Bez kontekstu decyzyjnego, omówienia co dokładnie oznaczają w naszej firmie i w danym jej obszarze, dane pozostają tylko abstrakcyjnymi liczbami, które ogląda się na cyklicznych spotkaniach.

Gdzie naprawdę zaczyna się data driven HR?

Nie w dashboardzie, nie w nowym narzędziu, ani nie w kolejnej metryce. Zaczyna się w momencie, gdy HR:

• przechodzi z opisywania na interpretowanie,
• z interpretowania na rekomendowanie,
• z raportowania na odpowiedzialność za wnioski.

W kolejnych artykułach dowiesz się

• jak zadawać lepsze pytania danym HR,
• jak pracować z nimi na poziomie decyzji,
• i jak unikać najczęstszych pułapek „analitycznego HR”.

Dziękuję za Twój czas dzisiaj!

Sprawdź też 10 pułapek, które czyhają na Ciebie w analityce HR (i jak je ominąć)