HR-аналитика — ключ к эффективному найму и удержанию талантов 

Создайте хранилище данных
с нуля

Посмотрите, как это делается

Привлечение талантов на основе данных — новый тренд среди HR-специалистов. Современное предприятие полагается на данные при принятии большинства решений – от маркетинга до финансовой аналитики, все менеджеры принимают решения на основе фактов и достоверных данных. В условиях растущей зависимости от данных даже кажущиеся инстинктивными решения, такие как найм нового ресурса или структурирование процесса адаптации, требуют надежных конвейеров данных.

В соответствии с отчету Согласно данным Общества управления человеческими ресурсами (SHRM), стоимость плохого найма может достигать 240,000 XNUMX долларов. Ан ходе расследования, Исследование Career Builder подтверждает, что 74% HR-специалистов хотя бы раз нанимали на работу не того человека и что компании теряют в среднем 14,900 XNUMX долларов США на каждой плохо заполненной вакансии. Подобные проблемы привели к необходимости создания надежной системы принятия решений о найме и контроля эффективности работы сотрудников. Однако данные часто существуют в разрозненных и неструктурированных форматах, что затрудняет визуализацию результатов и разработку действенных идей. 

Работодателям больше не нужно полагаться на свое «чутье» и «шестое чувство», чтобы определить, подходит ли конкретный кандидат на вакансию. Сегодня ориентированные на рост организации, стремящиеся повысить производительность и уровень удержания сотрудников, используют заранее определенные показатели и сложные модели данных для управления процессами найма и адаптации потенциальных сотрудников. 

Эффективный конвейер данных может помочь вам принимать более разумные кадровые решения.

Эти типы целей, основанных на данных, реализуются посредством внедрения системы аналитики привлечения талантов или аналитики персонала. Аналитика привлечения талантов (TA) или People Analytics — это автоматизация процессов управления персоналом и последующее использование данных для оказания помощи в процессе подбора персонала в организации. Он включает в себя анализ различных показателей при найме наиболее квалифицированных, мотивированных и склонных к поведению людей для заполнения пробелов в навыках и знаниях организации. 

Хранилище данных HR является важным элементом такой архитектуры. Он собирает и консолидирует данные, связанные с подбором, адаптацией и производительностью сотрудников, и обновляет их в режиме реального времени. Когда эта информация подается на аналитическую платформу, она помогает приобретателям талантов принимать стратегические решения, исходя из потребностей организации.  

Откройте для себя лучшие гибкие методы разработки хранилища данных

Скачать Whitepaper

В этом блоге объясняется, как хранилище данных HR может стимулировать найм на основе данных, а также поможет вам преодолеть основные проблемы, связанные с HR-аналитикой. 

Ключевые метрики в аналитике привлечения талантов 

Определение ключевых показателей обычно является первым шагом при выполнении любого аналитического процесса. Эти показатели отслеживаются аналитическими инструментами и сохраняются в хранилище данных отдела кадров для обеспечения бизнес-аналитики. Таким образом, хранилище HR-данных используется для улучшения структуры конвейера кандидатов, выявления узких мест в процессе найма и определения наиболее эффективных каналов привлечения и адаптации талантов. 

Вот пример того, как панель HR-аналитики представляет эту информацию в более понятной форме:  

Информационная панель BI-кандидата конвейера — это лишь один из способов использования хранилища данных HR для управления аналитикой TA. Изображение взято с сайта Peopleinsight.com.

Привлечение подходящих кандидатов на вакансию при минимизации затрат на найм и адаптацию — сложная задача, требующая большой точности в измерениях и сборе данных. Хотя точные ключевые показатели эффективности для привлечения талантов могут различаться в каждой организации, вот некоторые стандартные показатели, которые используются в различных отраслях: 

1. Время найма: Это общее время, прошедшее с того дня, когда кандидат попадает в систему набора талантов организации, до дня, когда он подписывает трудовой договор и устраивается на работу. Склад HR передает структурированные и стандартизированные данные в инструмент аналитики с целью выявления узких мест и минимизации времени найма персонала.  
2. Стоимость аренды: Стоимость найма определяется как общая сумма затрат, понесенных в процессе найма, деленная на общее количество нанятых сотрудников. Он отражает внутренние и внешние расходы организации на привлечение талантов. Консолидированное хранилище данных может помочь рекрутерам повысить эффективность за счет агрегирования затрат на наем всех новых сотрудников, которые затем можно сравнить с последующим увеличением доходов. 
3. Качество проката: Качество найма — это показатель, основанный на производительности, который отслеживает общий успех процесса найма. Он основан на рейтингах производительности новых сотрудников за первый год и степени удовлетворенности руководителей и линейных менеджеров работой нового сотрудника. Хранилища HR-данных можно использовать для проведения сравнительного анализа  общее качество новой партии нанятых сотрудников и судить, нанимаются ли нужные люди. 
4. Источники кандидатов: Предоставляет информацию о том, как и где кандидат узнал о вакансии и как подал заявку. Метрику источника найма можно объединить в хранилище данных HR, чтобы оценить эффективность различных каналов рекламы вакансий.  
5. Скорость завершения заявки: Коэффициент заполнения заявки показывает количество кандидатов, которые смогли заполнить всю форму заявки, и сравнивает его с количеством кандидатов, которые выбыли после того, как в некоторой степени заполнили ее. Рекрутеры могут использовать эти данные из хранилища данных HR, чтобы получить представление о том, в какой части приложения наблюдается самый высокий процент отсева, и соответствующим образом исправить форму заявления. 
6. Стоимость канала поиска: Это отношение стоимости рекламы на платформу для объявления о работе к количеству успешных наймов из каждого источника. Данные о затратах на каналы поиска можно агрегировать в хранилище данных HR и визуализировать в инструменте BI, чтобы повысить эффективность расходов на HR. 

Преимущества использования хранилища данных HR для привлечения талантов 

Согласно  Отчет Global Recruiters Trend за 2018 год50% рекрутеров теперь считают большие данные основой своей стратегии найма. В условиях растущей зависимости от больших данных для формулирования эффективных стратегий найма преимущества наличия и поддержания хранилища данных HR теперь признаются менеджерами во всем мире. На диаграмме ниже показано, как аналитика по привлечению талантов может использоваться для принятия различных бизнес-решений на предприятии. 

Аналитику TA из хранилища данных HR можно анализировать для принятия различных бизнес-решений. Изображение взято с https://www2.deloitte.com/us/en/pages/human-capital/articles/talent-acquisition-analytics.html.

Рекрутеры и менеджеры по персоналу проводят статистический анализ данных и визуализируют важные результаты на информационных панелях BI для формулирования стратегий найма. Например, системы отслеживания заявок оцениваются вместе с таблицами обратной связи на панели управления персоналом, чтобы определить качество найма. Таким образом, более ориентированный на данные подход в HR-операциях помогает максимизировать эффективность и производительность организации, выявляет узкие места в процессе подачи заявок и позволяет отделам кадров направлять объявления о вакансиях наиболее релевантным кандидатам.  

К основным преимуществам внедрения HR-аналитики можно отнести: 

1. Автоматизация управления персоналом и экономия времени: Использование процессов ETL в хранилище данных HR позволяет автоматизировать сложные задачи. Пользователи могут создавать многомерные модели для отслеживания данных, которые постоянно обновляются, сохраняя при этом хранилище соответствующих исторических данных. Это экономит время отдела на доступ к старым архивам заявок и профилям кандидатов для анализа прошлых данных.  

Инвестиции в хранилище HR-данных значительно оптимизируют процесс найма.

1. Принятие решений на основе данных: Все соответствующие факты, цифры и информация, связанные с процессом найма, хранятся в хранилище данных HR. Рекрутеры могут основывать свой анализ всех соответствующих ключевых показателей эффективности на едином источнике достоверных данных и решать, нанимать ли кого-либо, основываясь на результатах процесса подачи заявления, его квалификации и соотношении затрат и производительности. Недавнее исследование подтверждает, что 41% кандидатов работают лучше в организациях, где подбор персонала основан на аналитике. 
2. Предиктивная аналитика: Возможности данных помогают пользователям принимать решения практически в реальном времени и прогнозировать будущие проблемы. на основе текущей статистики. В хранилище данных HR данные можно использовать для выявления пробелов в навыках и знаниях внутри организации путем создания моделей данных с информацией о сотрудниках и визуализации этих данных с помощью инструментов BI. Рекрутеры могут использовать эту информацию для принятия решений о найме на основе данных по мере роста организации, вместо того, чтобы быть вынужденными принимать быстрые, импульсивные решения.  
3. Улучшите процесс подачи заявки: Подача заявлений о приеме на работу зачастую представляет собой долгий и утомительный процесс, требующий большой работы как со стороны соискателя, так и со стороны рекрутера. HR-аналитика может сделать приложения более целенаправленными, а процесс — более рационализированным за счет обратной связи с существующими сотрудниками. 
4. Обеспечьте разнообразие рабочей силы: Демографические данные можно извлечь из профилей кандидатов и использовать для оценки степени расового и этнического разнообразия в организации. Данные из различных каналов поиска часто существуют разрозненно, что затрудняет проверку рекрутерами того, достигают ли они своих целей по разнообразию. Хранилище данных HR позволяет рекрутерам визуализировать демографический состав своей нынешней команды и принимать соответствующие решения о найме в будущем. 

Принимайте более эффективные решения о найме с помощью Astera Строитель хранилищ данных 

Аналитика привлечения талантов значительно расширила сферу HR-функций внутри организации. Хотя это, несомненно, сделало процесс принятия аналитических решений более доступным и рационализированным, очень немногие организации смогли внедрить его и извлечь из него пользу. Тем не менее, благодаря своему потенциалу улучшения бизнес-результатов за счет увеличения показателей удержания сотрудников и повышения производительности сотрудников, а также ускорения и целенаправленности процесса найма, TA-аналитика широко рассматривается как будущее HR.  

Astera Data Warehouse Builder можно использовать для обратного проектирования сложных баз данных HR и построения моделей данных для визуализации в инструментах BI. Благодаря возможностям плавной интеграции с облаком и надежному механизму ETL, Astera Data Warehouse Builder предоставляет менеджерам по персоналу единую платформу для управления всеми потребностями в данных и возможность доступа ко всем данным TA в одном месте. 

«Создание хранилища данных больше не является исключительной задачей ИТ-кодеров и программистов».

Возьмите на себя инициативу сейчас!

Корпоративный мир все больше основывается на больших данных, и в будущем специалисты по HR-аналитике станут квалифицированными и востребованными активами. Специалисты по подбору персонала должны обладать необходимыми навыками для чтения и понимания данных на основе демографических, географических данных, размера компании и бюджетных ограничений, чтобы принимать более эффективные и разумные решения о найме. Создатель хранилища данных на основе метаданных, такой как ADWB, помогает им на протяжении всего процесса. Попробуйте демо-версию Astera Конструктор хранилищ данных сегодня и создайте собственное хранилище данных по персоналу за несколько простых шагов.