Leadership and Management Leadership and Management Лидерство и менеджмент 2410-1664 BIBLIO-GLOBUS Publishing House 121557 10.18334/lim.11.3.121557 VPGFWW Articles Статьи Research Article Digitalization of HR analytics in the company: characteristics, benefits and practices Цифровизация HR-аналитики в компании: характеристики, преимущества, практики Abramov Viktor Ivanovich Абрамов Виктор Иванович

Профессор кафедры «Управления бизнес-проектами» факультета бизнес-информатики и управления комплексными системами, доктор экономических наук, доцент

 viabramov@mephi.ru Mukhitkyzy Aynur Мухиткызы Айнур

магистрант

 ainura9701@gmail.com National Research Nuclear University MEPhI Национальный исследовательский ядерный университет МИФИ 30 09 2024 11 3 VOL 11, NO3 (2024) ТОМ 11, №3 (2024) 887 908 09 08 2024 Copyright ©; 2024, Abramov V. I., Mukhitkyzy A. Copyright ©; 2024, Абрамов В. И., Мухиткызы А. 2024 Abramov V. I., Mukhitkyzy A. Абрамов В. И., Мухиткызы А. https://1economic.ru/lib/121557

The article is dedicated to an in-depth examination of the processes involved in the integration of digital technologies into the domain of human resource management. In the context of a rapidly evolving business landscape, the digitalization of HR analytics is emerging as a pivotal driver of enhanced operational efficiency and competitiveness for organizations. The objective of this study was to examine the characteristics of digital HR analytics, identify its advantages, and examine practical cases of successful implementation. This study considers the principal concepts and approaches utilized in the digitalization of HR analytics, including data-based decision-making, predictive analytics, employee lifecycle management, and personnel analytics. Particular emphasis is placed on the technological aspects of this field, including the utilisation of big data, artificial intelligence (AI) and machine learning (ML), as well as the integration of HR analytics with other information systems, such as enterprise resource planning (ERP) and customer relationship management (CRM). The advantages of HR analytics digitalization include an improvement in the quality of decisions made, optimization of HR management processes, an increase in employee efficiency and productivity, and the provision of support for strategic planning. Nevertheless, the digitalization process is not without its own set of challenges and difficulties. These include technical and technological issues, concerns about data confidentiality and security, employee resistance to change, and a shortage of qualified staff. The article presents a series of practical cases in which HR analytics has been successfully implemented in companies. It offers a profound analysis of the achieved results and identified advantages, as well as a comprehensive examination of the lessons and conclusions derived from these examples. The article may be of particular interest to researchers whose field of interest includes innovative trends in management and improving the efficiency of enterprise and organizational digitalization. Additionally, the results of this study can be beneficial for practical managers who develop and implement strategies for innovative company development, including through the digitalization of HR analytics.

Статья посвящена исследованию процессов внедрения цифровых технологий в управление человеческими ресурсами. В условиях быстро изменяющейся бизнес-среды цифровизация HR-аналитики становится ключевым фактором повышения эффективности и конкурентоспособности компаний. Целью данной работы является анализ характеристик цифровой HR-аналитики, выявление её преимуществ и рассмотрение практических кейсов успешного внедрения. Рассматриваются основные концепции и подходы, используемые в цифровизации HR-аналитики, включая принятие решений на основе данных, предсказательную аналитику, управление жизненным циклом деятельности сотрудников и аналитику персонала. Особое внимание уделено технологическим аспектам, таким как использование больших данных (Big Data), искусственного интеллекта (AI) и машинного обучения (ML), а также интеграции HR-аналитики с другими информационными системами, включая ERP и CRM. Преимущества цифровизации HR аналитики подразумевают улучшение качества принимаемых решений, оптимизацию процессов управления персоналом, увеличение эффективности и продуктивности сотрудников, а также поддержку стратегического планирования. Однако процесс цифровизации сопровождается рядом проблем и вызовов, включая технические и технологические сложности, вопросы конфиденциальности и безопасности данных, сопротивление изменениям со стороны сотрудников и недостаток квалифицированных специалистов. Представлены практические кейсы успешного внедрения HR-аналитики в компаниях, анализ достигнутых результатов и выявленных преимуществ, а также уроки и выводы из этих примеров. Статья может представлять интерес для исследователей, в сферу интересов которых входят инновационные тенденции в управлении и повышение эффективности проведения цифровизации предприятий и организаций.Также результаты работы могут быть полезны для управленцев-практиков, разрабатывающих и воплощающих в реальность стратегии инновационного развития предприятий, в том числе и за счет цифровизации HR-аналитики

 digitalization HR analytics big data AI cloud technology digital platform digital transformation цифровизация HR-аналитика большие данные ИИ облачные технологии цифровые платформы цифровая трансформация 1. Агеев А.И., Аверьянов М., Евтушенко С.Н., Кочетова Е.Ю. Цифровое общество: архитектура, принципы, видение // Экономические стратегии. – 2017. – № 1. – c. 114–125. 2. Абрамов В.И., Андреев В.Д. Первый год реализации программ цифровой трансформации в регионах России: проблемы и результаты // Вопросы государственного и муниципального управления. – 1999. – № 2. – c. 110–128. – doi: 10.17323/1999-5431-2024-0-2-110-128. 3. Гордеев В.В., Абрамов В.И. Приоритеты цифровой трансформации фармацевтики // Вопросы инновационной экономики. – 2022. – № 2. – c. 1131-1146. – doi: 10.18334/vinec.12.2.114755. 4. Абрамов В. И. Методология оценки инновационного потенциала предприятия // Известия высших учебных заведений. Поволжский регион. Общественные науки. – 2012. – № 4(24). – c. 130–137. 5. Абрамов В. И. Методология оценки инновационного потенциала: специальность 08.00.05 quot;Экономика и управление народным хозяйством quot;. / диссертация на соискание ученой степени доктора экономических наук. - Самара. – 302 c. 6. Шпак Ю. О., Абрамов В. И. Управление инновационной активностью персонала при цифровой трансформации компаний малого и среднего бизнеса // Вестник Кемеровского государственного университета. – 2022. – № 1(23). – c. 115–124. 7. Абрамов В.И., Асаул В.В., Вагин С.Г., Николаева К.С. Государственное регулирование инновационной активности организаций // Вестник Самарского государственного экономического университета. – 2014. – № 11(121). – c. 91–94. 8. Абрамов В. И. Борзов А.В., Семенков К.Ю. Критерии оценки цифровой зрелости российских предприятий малого и среднего бизнеса // Социально-экономическое развитие России: проблемы, тенденции, перспективы: Сборник научных статей участников 20-й Международной научно-практической конференции в рамках III Московского академического экономического форума. – Курск: КФ ФГОБУ Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации. Курск, 2021. – c. 7–12. 9. Абрамов В.И., Абрамов И.В., Поливанов К.В., Семенков К.Ю. Концептуальная модель цифровой системы аналитической поддержки дистанционного управления персоналом организации // Экономика, предпринимательство и право. – 2023. – № 7. – c. 2341-2352. – doi: 10.18334/epp.13.7.118326. 10. Мухиткызы А. Методы и подходы обеспечения гибридной работы сотрудников компании // Опыт и проблемы реформирования системы менеджмента на современном предприятии: тактика и стратегия: Сборник статей XXIII Международной научно-практической конференции. – Пенза: ПГАУ. Пенза, 2024. – c. 398–403. 11. Тычинская И. А., Полухина К.И. Роль HR-аналитики в процессе принятия управленческих решений // Актуальные проблемы современной науки: взгляд молодых ученых: Грозный: Чеченский государственный педагогический университет. Грозный, 2020. – c. 414–417. 12. Абрамов В. И., Чуркин Д. А. Роль эффективных коммуникаций и коллективного разума при цифровой трансформации компании // Вестник университета. – 2024. – № 4. – c. 50–60. – doi: 10.26425/1816-4277-2024-4-50-60. 13. Абрамов В.И., Оводенко Д.В., Вагин С.Г., Титов А.К. Развитие принципов управления при сетевом взаимодействии // Вестник Самарского государственного экономического университета. – 2014. – № 12(122). – c. 88–91. 14. Huang X., Yang F., Zheng J., Feng C., Zhang L. Personalized human resource management via HR analytics and artificial intelligence: Theory and implications // Asia Pacific Management Review. – 2023. 15. Di Prima C., HussainW.M.H.W., Ferraris A. No more war (for talent): the impact of HR analytics on talent management activities. Md- 2024. [Электронный ресурс]. URL: https://doi.org/10.1108/MD-07-2023-1198 (дата обращения: 22.06.2024). 16. Ellmer M., Reichel A. Staying close to business: the role of epistemic alignment in rendering HR analytics outputs relevant to decision-makers // The International Journal of Human Resource Management. – 2021. – p. 2622–2642. 17. Lee J.Y., Lee Y. Integrative Literature Review on People Analytics and Implications from the Perspective of Human Resource Development // Human Resource Development Review. – 2024. – p. 58–87. 18. Zafar N., Asadullah M.A., Haq M.Z.U., SiddiqueiA.N., Nazir S. Design thinking: a cognitive resource for improving workforce analytics and training evaluation // Ejtd. – 2023. – p. 653–675. 19. Levenson A. Using workforce analytics to improve strategy execution // Human Resource Management. – 2018. – № 57(3). – p. 685–700. 20. Asgarian C., Feuersinger N. Strategische Personal planung. / In W. Jochmann, I. Böckenholt, S. Diestel (Eds.).HR-Exzellenz. - Wiesbaden: Springer, 2017. – 289-306 p. 21. Momin W.Y.M.,Mishra K. HR analytics as a strategic Workforce planning // International Journal of Applied Research. – 2015. – № 1(4). – p. 258–260. 22. Karwehl L.J., Kauffeld S. Traditional and new ways in competence management: Application of HR analytics in competence management // Gr.Interakt. Org. – 2021. – № 52. – p. 7–24. 23. OberländerM., Beinicke A., Bipp T. Digital competencies: a review of the literature and applications in the workplace // Computers Education. – 2020. – p. 1–13. 24. Paulsen H.F.K., Kauffeld S. Kompetenzmanagement in Organisationen: Ein BeitragzurLaufbahnentwicklung. / In S. Kauffeld D. Spurk (Eds.), HandbuchKarriere und Laufbahnmanagement. Springer Reference Psychologie. - Berlin, Heidelberg: Springer, 2019. – 511-542 p. 25. Wirges F., Neyer A.-K. Towards a process‑oriented understanding of HR analytics: implementation and application // Review of Managerial Science. – 2023. – p. 2077–2108. 26. Сысоева Е.А. Формирование современных компетенций у управленцев в условиях цифровой экономики // Лидерство и менеджмент. – 2022. – № 1. – c. 113-126. – doi: 10.18334/lim.9.1.114284. 27. Falletta S.V., Combs W.L. The HR analytics cycle: a seven-step process for building evidencebased and ethical HR analytics capabilities // J. Work-Appl Manag. – 2021. – № 13(1). – p. 51–68. 28. Kniffin KM, Narayanan J, Anseel F, Antonakis J, Ashford S, Bakker A.B. COVID-19 and the workplace: Implications, issues, and insights for future research and action. - 2020. [Электронный ресурс]. URL: https:// doi. org/ 10. 1037/ amp00 00716 (дата обращения: 23.06.2024). 29. Belizón M.J., Kieran S. Human resources analytics: a legitimacy process. Hum Resour Manag J. - 2021. [Электронный ресурс]. URL: https:// doi. org/ 10. 1111/ 1748- 8583. 12417 (дата обращения: 24.06.2024). 30. Fernandez V, Gallardo-Gallardo E. Tackling the HR digitalization challenge: key factors and barriers to HR analytics adoption // Compet Rev. – 2021. – № 31(1). – p. 162–187. 31. McIver D., Lengnick-Hall M.L., Lengnick- Hall C.A. A strategic approach to workforce analytics: integrating science and agility // Bus Horiz. – 2018. – № 61(3). – p. 397–407. 32. Vargas R., Yurova Y.V., Ruppel C.P., Tworoger L.C., Greenwood R. Individual adoption of HR analytics: a fine grained view of the early stages leading to adoption // Int Hum Resour Man. – 2018. – № 29(22). – p. 3046– 3067. 33. Rasmussen T., Ulrich D. Learning from practice: how HR-Analytics avoids being a management fad // Organ Dyn. – 2015. – № 44(3). – p. 236–242. 34. Peeters T., Paauwe J., Van De Voord K. People analytics effectiveness: developing a framework // J Organ Eff. – 2020. – № 7(2). – p. 203–219. 35. Столяров А.Д., Абрамов А. В., Абрамов В.И. Генеративный искусственный интеллект для инноваций бизнес-моделей: возможности и ограничения // Beneficium. – 2024. – № 3(52). – doi: 10.34680/BENEFICIUM.2024.3(52). 36. Абрамов В.И., Глухова Е.В., Семенков К.Ю. Цифровая трансформация системы развития и обучения персонала предприятий // Лидерство и менеджмент. – 2023. – № 1. – c. 189-202. – doi: 10.18334/lim.10.1.117182. 37. Абрамов В. И., Гордеев В. В., Столяров А. Д. Цифровые двойники: характеристики, типология, практики развития // Вопросы инновационной экономики. – 2024. – № 3. – doi: 10.18334/vinec.14.3.121484. 38. Data protection in the EU. The General Data Protection Regulation (GDPR), the Data Protection Law Enforcement Directive and other rules concerning the protection of personal data. [Электронный ресурс]. URL: https://commission.europa.eu/law/law-topic/data-protection/data-protection-eu_en (дата обращения: 28.07.2024). 39. Федеральный закон О персональных данных от 27.07.2006 N 152-ФЗ. [Электронный ресурс]. URL: https://www.consultant.ru/document/cons_doc_LAW_61801/ (дата обращения: 28.07.2024). 40. Amazon. [Электронный ресурс]. URL: https://www.retaildive.com/news/amazon-revamps-hr-strategies-to-aid (дата обращения: 28.07.2024). 41. Cisco Systems. [Электронный ресурс]. URL: https://www.scirp.org /journal/ paperinformation?paperid=76334 (дата обращения: 28.07.2024). 42. ProcterGamble. [Электронный ресурс]. URL: https://us.pg.com/blogs/100-years-of-pg-analytics-and-insights/ (дата обращения: 28.07.2024). 43. Create a data-driven culture with BI for everyone. [Электронный ресурс]. URL: https://www.microsoft.com/ru-ru/power-platform/products/power-bi?market=ru (дата обращения: 28.07.2024). 44. LinkedIn. [Электронный ресурс]. URL: https://www.intlock.com/blog/microsoft-workplace-analytics (дата обращения: 28.07.2024). 45. MeetWatson. [Электронный ресурс]. URL: https://www.ibm.com/watsonx (дата обращения: 28.07.2024). 46. Unilever. [Электронный ресурс]. URL: https://www.unilever.com/our-company (дата обращения: 28.07.2024).