Digitalization of HR analytics in the company: characteristics, benefits and practices

Введение

В условиях глобальной цифровой трансформации общества и бизнеса формируется новая реальность, поэтому крайне важно понимать суть происходящих перемен и их причины [1]. Современная экономическая среда, характеризуемая как BANI-мир (акроним от английских слов «хрупкий», «тревожный», «нелинейный», «непонятный»), предполагает активное использование цифровых данных для анализа обратных связей. Цифровизация и цифровая трансформация все увереннее проникают и встраиваются в жизнедеятельность органов власти, бизнеса и граждан [2].

Рост конкуренции, быстрые изменения на рынке труда и необходимость адаптации к новым условиям диктуют компаниям необходимость инновационного развития [3]. Субъективная по своей природе сущность инновационного потенциала и его особенности [4], связанные с личностной парадигмой, имеют особое значение для правильного понимания инновационного развитии компаний [5]. Управление инновационной активностью сотрудников приобретает статус одного из ключевых факторов конкурентоспособности организации [6], а методы HR- аналитики, основанной на цифровых данных, приобретают совершенно особое значение. В этой связи в нашей стране необходимо создавать благоприятные условия для поддержки и продвижения инновационного развития организаций [7].

Важно отметить, что для успешной цифровизации HR-аналитики необходимо повышение цифровой зрелости сотрудников, которое выражается в степени готовности всего предприятия к запланированным переменам [8]. Цифровизация обеспечивает долгосрочные, положительные и очевидные преимущества для организаций, поэтому необходимо учиться использовать опыт своих сотрудников и клиентов, повышая их вовлеченность с помощью новых цифровых каналов [9].

Гибридная работа, при которой сотрудники часть своего рабочего времени проводят в физическом офисе, а в остальное время работают удаленно, становится новой формой организации интеллектуального труда [10]. В таких условиях внедрение передовых технологий для оптимизации управления персоналом становится все более целесообразным и оправданным. HR-аналитика – это систематическая идентификация и количественная оценка человеческих ресурсов для определения результативности работы и принятия более эффективных управленческих решений [11]. Являясь ключевым инструментом для принятия обоснованных решений, она позволяет улучшать процессы найма, удержания и развития сотрудников в компании. Цифровизация HR-аналитики представляет собой не просто внедрение новых технологий, но и фундаментальное изменение подхода к управлению человеческими ресурсами на основе данных [12].

Рост конкуренции, быстрые изменения в социально-экономической среде и необходимость адаптации к новым условиям диктуют компаниям необходимость повышения эффективности найма и работы сотрудников, что в свою очередь требует более глубокой и точной аналитики кадровых данных. Следует также отметить, что сетевые структуры как механизм достижения цели характеризуются определенными методами коммуникаций, основанными на персонифицированных взаимодействиях, а не на иерархических отношениях [13]. Традиционные методы управления персоналом в этих условиях не способны обеспечить необходимую точность и скорость принятия решений, что подчеркивает необходимость использования современных цифровых инструментов. В этом контексте исследование цифровизации HR-аналитики становится особенно востребованным, так как оно позволяет выявить как возможности, так и проблемы, с которыми сталкиваются компании на пути к цифровой трансформации.

HR-аналитика позволяет организациям получать представление и информацию как о своем внутреннем, так и о внешнем контексте, что впоследствии служит основой для разработки HR-действий, в достаточной степени соответствующих ситуации, что в итоге обеспечит переход к персонализированному управлению человеческими ресурсами [14] и может успешно применяться для адаптации и совершенствования различных HR-практик, таких как планирование персонала, анализ должностей и деятельность по управлению талантами [15]. По сути, понимание, полученное с помощью HR-аналитики, будет иметь основополагающее значение для достижения согласованности между практиками управления персоналом и конкретными потребностями сотрудников, которым они будут адресованы, потенциально максимизируя их результативность [16], помимо установления прочной связи. между результатами анализа, общей бизнес-моделью и более широкой эффективностью организации [17]. HR-аналитика может оценить непосредственную и долгосрочную эффективность программ обучения, отслеживая показатели, связанные с творческим результатом [18]. Такой аналитический подход дает возможность постоянной обратной связи и итеративных улучшений содержания обучения, методов его проведения и даже последующих практик. Вместо универсальных модулей обучения аналитика способствует созданию персонализированных программ, отвечающих индивидуальным потребностям, тем самым создавая среду, в которой сотрудники с гораздо большей вероятностью будут творчески подходить к своим обязанностям [18].

Важно отметить, что HR-анализ обычно использует ретроспективные подходы для выявления закономерностей, тогда как проблема во времена цифровизации заключается в оценке того, что может произойти в будущем [19], и это особенно актуально, когда речь идет о растущих темпах изменений в социально-экономической среде. Просчет имеющихся и будущих компетенций может иметь решающее значение для выживания компании на рынке, поскольку смена компетенций часто требует огромных усилий по развитию и может занять годы, а не месяцы [20].

В этой связи последние годы наблюдается значительное увеличение интереса к цифровым технологиям в области HR-аналитики. Среди ключевых тенденций можно выделить:

- использование больших данных (Big Data), поскольку компании все чаще используют большие объемы данных для анализа и предсказания поведения сотрудников, что позволяет более точно определять потребности и ожидания персонала;

- внедрение искусственного интеллекта и машинного обучения (AI/ML), которые позволяют автоматизировать рутинные задачи, улучшать процессы найма через интеллектуальные системы подбора и предсказывать текучесть кадров;

- интеграция аналитических платформ, в силу того, что современные HR-системы используют данные из других бизнес-систем (ERP, CRM), что позволяет получать комплексные данные и проводить более глубокий анализ;

- применение облачных технологий, благодаря которым облачные решения делают HR-аналитику более доступной и гибкой, позволяя компаниям быстро масштабировать свой аналитический потенциал в соответствии со своими потребностями.

- фокус на опыт сотрудников (Employee Experience), поскольку анализ данных о взаимодействиях сотрудников с компанией позволяет улучшать рабочую среду, повышать удовлетворенность и продуктивность персонала. Эти тенденции подчеркивают важность использования передовых технологий для эффективного управления персоналом. Исследование цифровизации HR-аналитики помогает понять, как компании могут максимально эффективно использовать эти технологии, преодолевая существующие проблемы и реализуя потенциал для улучшения управления человеческими ресурсами.

Целью данной работы является анализ характеристик цифровой HR-аналитики, выявление её преимуществ и рассмотрение практических кейсов успешного внедрения.

Значимость и своевременность данной темы обусловлена тем, что в условиях быстро меняющейся бизнес-среды цифровизация HR-аналитики оказывается для компаний ведущим средством роста эффективности и обеспечения конкурентоспособности.

Научная новизна данной статьи заключается в предложении комплексного подхода к цифровизации HR-аналитики предприятий с анализом современных технологий, таких как большие данные (Big Data), искусственный интеллект (AI) и машинное обучение (ML), и их роли в улучшении процессов HR-аналитики, при этом рассматриваются не только теоретические аспекты, но и практические рекомендации, что позволит компаниям эффективно использовать HR-аналитику на всех уровнях управления.

Методология основана на системном подходе и содержит теоретические аспекты исследования, такие как поиск, рассмотрение и анализ теоретических работ и практических кейсов, синтез, систематизация и формализация, а также информационно-статистический и социально-экономический анализ полученных материалов, обобщение эмпирических и аналитических данных.

Теоретические основы цифровизации HR-аналитики

Во времена глобальной конкуренции труднее, чем когда-либо, обеспечивать конкурентоспособность в области, в которую постоянно приходят очередные игроки с собственными новаторскими бизнес-моделями. Единственный способ обеспечить себе лидирующее положение на рынке – это не имитация бизнес-моделей или продуктов, а индивидуальное мастерство управления человеческим капиталом [21].

HR-аналитика прошла значительный путь эволюции за последние несколько десятилетий. В ранние годы управления человеческими ресурсами основное внимание уделялось административным задачам, таким как ведение записей и обработка документов. В 1980-х и 1990-х гг., с появлением компьютерных систем управления персоналом, стало возможно более эффективное управление данными о сотрудниках. С началом 2000-х гг. начался новый этап в развитии HR-аналитики благодаря внедрению информационных технологий и систем управления данными. Компании начали использовать аналитические инструменты для анализа данных о персонале, что позволило делать более обоснованные решения в области управления человеческими ресурсами. Появление Big Data, искусственного интеллекта и машинного обучения дало мощный импульс развитию HR-аналитики, открыв новые возможности для анализа и прогнозирования.

Целью современной HR-аналитики является повышение индивидуальной и организационной эффективности за счет использования больших данных HR и методов статистического анализа на всех уровнях, от отчетности до прогнозирования. Новая концепция HR-аналитики заключается в подходе расширенного анализа данных с использованием ланных из разных источников и разной степени детализации для создания новых идей и рекомендаций к действию [22]. Оберлендер, Бейнике и Бипп отмечают [23], что «в сегодняшних организациях и политике растет осознание разрыва между существующими и необходимыми цифровыми компетенциями сотрудников, чтобы справиться с проблемами цифрового будущего на работе». С индивидуальной точки зрения, правильное управление компетенциями обеспечивает и улучшает возможности обеспечения работой в организации и управление карьерой сотрудников [24].

HR-аналитика представляет собой использование данных, аналитических методов и инструментов для оптимизации управления человеческими ресурсами и улучшения принятия решений в области HR. Основная цель HR аналитики — получение глубокой и точной информации о персонале, которая помогает в стратегическом и оперативном управлении человеческими ресурсами. В работе [25] отмечается, что цель HR-аналитики — использовать методы, применяемые к HR-данным, для проверки эффективности HR-мер и, в конечном итоге, выявления рычагов, которые могут способствовать улучшению процессов внутри HR, а также всей компании. Важно отметить, что в условиях постоянно меняющегося и развивающегося мира и совершенствования технологий от каждого управленца требуется овладение цифровой грамотностью и регулярное улучшение своих навыков [26]. Ключевые компоненты цифровой HR-аналитики представлены в табл.1.

Таблица 1. Ключевые компоненты цифровой HR-аналитики и их описание (составлено авторами)

Ключевые компоненты	Описание
Сбор данных	включает в себя сбор разнообразных данных о сотрудниках, таких как информация о найме, производительности, вовлеченности, текучести кадров и т. д.
Анализ данных	применение статистических методов, машинного обучения и других аналитических инструментов для интерпретации собранных данных и выявления закономерностей
Визуализация данных	представление данных в виде графиков, диаграмм и других визуальных форматов для удобства восприятия и принятия решений
Прогнозирование	использование данных и аналитических моделей для предсказания будущих тенденций и поведения сотрудников.
Отчетность и метрики	создание отчетов и использование ключевых показателей эффективности (KPI) для мониторинга и оценки результатов HR-деятельности

Современная HR-аналитика понимается не только как инструмент, в котором применяются статистические методы и основное внимание уделяется ключевым показателям, но и как системный подход [27]. Авторы определяют HR-аналитику следующим образом: «HR-аналитика — это упреждающий и систематический процесс этического сбора, анализа, передачи и использования научно обоснованных HR-исследований и аналитической информации, чтобы помочь организациям достичь своих стратегических целей» [27]. В современных условиях важно обеспечить возможность удаленной работы, цифрового сотрудничества и управления командой, а также решить проблемы психического здоровья [28]. Тем не менее, прежние задачи, такие как подбор персонала или развитие сотрудников, также требуют преобразования в цифровые решения. Поэтому компании начали собирать сведения об удаленной работе, вовлеченности и благополучии своих работников, чтобы составить ясную картину о потребностях каждого из них [29].

Поскольку HR-аналитика — это не просто внедрение программного обеспечения для анализа персональных данных, то для ее реализации требуется более глубокое, всестороннее и комплексное понимание и отношение, чем при традиционном подходе к ИТ-проектам. Помимо технологических вопросов, в HR-аналитике следует также учитывать взаимоотношения с широким кругом заинтересованных сторон. На рис.1 представлены области, влияющие на эффективность HR-аналитики. Важно понимать, кто и как использует HR-аналитику, а также учитывать контекст внутри организации. Фернандес и Галлардо-Гальярдо [30] подчеркивают, что аналитические навыки, необходимые для применения HR-аналитики, в будущем возрастут. Из-за стремительного развития искусственного интеллекта и его методов, таких как машинное обучение, бизнес-партнерам по управлению персоналом придется постоянно учиться и расширять свои знания [31]. В свою очередь, меры по развитию персонала, которые для этого понадобятся, окажут положительное влияние на отношение к HR-аналитике и повысят самооценку и отдачу сотрудников. [32]. Внутренний контекст организации также имеет большое значение для объяснения влияния социальной системы на внедрение и применение HR-аналитики, при этом особое внимание уделяется различным заинтересованным сторонам, вовлеченным в этот процесс [33]. Их можно разделить на деловых партнеров по управлению персоналом, руководство, сотрудников и аналитические группы [34]. Следует также иметь в виду, что беспрецедентная скорость изменений подрывает предсказательную силу одних лишь исторических данных, а это означает, что прогностические модели, основанные на исторических данных, должны быть заменены альтернативными моделями, которые работают практически в режиме реального времени, обнаруживая изменения и адаптируясь к ним по мере их возникновения [35]. Это особенно важно для перехода в формат опережающего обучения с использованием компетентностного подхода и при подборе индивидуальных программ, курсов, модулей обучения для развития отдельных требуемых знаний, умений и навыков с получением обратной связи онлайн на каждом этапе [36].

Рис. 1. Основные области влияния на эффективность HR-аналитики (составлено авторами)

Цифровизация HR-аналитики предполагает использование передовых цифровых технологий для автоматизации процессов сбора, анализа и визуализации данных о персонале. Основные концепции и подходы представлены в табл.2.

Таблица 2. Основные технологии в цифровизации HR аналитики (составлено авторами)

Технологии	Описание
Big Data в HR аналитике	Использование больших объемов данных для анализа поведения сотрудников, выявления трендов и принятия обоснованных решений. Это включает данные из различных источников, таких как системы управления персоналом, социальные сети, опросы сотрудников и другие внутренние и внешние источники.
Искусственный интеллект и машинное обучение	Эти технологии используются для создания прогнозных моделей, которые помогают предсказывать текучесть кадров, оценивать производительность и вовлеченность сотрудников, а также автоматизировать процесс подбора персонала.
Облачные технологии:	Облачные решения предоставляют платформы для хранения и обработки данных, обеспечивая доступность аналитических инструментов и возможность масштабирования в зависимости от потребностей компании.
Интеграция систем	Современные HR-аналитические системы интегрируются с другими бизнес-приложениями, такими как ERP и CRM, что позволяет получить комплексное представление о деятельности компании и её персонала.
Визуализация данных	Применение инструментов визуализации данных для создания наглядных и понятных отчетов и дашбордов, что облегчает восприятие информации и принятие решений.

Цифровизация HR-аналитики представляет собой интеграцию цифровых технологий в процессы управления человеческими ресурсами для улучшения принятия решений, повышения эффективности и продуктивности сотрудников, она включает использование различных концепций и подходов для улучшения управления человеческими ресурсами, таких как принятие решений на основе данных, предсказательная аналитика, управление жизненным циклом деятельности сотрудников, аналитика в реальном времени, аналитика персонала и талантов, планирование и оптимизация рабочей силы, а также использование метрик и KPI являются ключевыми элементами этого процесса, описания которых представлены в табл.3.

Таблица 3. Основные концепции и подходы в цифровизации HR-аналитики (составлено авторами)

Концепции и подходы	Описание
1. Концепция принятия решений на основе данных (Data-Driven Decision Making (DDDM))	заключается в использовании объективных данных для обоснования решений, а не интуиции или субъективных мнений, в HR-аналитике это означает: - сбор данных о сотрудниках, таких как производительность, удовлетворённость, текучесть кадров; - анализ данных для выявления закономерностей и трендов; - принятие решений на основе результатов анализа для улучшения управления персоналом
2. Предсказательная аналитика (Predictive Analytics)	использует статистические модели и алгоритмы машинного обучения для прогнозирования будущих событий на основе исторических данных, в HR-аналитике это может включать: - прогнозирование текучести кадров; - определение сотрудников с высоким потенциалом; - прогнозирование потребности в обучении и развитии
3. Управление жизненным циклом сотрудника (Employee Lifecycle Management)	включает анализ данных на всех этапах карьеры сотрудника в компании, от найма до выхода на пенсию, основные подходы включают: - анализ эффективности процесса найма; - оценка производительности и вовлечённости сотрудников; - мониторинг карьерного роста и планирование преемственности
4. Аналитика в реальном времени (Real-Time Analytics)	позволяет HR-специалистам получать актуальные данные и немедленно реагировать на изменения, основные аспекты: - использование дашбордов и панелей мониторинга для отслеживания ключевых показателей в режиме реального времени; - быстрая идентификация проблем и принятие мер для их устранения
5. Аналитика персонала (People Analytics)	направлена на сбор и анализ данных о людях для улучшения управления ими, включает: - анализ вовлечённости и удовлетворённости сотрудников; - изучение взаимодействий и сетей внутри организации; - оценка влияния обучения и развития на производительность
6. Аналитика талантов (Talent Analytics)	сосредоточена на выявлении, развитии и удержании талантливых сотрудников, ключевые подходы: - использование данных для идентификации сотрудников с высоким потенциалом; - анализ эффективности программ развития талантов; - оценка ROI от инвестиций в обучение и развитие
7. Планирование и оптимизация персонала (Workforce Planning and Optimization)	включает анализ данных для определения потребностей в рабочей силе и оптимизации её использования, основные компоненты: - прогнозирование потребности в кадрах на основе бизнес-планов; - оптимизация распределения ресурсов для повышения производительности; - анализ эффективности использования рабочей силы
8. Метрики и ключевые показатели эффективности (HR Metrics and KPIs)	в HR-аналитике используются для измерения и оценки различных аспектов управления персоналом, основные подходы: - разработка и мониторинг метрик, таких как текучесть кадров, вовлечённость, время на заполнение вакансий; - анализ данных для выявления сильных и слабых сторон в управлении персоналом; - использование данных для улучшения процессов и стратегий HR

Внедрение данных подходов позволяет компаниям более эффективно управлять своим персоналом, повышать продуктивность и улучшать стратегическое планирование. Для реализации возможностей, предоставляемых Big Data, AI и ML, компании используют различные платформы и инструменты для HR-аналитики, например:

- Workday - комплексная HR-платформа, которая предоставляет инструменты для управления персоналом, финансовыми данными и аналитикой, использует машинное обучение для прогнозирования и автоматизации HR-процессов;

- SAP SuccessFactors - облачное решение для управления человеческими ресурсами, которое включает модули для найма, производительности, обучения и аналитики, интегрируется с другими системами SAP, обеспечивая комплексное управление данными;

- Oracle HCM Cloud - облачная платформа для управления человеческим капиталом, предлагающая аналитические инструменты для улучшения управления персоналом и стратегического планирования, использует искусственный интеллект и машинное обучение для прогнозирования и анализа данных;

- Tableau - инструмент для визуализации данных, который помогает создавать интерактивные дашборды и отчеты, широко используется для анализа HR-данных и принятия решений на основе визуализированных данных;

- Power BI - аналитический инструмент от Microsoft, который позволяет интегрировать данные из различных источников и создавать интерактивные отчеты, помогает HR-специалистам анализировать данные и принимать обоснованные решения;

- KitBot – это омниканальная HR-платформа с искусственным интеллектом для развития человеческого капитала в компании, которая содержит данные по всем тестам, опросам и активностям сотрудника в системе бота с возможностью использовать их для развития и мотивации сотрудника внутри компании;

- Mirapolis HCM — это цифровое решение для HR-процессов, которое позволяет создать всеобъемлющую систему управления талантами и предназначено для повышения эффективности управления HR-процессами в компании;

- МояКоманда — это облачная HCM-платформа для автоматизации процессов управления персоналом, талантами и опытом сотрудников, где поддерживаются операционные системы iOS, Android, и которая может быть эффективно использована малым бизнесом, микропредприятиями и стартапами.

Интеграция HR-аналитики с другими информационными системами, такими как ERP и CRM, играет ключевую роль в обеспечении целостного подхода к управлению данными и принятию решений. Например, интеграция HR-аналитики с ERP-системами позволяет объединить данные о персонале с финансовыми и операционными данными, что помогает получить полное представление о деятельности компании и управлять производительностью. Интеграция с CRM (Customer Relationship Management) системами позволяет анализировать взаимодействие сотрудников с клиентами, что может быть полезно для оценки производительности и удовлетворенности клиентов. Данные из CRM-систем помогают оптимизировать процессы подбора и обучения персонала с ориентацией на улучшение качества обслуживания клиентов. Интеграция HR-аналитики с ERP- и CRM-системами обеспечивает целостный подход к управлению данными, улучшает точность и эффективность аналитических процессов, а также способствует принятию более обоснованных и стратегически важных решений.

Преимущества цифровизации HR аналитики и практики применения

Благодаря использованию передовых аналитических инструментов и методов обработки данных цифровизация HR-аналитики позволяет значительно повысить качество принимаемых решений в области управления персоналом, способствует автоматизации и оптимизации многих процессов управления персоналом, напрямую влияет на повышение эффективности и продуктивности сотрудников и играет важную роль в поддержке стратегического планирования компании. Ключевые преимущества представлены в табл.4.

Таблица 4. Ключевые преимущества цифровизации HR-аналитики (составлено авторами)

Преимущества	Описание
Улучшение качества принимаемых решений
Более точно оценивать производительность сотрудников	Анализ данных позволяет выявлять сильные и слабые стороны каждого сотрудника, что способствует более объективной оценке их работы.
Прогнозировать будущее поведение	Использование прогнозных моделей помогает предсказать вероятность увольнения, потребность в обучении или возможные карьерные траектории сотрудников.
Принимать обоснованные кадровые решения	На основе анализа данных можно более эффективно планировать найм, продвижение, обучение и другие кадровые мероприятия, что способствует улучшению общего климата в компании и снижению текучести кадров.
Оптимизация процессов управления персоналом
Найм и отбор персонала	Аналитические инструменты помогают быстро и эффективно отбирать кандидатов на основе их квалификаций, опыта и потенциала, что значительно сокращает время и затраты на подбор персонала.
Управление производительностью	Системы аналитики позволяют более точно отслеживать и оценивать производительность сотрудников, устанавливать четкие цели и контролировать их достижение.
Обучение и развитие	Анализ данных о навыках и потребностях сотрудников помогает разрабатывать индивидуальные программы обучения, что способствует более эффективному развитию персонала.
Увеличение эффективности и продуктивности сотрудников
Индивидуализация подхода	Аналитические инструменты позволяют более точно выявлять потребности и предпочтения каждого сотрудника, что способствует созданию комфортных условий труда и повышению мотивации.
Раннее выявление проблем	Системы аналитики помогают своевременно выявлять и устранять проблемы, связанные с производительностью, удовлетворенностью и вовлеченностью сотрудников.
Улучшения внутренней коммуникации	Анализ данных о взаимодействиях между сотрудниками помогает улучшить коммуникационные процессы и способствует более эффективной командной работе.
Поддержка стратегического планирования
Анализ тенденций и прогнозирование	Аналитические инструменты позволяют выявлять и анализировать долгосрочные тенденции в области управления персоналом, что помогает разрабатывать более точные и эффективные стратегии.
Оптимизация кадровых ресурсов	Анализ данных помогает более эффективно распределять кадровые ресурсы в соответствии с текущими и будущими потребностями компании.
Повышение конкурентоспособности	Использование аналитики позволяет компании быстрее адаптироваться к изменениям на рынке труда, улучшать условия труда и привлекать лучшие кадры.

Таким образом, цифровизация HR-аналитики предоставляет компаниям мощные инструменты для улучшения управления персоналом, что в конечном итоге способствует повышению общей эффективности и конкурентоспособности. Следует отметить, что цифровизация HR-аналитики может быть начальным шагом к созданию цифрового двойника компании [37].

Поскольку цифровизация HR-аналитики требует использования информационных технологий, развертывание и использование аналитических инструментов бывает затруднено техническими и технологическими проблемами. Например, интеграция HR-аналитики с существующими системами управления персоналом, ERP, CRM и другими информационными системами является непростой задачей, решение которой занимает значительные ресурсы и время. Различные системы применяют разные форматы данных, что предполагает наличие механизмов для их объединения и корректной обработки. Успешное внедрение HR-аналитики также часто вызывает необходимость модернизации существующей ИТ-инфраструктуры, такой как серверы, сети и системы хранения данных.

Важно учитывать, что сбор и обработка большого объема данных о сотрудниках несут в себе значительные риски, связанные с конфиденциальностью и безопасностью информации. Компании должны соблюдать строгие требования законодательства в области защиты персональных данных, такие как GDPR в Европе [38] или Федеральный закон о защите персональных данных в России [39]. Необходимость защиты данных от несанкционированного доступа, утечек и кибератак требует использования передовых технологий шифрования и систем безопасности. Использование данных сотрудников для аналитики должно осуществляться с соблюдением этических норм, чтобы избежать нарушений прав и интересов сотрудников.

Внедрение новых технологий и процессов часто сопровождается неприятием со стороны сотрудников, что затрудняет перевод HR-аналитики в цифровой формат. Например, сотрудники не всегда понимают цели и преимущества цифровизации кадровой аналитики, что приводит к недоверию и препятствует преобразованиям. Кроме этого, страх перед утечкой персональных данных и нарушением конфиденциальности часто становится серьезным барьером для внедрения новых технологий. Следует также учитывать, что переход на новые системы аналитики повлечет за собой необходимость изменения рабочих процессов, что вызовет дополнительное недовольство со стороны сотрудников, привыкших к старым методам работы.

Для успешной цифровизации HR-аналитики потребуются квалифицированные специалисты, способные эффективно использовать аналитические инструменты и интерпретировать результаты, однако в современных условиях ощущается нехватка профессионалов в области HR-аналитики, обладающих необходимыми знаниями и навыками обработки данных, использования аналитических инструментов и понимания HR-процессов. Постоянное развитие технологий создает необходимость постоянного обучения и повышения квалификации сотрудников HR-отделов для работы с новыми технологиями и инструментами аналитики, при этом высокий спрос на квалифицированных специалистов в области аналитики данных приводит к усилению конкуренции на рынке труда и усложняет процесс привлечения и удержания таких специалистов.

Цифровизация HR-аналитики связана с рядом проблем и вызовов, которые необходимо учитывать и решать для успешного внедрения и использования аналитических инструментов в компании, но опыт многих организаций свидетельствует о том, что полученные результаты повышают конкурентоспособность компаний. Так, например, аналитика кадровых ресурсов Amazon направлена на повышение производительности труда и удержание сотрудников [40]. Проводя анализ данных по вовлеченности сотрудников, текучести кадров и показателям производительности, Amazon может легко определить области для улучшения и принять целенаправленные меры. Например, в организации применяют прогнозную аналитику для выявления сотрудников, находящихся под угрозой увольнения, и принимают упреждающий подход, решая их проблемы, например, предлагая возможности карьерного роста или корректируя их графики. Cisco Systems использует аналитические данные для изучения демографических характеристик сотрудников, практики найма и уровня продвижения по службе, а затем определяет, где можно улучшить работу с представителями разных профессий, и использует эту информацию для разработки специальных стратегий найма, обучения по вопросам разнообразия и программ наставничества, чтобы помочь недостаточно представленным людям в организации [41]. Анализ данных о сотрудниках по навыкам, производительности и карьерным целям компании помогает компании P&G выявлять пробелы в кадровом резерве и разрабатывать стратегии для их преодоления [42].

Компания Microsoft внедрила систему HR-аналитики для улучшения управления талантами и развития сотрудников на основе платформы Microsoft Power BI и аналитических инструментов на базе облачных технологий Azure [43]. В результате: точность оценки производительности труда сотрудников повысилась на 20%, эффективность программ развития и обучения выросла на 30%, затраты на управление персоналом сократились на 15%.

LinkedIn использует аналитику человеческих ресурсов для повышения качества подбора персонала и привлечения подходящих талантов. Изучая закономерности и тенденции в данных профилей кандидатов, объявлений о вакансиях и результатов найма, LinkedIn может помочь определить процесс подбора персонала [44]. Затем такие данные используются для уточнения объявлений о вакансиях, таргетирования пассивных кандидатов и улучшения опыта кандидатов, что еще больше увеличивает шансы платформы привлечь лучшие таланты.

Компания IBM внедрила систему аналитики для прогнозирования потребностей в персонале и повышения вовлеченности сотрудников, для чего была использована ее собственная платформа Watson для анализа больших данных и предсказательной аналитики [45]. В итоге: время подбора персонала сократилось на 30%, точность прогнозирования кадровых потребностей увеличилась на 25%, вовлеченность сотрудников выросла на 20%.

Компания Unilever использовала HR-аналитику для улучшения процессов найма и управления персоналом на глобальном уровне на основе платформы SAP SuccessFactors и аналитических инструментов для анализа данных о персонале [46]. Результатом стало сокращение времени найма на 40%, повышение качества подбора персонала за счет использования предиктивных моделей, повышение вовлеченности и удовлетворенности сотрудников на 18%.

Эти примеры демонстрируют, что крупные компании успешно внедрили системы цифровой HR-аналитики, что привело к значительным улучшениям в управлении персоналом, повышению производительности и вовлеченности сотрудников, а также оптимизации процессов найма и развития.

Заключение

В ходе исследования были рассмотрены теоретические основы, технологические аспекты, преимущества и вызовы цифровизации HR-аналитики. Проведен анализ успешных кейсов внедрения HR-аналитики в компаниях, достигнутых результатов и выявленных преимуществ, а также уроки и выводы из этих примеров. Особое внимание уделено проблемам и вызовам, которые могут возникнуть на пути цифровизации, и предложены рекомендации по их преодолению.

Цифровизация HR-аналитики находится на стадии активного развития и интеграции в бизнес-процессы компаний. Современные технологии, такие как Big Data, AI и ML, предоставляют уникальные возможности для сбора, анализа и интерпретации данных о сотрудниках. Это позволяет улучшать качество принимаемых решений, оптимизировать процессы управления персоналом и поддерживать стратегическое планирование.

Будущие перспективы цифровизации HR аналитики связаны с развитием и внедрением новых технологий и инноваций. Использование предиктивной аналитики, автоматизации процессов и интеграции с другими информационными системами (ERP, CRM) станет ключевым фактором для повышения эффективности и продуктивности компаний.