Профессия HR-аналитик: задачи, компетенции и перспективы

Это вызывает интерес всех, кто попадает в департамент по работе с персоналом. Чем же занимается HR-аналитик? Насколько эта профессия сегодня востребована, и какими знаниями вы должны обладать, чтобы строить карьеру в этой сфере?

Представьте, что вам предстоит строить дом. С чего бы вы начали? Скорее всего, с расчётов строительных материалов, рабочей силы, планировании бюджета. И это при условии, что место для строительства уже выбрано, а в голове существует четкий образ вашего дома.

Так же и с любой корпорацией. Чтобы построить бизнес, нужны умы и руки. Им предстоит создавать стратегии, продажи, продукты и развивать выбранную сферу. Чтобы этот путь не закончился провалом, нужно уделять серьезное внимание расчетам и планированию необходимых человеческих ресурсов.

Еще 5−8 лет назад данные о сотрудниках собирались и систематизировались хаотично. Мало кто по-настоящему понимал, как это делать, а главное — для чего использовать? Зачем считать процент текучести кадров или жизненный цикл работника в компании. И кто это будет делать? Когда корпорации задались целью внедрения HR-метрик и ведения не только кадрового учета персонала, но и разработки дашбордов, отделы создавались на базе бухгалтерии или финансовых департаментов.

Сегодня такие специалисты могут работать как в кадровой службе, так и сами по себе, без привязки к конкретному направлению.

HR-аналитика — это процесс анализа данных по персоналу с применением методов бизнес-аналитики и обработки данных. На Западе его давно называют «аналитикой талантов».

Существует два направления:

На сегодняшний день именно внутреннее направление проходит скоростной путь эволюции. Это уже не традиционный сбор и отслеживание информации о сотрудниках. Сегодня это использование данных о персонале, на основе которых делаются глубокие аналитические выводы, касающиеся всего бизнеса.

К традиционной внутренней HR-аналитике можно отнести следующие задачи:

К сожалению, про внешнее направление компании часто забывают: HR сфокусирован на данных внутри компании, и никак не берёт во внимание происходящее на рынке, кроме обзоров заработных плат. А ведь от того, где компании сейчас на отрезке пути к лучшему работодателю зависит и то, сколько нужно вкладывать менеджменту средств и усилий для становления бренда работодателя. Без этого сегодня не выстроить команду уникальных экспертов, особенно ИТ-специалистов.

Например, текучесть в департаменте информационных технологий может быть связана не с заработной платой или руководителем, а с устаревшими и неинтересными молодому поколению ИТ-специалистов программами и системами. Чтобы сделать такие выводы,

На моём опыте успешно была выстроена команда специалистов по 4-секторному подходу. С удовольствием делюсь с вами этой структурой.

Он занимается извлечением данных, их трансформацией и приведением в читаемый вид. Именно архитектор данных занимается интеграцией и инфраструктурой. Здесь основным и важным является аналитический склад ума и, желательно, математическое или техническое образование. Бэкграунд может быть в аналитике, CRM или на начальных позициях в ИТ.

Эта категория занимается анализом данных, визуализацией дизайна данных с четкими понятными выводами с зависимостью тех или иных данных. Предпочтительно, чтобы эта категория имела опыт работы с HR-аналитикой и построения аналитических моделей. Бэкграунд желателен в HR, финансах (подразделении, где ранее вели расчет бонусов, заработной платы).

Обсуждение причин и следствий с бизнесом, подготовка гипотез с расчетами их влияния на бизнес. Обсуждение предложений с архитектором данных (возможно ли внедрение новых потоков данных с существующих систем по выбранным категориям сотрудников). Здесь важен значительный опыт в работе с персоналом.

Данный сектор подразумевает работу в нём экспертов с более, чем 3-х летним опытом в HR на позициях, имеющих проектный опыт с успешным внедрением HR-проектов. Важным является умение вести переговоры.

Эта роль подразумевает управление командным лидерством, построение кросс-функциональных команд, HR-стратегии. Эти задачи часто выполняет HR-директор, любо руководитель службы бизнес-партнерства. Важна высокая экспертиза в HR.

Как видите, в третьем и четвертом секторе я указала, что часто соответствующую роль выполняет HR BP. А это значит, что аналитика становится частью функционала HR-менеджера и эти компетенции важно получать уже сегодня, чтобы оставаться востребованным на рынке специалистом.

Мнение Сергея Скока, начальника отдела аналитики и организационного проектирования банка ВТБ, подтверждает мои выводы. На вопрос о том, нужны ли обычному HR-менеджеру компетенции в аналитике, он ответил однозначно:

Если вы хотите развивать свои способности и таланты в этом направлении, то вы сделали правильный выбор. По данным экспертов, здесь нужны специалисты, и спрос на них будет возрастать в ближайшие годы. Компании начинают постепенно осознавать, что стоимость, например, текучки кадров слишком высока. Выгоднее исследовать лояльность и вовлеченность сотрудников, чтобы выявить проблемы в процессе адаптации и «цикле жизни» сотрудника в компании, и научиться удерживать ценные кадры, чем постоянно тратить время и деньги на обучение новых.

Средняя зарплата HR-аналитика по данным HeadHunter начинается от 45 000 — 50 000 рублей для молодых специалистов (junior) без обширного опыта. Проработав же в сфере 3−5 лет, специалист уровня middle и senior может претендовать на зарплату от 100 000 — 150 000 тысяч рублей и выше.

Получив компетенции в HR, впоследствии можно повысить квалификацию, развиваться дальше и уйти в другое направление, например, в бизнес-аналитику. Здесь зарплаты еще выше:

О сегодняшних трендах, а точнее, «антитрендах» в HR-аналитике и компетенциях специалиста рассказал Артемий Молоснов, Lead HR Analyst в МТС (блок ИТ-персонала).

Аналитика в HR сегодня востребована в том смысле, что спрос на квалификацию превышает предложение: всем нужны специалисты определенного уровня — условные мидлы или синьоры. Есть очень мало людей, которые могут передать реальный опыт. В то же время не сказал бы, что подавляющее число компаний захотело такого человека: скорее, организации пытаются добавить функционал уже имеющимся людям, — с переменным успехом.

Почему все же HR-аналитика востребована? Потому что без нее дальше уже никак нельзя. Я выделю три негативных тренда, набирающих обороты в России: уверен, их обсуждать намного важнее, чем позитивные. Они связаны между собой и ухудшают друг друга.

В аналитике и HR это особенно плохо. Грубо говоря — куда ни посмотри, все рассказывают о трендах в аналитике. При этом реальные проблемы аналитики, о которых уже известно, в компаниях не решаются — нет ресурсов или слишком долго и занудно. Немного другой ракурс того же «антитренда»: недостаток внимания к голосам тех, кто выполняет работу и испытывает все проблемы на себе, и, как следствие, сбитый фокус ЛПРов. Проблема касается не только аналитики — обсуждая сбор данных от конкретных функций в HR, не раз упирались в это.

Мы привыкли решать вопросы за счет харизмы, навыков убеждения, отработки возражений. Теперь, когда «появились цифры», они служат только красивым дополнением к тому, что мы и раньше пытались протолкнуть. И чем больше становится цифр, тем лучше для «аргументации языком» и хуже для «понимания ситуации».

Хрестоматийный пример: длинное высказывание своего видения и в конце дополнение «Ведь по статистике 70% людей выбирают свою работу, потому что Х».

Что делать? Проходить курсы, читать исследования в рецензируемых журналах, попытаться самостоятельно посчитать что-то на реальных данных.

Это естественный процесс становления аналитики в новой отрасли, но упование на краткосрочные текущие запросы сильно сдерживает развитие аналитики в HR. Мы можем делать все более крутые вещи (здравствуй, сетевой анализ) в то время как то, на чем они базируются (данные), сыпется при первом приближении.

Хрестоматийный пример: «Нам нужно сейчас решить вот этот вопрос, а эти данные нам сейчас не нужны, поэтому не будем туда залезать».

Что делать? Мне кажется, определиться с самыми важными запросами к отчетности и аналитике, декомпозировать их на то, «что нам для этого понадобится» и поставить работу по отладке механизма как можно раньше. Как начало карантина, — чем раньше его начать, тем меньше будет волна заболеваемости в ближайшем будущем.

Начну с хард скиллз, которые на самом деле соответствуют разным типам мышления.

Прежде чем идти куда-то дальше, нужно понять, что такое работа с данными, мышление «столбцами и строками», а не концептами вроде «адаптация» и «скорость». Понять типичные косяки, с которыми приходится сталкиваться, и приемы работы с ними (от «руками» до «скриптами»).

Кстати, VBA, на мой взгляд, практически не нужен — очень многое за него можно решить надстройками для Excel или найдя нужный код в интернете. Освобождаем мозги для другого :)

Диву даешься, насколько редко встречаешь вопрос «А то, что мы получили — не случайность?». Или тому, как на четырех точках данных (например, четыре отдела) пытаются увидеть корреляцию. Про качество выводов и решений, основанных на таком анализе, говорить сложно. Data Scientist’ы плачут горючими слезами.

Это можно назвать «мышление переменными» — характеристиками объектов, которые мы сравниваем между собой.

Очень завидую тем людям, которые решают свои запросы к отчетности и аналитике при помощи 1−2 таблиц, которые не надо перекрещивать между собой или с которыми справляется ВПР. Уверяю, это скоро пройдет.

Тут я специально не уточняю инструмент. Самый простой — Excel с PowerPivot и PowerQuery, но они быстро начнут тормозить. Далее BI-системы (от самого простого PowerBI до Qlik или Tableau), кто-то скажет, что проще один раз выучить R/Python и кардинально расширить свое мышление.

Это «мышление блоками данных», когда мы скрещиваем всю историю человека, когда он был «кандидатом в ATS» с тем, что происходит с человеком, когда он «сотрудник в 1C». Учитывая, как это представлено в наших «столбцах и строках».

Это про то, чем явление «вовлеченность» отличается от того, что мы получаем в нашем опросе. И что влияет на результат измерения компетенции «решение задач», кроме самого умения решать задачи, и как с этим работать. Спойлер — влияет многое, жить сложно, но можно, и иначе никак.

Я бы назвал это «мышление конструктами (понятиями) и способами их увидеть».

Теперь к soft skills:

Не абстрактная обучаемость, а вот так просто. В реальной работе ежедневно возникают новые задачи, к которым не знаешь, как подступиться. Благо, по каждому из инструментов куча форумов и чатов (здесь чтение на английском — навык по умолчанию)».

Сергей Скок добавил еще один мягкий навык — гибкость:

В статье мы рассказали о важности HR-аналитики для бизнеса, о задачах и компетенциях специалистов в этой сфере, о перспективах развития в профессии и какие антитренды в ней есть сейчас. HR-аналитика — это новое направление, которое находится в стадии становления и постоянном развитии, и здесь огромное поле для деятельности и исследований. Если вам это интересно и хочется разобраться в метриках, дашбордах и научиться управлять данными, то на курсе HR-ANALYTICS
вы приобретете нужные вам навыки и раздвинете границы своих представлений о подходах к HR-работе.