Анализы статей «An ROI-based review of HR analytics: practical implementation tools» и «People analytics effectiveness: developing a framework»

В Reflection Paper проанализированы с позиций своей ценности, сильных и слабых сторон, возможностей применения для магистерской диссертации три статьи по теме HRаналитики. Помимо содержательных инсайтов я обратила внимание на списки источников, на которые опирались авторы статей – они все в основном содержат публикации в научных и профессиональных изданиях, и это натолкнуло меня на мысль сделать больший упор в сторону научного изучения аналитики персонала, хотя в курсовой работе я дифференцировала академический и бизнес-подходы. Статья «An ROI-based review of HR analytics: practical implementation tools» представляет собой обширный теоретический обзор литературы по теме HR-аналитики, на основе которого автором также были выделены направления УЧР с наибольшей рентабельностью инвестиций – планирование ресурсов и рекрутмент. Стоит отметить, что это одно из немногих исследований, в котором применяется модель LAMP [Boudreau, Cascio, 2017, Boudreau, Ramstad, 2006], позволяющая охарактеризовать то, что усилия по измерению УЧР действительно повлияют на изменения в организации. Я часто обращалась к этой статье во время написания курсовой работы, потому что она затрагивает такие темы, как возникновение HR-аналитики, различные термины и определения, тренды, цели, инструменты и области её применения. Кроме того, особенную ценность представляет подробное описание методологии теоретического исследования и кластеризация научных статей, вместе с работами [Marler, Boudreau, 2017, Garcia-Arroyo, Osca, 2019, Tursunbayeva et al., 2018] это помогло мне выстроить дизайн собственного обзора литературы. Что касается слабых сторон, то я не согласна с подходом автора в части оценки необходимости HR-аналитики с помощью ROI: как писали основатели модели LAMP, «компоненты ROI недоступны для большинства кадровых решений, и структура ROI действительно не фокусируется на правильных вопросах для HR-инвестиций» [Boudreau, Ramstad, 2006, с. 28], поэтому мне не понятны попытки автора оценить наиболее значимые категории исследований и направления работы функции УЧР. Действительно, эмпирические и концептуальные исследования, а также предиктивная аналитика занимают передовой рубеж в реализации доказательного подхода (evidence-based approach), однако это не значит, что анализ кейс-стади или описательная аналитика не предоставляют ценных инсайтов или из них нельзя извлечь действенные советы по развитию HR-аналитики. Так, например, часто цитируемые статьи [Rasmussen, Ulrich, 2015, Fitz‐enz, 2009, van der Togt, Rasmussen, 2017, Levenson, 2018, McIver et al., 2018, Simón, Ferreiro, 2018, Minbaeva, 2017] как раз приводят практические примеры. Говоря о задачах УЧР, которые могут быть решены с помощью аналитики, я выделила следующие ограничения: во-первых, в список попали на все области УЧР – отсутствуют оценка персонала, работа с вовлеченностью и благополучием, во-вторых, названы всего два из четырёх типов аналитики – я согласна, что примеров и оценки эффективности прескриптивной аналитики пока совсем немного, однако исключение диагностической аналитики вызывает вопросы. В целом, я бы рекомендовала прочитать статью по нескольким причинам, в частности: • это настоящее качественное исследование, раскрывающее сразу несколько важных вопросов в области HR-аналитики, • несмотря на то, что, с моей точки зрения, прицел на ROI сомнителен, это делает статью уникальной и значительно выделяет среди остальных, • в ней использована модель LAMP (логика, аналитика, метрики и процесс), которая добавляет работе обоснованности и которую, по моему мнению, в том числе следует брать за основу анализа литературы, • список источников и приложение включают перечень наиболее релевантных работ по теме HR-аналитики. Выводы статьи о необходимости эмпирических научных исследований и применении контекстного подхода для проведения аналитики будут использованы мной, как обоснование актуальности магистерской диссертации. Как и в предыдущем случае, я опиралась на статью «Using workforce analytics to improve strategy execution» при написании курсовой работы, однако в то время я не разглядела весь потенциал этой работы. Сейчас фраза «соответствие стратегии» несёт для меня новый смысл, так как по части HR-аналитики она связана с организационным развитием. Конечно, это не новое утверждение и ряд исследователей уже заявляли о том, что HR должен выйти за свои функциональные рамки [Rasmussen, Ulrich, 2015, Tursunbayeva et al., 2018, Van den Heuvel, Bondarouk, 2017, Hamilton, Sodeman, 2020, Green, 2017], однако А. Левенсон ушёл вперёд связал эту область с социальными исследованиями организационного поведения, а также представил собственную трёхступенчатую систему аналитики в логике стратегический уровень – уровень бизнес-юнита – уровень УЧР. Являясь одним из первых исследователей аналитики персонала [Levenson, 2005] и имея большой практический опыт, А. Левенсон осветил в статье ряд критических проблем: • «узкий» подход к внедрению аналитической практики, характеризующийся экономической выгодой (тот самый ROI), а не ориентацией на долгосрочную перспективу, • отсутствие системного мышления и интереса к организационной диагностике и у академиков, и у практиков, • индивидуальный уровень анализа, не рассматривающий мезо- и макроуровни организации (группы, компанию и окружение), • слишком большой и разрозненный спектр аналитических подходов и инструментов, в то время как под решение задачи могут подходить всего несколько определенных методов. Я согласна и также, основываясь на прочитанной литературе и собственном опыте, вижу подтверждение первым трём проблемам. Четвёртая проблема, с моей точки зрения, не представляет серьёзной угрозы и неактуальна для компетентных специалистов, и это, пожалуй, единственный пункт статьи, который можно рассматривать, как слабое место. Для меня было удивительно точным и тонким сравнение организации с симфоническим оркестром, а также приятно увидеть подтверждением своим мыслям: HR-специалистам и будущим аналитикам следует поучиться у социологов (хотя ранее чаще всего упоминались специалисты по данным и психологи), так как они действительно мастера исследований, у них есть навыки и понимание таких методов, как анализ социальных (организационных у Д. Берсина) сетей и многоуровневое моделирование. В то же время идея задействовать ИТсистемы для проведения аналитики была подвергнута критике, так как предлагаемая ими простота и доступность работы с данными снижают их ценность и количество полученных инсайтов, ведь в основном «в оборот» попадают уже существующие метрики и показатели, даже если зона их полезности для анализа ограничена. Думаю, этот тезис нужно дополнительно проверить на практических примерах использования интегрированных систем (например, SAP SF или Oracle HCM Cloud), опросив их пользователей и «потребителей» результатов, так как предполагаемые паттерны работы как раз укладываются в модель COM (capability-opportunity-motivation). В магистерской диссертации я буду применять предложенную А. Левенсоном модель и проводить HR-аналитический проект, опираясь на организационный дизайн и культуру компании, т.е. используя контекстный подход, которого пока не хватает практике [Angrave et al., 2016, King, 2016, McIver et al., 2018]. Более того, в совокупности с другими научными работами мне пригодится название и содержание статьи для описания и концептуализации различных терминов HR-аналитики в соответствии с классификацией [CIPD, 2018] по глубине и масштабности решаемых ею задач. Статья «People analytics effectiveness: developing a framework» для меня была свежей, ранее не прочитанной работой по теме HR-аналитики с фокусом на оценку её эффективности, однако ни по своему формату (обзор литературы), ни по содержанию не оправдала ожиданий получить новое знание, потому что мне бы хотелось увидеть обобщение практического опыта использования аналитики персонала и конкретные показатели, а не критерии эффективности. Более того, мне кажется, что применять само понятие эффективность неуместно – авторы никак не операционализировали его. Если опустить эти недочёты, то в целом статья действительно концептуальная и заслуживает высокого ROI [Ben-Gal, 2019]. Авторы правильно указали на актуальность своего исследования: нужно рассматривать аналитику персонала сквозь призму бизнес-аналитики, иногда адаптируя лучшие практики и инструменты из маркетинга и финансов, обращать больше внимания на изучение и описание «узких» тем, таких, как этические опросы и обеспечение легитимности работы с данными (в этой связи также есть пробелы по части компетенций и организационной культуры), а также, что наиболее важно и значимо, уходить от линейной модели зрелости Д. Берсина (жаль, что авторы не привели в пример работу [J. Lismont et al., 2017]). Кроме того, сильными сторонами работы являются описание методологии, упоминание нескольких терминов, связанных с HR-аналитикой, и предпочтение наиболее масштабному по задачам people analytics, четкая структура и присутствие релевантных ссылок на все утверждения, разделение стейкхолдеров на две категории – внутренние и внешние. Я вижу потенциал в развитии нескольких направлений, упомянутых в статье: • исследование «продуктов», т.е. результатов HR-аналитики, которыми выступают инструменты мониторинга, организационные исследования и культура, основанная на данных. Можно составить их классификацию с примерами конкретных ситуаций, подходов и инструментов, а также взглянуть на организационный контекст в плане запроса на эти «продукты» и их применение. К тому же тут остаётся вопрос касательно того, может ли один аналитик заниматься всем этим или нужна команда? А, если команда, то сколько человек в ней должно быть? • анализ индивидуального восприятия аналитики со стороны сотрудников и способов эффективной коммуникации. Как упоминали авторы статьи и как я сама знаю из прочитанной литературы [Vargas et al., 2018, McIver et al., 2018, Sharma, Sharma, 2017, Khan, Tang, 2016] сотрудники склонны негативно воспринимать HRаналитику, и это повышает риск неудачи проектов, так как они только формально будут отвечать задачам бизнеса с поддержки среднего и высшего руководства, однако не повлекут за собой реальных изменений. • разработка системы показателей эффективности – KPI для HR-аналитики. Это потребует провести большое качественное исследование с использованием методов интервью, кейс-стади и эксперимента (апробация системы). В рамках написания магистерской диссертации я протипирую предполагаемый HR- аналитический проект согласно колесу эффективности и попробую оценить взаимовлияние компонентов друг на друга (такую идею выдвигали и сами авторы в заключении). К тому же для моей будущей работы в плане обозначения существующих лакун подходят пункты из описанной выше актуальности, а сама статья станет отличным дополнением библиографического обзора. Список дополнительной литературы 1. Angrave D. et al. HR and analytics: why HR is set to fail the big data challenge // Human Resource Management Journal. – 2016. – Т. 26. – № 1. – С. 1-11. 2. Boudreau J. W., Ramstad P. M. Talentship and HR measurement and analysis: From ROI to strategic, human resource planning // Human Resource Planning. – 2006. – Т. 29. – №. 1. – С. 25-33. 3. Boudreau J., Cascio W. Human capital analytics: why are we not there? // Journal of Organizational Effectiveness: People and Performance. – 2017. – T. 4. – № 2. – C. 119126. 4. Fitz‐enz J. Predicting people: From metrics to analytics // Employment Relations Today. – 2009. – Т. 36. – №. 3. – С. 1-11. 5. Garcia-Arroyo J., Osca A. Big data contributions to human resource management: a systematic review // The International Journal of Human Resource Management. – 2019. – С. 1-26. 6. Green D. The best practices to excel at people analytics // Journal of Organizational Effectiveness: People and Performance. – 2017. – T. 4. – № 2. – C. 137-144. 7. Hamilton R. H., Sodeman W. A. The questions we ask: Opportunities and challenges for using big data analytics to strategically manage human capital resources // Business Horizons. – 2020. – Т. 63. – № 1. – С. 85-95. 8. Khan S. A., Tang J. The paradox of human resource analytics: being mindful of employees // Journal of General Management. – 2016. – Т. 42. – №. 2. – С. 57-66. 9. King K. G. Data analytics in human resources: A case study and critical review // Human Resource Development Review. – 2016. – Т. 15. – № 4. – С. 487-495. 10. Levenson A. Harnessing the power of HR analytics: Why building HR’s analytic capability can help it add bottom-line value // Strategic HR Review. – 2005. – С. 28-31. 11. Lismont J. et al. Defining analytics maturity indicators: A survey approach // International Journal of Information Management. – 2017. – Т. 37. – № 3. – С. 114-124. 12. Marler J. H., Boudreau J. W. An evidence-based review of HR Analytics //The International Journal of Human Resource Management. – 2017. – Т. 28. – № 1. – С. 3-26. 13. McIver D., Lengnick-Hall M.L., Lengnick-Hall C.A. A strategic approach to workforce analytics: Integrating science and agility //Business Horizons. – 2018. – Т. 61. – № 3. – С. 397-407. 14. Minbaeva D. B. Building credible human capital analytics for organizational competitive advantage // Human Resource Management. – 2018. – Т. 57. – №. 3. – С. 701-713. 15. Rasmussen T., Ulrich D. Learning from practice: how HR analytics avoids being a management fad //Organizational Dynamics. – 2015. – Т. 44. – № 3. – С. 236-242. 16. Sharma A., Sharma T. HR analytics and performance appraisal system // Management Research Review. – 2017. – T. 1. – № 6. – C. 684-697. 17. Simón C., Ferreiro E. Workforce analytics: A case study of scholar–practitioner collaboration // Human Resource Management. 2018. Т. 57. №. 3. С. 781-793. 18. Tursunbayeva A., Di Lauro S., Pagliari C. People analytics - a scoping review of conceptual boundaries and value propositions // International Journal of Information Management. – 2018. – Т. 43. – С. 224-247. 19. Van den Heuvel S., Bondarouk T. The rise (and fall?) of HR analytics: A study into the future application, value, structure, and system support // Journal of Organizational Effectiveness: People and Performance. – 2017. – Т. 4. – № 2. – С. 157-178. 20. Van der Togt J., Rasmussen T. H. Toward evidence-based HR // Journal of Organizational Effectiveness: People and Performance. – 2017. – T. 4. – № 2. – C. 127-132. 21. Vargas R. et al. Individual adoption of HR analytics: a fine grained view of the early stages leading to adoption // The International Journal of Human Resource Management. – 2018. – Т. 29. – № 22. – С. 3046-3067. 22. Getting started with people analytics: a practitioners’ guide [Electronic resource]. – CIPD, 2018. – Mode access: https://www.cipd.co.uk/Images/peope-analytics-guide_tcm1851569.pdf (дата обращения: 20.05.2020).