Technologie  Lidé 

Nejčastější mýty a pověry spojené s HR analytikou

Stále více firem si uvědomuje, že ke strategickému řízení svých HR procesů je důležité mít možnost opírat se ve svých rozhodnutích o kvalitní a relevantní zaměstnanecká data. V kombinaci s provozními a byznysovými daty pomáhají vytvářet kriticky důležitou zpětnou vazbu, která umožňuje posoudit, co v rámci HR managementu funguje a nefunguje, čemu má smysl dávat prioritu a do čeho investovat omezené firemní zdroje.

Existenci všeobecného povědomí o důležitosti dat v moderním HR dokládají výsledky řady různých průzkumů mezi HR profesionály, jako byl např. loňský průzkum Globálních trendů v oblasti lidského kapitálu od společnosti Deloitte. Z více jak 11 tisíc respondentů 84 % považovalo trend využívání dat v HR za velmi důležitý. Stejný průzkum ale také ukázal, že pouhých 42 % z dotazovaných považovalo svou firmu za dobře připravenou na to, aby se na tomto trendu aktivně podílelo.

Mýty a pověry v HR analytice

Podle našich zkušeností brání firmám ve větším využívání dat v HR mimo jiné existence řady mýtů a pověr spojených s HR analytikou. Níže naleznete nejčastější a nejdůležitější z nich:

  • Mýtus č. 1: Předtím než můžeme pomýšlet na reálné využívání HR analytiky, je třeba ve firmě zavést nový specializovaný informační/analytický systém. Skutečnost: V drtivé většině případů lze data začít využívat k zodpovídání relevantních otázek za pomoci systémů, které už má firma k dispozici nebo ke kterým se – jakožto open-sourcovým nástrojům – snadno dostane. Implementace nového specializovaného systému, který automatizuje některé kroky spojené se sběrem, přípravou a analýzou dat, dává většinou smysl až poté, co se předtím – často po několika iteracích – podaří prokázat, že dává byznysový smysl daný typ analytiky natvrdo „zadrátovat“ a zautomatizovat.
  • Mýtus č. 2: Dříve než se pustíme do HR analytiky, je třeba zajistit, že budeme mít k dispozici dokonalá data, která budou prostá všech chyb a nepřesností. Skutečnost: Je nerealistické očekávat, že data budou vždy zcela bez chyb. Normou jsou naopak data, která trpí řadou neduhů od duplicit a chybějících údajů až po chybně vložené nebo neaktuální údaje. Ošetření těchto nedokonalostí v datech je běžnou a očekávanou součástí analytického procesu. Statistické metody jsou navíc v tomto ohledu poměrně robustní. S jistým zjednodušením se dá se říct, že statistické metody vznikly právě proto, aby nám pomohly v nedokonalých datech identifikovat signál, kterému lze věřit a založit na něm nějaké rozhodnutí. To samozřejmě neznamená, že bychom měli rezignovat na reliabilní a validní data. Stále platí okřídlené „garbage in, garbage out“. Jen je potřeba vidět tuto snahu v kontextu zisků a nákladů, které jsou s tím vždy spojené.
  • Mýtus č. 3: Abychom mohli HR analytiku reálně využívat, potřebujeme hodně dat. Čím více dat, tím lépe. Skutečnost: Pokud jde o počet dostupných proměnných, důležitější než jejich množství je spíše jejich relevantnost pro zodpovězení otázky, která nám může pomoct vyřešit náš problém. A pokud jde o počet pozorování, statistické metody nám za jistých podmínek umožňují i z relativně malého počtu pozorování spolehlivě usuzovat na zbývající část populace zaměstnanců, ke kterým data nemáme k dispozici.
  • Mýtus č. 4: HR analytika je pouze pro někoho s Ph.D. z „matfyzu“ nebo „čvutu“. Skutečnost: Někdo takový může být skutečně užitečný a může vám v týmu chybět, pokud potřebujete provádět některé komplexnější typy analýz. Pro drtivou většinu analýz však Ph.D. úroveň analytických znalostí potřebovat nebudete. Větší vliv na reálné využívání HR analytiky než počet analytiků s Ph.D. má míra zakořenění analytické kultury v širším HR týmu. Jako klíčoví se v tomto ohledu ukazují být HR business partneři. Ti mohou významně napomoct etablování HR analytiky tím, že se budou ve své každodenní práci snažit svá rozhodnutí a doporučení více opírat o firemní data.
  • Mýtus č. 5: HR analytiku může dělat stávající reportingový anebo IT tým, který se zaměstnaneckými daty už stejně určitým způsobem pracuje. Skutečnost: Kromě toho, že reportingový a IT tým má již svou vlastní (často velmi nabitou) agendu, jejich členům rovněž chybí některé znalosti a dovednosti, které jsou klíčové pro úspěšnou realizaci HR analytických projektů. Jedná se především o znalosti a dovednosti z takových oborů jako statistika, datová věda, psychologie práce a organizace, personalistika nebo marketing.
  • Mýtus č. 6: Čím komplexnější analýza, tím lépe. Skutečnost: Platí spíše „Čím relevantnější otázka/hypotéza a čím adekvátnější analýza z hlediska problému, který chceme vyřešit, tím lépe.“ A pravdou je, že při ověřování a testování jednotlivých otázek/hypotéz si většinou vystačíme s poměrně jednoduchými analytickými metodami a postupy, které se učí studenti na řadě vysokých škol v kurzech úvodu do statistiky.
  • Mýtus č. 7: HR analytika je něco, co lze přenechat strojům a plně automatizovat. Skutečnost: HR analytika je užitečná pro zodpovídání specifických otázek a pro testování konkrétních hypotéz, proč něco (ne)funguje. To, jaké otázky má smysl si klást a jaké hypotézy testovat (aby nám to pomohlo vyřešit nějaký konkrétní problém), je však stále ještě (a na dlouho zřejmě ještě bude) doménou člověka.
  • Mýtus č. 8: HR analytika s sebou nese větší náklady než přínosy. Skutečnost: Ve specifických případech tomu tak samozřejmě může být, ale v žádném případě to není obecně platné pravidlo. Jako u jakéhokoli jiného projektu je třeba nejdříve spočítat jeho „business case“, tj. posoudit míru komplexity projektu, odhadnout velikost nákladů a předpokládaný přínos projektu, a teprve na základě toho se rozhodnout, zda a případně do čeho konkrétně dává smysl se pustit.

Potřebujete pomoct s využíváním firemních dat v rámci HR managementu? Potom neváhejte a obraťte se na náš tým v Deloitte nebo vyzkoušejte Data Science Academy.

Datová analytika HR
Technologie  Právo 

Právo musí rychle reagovat na technologické trendy, v době pandemie roste zájem o e-commerce či komunikační nástroje

Pozornost světa je v době pandemie koronaviru na oblast technologií upírána více než kdy dřív. Ať už se ale jedná o zavádění chytré karantény, masivní zájem o e-commerce nebo boom online komunikačních nástrojů, za každým z těchto trendů musí stát kvalitní právní rámec. Jak se legislativním institucím v tomto ohledu daří a co se ve světě technologií a práva odehrálo v uplynulých týdnech, jsme pro vás shrnuli v našem květnovém TechLaw zpravodaji. 

14. 5. 2020
Technologie  Právo 

Soudní dvůr EU se opět zabývá otázkou stahování přes torrenty, zaměří se na jednotlivé uživatele

Na základě autorských práv architekta nařídil soud odstranit velkoplošnou reklamu, která zakrývala významnou část budovy. Billboard podle soudu svým umístěním a rozměry snižoval architektonickou hodnotu nemovitosti. Chcete se dozvědět více? Podrobnosti najdete v našem květnovém TechLaw zpravodaji, ve kterém se zabýváme také oblastí IP/IT práva. Dále se v něm věnujeme vznikající praxi při rozhodování o registraci ochranných známek odkazujících na COVID-19 nebo řízení u Soudního dvora Evropské Unie ohledně torrentového seedingu. 

14. 5. 2020
Technologie  Právo 

Online komunikační nástroje jsou dobrým pomocníkem na home office, provází je však bezpečnostní rizika

Kybernetická bezpečnost v poslední době žije nutností vypořádat se s riziky použití telekonferenčních služeb či zranitelností IT zdravotnických zařízení. Zajímavým projektem je možnost nabídnout část výpočetního výkonu běžných zařízení lidí pro účely boje s nemocí COVID-19. Chcete se dozvědět více? Podrobnější informace najdete v našem květnovém TechLaw zpravodaji. 

14. 5. 2020