Henkilöstöhallinnolla on pitkä historia, ja se on kokenut suuria muutoksia ja mullistuksia elinaikanaan. Monet väärinkäsitykset liikkuvat, ja monilla ihmisillä on vanhentuneita näkemyksiä HR:n luonteesta niin kuin se nykyään on.

HR-analytiikka, vaikka se hyväksytäänkin yhä enemmän erittäin vaikuttavana ja tärkeänä, on jopa laajemmin väärin ymmärretty ja ei aina täysin omaksuttu olennaisena osana HR:ää.

Mutta datavetoinen HR:n ymmärtämättömyys olisi vakava virhe, eikä HR-analytiikkaa tulisi sivuuttaa kenenkään, joka haluaa kilpailla tulevaisuudessa. Tämä käytäntö on suoraan yhteydessä tietoon organisaation tai yrityksen sydämestä ja sielusta — sen ihmisistä — ja se voi olla erittäin vaikutusvaltainen, kun se tehdään oikein.

Tämän alan globaalin markkinan arvioidaan kasvavan 1,9 miljardista dollarista vuonna 2019 3,6 miljardiin dollariin vuoteen 2024 mennessä, mikä pakottaa johtajat ja HR-osastot kehittämään tarkkaa ymmärrystä HR-analytiikasta ja käyttämään näitä oivalluksia edistääkseen ja parantaakseen järjestelmiään ja menettelyitään tällä alalla.

Käydään läpi kahdeksan yleisesti hyväksyttyä uskomusta HR-analytiikasta ja käsitellään, miksi nämä myytit ovat valheellisia.

Myytti 1: Monimutkaiset lähestymistavat ja tekniikat ovat aina parempia kuin yksinkertaiset.

Monet uskovat, että mitä monimutkaisempia ja teknisiä HR-analytiikkajärjestelmät tai -menetelmät ovat, sitä parempia ne ovat.

Tämä ei voisi olla kauempana totuudesta. Datavetoinen HR tarkoittaa informaatiotulvan tekemistä mahdollisimman helposti ymmärrettäväksi. Jos monimutkaistat tätä prosessia, on vaikeaa ymmärtää löydöksiä, kohdistaa tärkein tieto ja sisällyttää se arvokkaalla tavalla. Se voi myös olla kallista ja viedä paljon aikaa ja energiaa.

Teknisesti kehittyneet prosessit voivat olla hyödyllisiä, mutta vain jos ne johtavat sinut tuloksiin, jotka syventävät ymmärrystä työvoimasta suhteessa liiketoimintaasi.

Erinomainen datavetoinen analytiikka yhdistää erilaisia lähestymistapoja, strategisesti yhdistäen monimutkaiset tekniikat (kun se on edullista) kokeiltuihin ja hyväksi todettuihin menetelmiin tuottamaan oivalluksia, jotka voivat auttaa päätöksenteossa ja parantaa liiketoimintakäytäntöjäsi sekä saavuttaa suurempaa menestystä.

Myytti 2: HR-analytiikka voidaan 'tehdä' tai 'valmis' ja se voi antaa 'pysyviä' tietoja tai ratkaisuja, joissa on kyse päämäärästä enemmän kuin matkasta.

Kertomus, joka ehdottaa, että HR-analytiikka on ohjelma, jolla on käyttöaika, on olemassa yritysmaailmassa. Jotkut olettavat, että kun löydät hyödyllistä tietoa työvoimastasi, voit sisällyttää sen HR-ohjelmiisi ja sitten 'olla valmis sen kanssa.'

Mutta todellisuudessa HR-analytiikka on jatkuva, dynaaminen ja päättymätön käytäntö, joka saa hyötynsä kestävyydestään. 'Yksi ja valmis' -lähestymistapa on typerä lähestymistapa, sillä työvoima, globaali markkina ja HR-ala ovat jatkuvasti muuttuvia.

Datavetoinen HR on todellakin jatkuvaa oppimista työntekijöistäsi ja organisaatiostasi, jotta voit jatkuvasti tehdä pitkäaikaisia, kestäviä ja loppumattomia muutoksia, jotka parantavat prosesseja ja lisäävät yrityksesi menestysmahdollisuuksia.

Myytti 3: HR-analytiikka on vain olennaista ja/tai hyödyllistä suurille yrityksille.

Vaikka tämä uskomus on ymmärrettävä, se on kaukana tarkasta. Vaikka suurten yritysten voi olla tarpeen käyttää HR-analytiikkaa enemmän (koska niiden työvoima on suurempi, monimutkaisempi ja vaikeampi ymmärtää), pienet organisaatiot pitäisi ehdottomasti priorisoida tämä HR:n osa-alue.

Pienillä ja keskikokoisilla yrityksillä, jotka kehittävät HR-analytiikkaohjelmiaan, on samat edut kuin suurilla yrityksillä, jotka tekevät saman, vaihdellen vaikeasti huomattavien suuntausten tunnistamisesta työntekijöiden hyvinvoinnin optimointiin ja sen jälkeisiin huippuosaajien houkuttelemisiin.

Myytti 4: HR-analytiikka tulee vanhentumaan ja sillä on vain vähän tarjottavaa liiketoiminnan tekoälyvetoisessa tulevaisuudessa.

Aivan kuten ihmiset ajattelevat, että 'robotit' — tai automatisoidut järjestelmät, joita ohjaavat ennakoivat ja älykkäät ohjelmistot — ottavat haltuunsa suurimman osan työpaikoista aloilla kuten HR, jotkut väittävät, että kun tekoäly saa jalansijaa ja integroidaan yhä syvemmin liiketoimintamaailmaan, HR-analytiikka poistetaan automaattisten ohjelmien kautta.

Kuitenkin todellisuus on se, että HR kokonaisuudessaan ja HR-datan analysointi tulevat olemaan syvemmin informoituja ja yhdistettyjä tekoälyohjelmiston kanssa.

Oracle ilmoittaa, että 47% yrityksistä tulee integroimaan tekoälypohjaisia ratkaisuja HR-järjestelmiinsä vuoteen 2022 mennessä, kun taas tällaisia ratkaisuja käyttävät jo yli 17% yrityksistä.

Tekoäly ei toimi yksin. Sitä on integroitava harkitusti ja laskelmoidusti kunkin ainutlaatuisen HR-tiimin/liiketoiminnan erityistarpeiden, tavoitteiden ja ominaisuuksien mukaan, jotta siitä tulee hyödyllinen työkalu. Sen määrittäminen, missä, milloin ja miten tekoälyä käytetään, vaatii vahvoja HR-analytiikkakäytänteitä, eikä tekoäly voi menestyä HR:ssä ilman datavetoista HR:ää.

Myytti 5: Jokainen malli HR-datassa edustaa syy-seuraussuhdetta.

Yksi yleinen väärinkäsitys matematiikassa, data-analyysissä ja monilla muilla alueilla on se, että korrelaatio = kausaliteetti. Kuten hyvä matemaatikko tietää, on tärkeää muistaa, että ei jokainen syötteiden/tulosteiden malli edusta syytä/vaikutusta.

Ole varovainen tehdessäsi analytiikkapäätelmiäsi ja testaa aina ja vahvista näennäiset kausaaliset ketjut virheiden välttämiseksi päätöksenteossa.

Myytti 6: HR-analytiikkakehykset ovat välttämättä kalliita, vaikeita asentaa ja vaativat data-analyytikkoa.

Kuitenkin tämä ala voi johtaa suuriin rahallisiin investointeihin ja monimutkaisiin lähestymistapoihin, HR-analytiikkajärjestelmät eivät ole luontaisesti kalliita, esteellisiä tai vaikeita rakentaa. Ja vaikka monet yritykset voivat hyötyä kokoaikaisen data-analyytikon tai asiantuntijatiimin palkkaamisesta, on muitakin vaihtoehtoja kehittää onnistunut datavetoinen lähestymistapa HR:ään.

Johtajina ja HR-ammattilaisina voit valita edullisten, mutta tehokkaiden ohjelmistojen toteuttamisen, jotka virtaviivaistavat analytiikkakäytäntöjäsi ja tarjoavat hyödyllistä dataa HR-tiimeille, palkata konsultteja erityisiin projekteihin tai aloitteisiin sen sijaan, että palkkaat heitä kokoaikaisina työntekijöinä, tai omaksua yksinkertaisen ja suoraviivaisen lähestymistavan, joka priorisoi muutaman kasvun alueen kehittäessäsi kehyksesi.

Käyttäen kaikkia käytettävissäsi olevia työkaluja, teknologioita ja resursseja voit välttää tekemästä järjettömän suurta investointia ja perustaa tai kehittää HR-analytiikkajärjestelmääsi helpommin.

Myytti 7: Enemmän dataa on aina parempi.

Tämä on yksi yleisimmistä myyteistä HR:stä ja yksi vahingollisimmista. HR-data on hyödyllistä vain, jos pystymme käyttämään sitä. Liiallinen informaatiomäärä tekee löydöksistä vaikeampia nähdä, vaikeampia extrapoloida ja paljon haastavampia hyödyntää ja sisällyttää.

Liikaa HR-dataa voi olla mahdotonta hallita ja halvaannuttaa HR-tiimejä tai data-analyytikkoja. Pääsy oikeaan dataan — dataan, joka voi auttaa sinua parantamaan liiketoimintaasi — on se, mikä merkitsee, ja se, mikä on oikeaa organisaatiollesi, riippuu monista yrityskohtaisista tekijöistä ja globaaleista suuntauksista.

Myytti 8: HR-analytiikka toimii eristyksissä 'muista' liiketoiminnan osa-alueista ja on todella vain HR-osaston kannalta merkityksellistä.

HR ja HR-analytiikka eivät toimi tyhjössä. Nämä alat käsittelevät työvoimaa, joka on selvästi olennainen osa mitä tahansa yritystä, ja HR-analytiikan käytäntöjen tulokset voivat vaikuttaa liiketoimintatason päätöksiin, prosesseihin ja saavutusasteisiin.

Datavetoinen HR on erittäin merkityksellistä kaikille organisaatioille, ja kun se tehdään hyvin, se voi optimoida tuloksia missä tahansa osastolla.

Yhteenveto

Kuten on totta missä tahansa tieteessä, on tärkeää ymmärtää täysin yleisesti pitämiä käsityksiä ja uskomuksia, jotka liittyvät HR:n luonteeseen ja sen liittyviin käytäntöihin, seurauksiin ja vaikutuksiin.

Älä vain hyväksy kuulemaasi totuutena; tee aina tutkimusta, kuuntele vahvistettuja asiantuntijoita ja kyseenalaista ideoita ennen kuin omaksut niitä uskomuksina, jotka ohjaavat päätöksiäsi.