People analytiikka – mistä aloittaa?

26.03.2020

Blogi on julkaistu aiemmin Henry ry:n sivuilla 23.03.2020.

Analytiikka tarkoittaa numeroiden hyödyntämistä merkityksellisen tiedon löytämisessä. Kun kyseinen toiminta koskee henkilöstöön liittyvää tietoa, kutsutaan sitä people analytiikaksi tai HR-analytiikaksi. Perinteiseen raportointiin verrattuna analytiikka on ketterämpää, mahdollistaa datan joustavaa ryhmittelyä sekä sallii useamman tietolähteen yhdistämistä, kun raportointi taas on staattista.

Data mullistaa digitalisaation myötä myös HR-alaa. Datan kerääminen ja hyödyntäminen on joka päivä entistä helpompaa ja analytiikka on jo ujuttautunut arkeemme. Microsoft Outlook:in MyAnalytics on siitä hyvä esimerkki. Ohjelma tarjoaa oivalluksia meidän tekemästä yhteistyöstä ja työskentelytavoista. Tämä analytiikka syntyy kuin itsestään - oheistuotteena sähköposti- ja kalenterijärjestelmän käyttämisestä.

HENRY ry:n people analytiikka klinikoissa pohdimme HR-ammattilaisten kanssa, mistä lähteä liikkeelle ja mikä hidastaa liikkeelle lähtöä people analytiikan hyödyntämisessä. Merkittävimmät haasteet liittyivät resurssien puutteeseen. Aikaa ja osaamista on vähän, people analytiikan vastuuhenkilöä ei usein ole, eivätkä vanhat järjestelmät innosta tai taivu datan hyödyntämiseen. Kuulostaako tutulta? People analytiikka klinikan osallistujat olivat melko yksimielisiä näistä haasteista, vaikka poikkeuksiakin Suomessa on.

Aloitteleva pianonsoittaja ei aloita Beethovenin kappaleista. Ensimmäisessä people analytiikka projektissa ei hyödynnetä täydellistä järjestelmää, big dataa tai koneoppimista vaan aloitetaan perusasioista, yleensä deskriptiivisestä tiedosta. Montako henkilöä yrityksessämme on töissä? Voimmeko jaotella tiedon työtehtäviin, osastoihin tai ikään liittyen? Entä osaamisalueittain? Tiedämmekö, kuinka monta vuotta työntekijät ovat meillä keskimäärin töissä? Lähtökohtana on se, että sitä mitä haluamme analysoida on mitattava, tavalla tai toisella. Tämän jälkeen voimme yhdistää muuta tietoa olemassa olevaan tietoon. Aloita pohtimalla mitä olisi hyödyllistä tietää ja sen jälkeen a.) minkälainen data vastaisi kysymykseen, ja b.) miten kyseistä dataa voisi kerätä.

Olemme tottuneet mittaamaan siiloissa, hyödyntämään kerryttämäämme dataa kerran, siinä kontekstissa ja hetkessä, jossa sitä akuutisti tarvitaan. Rekrytointi on hyvä esimerkki tilanteesta, jossa hakijoista ja varsinkin valitusta henkilöstä kerätään runsaasti tietoa mm. taustasta, osaamisesta, persoonallisuudesta, päättelykyvystä, ja motivaatiosta. Tämä on tietoa, joka helposti jää kertakäyttödataksi, vaikka tieto olisi mahdollisesti hyödynnettävissä jopa läpi palkatun henkilön palvelusajan. Vuoden päästä rekrytoinnista olisi tärkeä tietää mikä yhdistää henkilöitä, jotka vielä viihtyvät organisaatiossamme ja mikä heitä, jotka eivät sopeutuneet meille?

People analytiikkaa harjoitellaan vielä, joten alku on kokeilua ja avoimia kysymyksiä on. Moni saattaa ylikorostaa ongelmakohtia ja riskejä analytiikasta, tai vähätellä analytiikan arvoa koska se ei toimi kaikilla osa-alueilla täydellisesti tänään. People analytiikan mahdollisuudet ja hyödyt ovat kuitenkin niin merkittäviä, ja jo tehdyt edistysaskeleet niin suuria, ettei people analytiikan suhteen kannata jäädä rannalle odottelemaan. Yhä useampi huomioi analytiikkanäkökulmaa järjestelmähankinnoissa, ja kun datan infrastruktuuri paranee, analytiikan hyödyt ovat entistäkin helpommin poimittavissa.


Jonathan Rasmus työskentelee MPS-Yhtiöillä people analytiikan asiantuntijana auttaen organisaatioita hyödyntämään analytiikkaa Talent Management:in parissa.
 

Voimmeko olla avuksi? Ota yhteyttä!

 

Kirjoittaja: Jonathan Rasmus  Jonathan Rasmus