Apa BigData di HR?
Ada sekitar 160 juta pekerja di AS saja, dan sebagian besar pengeluaran terbesar perusahaan adalah penggajian. Faktanya di sebagian besar bisnis penggajian adalah 40% atau lebih dari total pendapatan, yang berarti bahwa total biaya penggajian AS adalah miliaran dolar.
Seberapa baik organisasi benar-benar memahami apa yang mendorong kinerja di antara tenaga kerja mereka? Jawabannya: tidak terlalu baik.
Apakah kita tahu mengapa satu staf penjualan mengungguli rekan-rekannya? Apakah kita mengerti mengapa pemimpin tertentu berkembang dan yang lainnya mati? Bisakah kita secara akurat memprediksi apakah seorang kandidat akan benar-benar berkinerja baik di organisasi kita?
Jawaban untuk sebagian besar pertanyaan ini adalah tidak. Sebagian besar keputusan perekrutan, manajemen, promosi, dan penghargaan dibuat berdasarkan firasat, pengalaman pribadi, dan sistem kepercayaan perusahaan.
Ini seperti Wakil Presiden bagian pemasaran yang menghabiskan jutaan dolar untuk kampanye pemasaran baru karena dia “selalu melakukannya dengan cara ini”. Ini cara yang usang untuk membuat keputusan.
Contoh: Mempekerjakan Staf Penjualan Terbaik
Izinkan saya memberi Anda sebuah contoh:
Salah satu klien kami, sebuah perusahaan jasa keuangan besar, beroperasi dibawah sistem kepercayaan bahwa karyawan dengan nilai bagus yang berasal dari perguruan tinggi berperingkat tinggi akan menghasilkan kinerja yang baik. Jadi proses rekrutmen, seleksi, dan promosi mereka didasarkan pada penggerak akademik ini.
Beberapa tahun yang lalu salah satu analis mereka melakukan analisis statistik terhadap produktivitas dan omset penjualan. Mereka melihat kinerja penjualan selama dua tahun pertama karyawan baru dan mengkorelasikan kinerja total dan tingkat retensi terhadap berbagai faktor demografis.
Apa yang mereka temukan sangat mencengangkan.
Hasilnya ditunjukkan di bawah ini.
Apa yang mendorong kinerja penjualan:
- Resume yang akurat dan benar secara tata bahasa
- Setelah menyelesaikan beberapa pendidikan dari awal sampai akhir
- Memiliki pengalaman penjualan yang sukses dalam barang-barang berharga tinggi
- Menunjukkan kesuksesan dalam beberapa pekerjaan sebelumnya
- Kemampuan untuk bekerja dalam kondisi tidak terstruktur.
Apa yang TIDAK penting:
- Dimana calon bersekolah
- IPK apa yang mereka miliki
- Kualitas referensi mereka.
- Data Menceritakan Kisahnya
Jika Anda telah melakukan banyak perekrutan, Anda tahu betapa sulitnya menilai kemungkinan sukses seseorang.
Nah, meskipun sistem kepercayaan selama 30 tahun yang membuat perusahaan ini sukses, data menunjukkan cerita yang berbeda. Setelah data ini dimasukkan kembali ke dalam proses perekrutan, perusahaan melihat lebih dari $ 4 juta peningkatan pendapatan pada periode fiskal berikutnya.
BigData Bercerita, Tapi Kita Harus Mendengarkan
Perusahaan sarat dengan data karyawan, SDM, dan kinerja. Selama 30 tahun terakhir kami telah menangkap informasi demografis, informasi kinerja, riwayat pendidikan, lokasi pekerjaan, dan banyak faktor lain tentang karyawan kami. Apakah kita menggunakan data ini secara ilmiah untuk membuat keputusan? Belum.
Bagi saya, ini adalah satu-satunya peluang BigData terbesar dalam bisnis. Jika kita dapat menerapkan sains untuk meningkatkan pemilihan, manajemen, dan penyelarasan orang, hasilnya bisa luar biasa.
Bagaimana Memanfaatkan BigData di HR
Bagaimana Anda memanfaatkan peluang besar ini di perusahaan Anda? Seringkali Anda sudah memiliki data ini, tetapi Anda membutuhkan pengalaman analitik dan keterampilan untuk melakukan analisis yang tepat. Dan semuanya dimulai dengan mengajukan pertanyaan yang tepat.
Sebagian besar perusahaan memiliki banyak sekali data SDM (demografi karyawan, peringkat kinerja, data mobilitas bakat, pelatihan yang diselesaikan, usia, riwayat akademis, dll.) Tetapi mereka tidak dalam posisi untuk menggunakannya.
Penelitian terbaru kami tentang sistem SDM menunjukkan, pada kenyataannya, rata-rata perusahaan besar memiliki lebih dari 10 aplikasi SDM yang berbeda dan sistem SDM inti mereka sudah lebih dari 6 tahun. Jadi, dibutuhkan upaya dan energi untuk menyatukan data ini dan memahaminya.
Yang terpenting dari semuanya, ada disiplin nyata dalam analitik data. Ini menuntut keterampilan dalam analisis data, pembersihan, statistik, visualisasi, dan pemecahan masalah. Sebagian besar profesional HR belum memiliki keterampilan ini, jadi perusahaan harus mencari orang-orang ini dan mengumpulkan mereka untuk mengerjakan data HR.
Sekarang saatnya
Sekarang adalah waktunya untuk fokus pada analitik bakat.
- Retensi karyawan – apa yang menciptakan tingkat keterlibatan dan retensi yang tinggi?
- Kinerja penjualan – faktor apa yang mendorong profesional penjualan berkinerja tinggi?
- Klaim kecelakaan – faktor apa dan orang mana yang cenderung menyebabkan kecelakaan dan mengajukan klaim?
- Pipa kepemimpinan – siapa pemimpin yang paling sukses dan mengapa beberapa dikembangkan dan yang lainnya tidak?
- Analisis kerugian – mengapa beberapa lokasi lebih rentan terhadap pencurian dan kehilangan dan apa yang menyebabkan variasinya?
- Retensi pelanggan – faktor bakat apa yang mendorong tingkat kepuasan dan retensi pelanggan yang tinggi?
- Kesenjangan kepemimpinan dan bakat yang diharapkan – di mana kesenjangan bakat kita saat ini dalam organisasi dan kesenjangan apa yang dapat kita prediksi di tahun-tahun mendatang?
- Jalur kandidat – bagaimana kualitas jalur kandidat kami dan bagaimana kami menarik dan memilih orang-orang yang kami tahu akan berhasil dalam organisasi kami dengan lebih baik?
Gartner mengharapkan pasar BigData dan analitik untuk menghasilkan $ 3,7 Triliun dalam produk dan layanan dan menghasilkan 4,4 juta pekerjaan baru pada tahun 2015. Meskipun sebagian besar pembicaraan adalah tentang menerapkan BigData ke bisnis pemasaran dan konsumen, ada peluang yang lebih besar untuk menerapkan BigData ke Sumber daya manusia. (Kami menyebutnya Talent Analytics – sekarang berganti nama menjadi People Analytics).
