Эксперт кафедры бизнес-информатики Финансового университета, кандидат экономических наук, доцент Зубов Ярослав Олегович считает, что цифровая трансформация становится ключевым направлением развития мировой экономики, изменяя ее структуру и преобразовывая ее в новое качественное состояние. Наравне с экономической сферой жизни затрагивается также и здравоохранение, строительство, образование, государственное управление – изменения происходят повсеместно.
Подавляющее число компаний берет курс на внедрение новейших передовых технологий, изменение бизнес-моделей, организационных структур, развитие цифровой инфраструктуры. Блокчейн, облачные вычисления, интернет вещей, машинное обучение, роботизация и искусственный интеллект – ключевые технологии, которые составляют основу цифровой трансформации бизнеса.
Идея блокчейна с момента ее основания приобрела большую популярность, которая сохраняется и растет и по сей день. Заслуга принадлежит отличительным свойствам, которыми наделена данная технология:
1. Децентрализация. В децентрализованной сети блокчейна нет центрального органа или посредника, контролирующего поток данных или транзакций. Вместо этого транзакции проверяются и записываются распределенной сетью компьютеров (нод), которые вместе поддерживают целостность сети. Чтобы новый блок был добавлен в блокчейн, он сначала отправляется на все ноды, входящие в цепочку блоков, каждый из которых должен одобрить его добавление. Так, децентрализация может повысить безопасность и устойчивость к атакам или утечке данных;
2. Неизменность. После сохранения информации в цепочке блоков изменить или удалить ее невозможно. Если блок изменяется, ему присваивается другой хэш и, соответственно, все последующие блоки становятся недействительными;
3. Прозрачность. Транзакции на блокчейне видны всем желающим, что позволяет свободно их отслеживать;
4. Анонимность. Публичной информацией о пользователе сети является только номер его кошелька. Раскрыть владельца кошелька физически невозможно, как и доказать его причастность к операциям счета.
Как отмечает ассистент кафедры бизнес-информатики Финансового университета Сергеев Степан Алексеевич, для эффективного внедрения аналитику больших данных для HR, организации должны следовать следующим рекомендациям:
1. Определение целей и показателей. Специалисты по персоналу должны определить четкие цели и показатели для анализа данных, приведя их в соответствие со стратегическими целями организации.
2. Выбор правильных инструментов и технологий. Специалисты по персоналу должны выбирать правильные инструменты и технологии для анализа данных, исходя из своих потребностей, бюджета и опыта.
3. Формирование культуры, основанной на данных. Специалисты по персоналу должны продвигать культуру, основанную на данных, в организации, чтобы сотрудники и менеджеры принимали решения, основанные на данных.
4. Сотрудничество с ИТ-отделом. Специалисты по персоналу должны сотрудничать с отделом информационных технологий и другими отделами, чтобы обеспечить эффективную интеграцию.
5. Обеспечение конфиденциальности и безопасности данных. Специалисты по персоналу должны обеспечить сбор, хранение и анализ данных в соответствии с законами о защите данных и этическими стандартами.
Передовые методы HR-аналитики – это набор приложений для анализа данных, предназначенных для извлечения релевантной информации о работе сотрудников, производительности и бизнес-результатах, а также связанных с ними знаний из прошлых и текущих данных путем интерпретации значимых закономерностей, взаимосвязей, профилей и тенденций.
Современные методы бизнес-аналитики должны стать основой инструментов поддержки принятия решений, поскольку они позволяют получать и сохранять постоянное стратегическое преимущество. Очевидный вывод заключается в том, что зависимость аналитической системы от возможностей бизнес-аналитики, в том числе методов машинного обучения, является лучшим методом сертификации эффективности HR-операций. Очевидным является то, что без использования точной аналитики невозможно верно оценить деятельность HR-отдела и вовремя среагировать на отклонения.
Аналитические системы и сама аналитика для HR открывает перед организациями многочисленные возможности. Аналитика может быть визуальной и прогностической. Прогностическая аналитика может помочь специалистам по персоналу прогнозировать будущие потребности в талантах, выявлять сотрудников с высоким потенциалом и разрабатывать индивидуальные пути карьерного роста для сотрудников. Визуальная аналитика для HR отдела предоставляет возможность обработки и визуализации данных, связанных с кадровым потенциалом компании. Это помогает HR отделу проводить более точный анализ и принимать обоснованные решения в области управления персоналом
