Big data помогает нанимать лучших сотрудников

Некоторые организации начинают внедрять в процесс найма сотрудников анализ больших данных. Объединяя широкий спектр источников информации они расширяют пул потенциальных работников и получают возможность «достучаться» до тех специалистов, которые могут просто не знать о существовании компании. 

По информации Venturebeat одним из пионеров в этой области стала фирма SADA, предоставляющая своим клиентам облачные продукты. Отвечая на вопросы американского издания, представитель компании Майлз Уорд, руководитель технологического подразделения SADA, рассказал, как цифровизация помогает при найме сотрудников. 

Во-первых, речь идет о том, чтобы обеспечить доступ к широкому и разнообразному пулу кандидатов. Для создания команды, работающей над созданием облачных продуктов Уорд выбирает специалистов с разным бэкграундом. Но уже ставшие традиционными интервью с помощью IP-телефонии не всегда являются лучшим решением. Присутствует масса технических моментов — от проблем с микрофоном до стука по клавишами и невозможностью нормально смотреть друг другу в глаза. Кто знает, возможно кандидат при живом общении повел бы себя совершенно по-другому. 

Сбор и анализ больших данных в перспективе позволит устранить ряд технических несовершенств. Но пока машина все-таки не может самостоятельно оценить такие навыки кандидата как умение доносить свои мысли, честность и так далее. Для этого нужна работа в связке с человеком. Но уже сегодня при найме сотрудников помогают другие возможности big data. Так, формируется база данных кандидатов и сотрудников, где результаты собеседований структурированы и выделены основные моменты. Также с помощью решений от Google собирается фидбэк, помогающий компании усовершенствовать рабочий процесс, в том числе, и в области рекрутинга. 

SADA использует Google Forms, Google Sheets и Google Data Studio. Доступ к результатам анализа поступивших данных имеют разные команды внутри компании, что позволяет быстро делиться ими и делать выводы. 

Важный момент: все эти инструменты призваны оценивать не только потенциальных работников, но и HR-ов. Та обратная связь, которая поступает для анализа от того или иного рекрутера, позволяет понять, насколько он предсказуем и объективен в своих оценках. В конечном итоге анализ данных обеспечивает компании более точное понимание ситуации на рынке труда и запросов клиентов. И позволяет нанять таких работников, которые способны будут удовлетворить эти нужды. 

Интересную информацию о найме с помощью big data приводит также Harver — компания, занимающаяся разработкой решений в этой области. Идея Harver заключается в том, чтобы создать «изображение кандидата с охватом 360 градусов». То есть, работодатель будет знать все необходимое о кандидате еще до того, как тот прошел отбор HR-ов. 

И здесь обозначен тонкий момент: сбор личных данных возможен лишь в рамках закона. А в разных странах законы могут отличаться. Не исключено, что в будущем сфера будет регулироваться все жестче, и часть данных будет закрыта для общего пользования. В то же время, информация постепенно становится одним из самых ценных товаров на рынке, так что добыть то, что хочется получить, скорее всего, будет можно. Но должен ли корпоративный сектор идти на все ради оптимизации найма — это уже этический и юридический вопрос. 

В Harver современные резюме называют «слишком однобокими».  Основная проблема заключается в том, что работодатель опирается на искомые слова-теги. И, если находит нужное количество совпадений, назначает дату собеседования. Большие данные помогут анализировать и ту часть текста, в которой нет искомых слов и оценить ту, в которой они есть. Но более полно, сопоставив с другими источниками информации. По этой причине использование анализа больших данных предпочтительнее, чем ручной отбор или традиционное программное обеспечение, которое также ориентируется на искомые слова-теги. 

Harver предлагает использовать данные из соцсетей, других баз резюме, отчетах о результатах работы, визитных карточек, документов, раскрывающих политические связи и взгляды, моделей поведения в онлайне — от шопинга до коментариев. Все это снабдит потенциального работодателя информацией о том, как сотрудник будет себя вести, получив место в компании. 

Интересно, что резюме по-прежнему будут играть ключевую роль в процессе. Ведь big data призвана подтвердить, либо опровергнуть информацию, приведенную в резюме. И иногда может получиться так, что кандидат забыл указать некие важнейшие для работодателя моменты. Совершенно не обязательно, что они — негативные. Напротив, работодатель может узнать о будущем сотруднике то, что он и искал в нем, но не нашел в резюме. 

Любопытно также, что в США социальным сетям уделяется огромное внимание даже при найме сотрудников. Так Harver предлагает опираться на конструктивные и информативные посты в Twitter, Facebook и других социальных сетях, как одно из оснований для одобрения кандидатуры.  

Большие данные также способны дать работодателю намек на то, сможет ли новый работник влиться в рабочий коллектив. Корпоративная этика, культура и ценности — важнейшие элементы рабочего процесса. Даже самый хороший специалист может саботировать работу бизнеса, если будет идти против принципов его организации. Из резюме практически невозможно понять, готов ли кандидат к работе в новом коллективе. На фоне пандемии COVID-19 такие вопросы стали еще более актуальными. Ведь зачастую новый сотрудник даже не встречается с работодателем «вживую», а практически сразу приступает к удаленной работе. И хотя это временно устраняет некоторые проблемы, связанные с работой в коллективе, со временем все тайное станет явным.  

В Harver отмечают еще два момента: машинный анализ больших данных существенно снижает риск «вкусовщины» при найме. Об этом же ранее говорил представитель SADA. А еще big data предоставляет организации информацию о трендах на рынке труда, исключая так называемое «туннельное видение». В результате организация может сделать выводы о том, как будет выглядеть пул работников в будущем, и какие нужды уже сегодня появляются как у клиентов, так и у конкурентов.