HR-аналитика: Практическое руководство по работе с персоналом на основе больших данных

Sat, 01 Jun 2024 20:07:09 +0000

Данные стоят дороже золота, а умение анализировать их, чтобы извлекать пользу для бизнеса, — пожалуй, самый ценный актив в мире. Компании, которые научились работать с данными, в том числе и в области управления персоналом, скоро оставят конкурентов далеко позади. Уже сегодня по всему миру компании внедряют HR-аналитику в бизнес-стратегии и вкладываются в цифровизацию управления персоналом. Так, Admiral Group использует психометрические профили, Swarovski выстраивает кадровую стратегию на основании дата-анализа, разработчик King использует данные для борьбы с текучестью кадров. Это всего лишь три примера, которые разбирают в своей книге Надим Хан и Дэйв Миллнер. Специалисты по персоналу и развитию, они много лет занимаются анализом данных в HR. Продуманные подходы, практические модели и множество примеров из реальной жизни, а также идеи ведущих экспертов по освоению HR-аналитики — это практическое руководство будет полезно руководителям кадровой службы и компании в целом.«В течение последних 50 лет в сфере HR постоянно возникают все более сложные задачи, которые сформировали спрос на профессионалов, в большей степени ориентированных на работу с данными, чем мы видим сегодня».«Руководителям компаний нужно, чтобы кадровое подразделение стало главным инициатором перемен и движущей силой, которая делает возможным принятие решений на основе фактов и обеспечивает компанию ценными идеями и находками».«Поскольку компания King ориентирована на работу с данными, цифрам здесь всегда уделялось пристальное внимание. Это означало, что служба HR в целом была заинтересована в том, чтобы более уверенно использовать данные и понимать, как они могут помочь им в отношениях с руководством компании».Для HR-специалистов, руководителей отдела кадров и руководителей компаний, для студентов, изучающих HR.

Хан Надим, Миллнер Дэйв — Knigausa Bookstore: Russian Books

HR-аналитика: Практическое руководство по работе с персоналом на основе больших данных