MỘT NGÀNH ĐẦY TIỀM NĂNG
Thu thập và phân tích những dữ liệu liên quan đến con người đang ngày càng trở thành chủ đề "nóng” trên khắp thế giới. Các mạng xã hội lớn như Facebook, Google, LinkedIn, Twitter và các nhà mạng viễn thông thường xuyên giám sát, lưu trữ hoạt động, vị trí di chuyển và các cuộc gọi hàng ngày của mọi người trên mạng. Vì vậy, một nghề mới đã xuất hiện và được xem là hấp dẫn nhất trong thế kỷ 21 - nghề "khoa học dữ liệu". Xu hướng đó đang ảnh hưởng mạnh mẽ tới hoạt động quản trị nhân sự (HR). Chẳng hạn như LinkedIn đã trở thành nhà cung cấp giải pháp tuyển dụng lớn nhờ cơ sở dữ liệu (CSDL) khổng lồ của các chuyên gia mọi ngành nghề trên toàn cầu. Có tới hàng chục công ty khởi nghiệp xây dựng các công cụ khai thác dữ liệu từ mạng xã hội, dữ liệu nhân sự phục vụ mục đích đánh giá và bố trí nhân sự hiệu quả hơn.
Nhiều người cho rằng, người làm công tác nhân sự không am hiểu về dữ liệu. Phòng Nhân sự thu thập rất nhiều dữ liệu (có thể tới 200 loại) liên quan đến con người như: tỷ lệ nghỉ việc, mức độ gắn kết của nhân viên, số giờ đào tạo, thu nhập, đánh giá kết quả công việc, luân chuyển, lý lịch đào tạo... Tuy nhiên, các dữ liệu này thường nằm trong nhiều hệ thống HR khác nhau và hiếm khi phục vụ mục tiêu tầm chiến lược cho dù các công ty đã xây dựng CSDL HR hơn 25 năm qua. Nhiều phòng nhân sự có nhóm chuyên phân tích dữ liệu để lập báo cáo về nhân sự. Tuy nhiên, tính đến nay, sự đầu tư này dường như chưa mang lại kết quả xứng đáng.
Nghiên cứu của Deloitte trong 2 năm 2012-2013 cho thấy, từ trước đến nay, dù các tổ chức đã đầu tư tới 14 tỷ USD mua phần mềm quản trị nhân sự nhưng chỉ chưa đến 4% có thể thực hiện phân tích dự báo về nguồn nhân lực của mình và chỉ 14% có khả năng thực hiện phân tích thống kê. Các giám đốc nhân sự đều muốn có những phân tích dựa trên dữ liệu nhiều hơn nữa nhưng hầu hết chưa có đủ năng lực và chưa thể xây dựng được các hệ thống phân tích nguồn nhân lực đủ hiệu quả. Xem xét chỉ số tài chính của các công ty trong nhóm 14% nêu trên cho thấy, đó là những công ty mang lại giá trị cao nhất cho các cổ đông. Những công ty này được xếp vào nhóm đạt mức độ 3 và 4 trong Mô hình trưởng thành về phân tích nguồn nhân lực (Talent Analytics Maturity Model - Hình 1). Ở mức độ trưởng thành này, công ty có khả năng tạo sự tương quan rõ ràng giữa dữ liệu HR với dữ liệu hoạt động nghiệp vụ khác để dự đoán và cải thiện kết quả sản xuất, kinh doanh. Trong 3 năm qua, họ hoạt động có hiệu quả cao hơn các công ty trong nhóm S&P 500 tới 30% và năng lực ra quyết định về nhân sự (ví dụ: tuyển dụng, đề bạt, sa thải, lương thưởng) dựa trên dữ liệu cao gấp 4 lần. Một nghiên cứu tương tự của Học viện MIT và Đại học Pennsylvania cũng cho thấy, nói chung, những công ty có mức trưởng thành cao về phân tích dữ liệu tạo ra kết quả tài chính cao hơn 5-6% .
MỘT SỐ VÍ DỤ THỂ HIỆN VAI TRÒ QUAN TRỌNG CỦA PHÂN TÍCH NGUỒN NHÂN LỰC
Những nhân viên kinh doanh giỏi trong ngành tài chính được đào tạo từ đâu?
Một công ty dịch vụ tài chính lớn luôn có kết quả kinh doanh liên tục trồi sụt và đội ngũ hàng trăm nhân viên kinh doanh biến động quá mức. Nhóm phân tích dữ liệu đã phát hiện ra nhũng yếu tố tiềm ẩn đãtạo ra sự biến động đó. Họ đãphát triển một mô hình dự đoán kết quả kinh doanh liên quan đến sự ổn định của nguồn nhân lực. Theo truyền thống, công ty này tuyển nhân viên kinh doanh từ các trường đại học hàng đầu và có điểm số học tập rất cao. Nhóm phân tích đã nghiên cứu các dữ liệu về nhân khẩu học, kinh nghiệm làm việc, tuyển dụng và môi trường làm việctrongtoàn bộ tổchức kinh doanh và so sánhnhữngngườiđạt kếtquả cao với mức trung bình. Sau khi phân tích thống kê, nhóm phát hiện ra rằng, những giả thiết của công ty là sai: những người có kết quả kinh doanh cao không được đào tạo từ những trường đại học hàng đầu hay có kết quả học tập cao. Nhờ kết quả phân tích này, công việc tuyển dụng đã dễ dàng hơn nhiều. Ví dụ này cho thấy một điểm quan trọng: một trong những lợi ích lớn nhất của phân tích nguồn nhân lực là làm rõ những hiểu lầm phổ biến điển hình trong quản lý. Trong trường hợp này, nhờ chuyển sang cách đánh giá mới đối với các ứng viên kinh doanh, công ty đã được lợi hơn 4 triệu USD doanh thu chỉ trong vòng 6 tháng.
Giảm trộm cắp và thất thoát trong ngân hàng
Một ngân hàng lớn ở Canada đã phải đầu tư vào công tác đào tạo và công cụ giám sát trong nhiều năm để đối phó với tình trạng thường xảy ra mất cắp và tham nhũng ở các chi nhánh. Mặc dù vậy, nạn ăn cắp vẫn tiếp diễn, đặc biệt ở những chi nhánh nhỏ. Nhóm vận hành phối hợp với HR thực hiện dự án phân tích nguồn nhân lực nhằm tìm ra sự tương quan giữa sự thất thoát với những yếu tố khác về nhân viên như nhiệm kỳ, tuổi, kinh nghiệm, quá trình đào tạo, quản lý và địa điểm công tác. Sau nhiều tháng phân tích, công ty phát hiện ra yếu tố có mối tương quan nhất với trộm cắp chính là khoảng cách địa lý giữa chi nhánh với nhà quản lý cấp quận. Những người nắm vị trí nhất định ở chi nhánh cảm thấy không bị giám sát có xu hướng hành động vi phạm đạo đức nghề nghiệp. Sau nhiều năm đầu tư lớn thiếu hiệu quả cho công tác đào tạo và chuẩn hóa năng lực, ngân hàng đã bố trí lại các nhà quản lý cấp quận làm việc gần hơn các chi nhánh và tỷ lệ thất thoát đã giảm xuống nhanh chóng.
Giữ người tài: môi liên hệ giữa đãi ngộ và kết quả công việc
Một công ty công nghệ toàn cầu đã mất nhiều người tài sang các đối thủ cạnh tranh. Để tìm hiểu nguyên nhân tỷ lệ nghỉ việc cao, phòng nhân sự đã thuê một nhóm các nhà thống kê nghiên cứu dữ liệu của rất nhiều nhân viên với hơn 100 tham số liên quan đến con người. Sau vài tháng phân tích, nhóm các nhà thống kê đã tìm ra mối liên hệ trực tiếp giữa tỷ lệ nghỉ việc cao với mức đãi ngộ. Vấn đề không phải là cần mức đãi ngộ cao hơn mà cần sự phân chia khác biệt hơn. Ở những nhân viên có kết quả làm việc trung bình, họ cảm thấy thỏa mãn và không nghỉ việc thậm chí mức tăng lương chỉ bằng 90% mức trung bình trong ngành. Tuy nhiên, những nhân viên có kết quả làm việc cao (tốp 10% đầu) thì nhạy cảm hơn với đãi ngộ và rất có khả năng nghỉ việc nếu mức tăng lương hàng năm không đạt tối thiểu bằng 115% mức trung bình trong ngành. Đặc biệt, giá trị của nhân tài trong các công ty liên quan đến dịch vụ và sở hữu trí tuệ không chỉ hơn những nhân viên trung bình một chút mà có thể gấp nhiều lần. Sau một vài tháng, công ty thấy rằng việc thay đổi lại hệ thống đãi ngộ khó khăn hơn họ tưởng. Cuối cùng, họ đã chính thức cấu trúc lại quỹ lương thưởng và phát triển một công cụ mới để đánh giá và khen thưởng nhân viên làm việc giỏi cao hơn hẳn nhân viên có kết quả làm việc trung bình.
Thay đổi hệ thông quản lý truyền thông dựa trên niềm tin
Những công ty triển khai phân tích nguồn nhân lực thường phải xem xét lại niềm tin lâu nay vào cách quản lý truyền thống và điều chỉnh lại quy trình ra quyết định quản lý của mình. Thay vì dựa trên niềm tin cảm tính, họ dựa trên dữ liệu để ra quyết định về nhân sự. Phó chủ tịch phụ trách nhân sự của một công ty tài chính nói, "Thách thức lớn nhất của chúng tôi khi tìm ra kết quả phân tích là phải làm sao để thuyết phục các lãnh đạo cấp cao rằng, niềm tin trực giác của họ đã sai. Chúng tôi đã mất vài tháng thuyết phục nhưng cuối cùng các lãnh đạo nhận thấy dữ liệu có thể khiến cho họ thông minh hơn trong các quyết định liên quan đến tuyển dụng và đề bạt nhân sự “.
MÔ HÌNH THÀNH CÔNG CHO PHÂN TÍCH NGUỒN NHÂN LỰC
Nỗ lực chuẩn hóa dữ liệu và hạ tầng dữ liệu
Mỗi công ty nêu trên đều đã đầu tư vào chiến lược phân tích nguồn nhân lực trong một số năm và cách thức triển khai khác nhau nhưng đều trải qua 4 giai đoạn (Hình 1). Đầu tiên, họ tập trung xây dựng quy mô, chất lượng và kinh nghiệm trong mọi lĩnh vực làm báo cáo hoạt động. Sau đó, họ từng bước tiến lên các mức trưởng thành cao hơn và xây dựng các mô hình dự báo. Trong nhiều trường hợp, các công ty cần từ 5-7 năm để đạt cấp độ trưởng thành mức 3 hoặc 4. Nếu không có hạ tầng mạnh, dữ liệu đúng và rõ ràng, từng loại dữ liệu có nguồn gốc cụ thể thì các dự án phân tích dữ liệu không thể mở rộng quy mô.
Nhưng việc xây dựng bộ tích hợp dữ liệu HR không hề đơn giản. Ước tính tới hơn 75% nỗ lực trong phân tích nguồn nhân lực được đầu tư để đạt mức 1 và 2. Ở đây, các công ty phải tìm kiếm tất cả dữ liệu HR của mình, hợp lý hóa định nghĩa các thành tố dữ liệu, làm sạch dữ liệu rồi sau đó tổng hợp vào một số hệ thống khả dụng. Phải mất chừng vài năm để làm sạch dữ liệu, tạo quan hệ đối tác với bộ phận CNTT và có đủ kỹ năng triển khai hạ tầng báo cáo.
Dù cho có những nỗ lực hợp nhất của các nhà cung cấp phần mềm HR, dữ liệu liên quan đến con người hầu như đều nằm trong nhiều hệ thống. Một trong những bước quan trọng là tổng hợp các nguồn dữ liệu HR rời rạc theo phương pháp bảo đảm phân tích tốt hơn và xây dựng bộ từ điển dữ liệu. Thách thức này thực tế phức tạp hơn tưởng tượng. Thứ nhất, từ trước đến nay, HR thường không xây dựng tình huống nghiệp vụ nhân sự cùng với sự hỗ trợ của bộ phận CNTT. Thứ hai, có ít hoặc thậm chí không có sự chấp nhận rộng rãi các tiêu chuẩn cho dữ liệu liên quan đến HR. Bởi vậy, thông tin từ các hệ thống khác nhau phải được hợp lý hóa và định nghĩa theo một cách nhất quán. Thứ ba, dữ liệu HR thường có tính chất mùa vụ và theo khu vực nên khi một đơn vị kinh doanh nói "tỷ lệ nghỉ việc" thì điều đó không có nghĩa là mọi đơn vị đều có cách hiểu giống nhau. Nhóm phân tích phải tiêu chuẩn hóa tất cả những số đo như vậy.
Xây dựng nhóm đa lĩnh vực
Chúng ta đều nghe nói về sự thiếu hụt các chuyên gia dữ liệu trong kinh doanh. Vậy làm thế nào để HR có được các kỹ năng này? Giải pháp thường sẽ không phải tìm các chuyên gia toán học hay thống kê mà nên xây dựng một nhóm đa lĩnh vực. Thời kỳ ban đầu của khoa học phân tích dữ liệu, nhóm cần có thành viên là nhân viên kỹ thuật làm việc cùng bộ phận CNTT để thu thập dữ liệu thành từ điển dữ liệu và áp dụng quy trình lập báo cáo. Khi quy trình đã phát triển, thành phần nhóm càng đa dạng hơn và hợp tác chặt chẽ với nhóm phân tích khác của công ty, các nhà cung cấp dữ liệu từ bên ngoài, nhà toán học và chuyên gia thống kê cùng những chuyên gia có khả năng hình ảnh hóa dữ liệu (data visualization) một cách dễ hiểu.
Chỉ dùng công cụ là chưa đủ
Cho dù đã đầu tư nhiều tiền mua các phần mềm quản trị nhân sự, nhiều công ty vẫn loay hoay với các bản báo cáo HR. Ở mức trưởng thành 1 và 2, các công ty thường ở tình trạng thiếu quy trình, kỹ năng, xây dựng tổ chức chưa phù hợp. Ví dụ, một nhà cung cấp dịch vụ phân tích ngành y tế nổi tiếng đã thành công nhờ việc thường xuyên xem xét các yếu tố liên quan đến tổ chức công ty. Nhóm phân tích HR (hiện hoạt động ở mức trưởng thành 4) đã mất hơn 6 năm xây dựng CSDL nội bộ và hiện nay đang đánh giá ảnh hưởng của "nguồn tuyển dụng" đối với chất lượng các y tá. Người đứng đầu nhóm phân tích là một chuyên gia CNTT cao cấp làm việc ở công ty hơn 15 năm và có rất nhiều kinh nghiệm tư vấn đánh giá hiệu quả làm việc của nhân sự cho nhiều bộ phận trong công ty. Nhóm phân tích vừa có hiểu biết về dữ liệu và nghiệp vụ, vừa được hỗ trợ từ lãnh đạo công ty và bộ phận CNTT nên đã có những thành công to lớn.
Ở những công ty có mức trưởng thành phân tích 1và 2 thường được nghe những lời nhận xét như "chúng tôi chưa đầu tư đủ cho phân tích" hay "chúng tôi chưa có nhóm phân tích". Để thành công trong lĩnh vực mới đang phát triển, công ty cần đầu tư đủ mức. Nhóm phân tích cần được xem như một "trung tâm xuất sắc" thuộc bộ phận HR và có vai trò quan trọng tương đương với tuyển dụng, đãi ngộ và đào tạo. Nhiều dự án phân tích bắt đầu bằng việc xây dựng các báo báo trả lời cho những cầu hỏi như: thời gian tuyển dụng? chi phí tuyển dụng? những nguồn ứng viên nào tạo ra những nhân viên có kết quả làm việc tốt nhất? khối lượng các nội dung đào tạo? mức độ hài lòng của nhân viên với các chương trình đào tạo? mức độ cạnh tranh về đãi ngộ? phổ kết quả hoàn thành công việc của nhân viên phân bổ như thế nào?. Tuy vậy, trả lời những câu hỏi đó chưa đúng bản chất nhiệm vụ của nhóm phân tích. Nhóm phải tập trung giải quyết những vấn đề điều hành quan trọng trong sản xuất kinh doanh. Ví dụ, nếu tỷ lệ nghỉ việc cao trong nhà máy sản xuất thì phải khảo sát về nhân viên như: nhiệm kỳ, nền tảng học vấn, mức đãi ngộ, mức gắn kết, quá trình đào tạo và những thông số khác có thể ảnh hưởng đến tỷ lệ nghỉ việc.
KẾT LUẬN
Từ trước đến nay, rất nhiều quyết định quan trọng liên quan đến con người chủ yếu dựa trên cảm tính hoặc kinh nghiệm. Dữ liệu sẽ thay đổi cách nghĩ của chúng ta về phương pháp quản lý con người. Trong nghiên cứu này, dù mới chỉ có 14% công ty đạt mức trưởng thành cao trong phân tích nguồn nhân lực nhưng thị trường này đang có chiều hướng phát triển mạnh trong vài năm tới, thu hút nhân tài tham gia trong 3 lĩnh vực chính: dữ liệu, công cụ và kỹ thuật.
Nhiều dữ liệu hơn: Có rất nhiều nguồn dữ liệu liên quan đến con người cần thu thập như vị trí nhân viên, hoạt động xã hội, mạng lưới nghề nghiệp, kết quả làm việc, diễn biến tâm lý. Một trong những lĩnh vực thú vị của phân tích là nghiên cứu cách đo kết quả làm việc của nhân viên dựa trên cách phối hợp trong công việc, những dự án đã tham gia, các đồng nghiệp và người đồng cấp, những sáng kiến và thành công. Phân tích dữ liệu có khả năng "bật mí" những nhân tố ẩn sau hiệu quả làm việc của mỗi người.
Nhiều công cụ hơn: Số lượng công cụ thu thập, phân tích và hình ảnh hóa dữ liệu đang gia tăng nhanh chóng. Các công cụ này có thể phân thành 3loại chính: hình ảnh hóa và phân tích (chạy trên máy tính và tạo báo cáo), lớp giữa và cơ sở dữ liệu (công cụ thu thập, làm sạch, lưu trữ, truy xuất dữ liệu), các dịch vụ phân tích quản lý (những công ty cung cấp dịch vụ tích hợp để thu thập dữ liệu và tạo ra thông tin từ dữ liệu). Tương lai sẽ có nhiều nhà cung cấp dịch vụ phân tích nguồn nhân lực cho các công ty có nhu cầu nhưng không muốn hoặc không đủ khả năng xây dựng nhóm phân tích nội bộ.
Nhiều kỹ thuật hơn: Các nhà khoa học dữ liệu và thống kê đang liên tục sáng tạo ra nhiều phương pháp phân tích dữ liệu, ví dụ như kỹ thuật mới có tên "mô hình hóa phương trình cấu trúc" dựa trên khoa học xã hội nhằm tìm kiếm nguyên nhân từ các mối tương quan. Những công ty mới xuất hiện như Kaggle tập hợp các nhà toán học, thống kê đấu thầu các dự án thú vị, chia sẻ ý tưởng, kiểm tra và cải thiện các kỹ năng phân tích của mình.
Với tiến độ phát triển như hiện nay, một ngày không xa, chúng ta có thể đo kết quả công việc của mọi người theo thời gian thực và chỉ ra ngay lập tức những lỗi quản lý vừa xuất hiện hoặc thậm chí dự báo kết quả công việc kém có khả năng xảy ra. Lĩnh vực phân tích dữ liệu nguồn nhân lực là một phần của xu hướng rộng hơn ảnh hưởng hầu như đến mọi chức năng nghiệp vụ. Dữ liệu về con người thường là nguồn dữ liệu quan trọng nhất. Những công ty có khả năng "phát hiện" thông tin từ dữ liệu ẩn trong hệ thống quản trị nhân sự của mình sẽ có khả năng tìm ra nhiều cơ hội lớn cải thiện hiệu quả làm việc của nhân viên, dịch vụ khách hàng và tăng trưởng kinh doanh.
DT
(Nguồn: Datafication of HR, Deloitte Review,
Issue 14, 2014)
