Описательная, предиктивная и прескриптивная HR-аналитика: есть ли разница?

Описательная, предиктивная и прескриптивная HR-аналитика: есть ли разница? Аналитика

Что такое предиктивная аналитика?

Она помогает компаниям понять потенциальные результаты или будущие последствия решений. Используя добытые данные, исторические цифры и статистику, прогнозная аналитика в бизнесе использует необработанные и актуальные данные для анализа будущего сценария.

Что такое предписывающая аналитика?

Она также рассматривает сценарии будущего, но использует более технологичный подход. Используя сложные математические алгоритмы, искусственный интеллект и машинное обучение, предписывающая аналитика позволяет глубже изучить «что» и «почему» потенциального будущего результата.

Помимо более глубокого взгляда в будущее, она может помочь компании увидеть несколько потенциальных вариантов в будущем и их соответствующие результаты. По мере поступления большего количества данных предписывающая аналитика может изменять свои прогнозы и предложения.

Аналитика снизу вверх

Компании часто отдают приоритет одному уровню аналитической пирамиды без предварительного изучения основных уровней.

Процесс начинается со стабилизации операционных данных компании. Только после того, как оперативные данные будут правильно структурированы и организованы, можно подумать о более продвинутой аналитике. Компании, которые не в состоянии создать аналитическую основу, часто сталкиваются с огромными техническими затратами, с покупкой программного обеспечения для бизнес-аналитики, которое не может полностью раскрыть свой потенциал, и слабыми общими идеями. Освоив описательную аналитику, компании могут выяснить, нужны ли им более высокие уровни.

Несколько примеров

Автомобилисты во всем мире полагаются на навигационные приложения с поддержкой GPS, чтобы добраться из пункта А в пункт Б, если поездка незнакома. Это не менее важно для малых предприятий, которые полагаются на службы доставки, как сторонние, так и внутренние, для своевременной доставки товаров.

Небольшому розничному торговцу часто бывает необходимо знать, сколько запасов нужно, чтобы заполнить свои полки. Хотя всегда можно было полагаться на обоснованные предположения, аналитика может помочь спланировать более точную стратегию складирования.

Прогнозирование погоды может быть рискованным делом, но со сменой времен года происходит переход от занятий в помещении к развлечениям на солнце. Один из секторов малого бизнеса, который выигрывает от более хорошей погоды и повышенной физической активности, – это магазины спортивных товаров.

Дополнительный анализ:  Интеграция AV и IT: насколько она сильна и что думают об этом эксперты?

Если прогнозы магазина указывают на то, что продажи кроссовок будут расти по мере приближения более теплой погоды весной, может показаться логичным увеличить запасы обуви в каждом магазине. Однако в действительности всплеск продаж, скорее всего, произойдет не во всех магазинах по всей стране сразу. Вместо этого он будет постепенно продвигаться с юга на север в зависимости от погодных условий.

Есть много применений прогнозной и предписывающей аналитики, некоторые из которых связаны с навигацией, прогнозированием и инвентаризацией. От потребностей малого бизнеса будет зависеть, как лучше всего использовать оба типа аналитики.

Описательная, диагностическая, прогнозирующая и предписывающая

Описательная аналитика – это основа пирамиды. Она отвечает на вопрос «Что произошло?» , позволяет анализировать прошлые данные о производительности для выявления сильных и слабых сторон. Описательный отчет для United Airlines может показать, сколько билетов авиакомпания продала в прошлом месяце на разных рынках.

Описательная, предиктивная и прескриптивная hr-аналитика: есть ли разница?

Выделяют несколько стадий развития HR-аналитики. Дескриптивная аналитика отвечает на вопрос: «Что произошло?». Предиктивная отвечает на вопрос: «Что могло бы произойти?» А прескриптивная уточняет: «Что должно произойти». Давайте рассмотрим, какие существенные отличия существуют между каждым из этих этапов?

Рисунок1.png

Что такое дескриптивная аналитика

Дескриптивная аналитика предполагает систематизированный сбор HR-данных, анализ их динамики, отклонений от нормы и бенчмаркинг. Для этого компании разрабатывают HR-дашборды, которые позволяют мониторить изменения уровня HR-метрик. Для анализа данных здесь применяются простейшие статистические методы: визуализация, описательная статистика (расчет среднего, квантилей, анализ распределения и т.п.). Это отправная точка для перехода к более продвинутым методам аналитики. На этой стадии развития HR-аналитики предполагаются следующие шаги:

– формируется список HR-метрик, которые будут анализироваться. Это очень важный вопрос, так как система HR-метрик должна отражать HR-стратегию и помогать отслеживать эффективность ее реализации.

– определяются, какие данные необходимы, а также источники для их сбора.

– необходимые данные собираются и подготавливаются для анализа. От качества подготовки данных зависит качество их анализа, поэтому здесь нередко тратится больше всего времени.

Дополнительный анализ:  ПЭТ/КТ в Москве — цена позитронно-эмиссионной томографии, пройти обследование в клинике ЦКБ РАН

– данные анализируются. Оценивается вариативность данных, рассчитываются среднее, медиана и др. квантили, данные группируются, сегментируются, анализируется динамика, проводится сравнительный анализ и анализ трендов, определяются взаимосвязи показателей.

– результаты анализа визуализируются, как правило, в виде различных диаграмм, которые объединяются в HR-дашборд.

Поскольку, здесь не требуется сложных математических вычислений и продвинутых статистических методов, то эта стадия HR-аналитики достаточно легко осваивается компаниями. Именно поэтому многие отечественные организации уже находятся на этом этапе развития аналитики HR-данных. Для тех, кто только готовится вступить на путь внедрения дескриптивной HR-аналитики, мы подготовили воркшоп «HR-цифры» и его онлайн аналог «HR-метрики».

Что такое предиктивная HR-аналитика?

В отличие от дескриптивной HR-аналитики, этот этап развития фокусируется на том, что могло бы произойти в будущем, и предполагает прогноз развития событий.

К примеру, на стадии дескриптивного анализа HR-данных нам удалось выяснить, что в компании существует большая текучесть (по сравнению с нашими конкурентами), она возросла по сравнению с прошлыми отчетными периодами, причем самый большой процент текучести характерен для представителей поколения Y, что связано с отсутствием быстрых перспектив их карьерного и профессионального развития в нашей компании. Соответственно мы предложили перечень мероприятий для исправления ситуации и мониторим ее дальнейшее развитие.

Предиктивная HR-аналитика подразумевает, что далее мы строим модели, которые помогают нам более точно понять, что именно оказывает влияние на текучесть, например, есть ли какие-то факторы, которые в большей степени влияют на ситуацию. И уже на основе этих факторов мы получаем возможность сделать прогнозы на будущее и подобрать более точные инструменты воздействия. В частности, мы можем сделать модель, прогнозирующую увольнение сотрудников на основе собранных данных, в результате чего с определенной долей вероятности, HR-служба получит возможность заранее предсказывать увольнение, понимать факторы, которые к нему приводят и проактивно воздействовать на них. Таким образом, предиктивная HR-аналитика помогает сделать нашу работу еще более эффективной.

Для предиктивной HR-аналитики используются уже более продвинутые методы статистического анализа и машинного обучения (множественный регрессионный анализ, кластеризация, факторный и дискриминантный анализ, анализ нейронных сетей и т.п.). Поэтому здесь уже необходимо более глубокое погружение в тему статистического анализа и специальной подготовки пользователей. Именно для этого мы разработали нашу «Школу HR-аналитика».

Дополнительный анализ:  Прогнозы на баскетбол от профессионалов бесплатно, ставки

Что такое прескриптивная HR-аналитика

И наконец, прескриптивная HR-аналитика предполагает моделирование различных сценарий развития события, выбор наиболее вероятного и подготовку соответствующих мероприятий. Для этого используются возможности глубокого обучения и искусственного интеллекта. Именно поэтому до этого добрались пока только единицы компаний. Здесь уже не обойтись без профессиональных аналитиков данных, а то и целой команды из них. Поскольку, чтобы освоить эти методы потребуется приличное количество времени, хорошее знание математики и статистики, а также знание специальных языков программирования. Возможно, в будущем появится специальный софт или платформы, упрощающие применение подобных методов на практике для непродвинутых пользователей, и тогда компании начнут активно переходить от слов к действиям. Но пока гуманитариям крайне сложно покорить эту вершину.

Определение «prescriptive analytics»

Использование технологий, помогающих компаниям принимать более правильные решения о том, как обращаться с конкретными ситуациями, используя знания о возможных ситуациях, доступных ресурсах, о том, что произошло в прошлое и то, что происходит в настоящем.

Предписывающая аналитика работает с интеллектуальной аналитикой – использованием статистики и моделирования для определения будущей производительности на основе текущих и исторических данных – для улучшения бизнес-решений, несмотря на неопределенность и изменяющиеся условия, а также помогает компаниям определить, какие действия предпринять.

Предписывающая аналитика может помочь предотвратить мошенничество, ограничить риск, повысить эффективность, соответствовать бизнес-целям и создать более лояльных клиентов. Он может использоваться для принятия решений на любом временном горизонте, от немедленного до долгосрочного.

Он предлагает значительное улучшение над описательной аналитикой, которая анализирует решения и результаты после факта.

Подведение итогов

Прогнозная и предписывающая аналитика зависят от надежной базы данных. Она хороша ровно настолько, насколько хороши данные, которые ее питают.

Возможности глубокой аналитики не требуют специальной команды. Если вы с самого начала знаете свои ограничения, вы можете создать подход к аналитике, соответствующий вашим потребностям.

Оцените статью
Аналитик-эксперт
Добавить комментарий