Хорошей новостью является то, что ваша организация начала продвигаться к скоординированному комплексному подходу к управлению своей внешней рабочей силой. Ваша фирма воспользовалась гибкостью рабочей силы, доступом к внешним наборам навыков и повышенной производительностью, которую предлагает гибкая рабочая сила. Плохая новость заключается в том, что все остальные в вашей отрасли тоже открыли для себя эти преимущества, а конкуренция за лучшие внешние таланты быстро развивается, жестока и постоянно меняется.

По мере того, как нетрадиционные работники берут на себя все более и более важные роли в компании, растет потенциальная отдача, а также риск и негативные последствия плохой работы и плохих решений. Победителями в конкурсе на лучших временных работников станут фирмы, которые смогут внедрить общую программу управления персоналом, в которой используются решения и программы, основанные на данных, для стратегического определения передового опыта, сравнения производительности с отраслевыми стандартами и использования аналитических инструментов для постоянного улучшения. Это требует более зрелого, структурированного плана управления.

Сила данных в управлении временным персоналом

Чтобы принимать надежные решения на основе данных, вам нужны надежные данные. Чистые, консолидированные данные, которые собирают непротиворечивую информацию о работниках, поставщиках, задачах, а также различных затратах и ​​ощутимых преимуществах использования каждого типа гибких работников, подготовят почву для использования больших данных. Если все сделано правильно, у вас будет прочная основа для создания платформы, которая не только позволит вашей фирме быстро реагировать на изменения на рынке или в цепочке поставок, но также обеспечит доход и сократит расходы на ваши человеческие ресурсы, финансы, закупки и другие не связанные с ними аспекты. -традиционные центры устойчивого конкурентного преимущества.

Распространение цифровой революции на управление персоналом связывает пользователей рабочей силы с функциями, которые находят, адаптируют, оплачивают и оценивают ее с помощью данных. Данные должны позволять лицам, принимающим решения, интуитивно ориентироваться в потоке работы на протяжении всего процесса, начиная с:

  • Выявление потребности в конкретном навыке, человеке или задаче, которые необходимо выполнить,
  • Соответствие потребности идеальной команде для ее выполнения — будь то штатные сотрудники, внешние работники или их комбинация,
  • Успешное решение проблемы и отстранение всех задействованных agile-специалистов, а также окончательный анализ процесса, проекта и вовлеченных поставщиков.

Разработка инструментов для реализации

С практической точки зрения схема управления временным персоналом на основе данных начинается с использования исторических результатов для оценки каждого шага и участника. Это даст вам контрольную точку, с помощью которой можно будет измерять прогресс по мере оптимизации процессов, согласования кривой обучения, стандартизации рабочих процедур и поиска компетентных партнеров. Однако реального преимущества перед конкурентами вы не получите, пока ваши данные не смогут предсказать успешные результаты и указать наилучший путь их достижения. Именно здесь бизнес-аналитика сочетается с человеческим интеллектом, чтобы использовать данные для выявления характеристик работников, рабочих процессов, участия поставщиков, управленческих решений и т. д., которые привели к желаемым результатам в аналогичных проектах, и инициировали события, чтобы дублировать их в текущем начинании. .

  • Собственные данные.Собственные данные на уровне компаний генерируются внутри компании и представляют собой наиболее точную и актуальную информацию, которая у вас есть. В настоящее время первичные данные большинства фирм состоят в основном из деятельности, основанной на транзакциях, например, сколько времени потребовалось, чтобы заполнить вакансию, какой метод доставки рабочей силы использовался, сколько это стоило и т. д.
  • Но вы могли бы сделать гораздо больше с этим ценным ресурсом. Вы можете преобразовать данные из исторических записей в перспективный ресурс, который подскажет вам, как поступать с будущими вакансиями и потребностями в навыках. Собирая данные, такие как квалификация каждого нанятого, сколько времени у него ушло на выполнение каждой задачи, количество кандидатов, которые вы получили на должность, и многое другое, ваша программа управления персоналом становится прогнозирующей, а не реакционной. Затем вы можете увидеть, какие наборы характеристик дали наилучшие результаты, и вы можете дублировать эти условия, когда возникают похожие ситуации. Если внештатные художники-графики, предоставленные компанией А, создали более качественные логотипы с меньшими затратами, чем люди, работающие по трудовым договорам, предоставленным компанией Б, вы будете знать, к кому обратиться в следующий раз, когда вам понадобятся иллюстрации.
  • Обогащение сторонними данными.К сожалению, это не так просто. Есть еще много точек данных, которые влияют на производительность. Программа гибкого управления персоналом вашей компании, скорее всего, не сможет собрать достаточно данных для создания статистически значимой базы. Вот тут-то и начинается обогащение данных. Обогащение данных — это процесс наслоения ваших собственных данных на аналогичные и дополнительные данные из внешних источников. Приобретенные данные добавляют глубину и широту отслеживаемым элементам. Сторонние данные включают опросы и исследования, а также общеотраслевую статистику, которую вы можете использовать для сравнения стоимости, эффективности и операций вашей программы. Производство становится оптимизированным. Вы будете знать, какой тип временного работника лучше всего подходит для каких ролей, сколько это будет стоить и когда работа будет выполнена. Такая прозрачность связывает управление трудовыми ресурсами с закупками, составлением бюджета, соблюдением нормативных требований, маркетингом и другими стратегическими функциями в вашей организации.
  • Машинное обучение и искусственный интеллект.Автоматизация рутинных задач, вычислений и анализа страниц данных позволяет менеджерам и стратегам сосредоточиться на интерпретации проектов информационных данных. Непрерывное применение новых идей и дополнительных точек данных позволяет машинам «учиться» на несоответствиях и далеко не идеальных результатах, чтобы делать более эффективные «предложения» действий и создавать более мощные алгоритмы.
  • Машины упрощают жизнь людей, форматируя неструктурированные данные в согласованные презентации, отображая результаты, прогнозы и сравнения на интуитивно понятных информационных панелях, которые улучшают взаимодействие с пользователем и способствуют совместной работе, а также обеспечивают прозрачность в масштабах всей организации в отношении трудовых потребностей и активов компаний в любой момент времени. вовремя в настоящем и будущем.

MetaProcure использует возможности передовой аналитики данных и экспертных знаний в предметной области, чтобы создать оптимальную модель условной рабочей силы для вашей организации. Если вашей целью является экономия средств, прозрачность процессов, управление рисками или поиск талантов, полный спектр услуг MetaProcure по управлению персоналом делает нас идеальным партнером для вашего бизнеса.

Первоначально опубликовано на https://www.metasysinc.com.