Tuire Anipuro, Outi Kulju, Satu Miettunen, Reeta Vierikko & Mikko Mäntyneva
Digitalisaatio on tuonut 2010-luvulla henkilöstöhallinnon (HR) käyttöön mahdollisuuden hyödyntää analytiikkaa entistä monipuolisemmin. HR-analytiikka tuo liiketoimintojen käytettäväksi eri tietolähteistä ajantasaista ja nopeasti hyödynnettävissä olevaa tietoa, jolla voidaan peilata esimerkiksi liiketoiminnoissa tapahtuvien muutosten vaikutuksia henkilöstöön, määritellä ja johtaa osaamisen kehittämistoimia tai kohdentaa muita toimintaa analytiikan tuoman tiedon valossa. Erilaisia mittareita voidaan hyödyntää monipuolisesti. Esimerkiksi henkilöstön sukupuoli- ja ikäjakauma, vaihtuvuus, sairauspoissaolot, työn tekemisen kustannukset sekä rekrytointiprosessin ja työtyytyväisyyden mittarit mielletään tyypillisesti henkilöstöhallinnon mittareiksi.
Henkilöstöjohtamista tukevassa analytiikassa olennaista on muutos taaksepäin suuntautuvasta mittareiden raportoinnista kohti tulevaisuuden ennakointia käytettävissä olevan datan avulla. Onnistuneessa analytiikkaa hyödyntävässä ja siihen pohjautuvassa päätöksenteossa on ensin tunnistettava, mihin liiketoiminnan ongelmaan tai kysymykseen etsitään vastausta. Tämän jälkeen on selvitettävä, miksi aiemmin kerätty data ja mittarit eivät sellaisenaan anna tarvittavaa tietoa. Ongelman oletettujen ratkaisujen mallintaminen ohjaa oikean datan ja siihen pohjautuvan analytiikan hyödyntämiseen. (Bassi 2011.) Datan kerääminen ja analysointi ilman tätä pohjatyötä ei muuta HR-mittareita HR-analytiikaksi.
Kyky nopeaan muutokseen sekä ketteryys ja omaksumiskyky ovat tämän vuosituhannen alun yritysten menestystekijöitä. Nykymallisten määriteltyjen ja vakiintuneiden henkilöstön työnkuvien ja osaamisen hallinnan koetaan organisaatioissa olevan kaikkea muuta paitsi ketteriä ja nopeasti muuttuvia. Osaamismatriisit, joissa peilataan nykyosaamista tiettyihin määriteltyihin työtehtäviin, vanhenevat nopeammin kuin niitä voidaan hyödyntää. Työn ja työhön liittyvien prosessien muutos on nopeampaa kuin käytettävissä olevien mittareiden hyödyntäminen. Osaamisen mittaamisen sijaan HR-analytiikka hyödyntää dataa työn tekemisen prosesseista: arvioi yksittäisen prosessin tehokkuutta, vaikuttavuutta ja tuloksia. Syntyneen datan avulla saadaan analysoitua tietoa työn tekemiseen vaikuttavista merkityksellisistä tekijöistä, kuten työprosessin kustannuksista, käytetystä ajasta, tehdyistä, esimerkiksi osaamista tukevista, investoinneista niistä saatuun hyötyyn nähden, työn tuloksen laadusta sekä työtä tehneiden yksilöiden motivaatiosta ja sitoutumisesta tehtyä työtä kohtaan. Analytiikan avulla ei ole tarkoitus mitata työtä tehneiden ihmisten arvoa tai synnyttämää kustannusta vaan analysoida henkilöstön vaikuttavuutta syntyneeseen lopputulokseen. Näin syntyneiden analyysien avulla päädytään jäsentämään työn tekemisen prosesseja ja arvioimaan tehtyjen investointien vaikutusta näihin prosesseihin. (Fitz-enz 2014.)
Deloitten (2016) tutkimuksen mukaan Suomi on HR-analytiikan hyödyntämisen ja sen tuomien mahdollisuuksien sisäistämisen kärkimaita. Suomalaisjohtajat arvioivat tulevaisuuden HR-trendien tärkeimmiksi tekijöiksi HR-teknologian, työn yksinkertaistamisen ja analytiikan hyödyntämisen. HR-ammattilaisille sekä liiketoimintajohdolle analytiikka antaa eväitä entistä paremmin kohdistettujen ja perusteltujen päätösten tekemiseen.
Kirjoittajat
Tuire Anipuro, Outi Kulju, Satu Miettunen ja Reeta Vierikko opiskelevat ylempään ammattikorkeakoulututkintoon johtavassa Liiketoiminnan kehittäminen -koulutusohjelmassa.
Mikko Mäntyneva toimii yliopettajana Hämeen ammattikorkeakoulun ylemmän ammattikorkeakoulututkinnon Liiketoiminnan kehittäminen ja Business Management and Entrepreneurship -koulutuksissa. Lisäksi hän toimii tutkimuspäällikkönä Älykkäät palvelut -tutkimusyksikössä.
Lähteet
Bassi, L. (2011). Raging debates in HR analytics. People and Strategy, 34(2), 14.
Deloitte (2016). Global Human Capital Trends 2016. Haettu 7.3.2017. https://www2.deloitte.com/content/dam/Deloitte/be/Documents/human-capital/gx-dup-global-human-capital-trends-2016.pdf
Fitz-enz, J. & Mattox, J. (2014). Predictive analytics for human resources. Hoboken: John Wiley & Sons.