Onko organisaatiosi valmis johtamaan datalla?

Onko analytiikka pelkkiä numeroita ja dashboardeja?

Kun puhutaan pienistä ja keskisuurista organisaatioista, analytiikan kehittäminen on todennäköisesti hyvin korkealla sisäisten kehityshankkeiden listalla.

Usein kehitys lähtee oikean teknologian ja työkalun etsimisestä. Yrityksessä pohditaan, mikä työkalu antaa meille mahdollisimman paljon valmiita vastauksia olemassa olevasta datasta tai missä työkalussa on selkeimmät ja parhaan näköiset kaaviot.

Uusien ja upeiden raportointinäkymien luominen onnistuu moderneilla työkaluilla käden käänteessä. Onko sillä kuitenkaan näkyvää ja aitoa vaikutusta ihmisten johtamistavoissa tai henkilöstöön liittyvässä päätöksenteossa?

Nykyisin Workdayn Managing Partnerina työskentelevä Matthew Hanwell on tehnyt töitä henkilöstöanalytiikan parissa jo yli 20 vuoden ajan ja näkee, että teknologian kehittyminen on helpottanut analytiikan hyödyntämistä liiketoiminnan eri osa-alueilla. Oikea työkalu ei kuitenkaan ole kaikkea ratkaiseva hopealuoti.

– Uskon, että suurin haaste [analytiikan hyödyntämisessä] löytyy ihmisten ymmärryksestä ja odotuksista sen suhteen, mitä analytiikka mahdollistaa.

Hanwellin mukaan henkilöstöhallinto on suhtautunut dataan perinteisesti kevyemmin ja ihmiskeskeisemmin kuin esimerkiksi dataa vahvasti päätöksenteossa hyödyntävät talous- ja markkinointiosastot. Hanwell suosittelee HR-ammattilaisia päivittämään omia ajatuksiaan datan suhteen ja aloittaa kysymään uusia, oikeita, kysymyksiä.

Mitkä ovat oikeita kysymyksiä?

Yksi perinteisimmistä ja useimmin HR:ltä kysytyistä liiketoimintaan liittyvistä kysymyksistä lienee "Mikä on henkilöstömäärämme?".

Kysymys on niin perustavanlaatuinen ja tärkeä, että jokaisen organisaation, koosta riippumatta, pitäisi pystyä vastaamaan siihen vaivattomasti.

– Mielestäni kyseessä on eräänlainen hygieniatekijä; yrityksen pitää tietää, kuinka paljon ihmisiä meillä on töissä, eli miten monelle henkilölle maksamme palkkaa. Tuon lukumäärän selvittäminen on kuitenkin vasta ensimmäinen askel kysymykseen perusteellisesti vastaamisessa, Hanwell sanoo.

Henkilöstön lukumäärän taakse kätkeytyy nimittäin paljon uusia kysymyksiä: millaisista ihmisistä kokonaislukumäärä koostuu, millainen diversiteetti työvoimassa on, miten moni ihminen on jättänyt yrityksen ja mistä syystä, onko nykyinen henkilöstölukumme hyvä vai huono ja niin edelleen.

Kun yritys on pystynyt määrittelemään itselleen sopivimmat kysymykset, se alkaa löytämään niihin vastauksia dataa analysoimalla.

Arvoa tuovat näkökulmat löytyvät numeroiden takaa

Yksi kuumimmista kysymyksistä nykyisessä villissä työmarkkinassa on se, millainen vaihtuvuus yrityksissä on: miten moni työntekijä on vaihtanut työpaikkaa, ja mitkä ovat syitä vaihdosten takana.

Matthew Hanwell muistelee uransa varrelta tapausta, jossa hän esitteli löydöksiään asiakasyritykselle.

– Poistuman määrä kyseisessä yrityksessä oli 5,6 %, joka oli johtoryhmän mielestä kohtuullinen lukema. Numeroiden taakse katsominen paljasti kuitenkin, että yhden toimipisteen vaihtuvuus oli 0,1 % kun toisessa se oli yli 40 %.

Pelkkä numeraalisten tietojen kokoaminen visuaaliseen dashboardiin ei ole siis riittävä raportoinnin taso, mikäli datasta halutaan löytää aitoja, päätöksentekoon uusia näkökulmia tuovia yksityiskohtia.

Lopulta datan analysoinnin ja raportoinnin arvo mitataan siinä, miten se tukee liiketoiminnan menestystä, oli se sitten parempaa asiakastyytyväisyyttä, liikevaihdon tai kannattavuuden kasvua tai toiminnan tehokkuuden nostamista.

Organisaation kulttuuri joko edistää tai estää datalla johtamista

Yritysten työntekijöiden voi olla vaikeaa etsiä ja hyödyntää kerättyyn dataan perustuvia faktoja omassa työssään, mikäli yrityksen kulttuuri ei tue tällaista toimintaa.

Mikäli ihmiset eivät näytä esimerkkiä tai jaa tietoa siitä, miten dataa voidaan hyödyntää työn tukena, datalla johtaminen jää parhaimmillaankin vain pintaraapaisun tasolle.

Matthew Hanwell korostaa, että päätökset tai suunnitelmat on aina helpompi perustella, kun ne pohjautuvat tosiasiallisiin ja olennaisiin faktoihin.

– Elämme datapisteiden ympäröimänä, mutta oikean tiedon löytäminen ja jäsentely toiminnan parantamiseksi voi olla haastavaa. Upeannäköiset dashboard-näkymät voivat olla erittäin kiinnostavia, mutta jos niissä esitetty tieto ei ole liiketoiminnan kehittämisen kannalta olennaista, ne jäävät helposti vain kuriositeeteiksi.

Olennaista onkin opettaa henkilöstöä kysymään niitä kaikista polttavimpia kysymyksiä ja esittämään rohkeitakin hypoteeseja.

– Herättelevä kysymys voi aloittaa organisaatiossa terveen keskustelun ja kulttuurin muutoksen olemassa olevien faktojen ympärillä. Jos organisaatiokulttuuri ei tue faktojen etsimistä, niitä ei tietenkään löydy ja nuo kysymykset jäävät kysymättä.

Hanwell kertoo esimerkin kysymyksestä, joka tehosti organisaation tuloksellisuutta huomattavasti.

– Starbucks halusi selvittää, miksi tietyt uudet kahvilalokaatiot menestyivät paremmin kuin toiset. Se alkoi tutkimaan aiheeseen liittyvää dataa ja huomasi, että menestyneitä lokaatioita vetivät pidemmän esihenkilökokemuksen omaavat ammattilaiset. He kiinnittivät entistä enemmän huomiota esihenkilökokemusvuosiin uusien kahviloidensa rekrytoinneissa ja saivat niiden kannattavuuden hyvälle tasolle entistä huomattavasti nopeampaan tahtiin.

Oikeiden, liiketoimintaa kiinnostavien kysymysten kysyminen on siis kriittistä onnistumisen kannalta.

Data menettää arvonsa ilman oikeaa kontekstia

Ihmiset ovat jokaisen yrityksen menestyksen takana. He luovat tuotteita, innovaatioita, ideoita ja tuottavat palveluita. Siksi ihmisiin liittyvän tiedon yhdistäminen ja ymmärtäminen voi olla kriittisen tärkeää liiketoiminnan kannattavuuden kannalta.

Mitä 1 % poistuma henkilöstössä tarkoittaa liiketoiminnan kannalta? Millaisia vaikutuksia 5 % lasku henkilöstön sitoutumisessa voi olla yrityksen toiminnalle? Vähentääkö se asiakastyytyväisyyttä, lisääkö se tehokkuutta? Kysymyksiä on paljon ja kun data muutetaan liiketoiminnan luvuiksi, euroiksi ja dollareiksi, henkilöstödata alkaa yhtäkkiä kiinnostamaan myös talousjohtajaa ja toimitusjohtajaa HR-ammattilaisten lisäksi.

Matthew Hanwell harmittelee, että datalähtöinen johtaminen jää yrityksessä usein starttitelineisiin.

– Olen nähnyt usein, että ihmiset tuottavat datan pohjalta dashboardin tai muun graafisen esityksen ja luulevat, että työ on nyt tehty. Pelkkä raakadatan esittäminen koristeellisessa muodossa ei kuitenkaan auta avainhenkilöitä ymmärtämään sitä, mitä data kertoo.

Hanwell näkee, että tärkeä osa datalähtöistä kulttuuria on asiayhteyksien tunnistaminen ja asioiden oikeaan viitekehykseen asettaminen.

– Pelkkä dashboard ei useinkaan kerro ihmisille, mitä tiedolla pitäisi tehdä. Kaavio ei kerro minulle, ovatko asiat hyvin vai huonosti, pitäisikö minun panikoida, pitäisikö ryhtyä kiireellisiin toimiin vai onko kaikki hyvin. Oikea konteksti ja tarina auttaa minua ymmärtämään, mitä data yrittää minulle kertoa.

Datalla johtaminen antaa näkymän tulevaisuuteen

Oikea konteksti ja datan aito ymmärrys auttaa yrityksiä myös katsomaan eteenpäin ennustavien analyysien avulla.

– Uskon, että esimerkiksi monet nykyisistä henkilöstöhallinnon raporteista ja mittaristoista katsoo taaksepäin. Sanonkin aina, että se on kuin ajaisi autoa katsomalla taustapeiliin: voit onnistua siinä, mutta et voi suunnitella reittiä ja navigoida eteenpäin.

Datalähtöinen kulttuuri mahdollistaa ennakoivan analytiikan hyödyntämisen päätöksenteossa. Dataa tutkimalla yritys voi nähdä, mitä todennäköisesti tulevaisuudessa tapahtuu. Tapahtumien potentiaalisia vaikutuksia pystytään analysoimaan ja tilanteisiin pystytään varautumaan.

Hanwell kertoo tarinan Los Angelesin poliisivoimista, jotka pystyivät vähentämään rikollisuutta jopa kolmanneksella käyttäen apunaan olemassa olevaa dataa ja ennakoivaa analyysia.

– Yhdistämällä eri alueiden demografiset tiedot rikostilastoihin, poliisilaitos pystyi lisäämään partiointiaan korkean riskin alueilla ja vähentämään näin rikollisuutta 30 prosentilla. Asiaa voi ajatella samalla tavalla myös henkilöstöhallinnon näkökulmasta; henkilöstödatan yhdistäminen liiketoiminnan lukuihin voi auttaa yritystä ennustamaan tiettyjen toimenpiteiden vaikutusta liiketoiminnan menestymiseen.

Datalla johtamisen kulttuuri ei synny itsestään

Tietoa arvostava ja datan analysointiin uskova organisaatiokulttuuri parantaa väistämättä yrityksen kykyä tehdä eteenpäin katsovia ja faktaan pohjautuvia päätöksiä. Tällainen kulttuuri ei kuitenkaan synny itsestään, vaan se vaatii töitä.

Ulkoinen kumppani, kuten Greenstep, voi auttaa muutoksessa aina nykytilan tunnistamisesta tavoitteiden asettamiseen ja muutoksen läpivientiin ja jalkautukseen käytännön tasolla.

Kun kaipaat sparrausta ja uutta näkökulmaa datalla johtamiseen ja sitä tukevan kulttuurin muovaamiseen, olemme täällä sinua varten!

Kuuntele artikkelissa käsitelty podcastimme alta: