Кроме того, я уверен, что каждый способен почувствовать, как меняется мир, на простых примерах из собственной жизни. Для меня ярким доказательством того, что нарастающие объёмы информации ставят новые задачи перед человечеством, есть всемирный всплеск спроса на специалистов по работе с нереляционными базами данных и высоконагруженными системами. Что, откровенно говоря, и подтолкнуло меня к более детальному изучению этого вопроса.
Какое все это имеет отношение к рекрутингу, спросите Вы. Дело в том, что значительная часть этого информационного бума — данные, которые могут быть использованы в целях поиска и привлечения потенциальных кандидатов — их резюме, странички в профессиональных сетях, блоги, презентации, видео/аудио записи и т.д. Таким образом, если сегодня вы работаете в сфере подбора персонала, то вам так или иначе нужно научиться жить и ориентироваться в этом информационном хаосе, иначе вы рискуете значительно отстать от своих более проворных конкурентов. Сама по себе тема Big Data в сфере рекрутинга уже неоднократно поднималась в сети, вот только два примера статей на эту тематику:
Big Data, Data Science and Moneyball Recruiting – Glen Gatney, как обычно, радует своими идеями и предложениями, за что ему отдельное спасибо;
My “Jerry Maguire” manifesto for the future of the ATS – статья, где вопрос большого количества информации, связанной с рекрутингом, показан через призму идеальной ATS.
Тем не менее, сегодня я попробую поделиться некоторыми своими соображениями по этому поводу и познакомить вас с инструментами, которые, по моему мнению, могут значительно упростить жизнь тем, кто в силу специфики своей работы сталкиваются с Human Capital Data.
В наши дни для полноценной и качественной работы рекрутеру приходиться иметь дело с большими объёмами разной информации – начиная от анализа самой вакансии (где вам может помочь Wikipedia, Google или специализированные сайты) и заканчивая записями в блогах или видео-презентациями, которые мы используем для предварительной оценки кандидатов . Кроме этого, рекрутинг сейчас фактически не ограничен одним городом, страной или континентом, что вынуждает нас следить за всеми мировыми тенденциями и, соответственно, еще больше увеличивает количество данных, с которыми приходится работать. Только один пример из собственной практики – за прошедший месяц у нашей рекрутинг-команды состоялись собеседования с кандидатами из Польши, Украины, США, России, Беларуси, Греции, Франции, Португалии и Израиля, при этом сами рекрутеры не покидали пределов Минска:).
И если раньше тот же Boolean Search воспринимался как особый тайный инструмент, доступный только избранному кругу специалистов, то сейчас представить себе работу над позицией без использования операторов логического поиска достаточно трудно – количество доступной информации настолько велико, что если не структурировать и оптимизировать свои запросы, в ней запросто можно утонуть. А как построить работу распределенной между континентами рекрутинговой группы без использования полноценной ATS? Наверное возможно, но, как по мне, довольно проблематично.
Давайте только взглянем на те источники данных, с которыми нужно работать рекрутеру во время поиска потенциальных кандидатов:
И это только часть ресурсов, ведь есть еще специализированные форумы, группы и сообщества, которые можно использовать в зависимости от того, какого именно специалиста вы ищете. Конечно, не всегда нужно задействовать все без исключения ресурсы, но даже если вы работаете только с некоторыми – количество данных, с которыми вы сталкиваетесь, просто огромно.
Еще несколько лет назад я был уверен, что идеальная система для работы с кандидатами — это что-то типа реляционной базы, где модель данных определена заранее и вся информация четко структурирована + CRM модуль для поддержания отношений с аппликантами. Но сейчас мне кажется, что количество источников и разновидностей данных настолько велико, что подобный подход вряд ли сработает.
Нужен инструмент, который способен:
Не удивительно, что системы, которая бы осуществляла все эти условия, на сегодняшний день нет. Тем не менее, попытки реализовать какую-то часть этих возможностей были:
Компании, разрабатывающие ПО для рекрутинга, прекрасно понимают растущий спрос и необходимость такого рода сервисов, поэтому возможно, что когда-нибудь мы все-таки увидим идеальную рекрутинговую систему, которая будет соответствовать всем заявленным требованиям.
Но, несмотря на все технические новинки, не стоит забывать о том, что рекрутинг — это прежде всего люди, а остальное — только инструменты их поиска, идентификации и оценки.
Хорошей Охоты!
P.S. На самом деле есть еще один инструмент, с которым я обязательно познакомлю вас в следующей статье и который, как по мне, является наиболее полезным из существующих сервисов в сфере социального рекрутинга. Продолжение следует :)
Какое все это имеет отношение к рекрутингу, спросите Вы. Дело в том, что значительная часть этого информационного бума — данные, которые могут быть использованы в целях поиска и привлечения потенциальных кандидатов — их резюме, странички в профессиональных сетях, блоги, презентации, видео/аудио записи и т.д. Таким образом, если сегодня вы работаете в сфере подбора персонала, то вам так или иначе нужно научиться жить и ориентироваться в этом информационном хаосе, иначе вы рискуете значительно отстать от своих более проворных конкурентов. Сама по себе тема Big Data в сфере рекрутинга уже неоднократно поднималась в сети, вот только два примера статей на эту тематику:
Big Data, Data Science and Moneyball Recruiting – Glen Gatney, как обычно, радует своими идеями и предложениями, за что ему отдельное спасибо;
My “Jerry Maguire” manifesto for the future of the ATS – статья, где вопрос большого количества информации, связанной с рекрутингом, показан через призму идеальной ATS.
Тем не менее, сегодня я попробую поделиться некоторыми своими соображениями по этому поводу и познакомить вас с инструментами, которые, по моему мнению, могут значительно упростить жизнь тем, кто в силу специфики своей работы сталкиваются с Human Capital Data.
В наши дни для полноценной и качественной работы рекрутеру приходиться иметь дело с большими объёмами разной информации – начиная от анализа самой вакансии (где вам может помочь Wikipedia, Google или специализированные сайты) и заканчивая записями в блогах или видео-презентациями, которые мы используем для предварительной оценки кандидатов . Кроме этого, рекрутинг сейчас фактически не ограничен одним городом, страной или континентом, что вынуждает нас следить за всеми мировыми тенденциями и, соответственно, еще больше увеличивает количество данных, с которыми приходится работать. Только один пример из собственной практики – за прошедший месяц у нашей рекрутинг-команды состоялись собеседования с кандидатами из Польши, Украины, США, России, Беларуси, Греции, Франции, Португалии и Израиля, при этом сами рекрутеры не покидали пределов Минска:).
И если раньше тот же Boolean Search воспринимался как особый тайный инструмент, доступный только избранному кругу специалистов, то сейчас представить себе работу над позицией без использования операторов логического поиска достаточно трудно – количество доступной информации настолько велико, что если не структурировать и оптимизировать свои запросы, в ней запросто можно утонуть. А как построить работу распределенной между континентами рекрутинговой группы без использования полноценной ATS? Наверное возможно, но, как по мне, довольно проблематично.
Давайте только взглянем на те источники данных, с которыми нужно работать рекрутеру во время поиска потенциальных кандидатов:
- Google, Bing, Yandex как глобальные поисковые сервисы;
- Социальные сети – LinkedIn, Facebook, Twitter, BranchOut, Google+, МойКруг и т.д.;
- Порталы по поиску работы - Dice, Monster, Hh.ru и др. в зависимости от региона поиска;
- Внутренние системы по работе с кандидатами.
Еще несколько лет назад я был уверен, что идеальная система для работы с кандидатами — это что-то типа реляционной базы, где модель данных определена заранее и вся информация четко структурирована + CRM модуль для поддержания отношений с аппликантами. Но сейчас мне кажется, что количество источников и разновидностей данных настолько велико, что подобный подход вряд ли сработает.
Нужен инструмент, который способен:
- самостоятельно (или с минимальным участием человека) собирать и агрегировать доступную о кандидате информацию;
- анализировать собранную информацию и делать хотя бы простейшие выводы на основании предопределенных условий или паттернов;
- предоставлять возможность полнотекстового поиска по всей собранной информации;
- интегрироваться с наиболее популярными социальными сервисами;
- хранить и анализировать всю историю коммуникаций с кандидатом;
- предоставлять возможность совместной работы для распределенных рекрутинговых команд;
- интеграция с существующими информационными системами компании для корпоративного рекрутинга...
Не удивительно, что системы, которая бы осуществляла все эти условия, на сегодняшний день нет. Тем не менее, попытки реализовать какую-то часть этих возможностей были:
- Bullhorn Reach Radar – анализирует социальную активность ваших друзей и определяет, кому из них предложения о работе могут быть сейчас особенно интересны;
- Social CV – собирает и анализирует информацию о социальной активности потенциальных кандидатов;
- Taleo Radar – мобильное приложение, которое позволяет определить, кто из ваших кандидатов находится в непосредственной близости от вас в текущий момент времени;
- Job Change Notifier – уведомит, если кто-то из ваших LinkedIn-друзей сменил должность или компанию.
Компании, разрабатывающие ПО для рекрутинга, прекрасно понимают растущий спрос и необходимость такого рода сервисов, поэтому возможно, что когда-нибудь мы все-таки увидим идеальную рекрутинговую систему, которая будет соответствовать всем заявленным требованиям.
Но, несмотря на все технические новинки, не стоит забывать о том, что рекрутинг — это прежде всего люди, а остальное — только инструменты их поиска, идентификации и оценки.
Хорошей Охоты!
P.S. На самом деле есть еще один инструмент, с которым я обязательно познакомлю вас в следующей статье и который, как по мне, является наиболее полезным из существующих сервисов в сфере социального рекрутинга. Продолжение следует :)
No comments:
Post a Comment