АКТУАЛЬНЫЕ НАПРАВЛЕНИЯ ПРИМЕНЕНИЯ BIG DATA В УПРАВЛЕНИИ ПЕРСОНАЛОМ: ПРАВОВЫЕ ОГРАНИЧЕНИЯ И ЭТИЧЕСКИЕ АСПЕКТЫ HR-АНАЛИТИКИ

CURRENT DIRECTIONS IN THE APPLICATION OF BIG DATA IN HUMAN RESOURCE MANAGEMENT: LEGAL RESTRICTIONS AND ETHICAL ASPECTS OF HR ANALYTICS

Igor Chernov

postgraduate student, Moscow Financial and Industrial University «Synergy»,

Russia, Moscow

АННОТАЦИЯ

Целью настоящего исследования является обоснование направлений применения технологий Big Data в управлении персоналом с учётом действующих нормативных и этических ограничений. В качестве метода использован мета-анализ научных публикаций, нормативно-правовых актов, а также сравнительная интерпретация практик HR-аналитики. В результате проведённой работы сформулированы ключевые кадровые процессы, в которых допустимо применение Big Data, а также определены условия, при которых такие технологии соответствуют требованиям российского законодательства о персональных данных. Эффективное внедрение HR-аналитики на основе больших данных возможно только при обеспечении согласия субъектов, прозрачности обработки и недопущении принятия решений исключительно в автоматизированном порядке.

ABSTRACT

The aim of this study is to substantiate the directions for applying Big Data technologies in human resource management, taking into account current legal and ethical constraints. The research method is a meta-analysis of scientific publications, regulatory acts, and a comparative interpretation of HR analytics practices. As a result, the study identifies key HR processes where the use of Big Data is permissible, and defines the conditions under which such technologies comply with Russian data protection legislation. Effective implementation of HR analytics based on Big Data is possible only when subject consent is ensured, processing is transparent, and decisions are not made solely through automated procedures.

Ключевые слова: большие данные, управление персоналом, HR-аналитика, правовые ограничения, персональные данные, автоматизация HR-процессов, этика в управлении персоналом

Keywords: big data, human resource management, HR analytics, legal restrictions, personal data, HR process automation, ethics in personnel management.

Технологии обработки больших данных (Big Data) становятся неотъемлемым элементом современной HR-аналитики в виду большого объема накопленных данных, позволяя организациям анализировать поведение сотрудников и прогнозировать их профессиональную результативность.

Как отмечает Громова Н.В. в работе «HR-аналитика в системе управления персоналом современной организации» [1]: «Внедрение системы HR-аналитики как цифрового тренда для оптимизации процессов управления персоналом позволяет современной организации улучшить ключевые стратегические и диагностические показатели эффективности системы управления персоналом компании», - для эффективной работы с большим массивом данных и пригодятся методы работы с большими данными.

В соответствии с Федеральным законом № 152-ФЗ «О персональных данных» [2], работодатель обязан обрабатывать персональную информацию в пределах конкретно обозначенных целей (ст. 5), при наличии согласия субъекта (ст. 6, 9) и с соблюдением требований к защите и конфиденциальности (ст. 7, 19). Кроме того, закон запрещает принимать юридически значимые решения исключительно на основании автоматизированной обработки персональных данных без согласия сотрудника (ст. 16).

Трудовой кодекс РФ [3] также закрепляет ограничения на сбор и обработку персональных данных (ст. 86–90), устанавливая принцип правомерности, прозрачности и ограничения объема обрабатываемых данных в трудовых правоотношениях.

Дополнительно Указ Президента РФ № 203 от 09.05.2017 «О Стратегии развития информационного общества» [4] акцентирует внимание на необходимости цифровизации экономики и внедрения аналитических систем, при строгом соблюдении прав граждан на конфиденциальность и безопасность данных.

Целью настоящей работы является обоснование допустимых направлений применения Big Data в кадровых процессах организаций и формулировка ограничений, продиктованных действующими правовыми нормами.

Методы Big Data позволяют организациям анализировать значительные объемы информации о сотрудниках и соискателях: анкетные данные, профессиональную биографию, результаты тестов, цифровые следы в корпоративных системах и даже поведенческие метрики. На основе такой аналитики строятся модели прогнозирования текучести кадров, оценки лояльности, определения рисков профессионального выгорания и потенциальной продуктивности.

Однако при использовании этих методов работодатель сталкивается с ограничениями законодательства, в частности:

• запрет на избыточный сбор персональных данных без явной цели;
• запрет на принятие решений исключительно на основе алгоритмов без участия человека (ст. 16 закона № 152-ФЗ);
• обязанность обеспечить защиту и конфиденциальность данных (ст. 7, 19 закона № 152-ФЗ).

Таким образом можно сформулировать ограничения и способы применения методов big data в HR-процессах (см. Таблица 1) [5-7].

Таблица 1.

 Ограничения применения методов больших данных

Стоит отметить, что применение методов Big Data в управлении персоналом допустимо в ряде HR-процессов при условии соблюдения требований законодательства о персональных данных и обеспечения этики в части поставленных целей обработки данных.

Так, в аналитике текучести кадров методы обработки больших данных позволяют выявлять скрытые закономерности увольнений, однако обработка должна вестись в обезличенной форме, а принимаемые решения — подтверждаться участием человека. Анализ вовлеченности и удовлетворенности сотрудников основан на интерпретации агрегированных данных опросов и активности в цифровых системах, при этом обязательно исключение персональной идентификации. Планирование потребности в персонале также является областью законного использования методов Big Data, поскольку здесь работают с прогнозами на основе сводной статистики. В процессе формирования профиля успешного сотрудника аналитические инструменты могут применяться только как вспомогательные — окончательные решения о найме, продвижении или обучении должны оставаться за специалистом. Программы развития персонала и обучение могут корректироваться с использованием данных о результатах прохождения курсов, однако такая аналитика допустима только при наличии информированного согласия. Аналогично, в подборе персонала допустимо применять скоринг резюме и поведенческий анализ, если алгоритмы не принимают решения в автоматическом режиме. Наконец, в оценке коммуникаций между подразделениями можно использовать агрегированные поведенческие метрики, при условии полной анонимизации и отсутствия отслеживания конкретных сотрудников. Во всех перечисленных случаях Big Data выступает не как замена управленческих решений, а как инструмент их аналитического обоснования при строгом соблюдении правовых и этических норм.

Использование методов Big Data в управлении персоналом предоставляет организациям широкие аналитические возможности, позволяя повышать эффективность HR-процессов, оптимизировать найм и прогнозировать потребности в кадрах. Однако применение таких технологий ограничено требованиями законодательства о персональных данных, направленного на защиту прав работников.

Для соответствия нормам права работодатели должны:

• чётко определять цели обработки персональных данных;
• получать согласие сотрудников на использование персональной информации;
• исключать принятие решений без участия человека на основе исключительно автоматизированной обработки;
• обезличивать данные в аналитических проектах, если индивидуальная идентификация не требуется;
• обеспечивать защиту данных от несанкционированного доступа.

Таким образом, методы обработки больших данных может стать эффективным инструментом для ведения HR-аналитики, однако только при строгом соблюдении принципов законности, прозрачности и ограниченности использования персональных данных, зафиксированных в российском трудовом и информационном законодательстве.

Список литературы:

1. Громова Н.В. HR-аналитика в системе управления персоналом современной организации / Н.В. Громова // Роль бизнеса в трансформации общества - 2022: Сборник материалов XVII Международного научного конгресса, Москва, 11–15 апреля 2022 года. – Москва: Московский финансово-промышленный университет «Синергия», 2022. – с. 164-167. – EDN BNSXIT.
2. Федеральный закон от 27 июля 2006 г. N 152-ФЗ "О персональных данных" (ред. от 08.08.2024)
3. Трудовой кодекс Российской Федерации от 30 декабря 2001 г. N 197-ФЗ
4. Указ Президента РФ от 9 мая 2017 г. N 203 "О Стратегии развития информационного общества в Российской Федерации на 2017 - 2030 годы"
5. Яценко Е. IT-рекрутмент. Как найти лучших специалистов, когда все вокруг горит — М.: Альпина Паблишер, 2022, — 250 c.
6. Nadeem Khan, Dave Millner. Introduction to People Analytics. A practical guide to data-driven HR. 2nd Edition— London, KoganPage, 2023, — 352 c.
7. Волкова Н.В., Евсеева С.А. HR-аналитика. Аналитика данных в управлении персоналом — М.: Юрайт, 2024 — 104 c.