<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<!DOCTYPE article
PUBLIC "-//NLM//DTD JATS (Z39.96) Journal Publishing DTD v1.4 20190208//EN"
       "JATS-journalpublishing1.dtd">
<article xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" article-type="research-article" dtd-version="1.4" xml:lang="en">
 <front>
  <journal-meta>
   <journal-id journal-id-type="publisher-id">Journal of Management Studies</journal-id>
   <journal-title-group>
    <journal-title xml:lang="en">Journal of Management Studies</journal-title>
    <trans-title-group xml:lang="ru">
     <trans-title>Журнал исследований по управлению</trans-title>
    </trans-title-group>
   </journal-title-group>
   <issn publication-format="print">2500-3291</issn>
   <issn publication-format="online">2500-3291</issn>
  </journal-meta>
  <article-meta>
   <article-id pub-id-type="publisher-id">36587</article-id>
   <article-categories>
    <subj-group subj-group-type="toc-heading" xml:lang="ru">
     <subject>Экономика и управление народным хозяйством</subject>
    </subj-group>
    <subj-group subj-group-type="toc-heading" xml:lang="en">
     <subject>Economy and management of national economy</subject>
    </subj-group>
    <subj-group>
     <subject>Экономика и управление народным хозяйством</subject>
    </subj-group>
   </article-categories>
   <title-group>
    <article-title xml:lang="en">Benchmarking the risks of applying HR analytics  in the digital economy</article-title>
    <trans-title-group xml:lang="ru">
     <trans-title>Бенчмаркинг рисков применения HR-аналитики  в цифровой экономике</trans-title>
    </trans-title-group>
   </title-group>
   <contrib-group content-type="authors">
    <contrib contrib-type="author">
     <name-alternatives>
      <name xml:lang="ru">
       <surname>Чуланова</surname>
       <given-names>О. Л.</given-names>
      </name>
      <name xml:lang="en">
       <surname>Chulanova</surname>
       <given-names>Oksana Leonidovna</given-names>
      </name>
     </name-alternatives>
     <email>chol9207@mail.ru</email>
     <bio xml:lang="ru">
      <p>доктор экономических наук;</p>
     </bio>
     <bio xml:lang="en">
      <p>doctor of economic sciences;</p>
     </bio>
     <xref ref-type="aff" rid="aff-1"/>
     <xref ref-type="aff" rid="aff-2"/>
    </contrib>
    <contrib contrib-type="author">
     <name-alternatives>
      <name xml:lang="ru">
       <surname>Свиридова</surname>
       <given-names>О. П.</given-names>
      </name>
      <name xml:lang="en">
       <surname>Sviridova</surname>
       <given-names>O. P.</given-names>
      </name>
     </name-alternatives>
     <xref ref-type="aff" rid="aff-3"/>
    </contrib>
   </contrib-group>
   <aff-alternatives id="aff-1">
    <aff>
     <institution xml:lang="ru">Сургутский государственный университет</institution>
    </aff>
    <aff>
     <institution xml:lang="en">Surgut State University</institution>
    </aff>
   </aff-alternatives>
   <aff-alternatives id="aff-2">
    <aff>
     <institution xml:lang="ru">Ханты-Мансийская (Югорская) региональная общественная организация Вольного экономического общества России</institution>
     <country>Россия</country>
    </aff>
    <aff>
     <institution xml:lang="en">Khanty-Mansiysk (Yugorskaya) regional public organisation of the Free Economic Society of Russia</institution>
     <country>Russian Federation</country>
    </aff>
   </aff-alternatives>
   <aff-alternatives id="aff-3">
    <aff>
     <institution xml:lang="ru">Сургутский государственный университет</institution>
     <country>Россия</country>
    </aff>
    <aff>
     <institution xml:lang="en">Surgut State University</institution>
     <country>Russian Federation</country>
    </aff>
   </aff-alternatives>
   <volume>6</volume>
   <issue>1</issue>
   <fpage>25</fpage>
   <lpage>31</lpage>
   <self-uri xlink:href="https://zh-szf.ru/en/nauka/article/36587/view">https://zh-szf.ru/en/nauka/article/36587/view</self-uri>
   <abstract xml:lang="ru">
    <p>В настоящее время активно исследуется проблема применения HR-аналитики в цифровой экономике. В статье рассмотрены возможности и риски применения HR-аналитики. В статье представлена разработанная авторская классификация рисков применения HR-аналитики. Авторы условно разделили риски на организационные (связанные с организацией и руководством внедрения и использованием аналитики) и интеграционные (связанные с проблемами интеграции аналитики с действующими процессами управления персоналом)).</p>
   </abstract>
   <trans-abstract xml:lang="en">
    <p>Currently, the problem of applying HR analytics in the digital economy is being actively investigated. The article discusses the opportunities and risks of using HR analytics. The article presents the author’s developed classification of the risks of using HR analytics. The authors conditionally divided the risks into organizational (associated with the organization and management of the implementation and use of analytics) and integration (related to the problems of integrating analytics with existing personnel management processes).</p>
   </trans-abstract>
   <kwd-group xml:lang="ru">
    <kwd>HR-аналитика</kwd>
    <kwd>возможности HR-аналитики</kwd>
    <kwd>риски HR-аналитики</kwd>
    <kwd>организационные и интеграционные риски применения HR-аналитики</kwd>
   </kwd-group>
   <kwd-group xml:lang="en">
    <kwd>HR analytics</kwd>
    <kwd>HR analytics capabilities</kwd>
    <kwd>HR analytics risks</kwd>
    <kwd>organizational and integration risks of HR analytics application</kwd>
   </kwd-group>
  </article-meta>
 </front>
 <body>
  <p>HR-аналитика – это чрезвычайно популярная технология, которая обеспечивает лучшее понимание каждого из процессов управления персоналом, сбор соответствующих данных и затем использование этих данных для принятия обоснованных решений о том, как улучшить эти процессы. Также HR-аналитика играет очень важную роль в согласовании HR-стратегии с общей бизнес-стратегией. При правильном использовании аналитики организации смогут привлекать специалистов, обладающих нужными компетенциями, управлять талантами, использовать потенциал и удерживать сотрудников для долгосрочного успеха предприятия [1, 2, 3].HR-аналитика быстро развивается, предлагая новые возможности для лучшего найма, управления, удержания и оптимизации рабочей силы [4]. Правильно внедренная аналитика может быть полезной для HR, но современные достижения, такие как искусственный интеллект, могут привести и к некоторым проблемам в этой области [5, 6]. Изменение роли и функций служб управления персоналом, эффективное решение поставленных перед ними задач требует применения актуальных инструментов управления, в частности инструментов HR-аналитики [7]. Ниже нами будут рассмотрены основные подходы к определению понятия «HR-аналитика» (табл. 1). Таблица 1 Контент-анализ понятия «HR-аналитика»АвторОпределение понятия SHL RussiaHR-аналитика – это глубокий системный подход, позволяющий принимать взвешенные управленческие решения в компании на основании объективных данных, собранных, обработанных и проанализированных с использованием современных методов и технологийMicro StrategyHR-аналитика – это применение статистики, моделирования и анализа факторов, связанных с сотрудниками, для улучшения результатов бизнесаHR TechnologistHR-аналитика – это методология, позволяющая понять, как инвестиции в человеческий капитал способствуют достижению четырех основных результатов: получение дохода, минимизация расходов, снижение рисков и выполнение стратегических плановPwCHR-аналитика – процесс системного сбора и анализа информации в области человеческого капитала для выработки управленческих решений, решающих бизнес-задачиВ.Г. КоноваловаОпределение наиболее ценных ключевых показателей индивидуальной и организационной эффективности, которые служат основой успешной реализации бизнес-стратегии.Источник: составлена авторами на основе данных [8], [9], [10], [11], [12].Все подходы объединяет одно – данная технология представляет собой анализ информации о персонале, который, в свою очередь, помогает HR-специалистам принимать решения, например, для управления и удержания сотрудников, создания лучшей рабочей среды, максимизации производительности труда, что имеет большой практический результат для организации при эффективном использовании. Поскольку организации собирают все больше личных и деловых данных о своих сотрудниках, они поднимают растущие риски (рис. 1) и этические вопросы о безопасности данных, прозрачности и необходимости запрашивать разрешение. Организациям теперь нужны надежные меры безопасности, меры прозрачности и четкая коммуникация вокруг данных о сотрудниках – или это может вызвать проблемы с конфиденциальностью данных и иметь негативные последствия относительно злоупотребления этими данными. Само существование конфиденциальных сведений уже создает риски, вне зависимости от объема таких данных. Например, чтобы отследить количество часов, которые его сотрудники проводят в офисе, один работодатель установил на рабочих столах детекторы теплового излучения от человеческого тела. Сотрудники встретили нововведение сопротивлением, и они завалили менеджеров жалобами и сообщили нелицеприятную информацию СМИ. Многие работодатели выражают опасения из-за того, что конфиденциальные сведения могут подвергаться кибератакам. 75% компаний понимают необходимость усиления безопасности и конфиденциальности данных, но только 22% обладают средствами безопасности для защиты данных о сотрудниках. Кроме того, по данным Deloitte, 30% компаний, которые не считают данные об их сотрудниках подпадающими под риски конфиденциальности, вообще не имеют надёжной структуры управления данными.По данным Deloitte, 64% респондентов ответили, что они активно занимаются вопросами юридической ответственности, которые касаются конфиденциальности данных о сотрудниках в их организациях. 6 из 10 сказали, что озабочены тем, как их сотрудники относятся к характеру использования данных про них. Однако только четверть респондентов ответили, что их организации управляют влиянием последствий этих рисков на репутацию потребительского бренда [14].Такие продвинутые технологические компании как Facebook и Twitter обнаружили, что без контроля человеком машинный  интеллект может вести себя непредсказуемо. Поэтому они нанимают тысячи сотрудников для отслеживания поведения их алгоритмов поддержания взаимодействия между пользователями в социальных сетях и рекламы на основе искусственного интеллекта [15]. Ведущие технологические компании начинают вкладывать больше ресурсов в решение этих проблем, так, ассоциация специалистов по работе с данными сформировала партнёрскую группу по вопросам пользы искусственного интеллекта для людей и общества.Минимизировать риски можно, например, с помощью введения законодательного запрета обработки данных в целях, несовместимых с целями их сбора, более полного информирования работников об их правах в части использования данных, разработки инструментов обезличивания персональных данных, выстраивание отношений операторов обработки персональных данных друг с другом для обмена опытом и др. Теперь перейдём к рассмотрению проблем, которые могут возникнуть при использовании HR-аналитики:скептицизм сотрудников.  Когда работодатель собирает данные о сотрудниках, они могут думать, что это вызвано недоверием или подозрением (что они могут сделать что-то не так). Чтобы HR-аналитика работала, работодатели должны преодолеть это недоверие и убедить сотрудников в том, что сбор данных о том, что они делают, выгоден обеим сторонам;HR-аналитика является навязчивой или контролирующей, она может усилить существующее неравенство в рабочем мире. В частности, сотрудники, которые имеют власть над своим работодателем, получат возможность противостоять вторжению, в то время как у сотрудников, которые не имеют этой власти, не будет иного выбора, кроме как согласиться с ней. В качестве примера рассмотрим Amazon. В январе 2018 г. компания получила патент на браслет, который могли носить работники, выполняющие заказы на складах компании. Браслеты отслеживали точное местоположение рук владельца и вибрировали, чтобы направлять их к нужным предметам. Понятно, что это может помочь сделать выполнение заказов более эффективным, но это дорого обходится личной жизни работников. Однако у этих работников будет мало сил противостоять переменам, а если бы они это сделали, компания быстро бы заменила их другим человеком или, еще лучше, роботом. А если бы глава руководства компании или кто-либо из его руководителей высшего звена носил такое устройство на своей работе? Скорее всего, они будут рассматривать это как чрезмерное вторжение в их личную жизнь. Очевидно, что недостатки аналитики могут неравномерно распределяться среди рабочей силы [16];готовность сотрудников. Сотрудники могут опасаться, что данные, которыми располагают работодатели, могут быть использованы для принятия решений о карьерном росте, возможностях развития или даже зарплате. Опасаясь этого, многие сотрудники не захотят участвовать в мероприятиях по сбору данных или аналитических проектах. HR-аналитика часто зависит от готовности базы сотрудников измеряться или контролироваться, поскольку опирается на данные о персонале [17].При решении вышеизложенных проблем важно: показать своим сотрудникам, что вы уважаете их конфиденциальность, обеспечить анонимность данных, где это возможно для уменьшения страха сотрудников по поводу угрозы их разоблачения перед коллегами.На основе проведенного исследования авторами была разработана авторская классификация рисков применения HR-аналитики. Риски можно условно разделить на организационные (связанные с организацией и руководством внедрения и использованием аналитики) и интеграционные (связанные с проблемами интеграции аналитики с действующими процессами управления персоналом) (табл. 2).  Таблица 2Интеграционные и организационные риски HR-аналитики (составлено авторами)Интеграционные рискиОрганизационные рискиДанных только из учётных кадровых систем, как правило, недостаточно для аналитики, нужны и другие показатели – коммуникации внутри компании, бизнес-показатели (1C, CRM)Для функционирования HR-аналитики необходимо создание целой команды, состоящей из нескольких разнопрофильных специалистовЗначительные материальные и временные затраты (например, для компании среднего размера с численностью 1000 чел. внедрение HR-аналитики займёт около 2-х лет)Отсутствие соответствующих компетенций у HR-аналитиков  и сложность в обучении этомуПрежде чем сделать определенные выводы по поводу проблем в организации (в системе управления персоналом), необходимо проверить имеющиеся данные, которые могут быть собраны некачественно или вовсе отсутствоватьСопротивление изменениям со стороны сотрудниковПеред внедрением необходима «почва» (соответствующая система управления персоналом и менеджмент, учитывающий, что человеческий капитал – успешный залог для развития бизнеса)Кибератаки, утечка информацииОтсутствие ясного, четкого и понятного людям описания системы, включающего в себя: цель внедрения, содержание, роли и ответственность заинтересованных сторон, документооборот, последовательность действий при реализации и т.п. Необходимость создания приложений / программ / систем для аналитики или их покупка.Мероприятия по внедрению новой системы не продуманы, а иногда и вовсе не предусмотрены на этапе разработки, что может привести к возникновению острого конфликта с уже существующими и функционирующими в компании системами. HR – самая сложная область в компании, к которой можно применить аналитику, потому что происходит анализ реальных людей, а не просто цифры на экране. Это требует особой осторожности при применении аналитики. При правильном использовании возможно использовать HR-аналитику, чтобы нанимать лучших людей и удерживать их как можно дольше. Однако необходимо сбалансировать это с требованиями закона конфиденциальности, как частных лиц, так и юридических органов. </p>
 </body>
 <back>
  <ref-list>
   <ref id="B1">
    <label>1.</label>
    <citation-alternatives>
     <mixed-citation xml:lang="ru">Чуланова О.Л. Компетенции персонала в цифровой экономике: операционализация soft skills персонала организации с учетом ортобиотических навыков и навыков well-being // Вестник Евразийской науки, 2019 №2, https://esj.today/PDF/22ECVN219.pdf (доступ свободный). Загл. с экрана. Яз. рус., англ.</mixed-citation>
     <mixed-citation xml:lang="en">Chulanova O.L. Kompetencii personala v cifrovoy ekonomike: operacionalizaciya soft skills personala organizacii s uchetom ortobioticheskih navykov i navykov well-being // Vestnik Evraziyskoy nauki, 2019 №2, https://esj.today/PDF/22ECVN219.pdf (dostup svobodnyy). Zagl. s ekrana. Yaz. rus., angl.</mixed-citation>
    </citation-alternatives>
   </ref>
   <ref id="B2">
    <label>2.</label>
    <citation-alternatives>
     <mixed-citation xml:lang="ru">Чуланова О.Л., Мокрянская Н.А. Методические аспекты совершенствования развития кадрового резерва с применением технологии управления талантами // Интернет-журнал «НАУКОВЕДЕНИЕ». - Т. 9. - №2. - 2017. http://naukovedenie.ru/PDF/116EVN217.pdf (доступ свободный). Загл. с экрана. Яз. рус., англ.</mixed-citation>
     <mixed-citation xml:lang="en">Chulanova O.L., Mokryanskaya N.A. Metodicheskie aspekty sovershenstvovaniya razvitiya kadrovogo rezerva s primeneniem tehnologii upravleniya talantami // Internet-zhurnal «NAUKOVEDENIE». - T. 9. - №2. - 2017. http://naukovedenie.ru/PDF/116EVN217.pdf (dostup svobodnyy). Zagl. s ekrana. Yaz. rus., angl.</mixed-citation>
    </citation-alternatives>
   </ref>
   <ref id="B3">
    <label>3.</label>
    <citation-alternatives>
     <mixed-citation xml:lang="ru">Чуланова О.Л. Вызовы и тренды на рынке труда: синергия цифровизации и soft skills // Управление персоналом и интеллектуальными ресурсами в России. Общество с ограниченной ответственностью «Научно-издательский центр ИНФРА-М». - 2018. - Т. 7. - №3. - С. 66-72.  DOI: 10.12737/article_5b509cc15ef214.</mixed-citation>
     <mixed-citation xml:lang="en">Chulanova O.L. Vyzovy i trendy na rynke truda: sinergiya cifrovizacii i soft skills // Upravlenie personalom i intellektual'nymi resursami v Rossii. Obschestvo s ogranichennoy otvetstvennost'yu «Nauchno-izdatel'skiy centr INFRA-M». - 2018. - T. 7. - №3. - S. 66-72.  DOI: 10.12737/article_5b509cc15ef214.</mixed-citation>
    </citation-alternatives>
   </ref>
   <ref id="B4">
    <label>4.</label>
    <citation-alternatives>
     <mixed-citation xml:lang="ru">Чуланова О.Л. Современные технологии кадрового менеджмента: актуализация в российской практике, возможности, риски: монография / О.Л. Чуланова. - М. : ИНФРА-М, 2017. - 364 с. + Доп. материалы [Электронный ресурс; Режим доступа http://www.znanium.com]. - (Научная мысль). - www.dx.doi.org/10.12737/monography_58fe0851975ab0/81878314.</mixed-citation>
     <mixed-citation xml:lang="en">Chulanova O.L. Sovremennye tehnologii kadrovogo menedzhmenta: aktualizaciya v rossiyskoy praktike, vozmozhnosti, riski: monografiya / O.L. Chulanova. - M. : INFRA-M, 2017. - 364 s. + Dop. materialy [Elektronnyy resurs; Rezhim dostupa http://www.znanium.com]. - (Nauchnaya mysl'). - www.dx.doi.org/10.12737/monography_58fe0851975ab0/81878314.</mixed-citation>
    </citation-alternatives>
   </ref>
   <ref id="B5">
    <label>5.</label>
    <citation-alternatives>
     <mixed-citation xml:lang="ru">Чуланова О.Л. Искусственный интеллект как актуальный технологический тренд в HR //Лидер (Люди. Идеи. Достижения. Единство. Результат) : сборник статей I Управленческого форума Ханты-Мансийского автономного округа - Югры (г. Сургут, 9 сентября 2019 г.) ; Сургут. гос. ун-т. - Сургут: ИЦ СурГУ, 2019. - 158 с. С. 146-149.</mixed-citation>
     <mixed-citation xml:lang="en">Chulanova O.L. Iskusstvennyy intellekt kak aktual'nyy tehnologicheskiy trend v HR //Lider (Lyudi. Idei. Dostizheniya. Edinstvo. Rezul'tat) : sbornik statey I Upravlencheskogo foruma Hanty-Mansiyskogo avtonomnogo okruga - Yugry (g. Surgut, 9 sentyabrya 2019 g.) ; Surgut. gos. un-t. - Surgut: IC SurGU, 2019. - 158 s. S. 146-149.</mixed-citation>
    </citation-alternatives>
   </ref>
   <ref id="B6">
    <label>6.</label>
    <citation-alternatives>
     <mixed-citation xml:lang="ru">Dimple Agarwal, Gaurav Lahiri. People data: How far is too far? [Электронный ресурс]. URL: https://www2.deloitte.com/us/en/insights/focus/human-capital-trends/2018/people-data-analytics-risks-opportunities.html (дата обращения: 28.10.2019).</mixed-citation>
     <mixed-citation xml:lang="en">Dimple Agarwal, Gaurav Lahiri. People data: How far is too far? [Elektronnyy resurs]. URL: https://www2.deloitte.com/us/en/insights/focus/human-capital-trends/2018/people-data-analytics-risks-opportunities.html (data obrascheniya: 28.10.2019).</mixed-citation>
    </citation-alternatives>
   </ref>
   <ref id="B7">
    <label>7.</label>
    <citation-alternatives>
     <mixed-citation xml:lang="ru">Назайкинский С.В., Седова О.Л. Роль HR-аналитики в принятии управленческих решений // Научный журнал «Вестник РГГУ». Серия «Экономика. Управление. Право». - М.: РГГУ, 2017. - № 3(9).</mixed-citation>
     <mixed-citation xml:lang="en">Nazaykinskiy S.V., Sedova O.L. Rol' HR-analitiki v prinyatii upravlencheskih resheniy // Nauchnyy zhurnal «Vestnik RGGU». Seriya «Ekonomika. Upravlenie. Pravo». - M.: RGGU, 2017. - № 3(9).</mixed-citation>
    </citation-alternatives>
   </ref>
   <ref id="B8">
    <label>8.</label>
    <citation-alternatives>
     <mixed-citation xml:lang="ru">Первое исследование SHL Russia по HR-аналитике [Электронный ресурс]. URL: http://hr-elearning.ru/pervoe-issledovanie-shlrussia-po-hr-analitike/ (дата обращения: 28.11.2019).</mixed-citation>
     <mixed-citation xml:lang="en">Pervoe issledovanie SHL Russia po HR-analitike [Elektronnyy resurs]. URL: http://hr-elearning.ru/pervoe-issledovanie-shlrussia-po-hr-analitike/ (data obrascheniya: 28.11.2019).</mixed-citation>
    </citation-alternatives>
   </ref>
   <ref id="B9">
    <label>9.</label>
    <citation-alternatives>
     <mixed-citation xml:lang="ru">HR Analytics: Everything You Need to Know [Электронный ресурс]. URL:https://www.microstrategy.com/us/resources/introductory-guides/hr-analytics-everything-you-need-to-know (дата обращения: 28.11.2019).</mixed-citation>
     <mixed-citation xml:lang="en">HR Analytics: Everything You Need to Know [Elektronnyy resurs]. URL:https://www.microstrategy.com/us/resources/introductory-guides/hr-analytics-everything-you-need-to-know (data obrascheniya: 28.11.2019).</mixed-citation>
    </citation-alternatives>
   </ref>
   <ref id="B10">
    <label>10.</label>
    <citation-alternatives>
     <mixed-citation xml:lang="ru">What Is HR Analytics? Definition, Importance, Key Metrics, Data Requirements, and Implementation [Электронный ресурс]. URL: https://www.hrtechnologist.com/articles/hr-analytics/what-is-hr-analytics/ (дата обращения: 28.11.2019).</mixed-citation>
     <mixed-citation xml:lang="en">What Is HR Analytics? Definition, Importance, Key Metrics, Data Requirements, and Implementation [Elektronnyy resurs]. URL: https://www.hrtechnologist.com/articles/hr-analytics/what-is-hr-analytics/ (data obrascheniya: 28.11.2019).</mixed-citation>
    </citation-alternatives>
   </ref>
   <ref id="B11">
    <label>11.</label>
    <citation-alternatives>
     <mixed-citation xml:lang="ru">HR-аналитика: основные тенденции, вызовы и практика [Электронный ресурс]. URL: https://www.pwc.ru/ru/publications/hr-analytics.pdf (дата обращения: 28.11.2019).</mixed-citation>
     <mixed-citation xml:lang="en">HR-analitika: osnovnye tendencii, vyzovy i praktika [Elektronnyy resurs]. URL: https://www.pwc.ru/ru/publications/hr-analytics.pdf (data obrascheniya: 28.11.2019).</mixed-citation>
    </citation-alternatives>
   </ref>
   <ref id="B12">
    <label>12.</label>
    <citation-alternatives>
     <mixed-citation xml:lang="ru">Коновалова В.Г. Прогностическая HR-аналитика обеспечивает повышение эффективности управленческих решений: Десятый юбилейный кадровый форум Черноземья: Сб. ст. междунар. российско-китайского заседания. 1 марта 2017 г. Воронеж: ВГУ, 2017. - С. 47-51.</mixed-citation>
     <mixed-citation xml:lang="en">Konovalova V.G. Prognosticheskaya HR-analitika obespechivaet povyshenie effektivnosti upravlencheskih resheniy: Desyatyy yubileynyy kadrovyy forum Chernozem'ya: Sb. st. mezhdunar. rossiysko-kitayskogo zasedaniya. 1 marta 2017 g. Voronezh: VGU, 2017. - S. 47-51.</mixed-citation>
    </citation-alternatives>
   </ref>
   <ref id="B13">
    <label>13.</label>
    <citation-alternatives>
     <mixed-citation xml:lang="ru">HR В ЦИФРАХ - 2018 [Электронный ресурс]. URL: https://www.pcg-event.com/conference/view/132 (дата обращения: 15.12.2019).</mixed-citation>
     <mixed-citation xml:lang="en">HR V CIFRAH - 2018 [Elektronnyy resurs]. URL: https://www.pcg-event.com/conference/view/132 (data obrascheniya: 15.12.2019).</mixed-citation>
    </citation-alternatives>
   </ref>
   <ref id="B14">
    <label>14.</label>
    <citation-alternatives>
     <mixed-citation xml:lang="ru">Попазова О.А., Шихова Н.Н. Управление персоналом на основе анализа больших данных: риски и возможности [Электронный ресурс] // Известия Санкт-Петербургского государственного экономического университета. - 2019. - № 3 (117). - С. 110-115. URL: https://elibrary.ru/download/elibrary_37529672_85455148.pdf (дата обращения: 17.10.2019).</mixed-citation>
     <mixed-citation xml:lang="en">Popazova O.A., Shihova N.N. Upravlenie personalom na osnove analiza bol'shih dannyh: riski i vozmozhnosti [Elektronnyy resurs] // Izvestiya Sankt-Peterburgskogo gosudarstvennogo ekonomicheskogo universiteta. - 2019. - № 3 (117). - S. 110-115. URL: https://elibrary.ru/download/elibrary_37529672_85455148.pdf (data obrascheniya: 17.10.2019).</mixed-citation>
    </citation-alternatives>
   </ref>
   <ref id="B15">
    <label>15.</label>
    <citation-alternatives>
     <mixed-citation xml:lang="ru">Чуланова О.Л., Фомина Е.В. Возможности применения VR и искусственного интеллекта в управлении персоналом // Журнал экономических исследований. - 2019. - № 3. - С. 3-7.</mixed-citation>
     <mixed-citation xml:lang="en">Chulanova O.L., Fomina E.V. Vozmozhnosti primeneniya VR i iskusstvennogo intellekta v upravlenii personalom // Zhurnal ekonomicheskih issledovaniy. - 2019. - № 3. - S. 3-7.</mixed-citation>
    </citation-alternatives>
   </ref>
   <ref id="B16">
    <label>16.</label>
    <citation-alternatives>
     <mixed-citation xml:lang="ru">Hugo Byrne. The Good, the Bad and the Ugly of HR Analytics [Электронный ресурс]. URL: http://blog.kubicle.com/the-good-the-bad-and-the-ugly-of-hr-analytics (дата обращения: 17.10.2019).</mixed-citation>
     <mixed-citation xml:lang="en">Hugo Byrne. The Good, the Bad and the Ugly of HR Analytics [Elektronnyy resurs]. URL: http://blog.kubicle.com/the-good-the-bad-and-the-ugly-of-hr-analytics (data obrascheniya: 17.10.2019).</mixed-citation>
    </citation-alternatives>
   </ref>
   <ref id="B17">
    <label>17.</label>
    <citation-alternatives>
     <mixed-citation xml:lang="ru">Alistair Shepherd. Why do most HR analytics projects fail? [Электронный ресурс]. URL: https://www.personneltoday.com/hr/why-do-most-hr-analytics-projects-fail/ (дата обращения 05.12.2019).</mixed-citation>
     <mixed-citation xml:lang="en">Alistair Shepherd. Why do most HR analytics projects fail? [Elektronnyy resurs]. URL: https://www.personneltoday.com/hr/why-do-most-hr-analytics-projects-fail/ (data obrascheniya 05.12.2019).</mixed-citation>
    </citation-alternatives>
   </ref>
  </ref-list>
 </back>
</article>
