3个步骤开启People Analytics之旅

首页 > 组织战略   发布机构: Kronos  2018-07-12 09:38

继“Big Data" 大数据概念风靡全球后,HR界近期又掀起了一股People Analytics的风潮。(由于概念太新,国内尚未有针对该词的统一翻译)从某种程度上来说,People Analytics之所以越来越热,是因为它是一款典型的大数据在商业上的实际应用。在技术控们的眼里, People Analytics技术能重塑企业HR的传统工作方式,以数据驱动业务与战略的科学决策。

People Analytics 究竟是什么?

比较通用的解释是:一门运用与人相关的数据(或人事数据)而从个体、团队或公司层面帮助企业实现*大产出的技术或学科。这门学科可以应用在很多方面,帮助企业解决诸如以下难题:

在总成本高达500万的培训项目中,哪一部分最有效地促进了业务结果?

在公司最佳员工的简历中,有哪些最常出现的词汇?

通过哪些因素能够预测员工流动率?

管理者如何跟踪组织内部技能的发展情况,以挑选能够胜任任务的最佳员工?

招募技术序列高潜人才的单一最佳渠道又是什么?

既然People Analytics如此重要,那么我们该如何开始呢?今天我们请到Kronos全球产品市场专家Keen Hahn,来谈谈如何透过3个渐进式的步骤,将神秘的People Analytics变得可操作、易掌握。


 作者:Keen Hahn

产品市场专家

Kronos Incorporated

Keen服务于Kronos Workforce Ready团队,擅长研究与讨论大数据分析、用户体验和合规。



首先直入重点——今天我是来揭开People Analytics“神秘”面纱的, 我为什么这么说? 很简单,因为大家把Analytics想得太复杂了! 一提到Analytics我们往往想到的是最复杂的技术名词,比如数据科学,预测算法,规范性推荐引擎等等。 这些都很棒,但当你是一位人力资源领导者,挣扎于百万个待处理的事项时,让日常基本报表保持顺畅都已经足够挑战了。不过,好消息是, 您不必将People Analytics从0到100加速。随着时间的推移,您可以采取一系列更容易的增量步骤来构建People Analytics体系,更重要的是透过这个渐进的过程,您终将作为一个整体更好地理解人力资源数据。让我们来探讨一下吧!


分层级思考问题

让People Analytics易于管理的一个重要原因是将其分为不同级别的活动。 在Kronos,我们喜欢用不同层级的金字塔来思考这个问题。




这里的想法是从围绕人力资源数据的基础流程开始,然后添加细化层,逐层扩展借助该数据可执行的操作。 这个旅程从收集历史及当前活动的准确细节信息开始,这是我们大多数人所知道的报表。

的确如此,报表是第一步,您可能已经或多或少做到一些。获取强大的详细的视图,以及聚焦核心关注领域将帮助您收集并隔离关键指标,并让您开始发现组织中经常出现的模式。以下两个因素对于推动理解HR数据尤为关键:

提出正确的问题:与组织中的利益相关者沟通,咨询他们日常工作中的发现。 什么样的信息可以帮助他们在工作角色中取得成功? 了解这些需求将有助于您专注于正确的报表和指标。

获取精准的数据:这听起来很可怕,但事实并非如此。 这意味着您需要确保您的人力资源数据来源可靠。 让所有人力资源流程在统一的HR平台上运行有很大帮助,因为这意味着您的所有信息都会转移到一个地方,无论是来自HR、薪酬福利还是时间和考勤流程。 它使您不必手动从不同的系统提取数据并协调数据,从而节省大量时间。


视觉化思考问题

使People Analytics成为强大资源的重要原因是能够根据人力资源数据快速获得行动依据。 这就是为什么一旦您的报表基础到位,您将需要关注如何快速使用这些逐行详细信息并从中获得的商业洞察。这里,答案是将其可视化。



图表和仪表盘可以帮助您的利益相关者一眼看到关键信息,这意味着他们可以在第一时间做出决策,而无需耽误时间搜索大量的Excel表格。 事实上,根据研究机构Aberdeen的说法,拥有实时可视化工具的组织,78%的概率,可以在决策窗口内获取关键数据,比没有配置该工具的组织概率高出22%。 理想情况下,您所应用的人力资源系统应该可以轻松地在报表中添加图表,或创建仪表盘来显示多个图表,并将来自整个人力资本管理范围内各个区域的关键指标作为头条显示。


前摄性思考问题

能够通过可视化快速响应实时People Analytics洞察,为下一步行动提供所需的额外周期,并依据劳动力趋势预见并提前解决可能影响业务的潜在问题。 现在,我知道这部分听起来像我在文章开头提到的那些复杂技术名词,但我保证有方法来预测你的组织将发生什么,而无需花费大量的时间和金钱。 你只需要相信你作为人力资源专业人士的直觉,并且知道你在寻找什么。

此时,基于之前的努力:探索数据,获得基础报表以及选择关键指标,现在可以开始超出日常运营操作层面,基于业务战略整合信息,预测劳动力需求。以下是几个在传统人力资源领域的应用举例:

前摄性劳动力趋势管理:如果您将所有人力资源,薪酬福利和考勤时间数据存储在同一地方,您可以创建反映多种劳动力趋势的分析仪表盘。当您开始整合不同领域人力资本管理关键指标,并将其可视化时,员工满意度,胜任力和人员流失风险度都可以清晰地体现出来。 从员工及团队层面关注这些指标,随着时间的累积,可以预测劳动力队伍中正在发生的事情,并以积极的方式提前给出应对方案。



制定继任计划:通过围绕组织中不同角色定义清晰的胜任要求,并针对特定职位跟踪有胜任资格的多位员工,您可以构建一个人才地图,包含各个部门可以承担更多职责或者获得晋升的候选人。使用正确的人力资源系统,您甚至可以将其视为一个九宫网格,依据不同级别的核心继任标准,自动执行人才网格填充,并随着时间的累积,*大程度减少人力投入。 提前了解这些信息可以帮助人力资源管理者提前应对高级员工流动,投资于正确的高潜团队成员,并随时准备在需要时填补重要岗位离职真空。

篇幅有限,今天我先谈这两个应用举例。


总结一下:

行文至此,我希望People Analytics在您心中印象的变得更具可操作性。您只需记住透过整个流程,最终的目标是行动。从报表到预测中所获得的每一分洞察力都应该为您的组织带来可衡量的积极变化。

实际上,将人力资源数据置于可控范围内,并将其扩展应用到更广泛的业务环境中,这就是最终的步骤。 引入其他系统的相关指标(如收入或预算目标)是展示人力资源数据如何影响业务目标的好方法。现在就抽出时间做些微小的改变吧,在你知道它之前,你将拥有一个为你服务的羽翼丰满的People Analytics生态系统。



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