用数据驱动决策:人力资源团队使用数据的三种重要方式

首页 > 其他   发布机构: 睿仕管理  2020-04-02 17:50



任何一个普通的人力资源部门都拥有丰富的数据。
员工的个人数据、招聘数据和关键绩效指标只是几个典型的HR团队所使用的数据类型。
随着商业世界越来越“数据化”,人力资源团队比以往任何时候都更有机会获取和分析数据。但问题是:使用这些数据并使人力资源更受数据驱动的高效方法是什么呢?
使用数据的方法有很多种,但从最基本的意义上讲,它们可以归结为三大类:使用数据做出更好的决策、使用数据更好地了解客户、使用数据改进运营。
这三类数据使用方法除了适用于营销和销售领域外,在人力资源领域同样适用。

01
使用数据做出更好的决策

越来越多的业务团队正在构建基于数据的决策文化,而不是基于直觉或经验,人力资源也不例外。

 

数据驱动的人力资源是使人力资源工作更高效的关键部分,而要做出更好的人力资源相关决策则有两个重要环节:

 

首先,人力资源团队需要对自己的业务和与人相关的工作做出更好的决策。 一个典型的利用数据驱动的人力资源决策案例:
“某金融服务公司曾对员工在该公司头两年的表现进行了调查。他们发现,尽管所有表现最好的人都受过学位教育,但他们的个人成绩和所就读的特定学校或学院与他们的成功或失败并无关联。该公司决定实施全新的筛选程序,不考虑所读大学的排名或候选人所取得的成绩。相反,他们更青睐那些完成了大学课程,并在大学毕业后继续展示工作成功的人。虽然无法证实其中的影响程度,但可喜的后续是,这家公司在之后六个月中增加了400万美元的收入。”
其次,人力资源团队需要帮助组织中的其他团队使用与人员相关的数据做出更好的决策。 当代最具影响力的管理咨询大师拉姆·查兰(Ram Charan)表示他在与一些CEO们交谈的过程中发现,CEO们希望手下的首席人力资源官能像凭借他们的技能,将员工和业务数据联系起来,从而找出企业的优势和劣势、令员工与其职位相匹配,并为企业战略提供人才方面的建议。 在任何一个组织内部,领导团队都需要与人力资源部门一起利用与人员相关的数据来做出自己的决策,而明智的人力资源团队有足够的能力来支持这一过程。
“例如在Google,HR需要完全通过数据来指导日常的所有工作和决策。Google有专门的Analytics,直接向公司HRSVP汇报。在人力数据分析团队内部,有专人分别对接每一个其他HR职能部门,这样确保每个职能都能够完全实现数据驱动决策。”
 02
了解客户

如果你是一名人力资源专业人士,那么你的客户一定包括内部和外部两方面,而首要的往往是公司的员工,并且在某种程度上是领导团队。

正如每次打开虎扑都能第一时间看到自己最喜欢的球队信息,这都是因为他们分析了你的活动,收集了关于你的行为和偏好。所以,你越能了解你的客户,你就能更好地为他们服务。


在内部,人力资源团队可以使用数据更好地了解员工。包括他们在公司工作有多高兴、他们在工作上有多投入、他们认为自己的工作有多安全等等。


许多企业使用数字技术,通过“短期指标”来衡量员工每月、每周甚至每天的感受。这使他们能够准确地评估工作人员的参与程度,而无需进行传统的、昂贵且耗时的人员调查。


在外部,数据可以帮助人力资源团队超越组织,了解其雇主品牌。


数据可以提供有价值的洞察,从外部了解人们对于公司的看法以及如何吸引你需要的人才来取得成功。有了对客户的更好理解,你就可以做出更明智的决定,决定如何更好地为客户服务,而不是假设。这就是为什么内外部的信息和数据经常得以并驾齐驱。


03
改进内部操作

最后,数据为人力资源专业人士提供了一种查看其关键人力资源职能的方法并回答了一些重要问题,例如:我们的大部分时间和精力都花在哪里?我们如何精简和改进这些流程?

 

数据分析有助于确定需要改进的领域和优化流程的方法。


这里介绍一个来自富士通的例子,它是一个HR部门通过日益获取数据来降低员工安全风险的项目:


“富士通收集和分析来自加速计传感器、气压计、摄像头和麦克风等设备的数据,以便在员工工作时对他们进行测量和监控。例如,通过温度、湿度、运动和脉搏率等数据识别工人何时暴露在过多的热应力下,甚至还可以通过检测姿势和身体运动来感知员工是否摔倒或身体承压超负。”

从广泛的意义上讲,用数据驱动人力资源是关于企业尽可能自动化的决策,主要意味着将内部系统放置到位,允许人力资源部门自动使用与人员相关的数据或执行某些功能,但它们并不意味着用自动化流程和算法取代人力资源专业人员。

 

它们用来观察关键流程和活动,了解人力资源团队在哪些方面花费了金钱和时间以及如何使这些流程更好,因此人力资源专业人员需要掌握 更合理的数据转化方法、精准的数据分析方法、和更直观的数据展现方法 来促进相关项目的推动。

那么,如何才能成为更具价值的“数字化HR”?
是时候跳出专业深井拥抱“数据分析”了!

用精准、正确、科学又高效的数据分析法提升工作价值、增加话语权,从公司经营的角度看人力资源管理问题。
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