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作 者丨Josh Bersin,美国德勤贝新(Bersin by Deloitte)管理咨询企业创始人兼首席执行官,人力分析领域公认的最具影响力的专家之一
翻 译丨杨冬,汉能全球人力资源总部OD高级经理,南开大学MBA
如今,越来越多的HR团队变得更加擅长数据分析。
但在过去的10年间,我们发现HR仍然停留在基础战术层面、聚焦运营性的汇报以及收拾由不兼容HR系统所带来烂摊子等有关的讨论;
此外,我们也参加了许多与人力&学习分析相关的演讲与会议,发现其中大多数的内容也只是帮助技术实践者提升他们的提报能力,
——关于预测性分析的观念仍然停留在投资回报率研究以评估某项培训项目是否收到成效。
这是不够的。
到了2011年,伴随人们对大数据的不断关注,我突然感觉到市场上有了一些变化。
为了理解预测性分析如何促进人力资源管理,我们开展了早期“人力资源大数据”的研究并开发了人力分析成熟度模型。
我们发现了在不同企业在人力分析领域所存在的巨大鸿沟——极少数企业在预测性人力分析方面进行大量投资,但在绝大多数企业仍然尚未开始。
我们关注人力资源大数据的初衷是,帮助企业人力资源部门意识到人力资源大数据是关乎企业开销的领域,
工资性支出在全球范围内超过400万亿,
这一巨大的数据海洋中存在着无穷无尽的机会,
“人力分析”的世界也由此诞生。
“HR部门产生并拥有海量的数据,但大多沉积在各类系统之中并很少用于战略用途。并非那些企业不去尝试,它们的确建立了HR数据仓库以及“人力分析”团队去运行各种各样的报告,然而结果却令人沮丧——直到最近都没有改善。”
《人力资源数据化》——《德勤评论》第14期
但事实上,对于人力分析,似乎只有HR管理者对这些感兴趣,而商业人士对此毫不关心,他们想要的只是那些帮助他们更好经营企业的信息——
“找到合适的人,让他们开心的干好活儿,然后吸引更多的客户,带来更好的销量。你们那些学习发展项目是不是有200%的投资回报率,说实话我并没有什么兴趣。”
现在,我们将这一现象视为主流的趋势,并围绕这一主题进行了专项研究。
在我的搭档Karan O’Leonard以及其他团队成员的帮助下,我们启动了一系列被我们称作“人才分析”的行业研究。
在最主要的“高影响力人才分析”报告中,我们首次建立了基于调查研究的数据分析成熟度模型。
报告显示,仅有极少数(少于5%)企业的人才分析处于前列。
这些领先企业以战略的视角思考人力相关的数据,并由此在雇佣、晋升、薪酬等许多方面做出了更佳的决策。
从那时起,这一概念迎来了爆炸式的升温。每一个人都在谈论这些,与人力分析相关的全部概念都发生了变化。
几周之前,我与硅谷与纽约关注人力分析领域的主要5家企业召开了会议,会议室中挤满了统计学博士、(像我这样的)工程师以及工业与组织心理学博士。
极客已经到来,对此我们都很开怀。
在这场我最近出席的会议中,这些实践者们——同时也是这一领域的领导者——都擅长于收集数据、整理数据以及进行各种类型的数据分析。
当然,他们所在的企业也同样在数据质量、系统以及基础设施方面存在着各式各样的问题,
但作为“行动派”,他们了解人力分析的前景,清楚人力分析所存在的问题,
同时,他们也有解决问题的能力——他们分析的不仅是人力资源问题,他们也在分析着业务本身。
如今,“人力分析”是一项全新的业务职能。
假以时日,我相信这种方法并不仅仅用于人力资源——或许它开始只存在于人力资源分析,
但之后,这一分析团队将承担起销售生产力分析、营业额、客户保留率、误差与造假甚至那些促成客户保留与客户满意原因的分析职责。
高科技企业现在开始理解顶级工程师离职的原因以及如何打造工作环境与薪酬以促进人才的保留;
金融服务企业现在分析为何特定的人群会进行造假以及何种环境或雇佣问题可能导致如此的违规行为;
生产企业现在开始从人口统计、受教育背景与经验因素等领域分析与销售人员高绩效之间的关系,以及为何顶级销售员会离职;
医疗保健企业开始寻找为何特定的医院或诊室有较高的感染率以及这些问题背后的人为因素;
制造业与生产型企业开始从邮件往来与内部沟通模式中寻找高绩效管理者的行为以及带来最佳绩效水平的工作风格。
这些都是现实世界中的业务问题,而非人力资源问题。
帮助支持这些决策的数据包括经验、人口统计学、年龄、家庭状况以及培训、个性品格、才智、以及数十项其他因素。
甚至也包括邮件沟通、员工情绪以及特定反馈相关的数据。
出于好玩,我通过Google趋势分析对人力资源分析、人才分析与人力分析进行搜索,结果令人意想不到——“人力分析”赢了。
Google关键词:人力分析、人才分析与人力资源分析的检索历史与趋势,蓝色曲线取胜
正如我们在研究者所谈到的,这里有巨大的市场机会,其中之一正在来临。
各类服务商也逐渐开始发展,如今大多数大型平台提供方在其核心人力资源软件中都包括了预测性分析工具(离职风险指数就是一个很好的例子——尽管并非十分精确,但这却是一个很好的主意)。
尽管主要的软件服务商在这一市场投入巨资,但这一工作仍然是亟待起步。
人力资源领导者目前并没有强有力的团队或是将贡多经历投入到数据整理工作之中。
我们的最新研究结果也将指出,这一问题并非是利用内部数据的问题,利用外部数据同样十分重要。
未来我们还将就这一话题开展更多的研究,但我就此断言:“极客已来,人力分析正当时。”
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