HR 分析实用指南 ： 充分利用您的数据

人力资源分析实用指南： 充分利用您的数据 数据。大，小或介于两者之间，每个人都拥有它。然而，在人力资源内部持续多年的嗡嗡声之后，许多人仍然不知道如何处理它。 作者：TOMSTARNER 特别广告补充赞助By 人力资源分析实用指南： 充分利用您的数据 H 欧曼资源决策者继续在分析如何促进获胜结果的问题上苦苦挣扎。 问题不是缺乏数据；那里有大量的数据(而且它不断增长)。主要的 人力资源面临的挑战是如何将难题联系起来并获得所需的东西 -而不会淹没在细节，细节和死胡同中？简而言之，从最基本的功能用途到可以在未来几年内制定业务战略的复杂分析 ，人力资源决策者寻求清晰。 旧金ft人才战略研究所的创始人兼执行董事AlAdamsen表示，有效的数据分析战略的关键是首先制定数据战略。他解释说，人力资源必须有意识地选择适当的数据进行分析 ，因为每个公司系统的血管里都有很多浮动。 “数据每天都在创建，”他说，“人力资源必须非常谨慎，非常谨慎地考虑它将带来什么并进行分析。” 以下入门课程提供了四位数据分析专家的观点，以三层方式介绍了如何将数据用作整个HR的实用工具。 步骤1：日常决策的民主化数据 有效的数据策略的起点始于所谓的交易数据，即日常洞察力，效率和生产力的东西。在这里，人力资源领导者需要专注于为人力资源员工和直线经理提供见解，以便他们能够将生产力和成功提升到更高的水平。 “这可能是基本水平，但至关重要，”总部位于加利福尼亚州普莱森顿的Workday技术产品管理副总裁ErinYang说。“尤其是在当今，当劳动力是使用消费产品并在消费者生活中接触到如此多数据的同一个人时。当然，他们上班时也有相同的期望。” Yang提供了与管理个人时间一样基本的例子。PTO周围有很多问题，包括在任何给定时刻，谁实际上在PTO上？或者，我对团队有足够的报道吗？另一个挑战是在 补偿区域，它有一些基本问题，例如：人们是否得到了平等的报酬？或者， 经理们在不同的工作概况之间进行调整，并适当地向员工支付工资？ 这些类型的问题代表了任何数据策略中的基本“阻止和解决”。为了应对这一挑战，人力资源和业务经理需要一个简单的地方来查看最近的活动，查看汇总数据，然后对该信息采取行动。 WorkdayPrismAnalytics副总裁PeterSchlampp表示，数据民主化的关键是以智能，易于访问的方式提供给业务用户。 他说：“正确的数据需要掌握在人力资源和部门领导手中才能做出决策。您需要使数据在整个组织中都可以访问，但要有有效的治理。” 纽约WillisTowersWatson人力资本分析的全球领导者HelenFriedman提供了基础知识。她说，基础工作对于取得进展至关重要，并且还需要进一步关注战略业务驱动因素以及从人才角度帮助执行该战略的关键指标。 “这种方法可以有针对性地关注一些被认为是关键业务的关键指标，”她说。 根据Workday的Yang的说法，可以访问和使用基础数据 ，并拥有领导力可以关注的特定指标。 第2步：利用人才洞察力培养更强大、更敬业的劳动力 一旦数据民主化到位，基本仪表板掌握在人力资源、业务合作伙伴、经理以及越来越多的员工手中 就其本身而言，通过数据分析建立参与应该占据中心位置。根据Adamsen的说法，保留是一个很好的起点。在给定的业务部门或工作家族中衡量营业额——无论集群是容易孤立的——可以导致挖掘提高参与的关键数据因素。 “您可以使用敬业度分数和社交倾听或任何新兴技术来评估员工的想法和感受，”他说。``例如，您可以制定一种保留策略，该策略可能会查看员工的学习历史，然后对正在进行的发展进行投资。这可能是一个学费报销计划。可能是许多决定 从数据中脱颖而出，以提高保留率和推动参与度。“ Adamsen-回应Workday的Yang-说，保持人才参与的很大程度上是确保他们学习和发展新技能。例如，您可以通过确定相关内容来做到这一点 员工的角色有助于他们学习。其他人在他们的角色中有什么技能 人们正在观看的最受欢迎的培训视频是什么？ “通过这种方式，数据分析可以继续刺激员工的学习和技能发展，这是一个主要的参与因素，”Adamsen说。 “如果数据分析可以防止有离开风险的人实际离开，这不仅从成本角度，而且从文化角度来看都是理想的，”杨说 ，“当员工经理掌握数据时，他们可以更好地了解员工队伍的构成，并可以更好地识别改进领域并刺激员工发展。” WillisTowersWatson的Friedman说，这一关键数据管理步骤的重点需要放在员工生命周期上。必须回答的问题和衡量的结果各不相同 在这个生命周期中。通过收集正确的数据可以回答的一些关键问题包括：谁是成功的新员工？有人如何在组织内发展自己的职业生涯？我们在保留人才方面做得更好？ 除了这些员工生命周期问题之外，还必须考虑与以及这些问题的结果，以评估其组织影响-例如，考虑如何 在数据民主化方面： •保持简单；为您的基本数据策略创建关键人力资源和业务需求的简短列表。 •确保所有数据可通过公司治理访问。 •为管理人员提供直观的仪表板类型工具，帮助他们访问 用于战略决策的几个数据点，到用于团队和人才管理决策的基本交易数据点 。 成功提示> A2人力资源执行官®10月2日,2017A3 A6人力资源执行官® 人力资源分析实用指南： 充分利用您的数据 管理者最好地吸引和激励员工，哪些运营效率措施与人才决策相关，哪些组织生产力和有效性结果通过特定的人才干预等不同地实现。 她说，雇主在职业发展领域面临的更大挑战之一是职称激增和决策分散。 在驾驶方面: •为经理提供基于仪表板的工具，这些工具可以跟踪和帮助管理参与领域，如多样性、薪酬公平、保留风险、继任渠道报告和招聘指标，包括招聘时间、渠道运行状况、绩效 招聘来源-所有参与-促进因素。 •跟踪员工生命周期，以发现可以通过数据分析根除的某些临界点，例如员工何时转向的关键指标 脱离接触，并可能寻找另一份工作。 •为员工提供所需的数据，以确定需要改进的领域并刺激他们的发展，从而提高参与度，并提供帮助 他们更好地了解他们的技能，以及与他们的技能相关的其他内部途径。" 成功提示> 弗里德曼说：“想象一下，当一个组织拥有10,000名员工和5,000个职位时，要说明最好的下一步职业是多么困难。”“太多的组织说，某人在组织外找到工作比在组织内更容易。实际上，当员工看到一种模式时，“说”同样的话 营业额实际上在两到四年的服务范围内达到峰值。“ 这意味着在第一次职业转变的关键支点，员工们选择在组织之外找到一份工作。 弗里德曼说，数据可以通过跟踪员工获得的技能并显示下一步行动来帮助支持这些首次和正在进行的职业转变，或者更一般地说，可以根据历史员工流动来跟踪从一个角色到下一个角色的最有可能的转变。 杨回应说：“人们希望确保自己不断学习，发展新技能并获得反馈。”“人力资源需要保持领先。他们不仅需要知道这个人的表现是否良好，还需要知道他们是否收到了与职业发展相关的足够反馈。” 杨说，数据驱动的学习可以帮助确保员工学习和发展新技能。 “提供相关的内容很重要，特别是在其他从事相同工作的人正在学习和从事的技能方面，”杨说。 与参与相关的其他领域可以从更强大的数据分析方法中受益，包括人才获取和管理。 例如，HR可以使用数据来更好地了解劳动力的多样性以及存在改进的地方。数据可以帮助回答这样的问题，例如:你一开始就没有引入多样化的候选人组合吗？他们在招聘过程的某个时候离开了渠道吗？他们是在进门，但没有前进吗？你的管理组合与你的员工组合看起来如何？ 弗里德曼说，有效利用数据分析意味着雇主可以在整个员工生命周期中监控进度-从吸引和雇用更多样化的人才到为员工发展提供内部成长机会。 这反过来又使他们能够同时提高人才保留和多样性。 步骤3：使用数据和见解来影响和绘制组织战略 Thisiswhereyouhitthehighest,mostcomplexlevelofdatauseforHR.Whilethefirsttwostepsaremoregranular,thisphaseisaboutthewaysHR 可以为高管级别的计划做出贡献，帮助通过员工洞察力来制定公司战略。在这里，HR可以利用数据成为真正的战略-这是一个讨论很多但仍然难以捉摸的HR目标。 这也是复杂的概念，如大数据，预测性和规范性分析 ，以及将内部数据与第三方数据混合在一起的地方。 第三阶段可能意味着深入研究劳动力规划等领域。例如，这可能是确定人力资源如何与财务合作，将劳动力洞察力与财务数据相结合，以促进顶级业务目标，例如进入新市场，成功执行合并和收购，启动 新产品或完全转向新的商业模式。 在此级别中，HR进入预测分析。这意味着HR不会告诉业务领导者刚刚发生了什么（描述性分析），而是会告诉他们什么要去发生。根据Worday的Schlampp的说法，例如 ：谁是将要流失的人？我们最有可能从我的组织中失去谁？通过有效的预测分析，您可以查看公司有关营业额的历史数据中的趋势并发现细节。例如，一家公司发现，在未来12个月内 ，有1.3％的表现最好的公司面临离开公司的风险，这可能导致1840万美元的重置成本。 对于上述特定公司 例如，一项保留风险分析发现，拥有至少三个不同工作职能的员工留在公司的可能性要高出30%。 Schlampp说，除了预测分析之外，还有规定性分析 ，它试图在已知参数的情况下，在各种选择中确定最佳解决方案或结果。 他说，数据分析连续体的成熟组织通常使用规定性分析是成功的。 “我对大多数公司的建议是从‘你绝对需要什么，你没有什么？’”施兰普说。 WillisTowersWatson的Friedman看到一些公司要求一套单一的指标来跟踪他们的商业领袖。但是她看到了一些例子 ， 即使在同一行业内，适当区分给予领导者的指标也可以真正加速业务计划。 例如，她举了两个零售商的例子，一个是高端品牌，另一个是低成本/价值参与者。高端品牌可能会从员工任期中获得更多价值-拥有了解其产品组合并可能建立持续客户关系的人才。低成本参与者将更加专注于降低薪酬成本，并可能容忍更高的周转率-直到事实证明它会影响盈利能力和绩效。 尽管考虑到预算紧张的现实，一些人才缺口是可以容忍或预期的，但这一点很重要 了解哪些角色将不成比例地推动业务绩效。在产品/服务生命周期的早期阶段，组织经常低估需求或低估现有人才供应，因为他们依赖更大的领域 企业经营建立“规范”的期望。 “通过查看在此产品/服务的每个阶段成功和未成功的数据 10月2日,2017A7 在进化过程中，一个组织可以收集洞察力，通过这些洞察力来制定不同的未来计划，“她说。 Schlampp补充说，尽管描述性，预测性和说明性模式在数据分析计划中都很有用，但雇主通常不会要求这些特定类型的分析。相反，他们正在寻找解决问题的方法。 在相关领域，在这种更高层次的数据分析使用中，最后一个具有挑战性但需求的领域是上述将运营数据与人力资源系统中的雇主数据混合在一起。雇主越来越多地表达了将外部数据与自己的数据混合在一起的愿望-但许多人对他们现在能够做到这一点的限制方式感到沮丧。 这可能意味着他们无法生成业务领导者真正需要的分析。WhydoesHRneedmultipledatasourcessuchasoperationaldata?oftenthekeytoanHR-relatedinsight comesfromthisdata.Whenitcomestoemployeeperformance,companiesmeasurethisin 广泛的因素，例如每班通话，缺陷率或客户保留率。您需要衡量的数据来自非传统的HR数据源，例如客户关系管理系统 ，销售点系统或特定行业的系统。将这些数据与HR结合起来可以是 当寻求最高的数据分析影响时： •