建立成功的HR分析策略的关键组件
引言
组织现在比以往任何时候都更加需要利用更智能的战略来争夺人才、控制成本并提高整体盈利能力。这促使人力资源（HR）职能从被动模式转向主动模式。企业高管认识到，诸如缺勤率、员工流失率和生产力等因素之间存在密切联系，而HR分析在驱动战略商业决策方面发挥着核心作用。
关键组成部分
建立成功的HR分析策略需要关注以下几个方面：
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与公司战略一致：
- HR分析路线图应与公司的战略目标保持一致。
- 利用数据分析来解决关键的人力资源管理问题、成本问题和能力问题。
- 确保分析结果能够提供可操作的洞察和支持，以满足跨部门的利益相关者的期望。
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定义有意义的人力资本指标：
- 标准化人力资本衡量标准是构建HR分析的第一步。
- 使用明确、实用且与业务目标相关的指标进行绩效分析，如效率、流程周期时间、成本等滞后指标，以及领导力调查得分、参与度调查得分、准备率等前瞻性指标。
- 通过用户为中心的方法识别关键主题，例如利用设计思维过程了解员工需求、愿望清单和耗时任务，从而更好地服务员工查询并设计更好的政策。
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选择合适的指标：
- 明确目标并优先考虑具有战略价值或运营价值的能力。
- 设计基于人力资源和文化方面的指标，确保指标反映人类的价值观和文化背景。
- 计划如何使用这些指标，目标是构建预测性分析。
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基准比较行业趋势：
- 通过行业基准信息武装自己，可以为定义HR指标/关键绩效指标提供依据，并验证现有实践。
- 基准可以按地区、行业、地点或员工规模或增长率等因素进行比较。
- 使用“HCM能力成熟模型”来确定HR流程的整体成熟度水平，如人才管理、HR战略对齐、HR共享服务和HR使能器（政策、技术、报告、分析和服务水平协议）。
- 这些基准有助于评估组织相对于其行业的能力，并确定根据HR重点领域的关键性所需的投资差距。
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提供跨功能视角：
- HR分析通常侧重于员工的数据——他们的绩效、职业发展等，这些数据存储在HR系统中。
- 成功的策略需要整合组织内的HR、客户、财务和运营数据。
- 在销售、财务、运营、IT和HR等职能部门之间计划有意义的对话，以了解共同的问题、这些问题如何影响运营以及如何改进。
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组建强大的跨学科团队：
- 成功的HR分析策略需要结合HR专家、数据专家和咨询专家的知识和专长。
- 数据专家包括技术专家、统计学家和IT系统/基础设施专家。
- 咨询专家理解业务，与关键利益相关者合作，并具备强大的变革管理和人类心理学技能。
- 这样的团队能够基于量化评估制定切实可行的干预计划，解决HR/业务问题，并提供最佳解决方案或建议，帮助组织在运营、盈利、管理、结构和战略方面提升业务表现。
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决定购买还是构建技术：
- 组织在选择最佳的分析解决方案时面临挑战，该解决方案必须与现有的业务环境集成。
- 在购买现成的最佳分析解决方案之前，组织应确定解决方案是否涵盖了关键功能，如模拟、假设分析、易用性/可扩展性、集成能力、统一用户体验、数据隐私、仪表盘和评分卡，以及涵盖过程、社交、行为和跨功能指标的全面分析覆盖范围。
- 创建或构建自定义数据仓库和BI工具通常被认为是最佳方法。数据湖及精炼工具可以统一HR数据，确保实时数据，实现数据聚合，并在单一平台上连接其他企业数据源，确保及时获取完整数据以快速回答和做出决策。
- 在选择自定义数据仓库工具之前，组织还应评估企业级数据管理策略的稳健性和现有的BI能力，包括平台基础设施（网络、服务器和云）、数据存储（企业数据仓库）等。
通过以上七个关键组成部分，组织可以构建一个有效的HR分析策略，以支持更明智的决策和更好的业务成果。
