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人力资源全面分析

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人力资源是一种以人为本的功能,是大多数人都能感知到的。但对于那些认为人力资源团队的贡献仅限于提供求职信和新员工入职的人来说,人力资源分析可能证明他们错了。当战略上使用分析时,它可以改变人力资源的运作方式,以一种更加积极的方式,给人力资源提供洞见,并允许它为组织的底线做出贡献。

人力资源是一种以人为本的功能,是大多数人都能感知到的。但对于那些认为人力资源团队的贡献仅限于提供求职信和新员工入职的人来说,人力资源分析可能证明他们错了。当战略上使用分析时,它可以改变人力资源的运作方式,以一种更加积极的方式,给人力资源提供洞见,并允许它为组织的底线做出贡献。

目录
第一部分:什么是人力资源分析?
1.人力资源分析、人力分析和劳动力分析:它们有什么区别?
2.人力资源分析如何驱动业务价值?
第二部分:人力资源分析衡量什么指标?
第三部分:人力资源分析工具需要什么数据?
1.内部数据
2.外部数据
第四部分:如何开始人力资源分析
1 .建立集体心态
2.引入数据科学家
3.从小事做起
4.获得法律团队的批准
5.选择一个人力资源分析解决方案
第五部分:那么,你应该投资人力资源分析解决方案吗?

第一部分:什么是人力资源分析?

为了理解人力资源分析的本质,并解释它是如何影响企业绩效的,我们请了全球人力资源分析与规划解决方案战略副总裁、SAP SuccessFactors首席专家Mick Collins为我们进行了分析。人力资源的作用 → 通过管理组织的人力资本资产 → 将影响四项主要成果:产生收入、尽量减少开支、减少风险和执行战略计划。人力资源分析是一种方法,它可以让人们了解对人力资本资产的投资如何促成上述四种结果的成功。这是通过将统计方法应用于综合人力资源、人才管理、财务和运营数据。

1.人力资源分析、人力分析和劳动力分析:它们有什么区别?

人力资源分析、人力资本分析和劳动力分析的区别术语HR analytics、people analytics和workforce analytics通常可以互换使用。但是每一项之间都有细微的差别。它将帮助您了解差异,以便能够评估与其功能最相关的数据。
人力资源分析:人力资源分析专门处理人力资源功能的指标,如招聘时间、每位员工的培训费用和晋升前的时间,所有这些指标都由HR专门管理。
人力分析:人力分析,虽然作为人力资源分析的同义词使用很方便,但在技术上适用于一般的人。它可以包括任何组织之外的个人团体。例如,术语:人员分析,可能应用于分析组织的客户,而不一定仅限于员工。
劳动力分析:劳动力分析是一个包罗万象的术语,专门指一个组织的员工。它包括现场员工、远程员工、零工工人、自由职业者、顾问,以及在组织中以各种身份工作的任何其他个人。
在HR上下文中,一些劳动力分析指标和HR分析指标可能重叠,这就是为什么这两个术语经常被用作同义词。两者的目标也可能是相同的。例如,关于员工生产力和绩效的数据为人力资源和劳动力分析提供了信息,目标是提高保留率和增强员工体验。
2.人力资源分析如何驱动业务价值?
HR可以访问有价值的员工数据。如何使用这些数据来支持组织中的更改?
有很多关于在员工体验中复制消费者体验的讨论。从本质上讲,与消费者行为和心态相关的数据可以为利用这些因素实现销售最大化的策略提供信息。类似地,通知HR功能的数据可以用来改进员工体验,进而最大化业务结果。
讲一个如何利用人力资源分析来提升商业价值的例子。人力资源分析可以用来衡量重新杀戮的投资,这将提供正确的能力,支持新的收入模式,在销售结果出现时,利用数据驱动的洞见来修改培训内容。这是决定性的粒状数据,它不仅能影响底线,还能改变组织中的员工敬业度。因此,你可能会认为人力资源分析的‘投资回报率’是通过使用数据进行人才决策来增加业务价值。
第二部分:人力资源分析衡量什么指标?
人力资源分析测量的常用指标。
几个人力资源指标对业务价值有贡献,但是度量这些指标时的关键问题是:业务需要什么?这个问题最好的答案是和商界领袖交谈。管理层和人力资源主管之间的战略协作将有助于确定人力资源分析策略。基于组织的关键绩效指标(KPI), HR可以提出能够影响这些KPI的指标。值得注意的是,高管们清楚地看到了分析需求与分析对公司利润的影响之间的联系。作为一名人力资源从业者,您将需要构建一个案例,说明为什么跟踪与公司人员相关的指标是至关重要的。例如,管理层可能对自愿离开公司的人数不感兴趣。他们可能感兴趣的是,这些员工中有多少人担任战略职位或拥有高技能,他们的就业时间,导致他们离职的原因,替换这些员工的成本,以及最后,所有这些事件如何影响公司利润。
以下是人力资源分析跟踪的一些常见指标:
员工人均收入:将公司收入除以公司员工总数。这表示每个员工产生的平均收入。它衡量的是一个组织在通过员工创造收入方面的效率。
Offer acceptance rate (Offer acceptance rate):接受正式工作邀请(非口头)的数量除以某段时间内提供的工作邀请总数。较高的比率(高于85%)表示一个良好的比率。如果低于这个数字,这些数据可以用来重新定义公司的人才收购策略。
培训效率:通过对多个数据点的分析,如员工在培训后的绩效提升、考试成绩、员工在组织中的角色向上转换等。
每名员工的培训费用:培训总费用除以接受培训的员工总数。
自愿离职率:当员工自愿选择离职时,就会发生自愿性离职。它的计算方法是将自愿离职的员工人数除以组织中员工总数。
非自愿离职率:当一名员工被解雇时,被称为“非自愿离职”。“离职率的计算方法是将非自愿离职的员工人数除以公司员工总数。
招聘时间:从发布招聘启事到招聘某个人填补该职位空缺之间的天数。
应聘时间:从接近应聘者到被录用之间的天数。
旷工:旷工是一种生产力指标,用缺勤天数除以计划工作天数来衡量。旷工可以洞察员工的整体健康状况,也可以作为员工幸福感的一个指标。
人力资本风险:这可能包括雇员风险,如没有特殊的技能来满足的一种新型的工作,缺乏合格的雇员担任领导职位,潜在的员工离开工作基于几个因素,如与经理的关系,赔偿,缺乏一个明确的继任计划。

第三部分:人力资源分析工具需要什么数据?

常见的数据源人力资源分析解决方案。一般来说,人力资源分析工具需要的数据分为内部数据和外部数据。数据收集的最大挑战之一是收集正确的数据和高质量的数据。

1.内部数据

内部数据是指从组织的人力资源部门获得的数据。核心人力资源系统包含几个数据点,可以用于人力资源分析工具。HRIS系统包含的一些指标包括:

1、 员工任职期间
2、员工薪酬
3、员工培训记录
4、绩效考核数据
5、报告结构
6、关于高价值、高潜力员工的详细信息
7、对雇员所采取的纪律处分的详情
这里唯一的挑战是,有时这些数据是断开连接的,因此不能作为可靠的度量。这就是数据科学家可以发挥重要作用的地方。他们可以组织这些分散的数据,并创建相关的数据点,这些数据点可以用于分析工具。

2.外部数据
外部数据是通过与组织其他部门建立工作关系而获得的。来自组织外部的数据也很重要,因为它提供了一个全局视角,而使用来自组织内部的数据则不能。
 财务数据:在任何人力资源分析中,全组织的财务数据都是计算的关键,例如,每个员工的收入或雇佣成本。
特定于组织的数据:根据组织类型及其核心产品(产品或服务),HR需要补充分析的数据类型会有所不同。例如,柯林斯说:“全球零售商的人力资源主管应该用商店收入、成本和客户体验数据来为他们的分析引擎提供动力,而建筑公司的人力资源主管可能会追求运营数据——健康和安全——以及与或有劳动力成本相关的数据。”
来自员工的被动数据:员工不断地提供数据,这些数据从他们获得工作的那一刻起就存储在HRIS中。此外,他们在社交媒体上发布的帖子和分享以及反馈调查的数据可以用来指导人力资源数据分析。
历史数据:几个全球性的经济、政治或环境事件决定了员工的行为模式。这些数据能够提供有限的内部数据无法提供的洞见。例如,2008年的经济衰退是一场全球性事件,它改变了员工对工作或“工作”的看法。随着人们不断失业,自由职业者、初创企业和零工经济开始腾飞。来自这样一个关键历史事件的数据可以帮助预测未来劳动力对类似变化的反应。然后,它可以用来确定当前劳动力的趋势,并预测自愿和非自愿的人员流动。

第四部分:如何开始人力资源分析
完整的人力资源分析周期。对于那些热衷于使用人力资源分析来进行基于数据的决策的HR领导者来说,这里有一些建议:

1 .建立集体心态
在操作和数学方面开始工作之前,HR领导者必须让他们的团队和组织为分析驱动的工作流做好准备。虽然与管理层讨论分析的必要性是变更的一部分,但是另一部分是让您的团队准备好处理他们现在将用于度量变更的数据量。这是数字化转型的一个关键方面。让团队从小型项目开始,并要求他们创建报告,以便与业务领导人讨论,这是一个很好的开始方式。

2.引入数据科学家
数据科学家将成为人力资源团队不可或缺的一部分。它们最适合评估分析解决方案的可行性。它们还可以保证统计建模和预测的鲁棒性。
正如前面所说,数据科学家将在创建跨人力资源的分析文化方面发挥宝贵的作用。随着人力资源业务合作伙伴和多面手的角色不断发展,包括数据策略、分析和沟通等技能(阐明‘科学背后的故事’),数据科学家将充当教练,指导整个人力资源部门的同事如何理解和应用这些洞见。

3.从小事做起
要使涉众相信人力资源分析可以驱动业务价值,一个很好的方法是首先成功地实现一个小项目。这些项目被称为“速成”,可以在短时间内产生切实的成果,并具有很高的影响力。
4.获得法律团队的批准
人力资源分析使用的数据收集类型在很大程度上受法规遵循的控制。在实施人力资源分析解决方案时,需要考虑的一些法律因素是:
雇员私隐及匿名
员工同意收集的数据的数量和类型
建立数据收集的目标并通知员工
使用第三方软件运行人力资源分析时的IT安全性
人力资源分析供应商的位置——数据将存储在哪里——以及他们是否遵守当地法律与您组织的法律团队合作,确保遵守道德规范和遵从性规范。
5.如何选择人力资源分析解决方案
任何大规模使用的人力资源分析解决方案都必须具有特定的组件。
人力资源分析解决方案的关键特性
1. 他们回答高管们提出的商业问题。这可能要求您投资于解决每个问题的解决方案,从而导致投资于针对每个问题的粒度数据的多个分析解决方案。或者,您可以选择一个可以评估多个指标来回答每个业务问题的解决方案。
2. 它们很容易被非数据科学家的个人使用。为非专业人员创建的可访问解决方案是理想的,因为他们希望在不中断数据科学家的工作流的情况下评估任何一个或多个指标。
3.它们是基于云的,而不是基于本地的。基于云的解决方案还可以在不需要大量IT集成的情况下帮助访问。这赋予HR在需要时使用解决方案的自主权。
4. 它们具有统计分析和机器学习技术。大数据平台需要以机器学习和自然语言处理为动力的先进数据管理系统。这使得该技术能够自主学习和推理,揭示数据科学家可以分析的见解。
5. 它们基于预测分析。“(预测分析)是从现有数据集中提取信息,以确定模式和预测未来结果的做法。分析师使用统计方法来预测未来的替代选择——当前的离职率是否会继续以同样的速度增长,还是会随着就业市场的走强而出现离职潮?”科林斯解释道。
6. 它们具有可视化技术。大量数据的可视化表示可以更好地理解趋势和事件。通过分析引擎处理的复杂数据需要高级可视化软件,因为它不能用简单的图表和演示文稿来表示。
7. 它们可以通过订阅模型获得。软件即服务(SaaS)平台的订阅模型非常有用,因为它们很容易让您访问最新的技术升级。它们还消除了购买分析解决方案的大量前期费用,并且可能是一种更节省成本的分析投资方式。
第五部分:那么,你应该投资人力资源分析解决方案吗?
人力资源分析提供了一些毋庸置疑的好处。它使人力资源团队能够显著地简化流程,从而降低成本、减少损耗,并因此提高底线。通过任务自动化,您可以自由地创新和探索人力资源的人力方面,而不必花费时间跟踪来自多个源的海量数据。总的来说,使用人力资源分析可以改善员工体验,直接转化为业务结果的改善。然而,人力资源分析也带来了一些真正的挑战。正如柯林斯告诉我们的那样,尽管人力资源部门对预测式人力资源分析的应用很有野心,但我最近采访的两位人力资源主管说,‘我们希望能够预测一切!“分析如何成为人力资源核心竞争力的愿景受到有限消费(洞见仅在人力资源的四面墙内共享)和行动(研究不会导致项目变更或新的投资)的限制。仍有许多进展需要取得。此外,由于数据在整个组织中是竖井式的,关于实现分析目标的讨论也不清楚,HR对分析所需的有价值的数据常常没有得到充分利用。挑战在于等待实际结果。预测分析可能至少需要24个月的时间来显示有意义的结果。所以,现在是时候开始人力资源分析了。