HR 的数据素养 ： 开发劳动力见解的实用指南

HR 的数据素养 ：开发劳动力洞察力的实用指南HR 的数据素养 ： 开发劳动力见解的实用指南 一瞥•使用人员分析来支持人力资源职能和业务决策的组织在三年内的利润比他们的低成熟度同行高出 82% 。2•一般人力资源人群 （ 不包括人员分析专业人员 ） 的基本数据素养水平是组织人员分析成熟度的最大预测因素之一。3•近 60 ％ 的组织中的人力资源人员还没有基本的数据素养技能。4•超过 50% 的组织目前至少有一个人力资源数据分析角色 ； 15% 的组织计划在未来 12 个月内增加一个。5•数据分析师将 80% 以上的时间用于收集和准备数据以供分析 ， 而只有 20% 的时间用于分析本身。•70 ％ 的受访者将人力资源数据与一个或多个数据集集成在一起。6•使用云解决方案的组织报告与 HR 数据集成的百分比更高。7“揭开劳动力分析的神秘面纱企业最大的成本往往是人，人也是长期成功的关键。因此，毫无疑问，为什么领导者越来越多地寻求通过以准确，实时的指标为基础的数据驱动决策来塑造人们的实践和战略。由于来自各个方向的大量数据 - 遗留系统，生产力指标，调查结果，销售绩效和劳动力成本 - 对人力资源团队来说，所有这些都可能是压倒性的。仅仅收集数据是不够的 - 还需要将其标准化并转化为报告和见解，以帮助回答关键人员的问题。这当然是一个很高的要求，但是本指南可以帮助您的组织开始提高您的工作分析能力。那么 ， 人力资源团队如何开发有意义的见解来帮助塑造员工实践并推动业务价值 ？ 他们如何将这些见解分发给关键业务合作伙伴并更有效地进行协作 ？ 答案是 ： 他们必须有效地处理人员数据 ， 同时作为问题解决者和教练。作为问题解决者 ， 人力资源团队与企业合作 ， 了解要问哪些关于劳动力的问题 ， 然后确定哪些数据可以帮助找到答案。作为教练 ， 他们帮助分析数据并确定提供指导或值得进一步调查的模式 ， 趋势或异常值。但是，发挥这些双重作用来增强劳动力分析能力可能很困难。这六个关键步骤可以指导您完成旅程，并揭开您需要从人员数据中获得见解的工具和流程的神秘面纱。在前四个步骤中，HR 作为问题解决者创建收集数据的机制。在最后两个中，HR 扮演了教练的角色，将发现整合到组织中。在大多数组织中 ， 仍有增长人员分析能力的空间。人力资源团队正在努力推进这些活动的整个职能 ， 但相对较少的受访者认为他们的组织非常有效。- 人力资本研究所 ， “发展人员分析能力 ” ， 2018 年 10 月11HCI 是全球人才管理和新经济领导力协会 ， 也是最佳实践和新想法的交流中心。其专家从业者网络 -财富1000 和全球 2000 公司 ， 政府机构 ， 全球顾问和商学院 - 贡献了不断发展的信息流 ， 其中最好的是组织 ， 分析 ， 并通过 HCI 社区 ， 研究 ， 教育和活动与成员共享。5p. 786,7 p. 80HR 的数据素养 ： 开发劳动力见解的实用指南 HR 的数据素养 ： 开发劳动力见解的实用指南确定利益相关者。确定您的受众充分利用您的数据的第一步是找出谁需要它 - 无论是在您的组织内部还是外部。根据您的组织 ， 感兴趣的利益相关者可能包括您的人力资源团队成员 ， 业务经理或 C 级高管。为了最大程度地影响您的数据 ， 了解您支持的受众至关重要。了解需求的层次。在此过程的后期，与您合作的受众将帮助确定要提供给利益相关者的详细程度。例如，人力资源团队成员可能需要所有数据来支持业务，而 C 级高管可能只需要大图片视图。这也将帮助您了解如何将数据传递给利益相关者。您是否需要为导演提供标准化的仪表板演练，或为执行副总裁提供精心准备的演示文稿 ？识别1正确的工具在评估您需要的工具时，请记住，您的技术应该可以轻松支持所有利益相关者。您选择的系统应该具有提取高级报告的灵活性，同时还提供了深入了解更多事务性细节的能力。您应该寻找一个可以确定谁应该和不应该访问数据的系统 - 您不想由于数据安全问题而只向 C 级管理人员提供信息。使用单一数据源可以更轻松地将正确的数据提供给正确的人。图像 HR 的数据素养 ： 开发劳动力见解的实用指南图像你想回答Identify提问2确定受众后 ， 您接下来应该决定团队想要回答的更广泛的业务问题。要确定这些问题的优先级 ， 首先要确定推动业务发展的关键策略。以下是三个关键业务驱动因素及其一些相关人员相关问题的示例 ：高增长。如果您的业务正在经历高速增长 ， 您希望吸引高素质的候选人 ， 同时仍保留您的顶尖人才。您可以通过询问有关最佳绩效 ， 保留率 ， 员工计划以及学习和发展计划的影响的问题来开始实现这一目标。一些示例 ：•什么样的招聘来源倾向于为我们的顶尖员工提供服务 ？•我们是否在保持招聘质量的同时快速填补关键职位 ？•我们使用的入职、学习和开发流程是否使新员工能够快速提高工作效率 ？运营效率。如果你的业务进展顺利 ， 并且你专注于改进流程或增加收入和盈利能力 ， 那么你可能会问一些问题 ， 你可以在哪里提高生产力、质量和盈利能力 ：•我们的招聘过程对财务有什么影响 ， 哪里还有改进的余地 ？•我们组织的缺勤 / 休假政策是什么 ， 由此产生的责任是什么 ？•从生产率和劳动力成本的角度来看 ， 我们是否高效运作 ？•我们的服务支持模式是什么 ， 我们可以更有效地运营吗 ？文化转型。其他公司将计划进行重大调整，以适应不断变化的工作世界。这可能意味着重新评估过时的员工敬业度方法，实施数字化转型计划，或解决薪酬公平、多元化和包容性等问题。转型公司应考虑回答有关文化以及人员计划和实践的影响的问题，例如 ：•我们的员工快乐和投入吗 ？•我们现有的员工是否具备实现业务目标所需的技能 ？ 我们如何解决技能差距 ？•是什么激励了我们的员工 ？•我们的多元化和包容性举措是否成功 ？ HR 的数据素养 ： 开发劳动力见解的实用指南绩效指标Determine the钥匙3一旦你知道你想回答什么问题，你就需要建立具体的、可衡量的、现实的和相关的指标。这些指标也称为关键绩效指标 (KPI)，有助于提供数据点来回答您的关键业务问题。以下是一些示例，说明如何将问题分解为相关的 KPI （ 但一定要从合作伙伴高管那里获得意见，以确保您的 KPI 对您的组织有意义 ） ：业务驱动因素高增长运营效率文化转型大图片问题谁是表现最好的人 ， 我们从哪里雇用他们 ？我们的招聘过程对财务有什么影响 ， 哪里还有改进的余地 ？我们的多元化和包容性举措是否成功 ？相关 KPI•按业务线表现最佳•总体保留率•最佳表演者的保留风险•最佳表演者的招聘来源•已识别的高电位百分比•劳动力总成本•雇用时间 / 接受报价的时间•每次租用成本 / 每次内部填充成本•每位员工的平均收入•每位全职员工与临时工 / 合同工的收入•招募管道人口统计•按人口统计划分的新雇员•按人口统计分列的损耗率 / 保留率•人口统计学的进步•按人口统计划分的管理水平•员工歧视 / 不满率•按人口统计分列的工作满意度 HR 的数据素养 ： 开发劳动力见解的实用指南Determine the RequiredData4建立这些 KPI 并定位相关数据意味着您可能需要与其他更动手处理数据并处理数据收集和标准化的团队合作 ， 包括人力资源数据分析师 ， 外部分析团队或 IT 职能部门。一旦确定了要与谁合作 ， 您就可以一起分解所需的数据 ， 在哪里找到数据以及如何获取数据。定义所需的数据。一个很好的起点是创建相关数据字段的列表 ， 您可能需要这些数据字段才能获得整体 KPI 。假设您想知道整个企业的平均休假时间。您将需要企业的员工总数和请求的休假总数。通过添加不同的层 ， 如员工类型、位置、职称、招聘经理、任期、地位、总工资、绩效评级等等 ， 你可以获得更深入的见解。但是首先 ， 列出你需要的具体数据点。这有助于你更有效地收集正确的数据 ， 并使你能够主动解决未来可能会被问到的问题。寻找数据。关于您的员工和员工的基本问题可以通过您的人力资本管理解决方案中跟踪的数据来回答。但是，有关生产力表现或劳动力成本的更复杂的业务问题需要来自业务多个部分的数据。理想情况下，您的业务系统将能够通过本机报告混合所有数据源。一些组织可能将这些数据存储在多个系统中 ； 其他人可能不知道在哪里查找或谁拥有所需的数据。了解数据的存放位置可以帮助在这些问题出现之前解决它们。访问数据。您可能需要与内部团队和部门 （ 除了您的数据分析合作伙伴 ） 协作，以追踪数据所在的位置。您的列表还可能包含甚至不可跟踪的项目，或可能可跟踪但无法通过任何当前系统或流程捕获的项目。随着公司的发展，寻找替代数据点或为其收集进行规划可以帮助您更好地满足报告和分析要求。其他问题可能会阻止您首先访问数据。安全问题可能会导致延迟获取所需的内容 ， 或者有限的访问权限或缺乏自助服务可能会迫使您依赖他人。如果您的公司没有组织级别的数据治理策略 ， 那么访问数据可能会更加困难 ， 因此请进行相应的计划。数据的可靠性。一旦定义和定位了必要的数据, 您就需要准备好进行分析, 确保数据可靠性的最简单方法是使用为数据提供单一来源的业务系统。寻找一个本地结合数据源的系统 ， 这使得它简单和用户友好的将报告与交易联系起来。如果你的数据存放在多个系统中，你需要确保它在这些系统中标准化，这可能会导致大量额外的工作。例如，FTE 在一个系统中的含义与在另一个系统中的含义相同吗 ？ 一个系统中的人数统计报告是否排除了临时工，但将他们包括在另一个系统中 ？ 在跨多个不同系统合并数据时，您可能需要考虑这些问题。但是，使用单一数据源，并且当数据已经标准化，定义和流程一致时，利益相关者可以快速开始获取见解。 HR 的数据素养 ： 开发劳动力见解的实用指南解释Data5现在 ， 您已经找到了为不同受众解决关键业务问题所需的数据 ， 如何确定数据的真正含义并将其转化为有价值的见解 ？合成数据。利用组织中可用的工具开始探索数据。这些工具可能有所不同 ， 从简单的电子表格分析到更复杂的发现和商业智能工具。在某些情况下 ， 您使用的工具可以帮助发现和揭示数据准确性或质量问题。分析数据。编译数据时 ， 请参考您要回答的问题 ， 然后考虑诸如规模和时间范围之类的点 ， 以将上下文添加到数据中。就其本身而言 ， 单个数据点或 KPI 可能不是特别有意义 ， 您可能需要其他指标来提供进一步的上下文。例如 ， 假设您有兴趣找出组织的最佳劳动力组合。不要只检查数据评估影响。一旦有了 KPI 的背景 ， 您就可以开始评估各种业务计划的影响。特别是对于人员计划 ， 衡量影响可能很困难。实际上 ， 根据人力资本研究所的一项研究 ， 只有 17 ％ 的受访者认为他们的雇主在衡量人才管理计划的影响方面非常有效。8然而，当人力资源团队被赋予情境化数据时，这种情况就会改变。例如，在员工参加了特定的领导力和发展课程之后，生产力是否提高了 ？ 总奖励计划的变化是否导致了更高的保留率 ？ 通过比较 KPI 并寻找趋势和异常值，人力资源职能部门可以开始评估他们的员工实践对整个业务的影响。“数据和见解的分布。接下来 ， 准备周到的业务建议并向您的利益相关者传达见解。考虑您的受众需要多少细节。有些人可能想知道数据背后的细节 ， 而另一些人则更喜欢汇总视图。所需的细节级别将有助于确定共享结果的最佳格式 (例如 ， 报告、图表或记分卡) 。随着其他业务问题的出现，确保您提供的见解是可操作的更为重要。利益相关者应该能够利用可视化或报告来进一步深入了解事务级别的详细信息。在准备数据分发时，遵守数据隐私法规也是必不可少的。请务必参考您的组织可能拥有的任何数据治理策略，并确保用户只能访问与他们相关的数据。about contingent versus full - time employees — factor in points such as location, line of business, 流失率, and current worker skills so yo