构建成功的人力资源分析策略的基石

摘要

组织需要利用人力资源分析策略来赢得人才之争、控制成本并提高盈利能力，推动HR功能从被动转向主动的商业模式。人力资源分析不仅是数据计算，更是识别企业趋势并据此进行改进的艺术与科学，建立综合框架分析多来源数据并提供可操作干预措施。本文阐述了人力资源分析策略的关键组成部分，包括战略、专业知识、基础设施和数据管理等领域。

引言

财务与市场营销部门已采用商业智能工具进行预测和提升业务绩效，而人力资源部门应用较少。HR数据分析策略对于人力资源领导者至关重要，尤其在应对新冠疫情等重大变革和风险时期，数据分析有助于创建新指导方针和流程，并辅助人力资源战略发展。Frost and Sullivan研究预测全球大数据分析市场将从2019年的148.5亿美元增长到2025年的680.9亿美元，凸显数据分析成为组织成功关键杠杆的趋势。

人力资源分析策略关键要素

1. 规划使用指标：确定监控指标并制定数据使用计划，采用定量、定性或案例研究方法收集数据，成立专门任务组或研究小组。
2. 以用户为中心的方法：采用设计思维过程，与各级员工进行访谈，挖掘HR问题、愿望清单和耗时任务，识别关键主题，如利用数据理解员工、设计更好政策等。获取跨功能数据视图，通过仪表板和报告改进自助服务选项。
3. 与公司战略一致：分析路线图应与公司战略一致，用于解决关键组织痛点、问题，围绕人员管理、成本和能力方面的挑战，确定推动公司提高生产力的业务和HR指标。
4. 以行业标准为基准：使用可靠和具体的基准信息定义HR指标/KPI，验证现有实践，确保基于行业标准的目标和持续改进。基准涉及地区、行业、地点和员工规模等维度。
5. 选择最合适的指标：根据目标定义并优先考虑能力，如战略性、增值性或操作性，确定能直接反映业务流程影响和可量化改进的目标。例如，根据成本或HR服务交付的投入、成本效率、周期时间和错误率等指标，确定最佳招聘时间。
6. 定义有意义的的人力资本指标：标准化人力资本衡量指标是构建HR分析的第一步，指标应清晰、实用并与业务目标相关。既要考虑回顾性/滞后指标（如效率、周期时间、成本），也要考虑前瞻性/领先指标（如领导力调查分数、参与度调查分数、准备情况）。
7. 设计指标时基于人类和文化因素：将人类因素融入指标中至关重要，语言、文化、经验和现实感知影响我们所重视的事物。例如，领导力或员工构成按性别和种族划分的多样性衡量指标在不同文化和地区中有所不同。
8. 提供跨职能视角：整合HR、客户、财务和运营数据，计划有意义的对话，涉及销售、财务、运营、IT和HR，了解共同问题及其影响，并进行改进。
9. 提供基于数据的可预测性：统计和预测分析是重要步骤，HR分析策略应规定所有分析所需的数据变量必须可用，创建或构建定制数据仓库和BI工具，确保实时数据、数据融合，在一个共同平台上连接其他企业数据源。
10. 打造一支由通才和专家组成的强大团队：数据分析团队应结合人力资源专家、数据专家和咨询专家的知识和专业知识，数据专家包括技术专家、统计学家和IT系统/基础设施专家，咨询专家了解业务、与关键利益相关者进行咨询并拥有强大变革管理和人心理学技能。
11. 确保数据质量以实现准确的预测性：数据质量和完整性是准确报告和分析的基础，尽管HR部门拥有数据，但不直接负责数据管理，数据源通常由第三方或其他业务职能管理。

结论

人力资源数据分析必须是一个持续的过程，跟上新技术的发展步伐，关注业务目标以适应动态经济环境中的变化需求，不断连接高价值数据并优化调整。有效的HR分析策略必须通过实现跨职能视角、数据质量和完整性来增强决策能力，利用多技能团队、行业基准和基于人力资本的关键绩效指标（KPIs），帮助组织变得更加灵活，并识别改进和增长的机会。