2024年多样性数据指南

核心观点与关键数据

• 背景：随着客户期望的提高、社会变革以及监管机构出台的新规，企业逐渐调整其在公平性、多样性和包容性（EDI）方面的策略，对多样性数据的收集变得更加重视。
• 数据挑战：自愿收集的多样性数据面临响应率低、数据缺口和数据隐私担忧等挑战。IA 2023 年全行业 EDI 调查发现，数据隐私担忧和参与度不足是收集员工数据时面临的主要挑战。
• 参与度提升策略：提高参与度需要透明沟通数据用途、简化数据收集流程、领导层以身作则、开展宣传活动并确保利益相关者（HR、IT、法律、合规等）的参与。
• 利用数据制定 EDI 策略：数据分析有助于了解员工构成、识别差距并制定针对性的干预措施。普华永道的方法论包括员工生命周期分析和包容性文化分析，以制定基于证据的 EDI 战略。
• 目标设定：基于数据分析设定现实且具有进取心的目标至关重要。普华永道的目标设定方法论通过建模未来代表性变化情景来帮助设定目标。
• EDI 风险管理：监管部门将缺乏多样性视为非财务业务风险，并要求将 EDI 风险纳入风险和治理结构中。EDI 风险包括监管风险、声誉风险、法律风险、管理风险和操作风险。
• EDI 责任与治理：董事会和高级管理层在管理 EDI 风险方面发挥积极作用，需要定义 EDI 战略及其相关目标，并定期审查数据以监控进度。
• 数据能力建设：为了有效管理 EDI 风险，关键利益相关方需要具备适当的信息管理工具，并定期以简洁且有助于决策的形式向高层领导呈现 EDI 数据。

研究结论

• 高质量的多样性数据对于了解员工、制定数据驱动的人才策略、满足报告要求并降低风险至关重要。
• 企业需要采取战略性且数据驱动的方法来推进 EDI，以应对不断演变的监管环境和市场实践。
• 提高数据收集率和数据质量需要建立参与度和信任，并确保利益相关者的积极参与。
• 数据分析应用于制定 EDI 策略、设定目标和管理风险，以推动组织内部的代表性和包容性。