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【北京】2021人力资本分析专题私享会5月26日举办，欢迎参加
2021人力资本分析People Analytics 专题私享会
HR&People Analytics Summit
前沿专业，深度互动，小规模！
时间：5月26日 周三 签到：8：30-9：00
地点：北京金茂万丽酒店三楼宴会厅 （PA论坛为下午13:30-18:00,上午签到领取论坛门票）
费用：名额有限，仅限企业HR报名参加，PA方向优先，先到先得
VIP参会仅需1000元/人 （前排就坐，酒店午餐、VIP礼遇，原价1980元/人）
报名链接：http://hrnext.cn/8AjcV2
论坛介绍
本次HR&PA私享会旨在帮助参会者通过论坛获得新知，保持在职业发展中的优势地位，并及时了解全球最新的人力资本分析知识、实践与趋势等方面内容，同时通过数据如何帮助如何更好的预测，诊断和解决常见的工作挑战等。
企业研究论坛的一项研究发现，69％的大型组织（拥有10,000多名员工的组织）现在拥有一个人员分析团队。
我们都知道人力资源部门拥有相当大量的数据信息，特别是数字化转型后的纷繁复杂的人员数据，社交数据，数据产生和使用的场景日益多样，大的计算能力出现后，使得看似不关联的数据会产生不同的解法。HR如何更加专业和技术的去使用、测量、分析从而使组织或业务受益！
我们相信这是一场前沿探索和改变认知和行为的交流论坛，我们邀请行业中优秀的探索和实践者们，他们通过他们的实践和观察以及工具来帮助人力资源工作者，帮助企业管理者决策者更清晰的获得数字化的概览的能力，结合所在行业、专业、经验、理论推动组织业绩增长！
适合人员：
CHRO、HR高管、PA部门同事、HRSSC、HRIS团队等相关的负责人
会议日程即将更新
上海站4月23日精彩回顾：
People Analytics
2021年04月27日
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People Analytics
将人力资本分析(People Analytics)与商业成果联系起来！
成功企业的领导人知道，对人才的投资是有回报的。用理查德-布兰森爵士的话说，决策者应该把人培养得足够好，以便他们能够离开；把他们对待得足够好，以便他们不想离开。( decision-makers should train people well enough so they can leave; treat them well enough so they don’t want to.)
当涉及到人力资本分析(People Analytics)时，投资的理由也同样明确。世界上最大和最成功的公司，如谷歌、苹果和微软，已经花了数年时间建立了复杂的人力资本分析(People Analytics)部门，以改善他们的团队并提高他们的效率。
尽管如此，大多数公司仍在努力使用人力资本分析(People Analytics)技术。超过一半的公司说他们在基本人力资本分析(People Analytics)方面需要帮助，尽管近四分之三的公司计划在未来五年内将其作为优先事项。尽管大多数公司并不了解人力资本分析(People Analytics)的来龙去脉，但很明显，人力资本分析(People Analytics)是未来的趋势。
如果你的公司还没有开始考虑这个问题，现在是开始的时候了。
为什么投资于人力资源优化和分析？
人力资源投资和业务成果之间的联系从未得到应有的重视。在《投资于重要的东西。中，Scott Mondore和Shane Douthitt指出，财富500强公司有时会在他们的年度报告中包括关于人力资源的一般数字（如 "10亿美元用于培训"）。然而，这些数字很少与具体的结果联系起来（例如，"在培训上花费10亿美元，使生产力提高了25%，投资回报率达到50亿美元"）。将人力资源实践与真正的商业成果联系起来不是很好吗？
今天，没有理由不这样做。公司有能力获得比以往更多的数据，并可以使用先进的技术来分析这些数据。有了机器学习和人工智能驱动的分析软件，再加上模型构建和科学评估开发方面的统计专业知识，企业可以对其流程进行微调，并获得可衡量的结果。
通过使用人力资本分析(People Analytics)来改善人力资源成果和量化绩效，公司不仅可以在数字化的世界中保持竞争力，还可以大大提升关键业务成果。
以下是今天投资于人力资源和人力资本分析(People Analytics)的一些重要原因。
1. 减少人员流失
预测分析可以帮助你了解谁有可能离开你的组织以及为什么。通过检查现有的数据，雇主可以确定离职的情况，并揭示可能让你吃惊的趋势。
与其对造成人员流失的原因进行假设，人力资源专业人员应该通过预测模型来确定经过验证的变量。一些可能影响离职率的变量包括工资、福利、通勤时间、使用的病假、社区嵌入度和绩效审查分数，这些都是一些常规的罪魁祸首。
减少离职率是很重要的，因为它对组织来说是如此昂贵。每一个员工的离职都要花费该员工年薪的三分之一。根据本文写作时美国这些工作的工资中位数，失去一名营销经理的成本为35,224美元，一名中级软件工程师的成本为29,714美元。流失的成本不仅包括在招聘时花费的时间、精力和金钱，还包括必须培训新员工并使其融入团队而损失的生产力。我们也不要忘记失去机构记忆的无价成本。
2. 提高员工的敬业度
员工的敬业度和参与度对业务盈亏有直接影响。根据盖洛普（Gallup）的荟萃分析，敬业度高的组织的利润率提高了22％，生产率提高了21％，而且营业额也大大降低。员工敬业度的问题在于，它可能难以衡量，甚至难以改善。
通过在公司中建立强大的数据文化，您可以更轻松地了解参与度。您还可以通过简化流程来提高整体参与度。例如，诸如组织网络分析之类的人员分析技术可帮助您确定高度协作的员工，这些员工可能是晋升为管理层的良好人选。由于经理在员工敬业度中占70％的差异，因此寻找和培养优秀的经理对于创建更多敬业度高的团队并从而推动实际业务成果至关重要。
通过在你的公司发展一个强大的数据文化，你可以更容易了解参与度的情况。你也可以通过简化你的流程来全面提高参与度。例如，像组织网络分析这样的人力资本分析(People Analytics)技术可以帮助你识别高度协作的员工，他们可能是晋升到管理层的良好候选人。由于管理人员占员工参与度差异的70%，寻找和发展优秀的管理人员是创造更多参与的团队，从而推动真正的业务成果的关键。
3. 提高生产力
创建更强大的团队和减少人员流动也可以提高你公司的生产力。发表在《哈佛商业评论》上的研究表明，平均而言，公司因 "组织阻力 "或低效结构和流程而损失了20%以上的生产能力。
通过人力资本分析(People Analytics)，你可以改善构成人力资源职能的几乎所有流程，从入职和离职到绩效评估和学习与发展。适当地收集、存储和分析数据将使你对这些职能目前的工作情况有新的认识，以及你可以做什么来改善它们。
4. 鼓励创新
最后，投资于人力资源和人力资本分析(People Analytics)将导致加强创新。94%的高管说，当涉及到创新时，文化是最重要的因素，而文化在很大程度上是由领导者驱动的；领导者创造强大的团队，并为文化雇用合适的人。从字面上看，而不是比喻，是人创造了这个地方。
如果你正在寻找更好的雇员，那么值得看看你的招聘过程，以及你如何能够改进它。从你举行的面试次数到使用的选择评估，一个强大的、以数据为导向的过程可以帮助你为你的企业找到并选择最好的新团队成员。同样，在培养领导者时，你应该把重点放在与业务成果直接相关的能力上，而把不相关的能力（以及那些你 "认为 "应该有所作为的能力）放在后面。
未来在于人力资本分析(People Analytics)
在不断变化的经济中，人力资本分析(People Analytics)已经变得至关重要。1975年，标准普尔500强公司83%的价值与实物资产挂钩，而现在84%的价值与人力资本挂钩。今天的知识型企业以人作为其独特的卖点。不对这些人进行投资将是一个错失的机会（并可能给你的公司带来厄运）。
世界顶级公司已经在使用数据来推动人力资源的成功。全球人才管理实践高级总监Amanda Tomkoria说，以下是耐克如何看待人力资本分析(People Analytics)。"我们有一个人才愿景--最好的人来到耐克，每天都会选择留下来。衡量标准帮助我们把这个愿景变为现实。就像我们用财务和运营数据跟踪业务成功一样，人力资本分析(People Analytics)是我们对自己负责的方式，因为我们衡量进展，知道我们是否在朝着正确的方向实现这个愿景。"
随着技术的发展和环境的变化，选择和建立强大的、训练有素的团队已变得更加重要。COVID-19大流行病揭示了对有效的领导者、适应性强的员工和出错时的应急计划的强烈需求。不过，更广泛地说，人力资源部门的领导人谈论技能差距已经有一段时间了，特别是在数字和高技能领域。寻找、培训和提升最优秀的人才是缩小这种技能差距和推动关键业务成果的关键。在我们寻求投资于最重要的东西--我们的人时，人力资本分析(People Analytics)可以提供一个高度准确的投资策略。
"就像高性能的运动队一样，耐克使用洞察力来确定优先事项。然后，我们利用这些洞察力进行必要的调整，以便我们能够提供对我们的员工最重要的东西--加速包容、高性能、学习和辅导的文化。数据使我们能够创新和快速行动，"Tomkoria补充说。
总结
即使是那些想投资于人力资源和人力资本分析(People Analytics)的公司，开始可能是艰难的。但是许多组织没有专门的人才或软件来开始进行人力资本分析(People Analytics)，他们也可能不具备支持数据文化的流程。好在有很多帮助和资源可以利用（比如HRTechChina早在2018年就设立了PA专栏，你可以充分的学习），无论你是想启动一个特定的项目，培训你现有的员工，还是仅仅想了解更多关于人力资本分析(People Analytics)的信息，都有解决方案。永远不要忘记，人是任何成功公司的核心。有了你的时间和投资，他们可以把你的企业带到新的高度。
作者Craig Wallace是一位组织心理学家，目前是克莱姆森大学商学院的管理学系主任。
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2021年04月25日
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盛况空前-2021中国人力资源科技年度论坛在上海成功举办，超800+HR同仁汇聚一堂共话HR科技趋势与数字化实践
2021年4月23日上海，中国领先的人力资源科技商业平台HRTechChina主办的2021中国人力资源科技年度论坛在上海雅居乐万豪酒店盛大举办！
HR科技年度盛会现场汇聚800+HR科技同仁，超25+来自全球知名企业的人力资源高管和HR科技机构专家学者，分享超过25+人力资源科技趋势、最新解决方案、最新HR技术发展与畅想，人力资源数字化转型实践等丰富前沿的话题。展览展示区更有近20家中国最优秀的人力资源科技机构现场展示最新成果和解决方案；HR科技年度综合性盛会中更是揭晓了2021HR科技创新品牌TOP30的榜单，同步举办了2021人力资本分析专题论坛。现场HR同仁深入广泛的交流数字化实践与新产品新趋势，HRTech达人们现场碰撞HR数字化的思维火花，分享行业前沿洞见，共同探讨具有前瞻性和争议性的话题，推进中国HRTech尽快适应未来变革。
本次盛会得到了业内最优秀的HR科技机构深度参与，特别感谢SAP、北森、金蝶、易路、KNX、智思云、仁云科技、猿服务、关爱通、用友工资条、佩信集团、aTalent、MCHR、FAFULI、喔趣科技、牛客网等赞助合作伙伴对本次论坛的鼎力支持！中国人力资源科技发展离不开优秀的HR科技机构共同努力！
首先，HRTechChina主办方并发布了2020中国HR科技云图4月新版，并详细介绍了HR科技云图展示的变化与趋势，HR科技云图涵盖中国的人力资源科技市场的最新发展现状。
接下来，特别邀请的SAP中国人力资源业务拓展总监王微女士发表主题演讲与我们分享了关于数字转型，人才夺势，打造智慧HR的精彩话题。
紧接而来的是易路交付副总裁王世锋先生以《人力资源管理智慧化赋能》为题为我们带来演讲，引发了全场的热烈讨论。
随后来自博世HR亚太区首席数字官CDO陈亮先生分享如何进行HR部门数字化转型实践，当代数字化转型是适应未来变革的必要途径，从IT专业人士转到人力资源数字化的心路历程。
紧随其后的是北森云计算首席解决方案专家彭传军先生的演讲，此次演讲与本次会议科技年度论坛的主题不谋而合，同全场HR们探讨数字化转型路上企业会遇到哪些苦难，并提出解决方案，相信HR们在彭先生的专业分享中受益匪浅。
随后，平安健康互联网高级副总裁孙斌先生同我们讲述平安如何智慧化经营赋能，为HR们指明未来前进的战略性道路，尤其是20年平安心法的浸染。
接下来，金蝶中国HR解决方案事业部资深售前专家程伟先生为HR们讲述了HR的价值所在，数字化如何提升我们的战斗力，得到了全场的一致好评。
终于，AMD中国研发中心HR总监康杰女士为我们讲述HR数字化的道与术，从AMD濒临倒闭到重塑辉煌的亲历者，作为整个上半场的完美总结。
紧接而来，上半场的最后阶段 — 2021员工体验中国大奖与员工体验指数调研：http://in.exinstitute.cn/
上半场精彩分享结束后，会议进入午间休息互动环节，大家纷纷前往展区交流互动，共话HR科技趋势。
下午分为三个专题会场：HRTech-A论坛；HRTech-B论坛；2021人力资本分析专题论坛！短暂的中午休息之后，丰富的专业知识盛宴即将开始。
在HRTechA论坛中，来自HRTechChina的首席顾问Gawain给大家十分关心的2021HR科技十大趋势做了详细的解读，特别强调了HR职业的使命感。
随后，肯耐珂萨项目交付专家Martin Lu先生讲述第四次工业革命下的HR数字化转型如何实践，相信聆听陆先生的此次演讲，对HR们的未来实践来说是一个巨大的启发。
随后，智思云在数字化人力资源研究院院长陈政先生发表演讲《立即行动：人力资源数字化转型》，数字化转型迫在眉睫，全球HR们可以行动起来啦！
休息过后，苏州捷欧特人力资源及组织发展经理Rebecca Zhou女士讲述HR推动组织发展，HR的自我价值实现对组织的贡献至关重要。Rebecca女士激起了HR们的无限信心，企业的未来掌握在我们每一个HR手上！
最后，杭州电魂网络人力资源总监张晓鸣先生为大家讲述了数智化时代员工如何在工作中成长，引发了全场HR的共鸣。
在HRTechB论坛中，首先分享的是员工体验研究院专家顾问，资深HR专家Wolfgang Li先生，他给大家分享了HR领导者应该具备怎样的数字化思维，来应对未来组织数字化转型环境。
随后进行分享的是仁云科技副总裁董毅先生，他给大家带来了基于HR共享服务的人力资源数智化转型，为HR们在数智化道路上另辟新径。
接下里的事中国薪酬网首席顾问潘新先生讲述在数智化时代如何构建敏捷的市场薪酬分析，想必是所有HR们所关注的关键话题！
新环境的变革带来工作模式的变化，信诺医疗健康保险人力资源副总监Grace Yuan女士为大家讲述未来员工不一样的工作方式。协调不同工作方式的员工组成并非易事，HR们是否可以在此思考一番了呢？
接下来，上海蓝白律师事务所高级合伙人木利丽女士就敏感话题做出演讲，数字时代的员工隐私易受侵害，HR们应该如何合理管理并保护员工隐私是一个巨大的挑战，未来也希望我们在此方面不断努力！
最后，Arcblock副总裁陈俊先生为HR们讲述HR行业区块链NFT的趋势与应用，带来巨大的冲击和启示。
HR科技年度论坛中的特设板块：人力资本分析（People Analytics）作为HRTech前沿趋势中的关键话题，HRTechChina自2018年开始积极推动PA在国内的落地和应用，本次专题论坛汇聚国内最优秀的PA方向同仁，如来自字节跳动、无限极、DBS、星巴克、施耐德、PPG、敏实集团、旭辉集团、益海嘉里、江森自控、东方希望、默沙东、新城控股等等。PA专题论坛人气火爆，话题专业。
2021人力资本分析专题论坛特邀阿里巴巴组织发展专家魏孙贤先生作为主持嘉宾做开幕致辞。
前波士顿麦肯锡资深咨询师胡楚珩女士，她为大家详细介绍了PA的概念、解决哪些问题、常见误区，使用案例以及如何组建PA团队导入项目等，系统完整的分享了自己对PA的理解和趋势，深受在场嘉宾的好评。
紧接而来的是SAP中国人力资源资深专家杨东升先生，他讲述了人力资本分析如何在提升HR业务驱动力方面进行实践和发展。
HR们肯定非常关心AI智能给各个行业带来的道德问题，华威大学商学院博士徐一然女士为大家带来了《Ethics in AI-Mediated Recruitment》为你答疑解惑。
最后，畅销书《人力资源数字化转型行动指南》作者徐刚先生发表演讲，讲述人力资源数字化转型与数字分析的关联，为整个会议添上浓墨重彩的一笔。至此，整场会议完美结束。
在2021中国人力资源科技年度论坛现场，我们还揭晓了2021年度HRTech创新品牌TOP30强的榜单。2021年度HR科技创新品牌评选重点关注技术创新，设计创新、流程创新，体验创新，品牌为善、产品创新、运营创新、市场创新、管理创新、绿色品牌、渠道创新等，同时对于品牌广泛的数字化的现状，使得我们利用HRTech专门数字化的品牌检测评价平台（LRP+）可以进一步的完善品牌市场客观表现。
2021年度中国人力资源科技创新品牌TOP30榜单如下：
2021中国人力资源科技年度论坛完整榜单地址可以访问：https://www.hrtechchina.com/44397.html
中国人力资源科技服务平台将始终保持以人为本（People First, Technology Second）的初心，持续不断地传播科技如何更好的赋能企业与个人，发挥全部潜能。相信接下来将有更多的企业和资本加入到人力资源科技领域！这也是未来不可避免的趋势。
至此，2021中国人力资源科技年度论坛在上海站圆满举办。再次感谢所有合作伙伴、演讲嘉宾和参会嘉宾对本次活动的大力支持！希望再次与大家相遇，深度畅谈人力资源科技行业前沿话题和最佳实践之道！
2021中国人力资源科技年度论坛·上海站图片直播地址：https://as.alltuu.com/album/1102100557/
HRTechChina 介绍
关于HRTechChinaHRTechChina 是中国首家领先的专注人力资源科技商业服务平台，作为HR领域唯一深度垂直独立的第三方专业服务机构，致力于推动中国人力资源科技进步与发展，持续引领行业新科技新趋势新产品新方向。
HRTechChina核心报道中国HR科技创新企业与产品，关注并实时分享全球的人力资源科技资讯。定期发布行业市值榜单和HR科技云图，持续举办高品质的专业前沿论坛论坛，表彰认可业内先进。
HRTechChina官网：http://www.hrtechchina.com
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2021年04月24日
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HR数据分析可以强化未来企业发展的三种方式
最近，我们讨论了许多中型企业如何显著改变他们的人力资源方法。从越来越多地依靠临时雇员和使具有多种需求和期望的多代员工参与到战略性地为底线做贡献，人力资源领导者正在为长期，可持续的增长和扩张奠定坚实的基础。
这种转型的核心是数据分析。根据SAP赞助的IDC最近的一份信息简报，95%的经营最好的中型企业正在有效地建立和发展他们的劳动力，并利用 "正确的 "分析工具和数据洞察力来衡量结果。通过利用数据资产、先进技术和流程自动化，企业正在将智能嵌入其人力资源运营中，以做出影响底线的决策。
那么，这些公司是如何通过HR数据分析为其发展注入活力的呢？在我看来，秘诀在于克服三个关键挑战。
1. 连接驻扎在多个系统中的人力资源数据
在大多数情况下，人力资源数据位于各种不同的系统中。我甚至看到一些成长中的公司运行着多达六个独立的人才管理系统。个别来说，每个解决方案都涵盖了一个特定的领域--核心人力资源管理、时间和考勤、流程工作流、员工绩效和薪酬、学习或招聘。
如果将这种智能与人力资源职能的其他职能隔离开来，则很难全面，客观地评估员工的体验。IDC报告说，将近一半的受访人力资源组织缺乏对组织流程和程序的洞察力。例如，他们可能没有端到端的可见性来查明问题区域的根本原因，例如招聘效果低，人员流动率高和员工敬业度低。
解决方案：将人力资源解决方案结合起来，作为综合人才管理模式的一部分，以调整、优化和提升员工队伍中的每一位员工。如果数据没有数字化，就无法进行分析，每一次数据更新和交互点都是收集数据并开始可视化趋势的机会。通过跨越整个员工生命周期和中间所有点的端到端思考，人力资源组织可以实现尽可能多的流程自动化。虽然使用人力资本管理(HCM)套件会让这一切变得更容易，但也有很多很好的附加功能可以整合起来，以提高你的流程价值。关键是要确保数据准确地反映在你的源系统中。
2. 提高数据质量、治理和安全性
中型企业内的人力资源领导者传统上一直在努力了解他们的数据是否准确、管理良好和安全。对于许多员工、人力资源团队、高管和董事会成员来说，这可能意味着要谨慎处理他们收到的情报。而不断增长的有关收集、使用和存储员工数据的法规，如果做得不对，整个公司都会面临巨额的惩罚。
解决办法：减少纸张和数据输入错误。通过流程自动化来减少纸张和数据输入错误 HCM 技术通过将数据值限制在公司定义的配置范围内来确保数据的准确性，此外，利用云解决方案有助于符合数据隐私法规。有了坚实、准确、合规的数据基础，人力资源领导者、招聘经理和高管可以保持对整个劳动力的深刻、可靠的看法，并了解对人员的投资和员工动态的变化如何影响业务成果。
3. .以优化人力资源战略价值的方式来处理数据
一旦你实现了自动化、整合、数字化并提高了数据质量，你就可以从简单的报告转向更高级的分析。但是，如果没有合适的工具和能力，人力资源领导者可能会在将其职能发展为重要的业务贡献者方面受到阻碍。
解决方案。通过数据驱动的劳动力计划来弥合业务战略和执行之间的差距，你将更好地支持CEO的议程，并衡量人力资源的贡献，但不要止步于此。当今的劳动力分析包可以提供一个很好的基础，以提供有价值的洞察力，了解人力资源数据如何帮助人力资源领导者将其职能发展为一个重要的业务贡献者。考虑建立反馈机制，收集每个员工的体验数据。询问你做得如何，以及如何改进你的人力资源流程，然后利用它来做到这一点：让它变得更好。掌握了这些 "体验 "数据，再结合你的运营数据，你将处于一个很好的位置，随着时间的推移，加速你的贡献。
数字化发展，而不仅仅是盈利
数据是人力资源团队支持中型公司发展的最佳方式之一。然而，对审查人力资源情报的真正兴趣是不够的。还应该有合适的员工来管理数据，并需要合适的工具来提供推动业务发展所需的洞察力。
人力资源领导者应该确定什么对公司最重要，确定需要哪些分析和数据来支持这些需求，并学习如何衡量流程绩效和决策。更重要的是，他们必须找到将数据传递给正确的人的方法，这样他们才能做出更好的决策，引导企业取得长期、可持续的成功。
好消息是，在实现这些能力方面，中型企业比大型竞争对手更有优势。企业的敏捷性和较小的规模使人力资源领导者能够快速、灵活、可扩展地简化和整合他们的IT环境。更重要的是，这种智能水平可以扩展到整个公司，以改变人们在快速增长和不断变化的时期如何参与、了解情况和配备战略的方式。
作者：SAP Labs集团副总裁David Ludlow
People Analytics
2021年04月18日
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【好文推荐】如何设计适合你公司的人力资本分析解决方案（Goodbye Reports. Hello Insights.）
这句话形容PA很贴切，推荐给大家：Goodbye Reports. Hello Insights.
与生活中的大多数事情一样，对一个人或一个组织来说，合适的事情不一定适合另一个人或组织。
很少有比经营企业更真实的情况。尽管大多数公司都以增长和盈利为共同目标，但对实现这些目标至关重要的衡量标准或指标却可能存在很大差异。因此，在选择人力资本分析解决方案时，了解自己企业的关键事实很重要。
让我们从人员漏斗的起点开始：招聘。是否没有达到招聘目标？是否不断有新员工来自相同的人口结构？如果是第一项，那么跟踪招聘时间，并按招聘人员或部门进行细分，看看瓶颈在哪里，也许会有帮助。
如果没有实现多样性，或许可以跟踪招聘来源或招聘经理，看看问题是否可能是系统性的，是否需要进行一些整改。有几个关键的招聘指标可以决定招聘过程的效率。
在漏斗的另一端是流动率。优秀的人才是以不可接受的速度离开组织，还是来了之后还没来得及做任何盈利的事情就离开了？需要注意的是，所有的流失率都不是坏的流失率，所以能够区分高绩效和低绩效的人是一个重要的可用指标。另外，如果人们在几个月后离开，了解这些出走的原因可以防止继续徒劳无功。离职访谈，几乎更重要的是，留下来的访谈可以提供很好的数据点，说明一个组织可能需要改变什么，或者得到放大。
一旦建立了最重要的指标，下一个问题应该是。建立这些指标的数据存放在哪里？根据德勤的一项研究，典型的大型企业可能会利用多达15个独立的人力资源系统。能够将这些系统整合到一个共同的平台上，对于获得整体指标至关重要。了解高绩效人员为谁工作，他们是如何被雇佣的，以及他们是否正在接受培训，这些都是重要的数据点，而这些数据点可能在三个不同的系统中。
一旦从整个组织中配置了这些关键指标，将它们趋势化到分析中，就能提供组织是在向积极还是消极的方向发展的背景。但谁需要看到这些信息呢？正确的答案当然是每个领导，但他们是否都需要看到相同的视图？人力资源部门可能需要一个包含所有关键劳动力指标的仪表盘，并将其细化到部门或个人。
然而，C级的领导可能只想看到最上面的数字，而部门经理可能只需要看到与其控制范围有关的信息。因此，系统必须能够根据配置文件对各种视图进行描述，以便让正确的人看到他们需要的东西，而错误的人看不到。
除了确定谁需要看到什么之外，还有一个问题是什么是将数据和见解传达给正确的人的最佳方式。主要在办公桌前工作的人可能对登录仪表板没有意见，而工厂或销售经理可能需要在旅途中获得洞察力。
根据Domo的一项研究，98%的企业高管希望在他们的移动设备上获得更多的公司信息。这包括当有关键性的东西即将到来时，信息以警报的形式出现（主动和被动的差别），而不是必须搜索它。所以要确保购买的任何系统都考虑到这些项目。
最后，组织的需求是否仅仅是历史和当前数据的可视化，还是预测分析是一个引人注目的驱动力？如果是，请确保解决方案具有机器学习和人工智能平台，利用过去的模式和外部数据来预测即将发生的事情，并为更好的明天提供正确的补救措施。
人们常说，员工是公司最大的资产。用正确的人力资本分析解决方案来管理这笔资产，那些增长和盈利的目标肯定会随之而来。
作者：Tom McKeown
People Analytics
2021年04月12日
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People Analytics
组织如何在新常态下增强员工体验
随着COVID-19继续从根本上改变工作场所，各组织正在认识到员工体验的重要性，以及它与组织发展和成功的直接关系。
实施和维护能够激发协作、创造力、生产力和参与度的卓越员工体验，将在推动组织在后COVID-19世界的发展中发挥至关重要的作用。
数字化工作场所正在迅速成为新常态下的卓越工作场所。根据最近的一项调查，73%的部门都会有混合办公。多份报告显示，具有灵活工作时间和远程工作性质的公司，其员工体验和员工保留率更好。允许远程工作的公司的员工流失率比不允许的公司低25%。随着数字化工作场所不断成为主流，提升员工体验对所有组织都至关重要。
员工体验与员工参与度的差别：观点的根本转变
员工体验是指员工对其在组织中从求职到离开公司的整个历程的认知总和。工作场所、文化和技术都是员工体验的重要组成部分。员工体验是一个整体性的概念，包括员工的所思、所感、所见的观点。相比之下，员工的参与是事务性的，从公司的角度来看，只限于员工的接触点、生产力和效用。
利用技术提升员工体验
另一项调查显示，93%的受访者表示员工体验是其组织的首要任务，他们的团队拥有合适的工具和技术来高效工作。由此可见，技术在提升员工体验方面起到了至关重要的作用。
但是，当我们从参与到体验的过程中，提升员工体验不仅仅是人力资源部门的任务。IT部门、业务部门以及领导层的技术思想也同样至关重要。这里需要的是WorkTech。WorkTech是一种技术的组合，它使组织能够创造一个面向未来的工作场所，包括分布式团队、数字化工作场所和零工劳动力。Work Tech连接了组织的三个重要支柱--HRTech、Collaboration和Productivity。它促进了员工体验，并将最终帮助培养健康的数字化工作场所文化。以下是这三大支柱必须构建出来的方法。
首先，数字化工作场所需要HRTech工具和技术的升级。例如，基于云的HCM解决方案在数字化工作场所中的表现优于内部部署工具。基于VR的入职和学习，以及自动评估是一些最新的例子，促进了员工在数字工作场所的体验。举个例子，看看Harbinger Systems如何帮助一家公司进行基于推拿的强化学习，使团队的整体生产力提高了25%。
人力资本分析和大数据是许多组织正在利用的首选技术之一，以获得更好的员工薪资和薪酬结构的见解。这类技术为敏感流程带来客观性，将有助于建立信任，提升员工体验。
无偏见的招聘是当今职场的另一个关键领域，企业正在转向人工智能（AI）和机器学习（ML）等技术来行使无偏见的面试过程。聊天机器人也是企业在数字化工作场所中最喜欢的员工接触点之一。这种现代化的数字工具提供了比传统工具更好的用户体验，在改善员工体验方面发挥了重要作用。
除了HRTech，WorkTech的另外两大支柱--协作工具和生产力软件也非常重要。Slack、Basecamp和微软Teams等工具不仅帮助企业保持甚至加强了员工和合作伙伴之间的沟通。到目前为止，这样的协作工具还只是对员工队伍的补充--一个重要的附属品。但这种情况已经发生了不可逆转的变化。
未来的数字化工作场所将围绕这些工具展开，因为它们将取代组织的实体大厅、饮水机和休息室等。它们将成为未来创新、效率和生产力的支柱。
来自：harbinger
People Analytics
2021年04月07日
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数据分析如何帮助你的HR部门更有效地运作？
过去的一年对许多企业来说是煎熬的一年--而人力资源专业人员也一直身处其中。他们帮助雇主实施远程工作政策，并在前所未有的混乱和不确定性时期保持沟通渠道的畅通。而且，随着经济下滑的持续影响，他们还处理了让优秀人才离开的难题。
优秀的员工参与度能让这样的艰难任务变得更容易。它还可以提高整个组织的生产力和士气。这两点对于企业来说都是至关重要的，因为他们要共同应对在COVID衰退后重建市场和盈利能力的挑战。
对于 "技能差距 "并没有硬性的定义，但是，它可以被描述为由于缺乏实力而导致的业绩缺陷。
以下是HR部门可以利用分析的几种方法。
让员工轻松寻求帮助
无论使用何种接触点，员工都应该能够轻松地提出请求。确保你的帮助表单全面、简洁、有条理，以收集员工的所有必要信息，从而使服务代表能够提供快速、满意的解决方案。审查服务代表和员工之间来回交谈的次数，以了解你的帮助表格是否真正有用。过多的来回对话表明你的帮助表单并没有收集到必要的信息，因此你的服务代表不得不多次联系员工。
数据分析--收集和分析原始数据以产生结论和可操作的见解的过程--对人力资源部门来说是一个有价值的工具，因为它们激发了员工的战斗力，并使他们专注于增长收入和盈利能力。
利用第一次接触，让员工了解情况
对于员工来说，没有什么比提出请求并无休止地等待解决更糟糕的了。管理员工期望值的方法之一是在第一次接触时就设定期望值，提供明确而现实的解决期限--特别是当请求无法在第一次接触时解决时。这将帮助员工确定优先级并安排他们的活动，并确保他们在等待请求完成时也能保持生产力。使用支持AI的预测来了解完成请求所需的时间，并将预计的周转时间传达给您的员工。
为员工提供有效的自助服务选项
根据Gartner的数据，70%的用户更喜欢自助服务技术支持，而不是与支持代表合作。不幸的是，只有9%的用户能够使用自助服务解决问题。即便如此，也不要犹豫，投入时间和金钱为员工创建自助服务选项--它赋予员工解决自己问题的能力，并减少你的工作量。一旦你创建了足够的自助服务手册，一定要定期评估它们，以确保它们是有效的和高效的。
识别和解决流程瓶颈问题
流程瓶颈是生产力的无声杀手。彻底分析你的流程，看看是否由于工作量过大、缺乏技能、服务需求量大或其他可辨别的因素(如无法获得资源)，导致请求被搁置在管道中或在人力资源工作人员之间跳来跳去。发现问题后，要尽早采取措施解决。
促进团队内部的良性竞争
始终鼓励人力资源人员多走一步，为员工提供个性化的解决方案。建立仪表盘来跟踪人力资源的绩效，培养健康的竞争精神。提供非货币奖励，发送感谢邮件，设置头脑风暴会议，创建团队活动，鼓励员工在形势需要时以团队的形式解决员工问题。奖励表现突出的明星员工，鼓励其他员工在自己的岗位上发挥更大的创造力和创新力。
尽早发现技能差距，并对工作人员进行培训以弥补这些差距。
"技能差距 "并没有一个硬性的定义，但是，它可以说是由于缺乏实力而导致的绩效缺陷。那么如何识别技能差距呢？建立关键绩效指标，以确定你的HR员工对团队或业务的贡献。利用员工评议、360度绩效评估、同行观察和绩效基准来确定明星员工和需要培训的员工。然后提供培训，帮助你的员工提高他们的技能。
无论使用何种接触点，员工都应该能够轻松地提出请求。确保你的帮助表格全面、简明和有条理，以便从员工那里收集所有必要的信息，从而使服务代表能够提供快速、满意的解决方案。
帮助引导您的企业走向更强大的未来。
一家公司的好坏取决于它的员工，在困难时期，一个顶尖的团队可能意味着沉沦和游泳的区别。数据分析的部署可以帮助你的人员管理部门更有效地运作，让你的整个员工队伍更有效地工作。在2021年，这是一项投资，可能会得到很多倍的回报。
People Analytics
2021年04月06日
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People Analytics
【专业】ONA组织网络分析如何提高团队协作能力？
所有伟大的工作都发生在团队中
All great work happens in teams. 。
想想你最喜欢的运动队、疫苗开发合作或当地医疗团队的成就。尽管许多管理和人力资源流程都是围绕着个人而设计的，但还是有伟大的成就。这对于负责确保组织拥有正确的基础设施、工具和文化的领导者来说是一个挑战。
随着各行业对数字-科维德时代的响应，将会出现一波合并、收购和重组的浪潮。各种研究报告显示，整合和变革计划的失败率很高，因此，如何确保目标的实现是很重要的。
我们不知道组织的未来状态，但我们知道，工作将由不同的专家完成，他们的雇佣关系从雇员到自由职业者。有时，这些工作将在传统等级结构之外的虚拟团队中完成。
团队合作是如何改变的？
试图通过在PowerPoint图表上切换方框和在Excel电子表格上跟踪预算来设计组织的日子早已过去。
随着工作逐渐从人才等级制度转向协作网络团队，我们需要一套新的工具来了解团队动态。领导者需要新的策略来激励、协调和调整团队网络，共享信息，协同工作。命令和控制自上而下的方法在很多情况下是行不通的。
萨斯喀彻温大学VIDO-InterVac的研究团队
团队的组建和运作方式并不总是可以预测的。它们可能不会经历暴风雨、规范化和执行的线性阶段(Tuckman)----但已经出现了一系列科学证据，证明哪些团队合作因素会对组织绩效产生积极影响。
成功的团队会使用战术性的培训干预，在团队层面采取辅导，并围绕目的、目标和行为进行明确。高绩效团队会定期花时间一起反思，并举行有效的一对一会议。
劳动力越来越分散，因为很多人在组织结构之外工作，从小时专家、平台工作者到直播者、创作者。这些分布式工作者并不是都在孤立地工作，而是形成新的联盟和合作。
释放分散的劳动力。资料来源：Andy Spence。Andy Spence
这种分散化趋势与远程工作的增加相配合，导致公司迫切需要有效地了解和管理内部协作动态。
一系列新的工具和平台正在开发，将形成新的工作基础设施。这些包括可验证的数字证书、点对点平台以及，分散的自治组织（DAO）的行业标准。
从组织结构图到组织网络分析的启示 From Organization Charts to Insights from Organizational Network Analysis
在过去的几年里，劳动力技术已经包含了更多的员工情绪分析。虽然这比年度员工参与度调查更复杂，但它仍然依赖于越来越厌倦的员工队伍的反应。
在解决业务挑战时，另一组有用的数据是来自员工的实际行为，使用组织网络分析（ONA）。它通过分析网络中人与人之间的互动来衡量协作模式，摆脱了静态的组织等级观点。它可以从网络中的角色方面识别出更有用的模式，如中心节点、知识经纪人和那些处于网络外围的人。
按影响程度分类的员工非正式网络。资料来源：Cognitive Talent Solutions
'积极的 ONA'调查研究的是员工群体对组织中的同事和关系的感受。这种方法可以识别非正式的影响者，他们可能并不总是处于传统组织结构图的顶端。非正式的领导力和影响力是基于主观的认知，只有通过直接询问员工，我们才能正确识别组织内的非正式影响者。Active ONA是这里最有用的工具，用于支持有效的入职、变革管理和领导力发展。主动式 ONA 提供了组织在某一特定时间点上的协作网络的快照，它与被动式 ONA 是最好的补充。
'被动 ONA'通过分析沟通模式，例如从 Office 365 等协作工具的电子邮件元数据中，提供了团队协作方式的补充视图。这可以通过监测团队的数字足迹定期提供见解，并已证明在评估生产力和倦怠风险时是有效的。
主动式与被动式ONA 来源 认知人才解决方案
将员工层面的主动式开放式网络分理想的方法是析和总体层面的被动式开放式网络分析结合起来，提供可操作的见解，但也保护员工的隐私。
任何利用人员分析的项目，包括组织网络分析，都必须遵循明确的道德准则。任何危及员工信任的举措都会削弱项目的目标。
从数据隐私的角度来看，主动式 ONA 是相对简单的，因为员工在完成调查时提供了他们的同意。
在被动的 ONA 的情况下，每个员工都需要明确地提供同意，以便在个人层面上分析他们的元数据，因此只在总体层面上进行分析更有效率。这样，企业在提出被动式 ONA 部署的商业案例时，既尊重了员工的隐私，又加快了内部审批周期。
组织如何使用 ONA？
主动式 ONA 在入职培训中也很有用，通过识别非正式的领导者，他们可以成为新员工的 "伙伴"，以加快他们的生产时间，并提高他们的整体员工体验。在大多数员工都在家工作的地方，这对于让新团队成员加快工作速度更为重要。
另一个常见的Active ONA例子是在变革管理中，非正式的领导者被定位为早期采用者，以加速战略变革的采用。例如，一家拥有45,000名员工的公司，使用Cognitive Talent Solutions的ONA技术，确定了非正式领导作为变革项目的超级用户。这加速了项目的采用，并在流程改进中节省了16.1万美元。
被动式 ONA 可以帮助企业通过监测员工数字足迹中的指标来评估员工的职业倦怠风险，如工作时间以外的通信比例、未读信息的比例或平均响应时间。
职业倦怠风险与生产力。来源 认知人才解决方案
这种技术使公司能够识别潜在的员工倦怠情景，并在需要时实施缓解措施。例如，一家财富500强的生物技术公司，在部门层面创建了总结，突出了对职业倦怠风险和生产力的预测性和规范性分析。他们将Passive ONA的聚合级洞察力与Active ONA的个人级洞察力相结合。该公司能够实时分析组织内部协作动态的变化。这使他们能够加快战略变革的采用，并实施更明智的缓解计划。
观察协作模式还可以帮助确定在合并、收购的情况下，哪些地方的信任度较低。了解哪些员工是非正式的领导者，对于防止或缓解并购后整合过程中的文化冲突很有帮助。一个商业利益的例子是，通过加速新的集中式系统对传统系统的替换，帮助加速实现IT协同效应。整合完成后，ONA还可以帮助企业了解遗留组织之间的整合程度及其对企业绩效的影响。
ONA已被证明在多样性和包容性举措中是有效的。按性别、年龄和种族监测组织中的合作模式，可以突出可能需要干预的潜在冲突领域。
网络多元化见解。来源 认知人才解决方案
领导者可以做什么来支持团队What Leaders Can Do To Support Teams
为了更好地支持组织中的团队，领导者可以采取以下行动:
广泛思考设计工作，以及谁最适合做这项工作--从员工到供应商、自动化或自由职业者。监控员工、承包商或机器的最佳组合，以执行一揽子工作。
在你的行业内和相关的学术研究中寻找广泛的证据，以研究如何提高组织的团队效率。
评估可用的新技术工具，包括ONA，以支持围绕入职、变革管理、领导力发展、生产力、职业倦怠、并购以及多样性和包容性的业务挑战。
人力资源部门在未来的作用将越来越多地集中在培育人才网络、评估劳动力工具和监控组织效率上。
下一波成功的组织将适应劳动力的变化，并提供工具来支持我们组织的基础块--我们的团队。
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本文由Francisco Marin和Andrew Spence共同完成。你也可以在Andrew Spence的《劳动力未来学家通讯》上阅读。
People Analytics
2021年04月01日
-
People Analytics
【PA】HR如何通过平衡业务价值、数据可用性和资源能力等要素推动企业内部正确的人力资本分析项目
说到人力资本分析，问题总是多于答案。这个领域的新颖性，人类行为的复杂性，以及组织不断变化的性质，都会产生大量的潜在问题。企业领导者的愿望和想象力很容易让他们的人力资本分析（People Analytics）团队被要求和不切实际的期望所淹没。
交付和展示进展的动力导致人力资本分析团队过度扩张。然而，失去关键高管利益相关者兴趣的最快方法就是错失他们的期望。每一个新兴或成长中的人力资本分析（People Analytics）团队都需要一个流程来确定哪些问题能得到回答，哪些问题不能。
在我们10多年的人力资本分析（People Analytics）领域，Visier确定并建立了丰富的知识库，了解哪些方法可行，哪些方法不可行。
以下决策模型就是这项工作的成果。它可以帮助你快速评估、证明和解释你的人力资本分析（People Analytics）团队该做和不该做的工作。
阶段1：确定PA项目可行性
很容易产生关于人员如何影响业务的有趣问题。人力资本分析（People Analytics）最令人兴奋的方面之一是，问题比答案多。通过人员项目找到新知识、新方法和使业务与众不同的机会是巨大的。不过，所有组织的资源都是有限的，没有办法为每一个出现的问题分配资源。
这种综合因素导致了需要一个注重平衡的决策模型。该模型需要平衡与价值、数据和资源相关的多个部分。该模型的目标是确定哪些项目或 "产品 "是可行的，哪些不是。在这样做的过程中，它需要覆盖各种可能性，从最基本的报告到最引人注目的复杂的新研究选择。
下图显示了组织在对人力资本分析（People Analytics）项目或产品进行决策时应该考虑的组成部分。
这三部分内容如下：
a. 价值。任何人力资本分析（People Analytics）活动的目标都应该是为企业创造价值。当陷入所有复杂的人员数据参考和排列组合中时，很容易忽视这一点。简单来说，企业的每一分钱的支出中，有高达80分钱是花在员工身上的。改善与人有关的结果的行动或决策将为企业带来价值。
对于每一个人力资本分析（People Analytics）项目来说，首先要衡量的是它将如何为企业带来价值。行动和价值之间的联系是否已经确立，比如留住员工和节约成本？还是像网络连接对整体收入的影响那样模糊不清、没有定义？
例如，退出风险模型现在非常普遍地被使用。这是因为它们的价值很明确，很容易与业务结果联系起来。留住一名员工不仅可以节省更换员工的成本，而且还与对收入或风险的影响有关。Visier自己的研究表明，留住员工的项目始终能给组织带来巨大的投资回报率。
在衡量价值时，有两个关键问题需要回答。
在PA工作和拟议的业务影响之间是否存在清晰、明确和普遍理解的联系？
这是个 "是 "或 "否 "的问题。如果你不能阐明这种联系，你就不应该继续进行，直到大家都清楚这种联系。
2. 2.可以提供的价值规模是多少？
这张图解释了人力资本分析（People Analytics）能给你的组织带来的价值规模。
b. 数据。人力资本分析（People Analytics）革命源于人员数据的可用性和处理能力的提高。每天，组织都会记录大量关于员工的信息，包括过去、现在和未来。为了使人力资本分析（People Analytics）项目可行，你需要用数据来支持它，而且这些数据需要适当的结构化才能有用。
最近与一个正在探索如何分析学习行为的小组进行的一次谈话显示，他们没有采用有效的数据采集机制。虽然他们有很多数据，但数据中没有任何东西可以唯一地识别特定的学习经验。
同一个YouTube视频或哈佛大学的论文可以在任何数量的不同记录集中体现，而且没有办法分解出所需的较低层次的细节。有一个记录表明一个人经历了一些学习。然而，没有办法确定这个人与其他人相比经历了哪些学习。
可想而知，这是这个小组的一个挫败感的来源。令人失望的是，由于他们的事务系统是如何设置的，他们认为可用的数据并没有。
在这个例子中，由于缺乏适当结构化的数据，无法回答任何有关学习消费影响的问题。这说明了数据作为燃料的关键重要性，它使人力资本分析（People Analytics）工作成为可能。
更常见的与数据相关的判断是关于是否有足够的数据，足够的质量，以提供一个值得信赖的答案。人力资本分析（People Analytics）团队应该能够进行数据审查，对数据集进行处理，看它是否足够完整，结构是否良好，以支持相关问题的答案。
很少需要完美的数据，重点需要放在符合目的的数据上。人力资本分析（People Analytics）团队需要有能力评估现有数据是否符合目的，并向利益相关者说明。
同样至关重要的是，组织要对他们将使用和不使用的人员数据有一个道德标准。 回答业务问题所需的数据必须符合这个道德标准。
要衡量与业务问题相关的数据的可行性，请问自己。团队是否能获得一个结构合理的数据集，与我们的道德政策相一致，能够支持有效地回答业务问题？
希望上述问题的答案是 "是"。然而，如果答案是否定的，这并不意味着这个问题应该被搁置。重要的是生成数据所需的成本或资源。
c. 资源。 资源涵盖广泛的投入。你可能有一个价值很高的问题，而且有数据可查。但是，如果你没有拥有时间和技能的人，没有合适的技术，也没有相关利益攸关方的支持，项目就不会有进展。
资源错位的一个例子来自于几年前我看到的一个演讲。一个团队建立了一个风险退出模型。两位博士花了半年的时间来收集数据、运行模型、生成结果。CEO对这个结果很兴奋，能看到价值。CEO希望每月提供退出风险信息。
PA团队无法满足这一期望。他们的方法论和基础设施不允许他们每三个月产生一次以上的结果。他们拥有数据，价值也很明确。他们所缺乏的是提供业务所需的一致性洞察力的资源。
这种模式太常见了：分析团队采取以项目为中心的方法，提供一次性的答案。答案可能很有趣，但只有当分析能够持续地支持相关利益相关者的决策时，对业务的价值才会出现。
这就是为什么前期考虑资源很重要。同样重要的是考虑项目整个生命周期的资源需求，以便为所有业务利益相关者提供全部价值。
衡量与业务问题相关的资源需求的最佳方法是使用下面的结构。
此图显示了衡量与业务问题相关的资源需求的最佳方法。
注：上述模型的一个结果是，不要把技术看成是一次性的工具，而要把技术看成是一种投资，支持广泛的项目，扩大PA团队的交付量。
阶段2：分配项目
在概述了可行性模型的组成部分后，下一阶段就是了解如何将其付诸行动。项目可行性是商业价值、数据质量和你所拥有的项目资源之间的平衡。
这将有可能把项目可行性本身变成一个复杂的研究。我们建议并实践一些更实用的东西，允许更快地做出决定，并且只在利害关系大的地方进行详细研究。
下面的矩阵显示了自动进入清单的项目，那些永远不会进入清单的项目，以及那些需要判断的项目。在每一种情况下，团队都必须能够访问适当结构的数据集，这将支持有效地回答业务问题，并与组织的数据道德政策保持一致。
价值高、资源需求低的项目显然是赢家。价值低、资源需求量大的业务问题是不可能的。属于这一类的项目在进入团队的工作日志之前，需要仔细判断或进一步调查。
这个表格比较了价值和资源需求，帮助你判断你的项目是否需要进一步调查。
如果数据集不可用，你就要做出决定。确定项目的潜在商业价值是否值得投入资源去获取所需的数据就变得很有意义。
通过人力资本分析（People Analytics）找到成功之路
过去五年来，人力资本分析（People Analytics）的做法已经成熟。今天，已经建立并遵循了行之有效的方法和程序。决定一个新兴的人力资本分析（People Analytics）小组成败的核心实践之一，就是能否只选择和交付最相关的工作。
通过平衡业务价值、数据可用性和资源能力等要素，就能明确哪些项目要优先考虑，哪些项目要放弃。这种模式还有助于向广大利益相关者传达为什么要做出这些决定。
原文标题：How to identify the right people analytics project
作者：Viser Ian Cook
People Analytics
2021年03月29日
-
People Analytics
人力资本分析--是未来推动业务决策的答案
People Analytics是关于使用来自员工数据的统计洞察力来制定人才管理决策的。实际上，事实证明，管理日益分散的劳动力非常有用。
在不久的将来，People Analytics将进一步获得全球公司的主流关注，尤其是在维持数字化转型方面。
是什么使人力资本分析变得必要？
People Analytics可帮助团队领导者使用强大的数据见解来改善团队绩效，进而改善业务成果。这些分析可以在制定人才管理策略，评估候选人，简化招聘流程等方面取得丰硕的成果。Google的Project Oxygen是实施People Analytics的一个很好的例子。它研究了Google最佳经理人的做法，然后在指导课程中使用它们，以改善业绩不佳的人的工作。
如今，推动People Analytics（人力资本分析）的是在家工作的趋势。根据《全球劳动力分析预测》，到2021年年底，每周将有25％至30％的劳动力在每周几天内继续在家工作。《 Sapient Insights 2019-20年人力资源调查》提到在疫情期间，数据驱动型组织具有更好的业务成果–他们跟踪了至少5个或更多的HR指标。诸如此类的统计数据突出表明了人力资源在很大程度上依赖于信息这一事实。为了适应市场变化和未来的工作需求，People Analytics在制定组织的人力资源战略时将发挥重要作用。
People Analytics的数据源是什么？
在当前的远程工作方案中，协作工具是People Analytics的主要数据源。数据收集不仅限于可从HR获得的数据。但是它正在向诸如团队和生产力工具之类的协作工具扩展。
WorkTech –数据源的范围正在成倍增长
可以对从协作工具中收集到的所有信息进行整理，以为员工提供更好的解决方案。
您如何完成人力资本分析？
在Harbinger本月主持的会议中，Harbinger Systems总裁Shrikant Pattathil分享了HRTech系统与生产力和协作工具之间的集成如何被视为推动People Analytics的推动力。
从分析的角度来看，我们所做的大多数集成都是为了推动业务成果。通常，当我们使用单个工具时，我们专注于诸如提高效率和效果之类的事情。但是，当我们进行集成时，我们通过从所有这些系统中收集关键信息来推动业务成果。实际上，有几种方法可以选择与多个平台协作并提供有效的解决方案。
专注于业务成果
在本次会议上，FutureSolve的首席运营官Andy Najjar分享了他在集成和收集来自不同平台的People Analytics数据中的经验。他说：“重要的是要提供一种创新的方式来分析数据，方法是提供一些以前无法获得的非常好的见解，或者将其标记为白色，以使人们能够在一处获得数据和分析。”
数据所有权又如何呢？
据她介绍，当您考虑公司的数据策略时，存在防御策略和攻击策略的双重框架。防御策略是指目标是确保数据安全，数据隐私，完整性，质量，政府法规遵从性等。而与攻击策略有关的一些活动是优化数据提取，标准化，存储，访问等。 。但是，她坚持认为，当公司处理高度敏感的数据，访问数据，挖掘数据，使用数据时，拥有数据的人的答案就是始终是候选人。“候选人应该能够看到我们对他们的数据的处理方式，以及他们的数据是如何被生产的。”
透明是这里的关键，公司必须清楚地向员工表明，将跟踪和分析公司自有工具的所有通信。
未来该何去何从？
员工分析越来越重要，因为它显示了员工福祉与公司收入之间的重要联系。Compass Group人员分析高级总监Sam Thayer强调了这一点：“我们需要从People Analytics转到我喜欢的称为Decision Analytics的位置，以了解我们正在做出的决策。此外，重视软技能将变得越来越重要。如果您可以衡量员工的软技能，请找出他们对组织最成功的方式，将其与您的学习计划和发展联系起来，并随着时间的推移进行跟踪。这会导致什么？当您遵循这条路线时，最后一步就是增加收入。”
我们在Harbinger的研究符合Gartner的2021年战略技术趋势，该趋势具有利用技术和设计趋势来提供更好的分析的能力。它们是–超级自动化，行为互联网和全面经验。Hyper Automation将机器人过程自动化（RPA），人工智能（AI）和机器学习（ML）结合在一起，以便您可以实时做出决策。行为互联网强调如何需要更多工具来收集信息，以帮助我们设计一个偏僻且生产率仍然较高的安全，更好的工作场所。
总而言之，这就是提供全面的体验，以满足系统中所有用户的需求。
作者：Manasi Mehendale
https://harbinger-systems.com/blog/2020/12/people-analytics-the-answer-to-drive-decision-making-in-2021/?utm_source=Twitter&utm_medium=Tweet&utm_campaign=BlogPeopleAnalytics
People Analytics
2021年03月27日
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