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People Analytics
【深度】面对挑战，HR必备的数字化人力资源的十个技能组合
心态-技能-能力 Mindset - Skills - Capabilities
"提升你的数字专业知识，在我们这个颠覆的世界中保持领先" "Upgrade your digital expertise to stay ahead in our disrupted world"
-- Sonia Mooney & Soumyasanto Sen 本文作者
人力资源数字化是最终的业务差异化。数字化战略和思维方式使我们能够提供效率、优秀的员工体验和更好的业务成果，成为战略性、增值性的人力资源职能。
然而，这不仅仅是技术的问题。数字化是一种心态，是一种思维和工作方式，以人情味和员工体验为核心，创造精简、周到、有凝聚力的数字化解决方案--这是一个整体的方法。拥有正确的思维方式、技能和能力是至关重要的要素，这不仅包括我们需要学习的内容，还包括我们需要解除的内容。
因此，如果你正在寻求提升你的数字技能，以便在我们这个颠覆性的世界中保持领先，这十个重点领域将帮助你塑造你的下一步，以解除不再增加价值的东西，并获得新的技能、能力和思维，以利用数字的真正力量，为你的人力资源职能和业务提供最大的影响。
十个重点领域：
1. 从固定思维模式到成长思维模式
2. 从命令和控制的领导力到鼓舞人心的领导力
3. 从复杂到简单
4. 从各自为政到协作文化
5. 从以流程为中心的设计到以人为中心的设计
6. 从 "勾选框 "活动到业务协调战略
7. 从基于假设的决定到证据和数据驱动的决定
8. 从害怕失败到敢于尝试。
9. 从传统的变革管理到战略变革赋能
10. 从关注自己的领域到全局性、大局性思维的转变
1.从固定思维到成长思维的转变
一旦我们改变了内在的东西--我们的心态，我们就会产生连锁反应，外在的一切都会开始转变。在固定的思维模式下，我们相信我们的基本素质，比如智力或天赋，是固定的特征。而用成长型心态，我们相信我们的基本能力可以通过承诺和努力工作来发展--我们的智力或天赋只是起点。
正确的心态可以影响我们的信念和学习，加速未来的成就。我们可以将我们的心态从固定型转变为成长型，当我们这样做时，就会导致动力和成就的提高。在我们的变革疲劳的组织中，心态被认为是组织转型中最重要的因素之一。
为了在我们的数字时代成功转型，我们需要不断的探索、实验和学习。 拥有成长型心态的个人可以发挥显著的作用，他们更有可能在学习和实验中投入额外的努力，并拥有帮助他们克服挑战的弹性。敏捷性、理解模式、协作和拥抱多样性是数字成长型思维中存在的一些关键特征。
2.从命令和控制型领导力到灵感型领导力
当代的命令和控制型工作场所在很大程度上仍然受指令型领导风格的支配。这种领导风格是建立在控制和恐惧的基础上的，领导者将自己的决定推到命令链的下面--命令别人如何做他们的工作。这种工作方式已经过时了，它忽视了众人的智慧，也让组织中较低层的人脱离了组织。
我们需要抛开这种工作方式，转而采用启发式领导--激励我们的员工，创造一种目标感、方向感和变革的能量。 这种领导风格能够对我们周围的人产生积极的影响，激励我们的员工走向成功，帮助我们的组织取得更多的成就。任何经验水平的员工都可以实践励志领导，无论他们是高管还是初级员工。鼓舞人心的领导力为我们的员工提供机会，让他们根据我们的态度和行动来发展自己的抱负和能力。
真正的影响力不是基于衡量标准，而是基于我们能为他人带来的结果。它是关于我们给别人的生活带来的积极变化，它是关于意义和目的，以及激励他人的旅程。真正的影响力不仅仅是一个标签。积极、感恩、好奇、激情、正直和成长的心态是一个鼓舞人心的领导者的一些特质。要想成功转型，这是所有领导者必须具备的。
3、从复杂到简单
在我们的个人组织中，我们承载了太多的遗产和复杂性。我们经常会发现自己被流程、工作方式、规则和限制性的信念所拖累，这些东西已经存在了很多年，因为我们认为它们需要存在--出于法律、合规或政策的目的。根据我们的经验，成功的转型既要去除你不需要的东西，也要创造你需要的东西。我们发现，通过重新审视我们的解决方案，往往是长期以来建立的观念与现实的对立，有更好的方法。让我们从一切阻碍我们的因素中解放出来。协同工作，了解每项政策、流程或技术如何最好地确保合规性和正确的结果，同时以员工体验为核心，塑造精简、有效的解决方案。通过这种简单的视角，帮助我们去除任何不能增加价值的东西，创造效率，并使我们的影响最大化。
4.从孤岛式工作到协作文化
作为人力资源职能部门和企业，我们需要记住，我们比我们各部分的总和更重要。孤岛心态已经成为过去--如果我们想要获得可持续的业务成果，那么在人力资源部门和其他部门，真正的合作文化是至关重要的。
什么是真正的合作？在实践中，这意味着领导者要把他们的团队从人力资源、IT和其他关键职能部门聚集到一起，"在同一个团队中发挥作用"。共同创造愿景，设计解决方案并共同执行，然后审查并推动持续改进。建立跨职能的团队，融合技术专长和技能，汇集多元化的经验和思想，使我们能够共同创造最佳的解决方案，以满足我们的员工、业务和客户的需求，并获得成功和可持续的结果。
5.从以流程为中心的设计到以人为中心的设计
从历史上看，作为人力资源职能部门，我们的关注点一般都在流程上。问题是，仅仅关注流程会适得其反。通过根据我们需要完成的工作进行设计，我们经常会得到由专家为专家设计的人力资源解决方案，而没有从员工的角度出发。当我们在组织内增加了传统的复杂性，这可能会让我们的解决方案混乱，重复，螺栓上的添加和团队之间的交接，这造成了系统的延迟，因为人们被卡住了，需要帮助。这一切都造成了浪费，降低了生产力，无论是对于经历这些流程的员工，还是对于管理这些流程的人力资源、IT等团队来说，都减缓了绩效和结果。
为了释放员工的真正价值，我们需要从流程--需要完成的工作，转变为体验--员工在努力完成工作时的感受。
我们需要定期询问员工的经历，以真正了解他们的现实而不是我们的看法，然后倾听他们的反馈并采取行动。而且我们需要让我们的员工参与进来--理解他们的观点。与他们一起设计，而不是为他们设计。让我们的人进入我们的世界，与我们一起设计，使我们能够从他们的角度--用户的角度--充分理解我们试图解决的问题。这种共同创造的方法使我们能够利用创造力和创新，帮助我们跳出思维定式，创造出最高效和最有效的解决方案，使人们能够轻松驾驭，使他们能够专注于日常工作，使人力资源、IT和其他团队能够专注于增值活动。所有这些都能为我们的业务带来更好的成果。
6.从 "勾选框 "的活动到与业务相一致的战略。
传统上，人力资源部门一直非常注重活动，通过合规性和完成活动来定义成功。作为一个职能部门，我们需要完成的工作清单没完没了--我们需要打勾，我们需要满足法律和监管要求，以保证我们的员工和组织的安全。
然而，我们需要问自己的问题是，在完成了所有这些活动之后，我们提供了多少价值？我们可能已经投入了大量的时间、资源和精力，但如果我们没有看到或听到令人难以置信的结果，如果我们的组织没有看到投资回报，那还有什么意义呢？
我们需要转变我们的思维方式，通过我们为员工、业务和客户提供的价值，通过我们提供的投资回报来衡量成功。提供这一结果的最佳方式之一是与业务战略保持一致，并专注于通过技术的战略使用来推动出色的业务成果。
制定数字人力资源战略首先要仔细审视业务专业人员，验证当前的系统和流程是否支持业务并强化组织的目标。一个成功的数字人力资源战略应该与业务需求保持一致，敏捷，并专注于战略使能，而不是简单的效率和效果。该战略应该由人力资源部门主导，与IT部门合作，创造数字化的文化，提供可衡量的结果。
7.从基于假设的决策到证据和数据驱动的决策
我们需要从基于假设和观念的决策转变为使用数据和证据来支持我们的决策。这种方法并不是要在我们的决策过程中取代人类，而是要利用数据为我们的决策提供信息，并在承诺采取某项行动之前对其进行验证。当我们的决策建立在证据和事实的基础上时，我们可以对我们的决策更有信心，我们可以避免偏见，变得更加积极主动，节省成本。
以数据为导向进行人事决策的组织可以获得更高的绩效、更好的结果和更高的投资回报。一个关键的考虑因素--无论你有多少数据，数据的统计意义有多大，或者你的图表有多有说服力，如果没有人的参与，数据是无法操作的。数据是信息，但信息不能代替洞察力、理性和创造力。这时，人情味就变得至关重要了，将我们的数据转化为行动，帮助我们推动企业的发展。
8. 从害怕失败到敢于尝试。
员工是我们最大的资产--他们就是我们的业务。为了利用员工的力量，我们需要一个环境，让他们不仅能够生存，而且能够茁壮成长。我们必须摒弃命令和控制结构、工作方式和领导风格，摒弃因害怕失败而不尝试新事物的文化，摒弃出错时团队互相指责的文化。相反，我们需要有意识地创造一个扶持和授权的环境。我们需要记住，最好的想法可以来自我们组织中的任何地方--只要我们创造了合适的环境。我们需要促进合作，激励我们的员工，将他们视为个人，并为他们提供成功的知识、工具和支持--然后我们必须信任和放手。给他们自主权和责任感，最重要的是给他们自由。在需要的时候，在那里指导、引导和帮助切入。
给予我们的员工在无责备区进行试验的空间，有助于我们创造一种创新文化，以不同的方式做事，不断迭代和改进。当事情进展顺利时，我们一起庆祝，当事情不顺利时，我们作为团队学习，创建学习型组织，不断向前推进。这种环境有助于优化灵活性、创造性和生产力，使我们的员工能够发挥出最好的工作能力，帮助我们的业务取得成功。
9.从传统变革管理到战略变革赋能
传统的变革管理是线性的，它是一种循序渐进的方法，对某些类型的组织变革很有效。然而，在我们这个颠覆性的数字化世界里，变革的步伐比以往任何时候都要快，敏捷性和灵活性是关键，而这种传统的方法往往不再是最适合的。此外，试图强制变革，或者告诉人们该怎么做并不是一个成功的策略。
在我们这个经常抗拒变化和变化疲劳的组织中，我们需要以人为本的方法，而适应性和变化弹性是至关重要的。这意味着我们需要定期检查温度，以了解我们组织的变革能力，我们必须明白我们不能在同一时间改变太多事情，我们需要采取措施，在需要的地方建立变革的灵活性或弹性。让我们的员工从一开始就参与到变革中来，有助于获得认同，有助于我们从他们的角度理解我们要解决的问题，并共同创造最佳的解决方案。
最后，成功变革的关键要素是有效的沟通。正确的沟通策略是一个差异化的因素，它可能意味着我们想要进行的变革是顺利落地和嵌入，还是通过我们的组织之间的差异。我们需要让我们的领导、我们的员工和我们的企业加入进来--了解 "为什么"，以及对他们有什么好处，帮助他们不仅接受，而且接受变革。创造一个令人信服的未来愿景，让人们能够与之联系起来，并使用鼓舞人心的、以数字为主导的故事来展示利益，这可以成为吸引人们的有力方式，帮助变革坚持下去。
10. 从关注自己的领域到整体的、全局性的思考
我们传统的人力资源模式和工作方式的遗留问题，使我们的团队经常在筒仓里工作，主要集中在自己的领域。因此，我们往往只是在做我们一直以来所做的事情--我们有单独的专业中心、单独的团队、单独的流程，我们的思维方式一直是专注于流程的开始和结束，什么是 "我的"，什么是 "你的"，无论是奖励、人才还是学习。这样的操作方式并不能使我们的资源最大化，也没有以员工为中心。
这种遗留的方法意味着我们发现自己的人力资源职能缺乏整体性，团队之间的交接，重复和浪费。我们的员工陷入了困境。为什么我们提供的产品和服务要如此独立，在员工生命周期中的外观和感觉如此不同？
需要一种整合的人力资源数字化方法。我们需要大胆地将其作为一个整体来操作，以简化、数字化和创新的端到端。成为一个人力资源部门--一个战略性的、同步的人力资源职能部门，以我们的员工和他们的体验为核心，塑造增值的、端到端的产品和服务。
这种方法将使我们能够在整个员工生命周期中设计出无缝、数字化、鼓舞人心的端到端体验。帮助我们的员工发挥其最佳水平，最大限度地利用我们的资源，发挥我们作为一个职能部门的潜力，充分实现我们的业务。
专注于这十个方面，将帮助您提升您的思维方式、技能和能力，使您能够利用数字的真正力量，为您的人力资源职能和业务带来最大的影响。
你准备好升级了吗？
People Analytics
2021年03月25日
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People Analytics
知识：什么是人力资本分析People Analytics？定义、流程、趋势和工具
人力资本分析People analytics 被定义为深度数据驱动和以目标为中心的方法，研究工作中所有的人员流程、职能、挑战和机会，以提升这些系统并取得可持续的业务成功根据德勤最近的研究，提高工作录用率、减少人力资源帮助票据和优化薪酬只是人力资本分析迅速成为人力资源新货币的几个方法。
让我们从头开始，了解一下人力资本分析People analytics 的基本知识。
什么是人力资本分析People analytics ？
人力资本分析People analytics 可以被定义为深度数据驱动和以目标为中心的方法，研究工作中所有的人员流程、职能、挑战和机会，以提升这些系统并实现可持续的业务成功。人力资本分析通常也被称为人员分析或人力资源分析，我们这里统称一个 人力资本分析。
从本质上讲，收集和评估人力资本分析可以通过应用统计学和其他数据解释技术来实现更好的决策。更智能、更有战略意义、更有数据支撑的人才决策由此近在咫尺，这适用于整个员工生命周期--从做出更好的招聘决策、更有效的绩效管理到更好的留住员工。与上世纪中期首次在组织中使用时相比，人力资本分析已经有了很大的发展。从规定性分析到预测性分析已经有了明显的转变，有了它，组织现在可以更好地准备面对运营环境的动态性，做到未雨绸缪，而不是被动应付。例如，复杂的数据科学、交互式数据可视化和机器学习--这些都是今天人力资本分析不可或缺的部分，但在几十年前，这些都不是这个过程的一部分。
很多朋友也在问如何搭建自己的PA团队？PA团队如何构成？
有没有现实的案例给我们参考？那么刚好前几天小编的一个LinkedIn一度好友加盟了Nike的PA团队，他们的PA团队Leader 发了一个帖子谈到自己团队的情况，相信可以给你不小的参考。一起看下？
人力资本分析People analytics 的过程
今天的人力资本分析更加直观，预测性更强。在这种期望下，这个过程包括以下几个步骤。
第一步：挖掘重要的数据
这里要问的核心问题是："哪些数据与我们的业务目标相关？"并据此设定关键绩效指标（KPI）。这样，你就可以只调查那些需要直接监控的领域，比如人员管理范围内的运营任务，从而节省主要资源，并能带来实实在在的业务成功。如果不能增加战略价值，挖掘这些数据可能是浪费时间。知道什么是重点，也有助于应用正确的统计、数据挖掘、机器学习、调查管理和战略性劳动力管理工具。
第二步：实验、探索、丰富。
在一个拥挤且明显分散的市场中，选择人力资本分析工具时，必须对市场进行探索，尝试不同的选项，并分析哪种选项能使组织的内容最丰富。多种产品包括数据挖掘、数据转换和数据可视化技术，所有这些都融合在一个用户友好的自助服务界面中。提供多种功能的平台往往需要大量的人工操作来访问重要的数据，这些方面只能通过系统的实验来测试。
第三步：准备好行动计划
一旦你知道你的最终目标是什么，哪些数据是相关的，以及可用的选项是什么（基于明确的利弊分析），就制定一个行动计划。将大数据和预测分析应用于人才管理、领导力发展和组织能力，往往有助于对行动计划进行微调。此外，拥有一个定义明确的行动计划，能够更好地理解为什么会发生某些变化，以及组织的发展方向，从而有助于获得更多利益相关者的支持。
第四步：避免法律漏洞
确保在收集所有数据的过程中保持法律合规性是至关重要的。在你开始分析项目之前，让法律团队验证数据来源技术和流程。事情并没有到此为止。一旦收集和处理了原始数据，收集到的结果也需要在应用或发布之前得到批准。在我们的数字生态系统中，由于数据保护和隐私法律仍在不断发展，谨慎的做法是紧跟变化，并仔细检查法律合规性。
第五步：建立更精简的系统
无论当前项目的复杂程度如何，流程必须坚持的大战略都需要简单、精干。数据分析和解读的基本流程要做到便于应用、更新和可读。例如，创建基本大纲简化为摄入和设计（数据收集和分析设计）、数据清洗（去除不相关或不可靠的数据）、数据分析（定量和定性探索）、分享见解（数据的解释和展示）。这可以帮助避免不必要的复杂情况，如对所涉及的步骤流程的混淆、时间浪费，或在不规范的流程结构下出现的子流程的重复，同时还可以在必要时留有调整的余地。我们的想法是在有限的运动部件（人和环境的动态性）和流动的、可定制的人力资本分析系统和流程之间找到适当的平衡。当你有了具备相关技能的合适团队，就更容易简化整个流程，并应用质量控制。
第六步：建立一个基于事实、可衡量的人力资源业务战略。
切实可行的人力资源业务战略可以避免职能孤岛，并能使人才与业务无缝对接。对人力资本分析工作有明确的关键绩效指标和投资回报率预期，可以确保经常以透明的方式衡量影响。一个成功的战略需要有数据和有效的行动计划来支持。
第七步：采取技术支持
如今，科技已经穿插在生活的方方面面，像人力资本分析这样的流程更是如此，往往大量的分析数据要在几乎没有误差的情况下进行处理。新时代的人力资源科技工具让实时数据变得容易获取。而这是一个需要被榨取的机会，因为今天，敏捷性和实时智能可以真正让你在竞争中脱颖而出。
四大人力资本分析趋势Four Key People Analytics Trends
由于人力资本分析在很大程度上依赖于不断发展的数据挖掘技术和数据解释策略，因此围绕人力资本分析的趋势也会随着时间的推移而发展。
以下是正在塑造人力资本分析本身及其与业务互动的4大趋势。有些趋势在双循环中起作用--它们影响到人力资本分析，进而影响到人力资源的所有其他方面。
1. 转变HR是什么，做什么
Bersin研究指出，只有微不足道的2%的人力资源组织有成熟的人力资本分析能力可供借鉴。因此，对于试图进入这一领域的创新型、智慧型组织来说，有相当大的先发优势。随着人力资本分析改变了招聘的方式、绩效的衡量方式、薪酬的规划或成长的规划，以及如何更好地管理学习和保留，人力资本分析正在迅速改变人力资源的运作方式。根据德勤最近的研究，提高工作录用率、减少人力资源帮助单、优化薪酬只是人力资本分析迅速成为人力资源新货币的几种方式。此外，随着人力资源流程的发展，以跟上业务需求的步伐，人力资本分析正在从一次性的举措，变成一个实时的、易于修改的工具，HR可以从中获得巨大的好处。
2. 改变HR的业务交互方式
随着工作生态系统的最新趋势，人力资源与业务利益相关者（包括内部和外部）之间的互动也在发生转变。人力资本分析需要随着领导力的最新趋势而改变。更多的透明度是这里出现的一个关键趋势，而智能洞察力是当下的需求。今天的企业需要能够理解看似不相关的数据流，并找到一个或多个因素之间的意义、相关性，甚至可能是相互依赖性，从而更好地预测和管理工作。人力资本分析有可能提供可操作的建议，以实现战略规划和执行过程。
3. 转变HR与员工的关系
如今员工的期望是消费级的。人力资本分析正在为组织提供升级员工体验的坡道。候选人或员工与组织的每一次互动都是一个数据点，可以利用这些数据点来收集有趣的见解。这个想法是需要转变HR与员工的关系--帮助HR成为并被认为不仅仅是一个支持功能。
4. 转变洞察力的质量
在过去的几年中，人们每天所期望的洞察力的质量已经发生了变化。
如果你专注于两个关键方面：分析素养和数据安全，人力资本分析可以达到这些期望。更多的员工需要具备分析素养，以减少对技术人员的依赖性，让更多的观点得以发扬光大。随着人力资本分析成为组织的主流，数据完整性和数据安全将需要升级，并维护所有监听渠道和脉冲检查。
我们讨论了法律合规性，但数据安全最好比这更深入，成为组织内部的一种文化特质，而不是为了合规而做表面检查。
选择合适的人力资本分析工具的三个基于级别的关键检查方法
随着大量可用的供应商、选项和订阅计划的出现，选择合适的人力资本分析工具往往看起来是一项相当艰巨的任务。这里有一个基于需求的三级检查，以做出正确的决定。
第一级：一个有效的人力资源仪表盘
要开始使用人力资本分析，请使用一个基本的仪表板，允许您捕获，汇总和可视化数据。像Power BI、Tableau和Qlik这样的工具可以让你轻松使用和轻松访问数据。有了第1级的要求，你的首要任务应该是让你的人力资本分析系统尽可能的简单。
第二级：具有洞察力的人力资源仪表盘
你可能有稳定的相关数据，需要基本的洞察力来更好地分析并做出更有力的决策。像Excel或SPSS这样的统计工具也很有效，尽管它们可能没有奇特的视觉辅助和社交媒体风格的界面。像Visier这样的工具，虽然需要一些时间来设置，但却带有整体的分析解决方案。
第三级：预测性的人力资源仪表盘
当你的组织不仅寻求分析数据，还寻求根据即将到来的趋势进行直观的预测时，你的组织就处于第三个需求层次。这些工具可以帮助你研究行为，你可以预测下一步的行动。例如，你的员工更新他们的LinkedIn页面、频繁休假，可能与他们在工作中不太满意有一定的关联。虽然这是一个非常简单的情况，但预测工具可以帮助你与行为和决策模式建立联系，否则你可能会错过。Python或RStudio可以帮助你对大量数据进行高级分析，尽管它们可能需要你聘请专门从事该领域的数据科学家。
更新、升级和提升技能，实现更聪明的人力资本分析。
通过最新的人力资本分析和劳动力分析解决方案，你可以深入研究工作中的行为方面，了解工作中不同的人与非人之间的因果关系，并做出更好的决策。要记住的三点是，知道你需要量化和定性的数据是什么，了解最新的趋势是什么，知道你的最终目标是什么。让你的HR能够更新、升级、提升他们的知识和能力，将确保你的组织优化最新的人力资本分析优惠，并能乘着最新的趋势浪潮走向更智能、更快乐的员工队伍。
作者：Prarthana Ghosh 由AI翻译，仅供参考，来自TOOLBOX
People Analytics
2021年03月03日
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People Analytics
人力资本分析和员工敬业度转变人力资源的3种方式
2020年4月，微软首席执行官萨蒂亚·纳德拉（Satya Nadella）观察到了冠状病毒大流行对企业的加速作用，他说：“我们已经在两个月内看到了两年的数字化转型。” 一年过去了，两个领域正在以相似的速度重塑人力资源和工作的未来：员工敬业度和人力资本分析。
这是与Insight222主管David Green和Glint的Ritu Mohanka举行的按需网络研讨会“ People Analytics如何帮助HR导航通过不断变化的工作世界”的关键内容。每个人都分享令人信服的想法，以帮助组织利用新兴的HR技术和趋势，包括以下概述的三个重要见解。
人力资本分析和员工敬业度如何一起产生作用？
首先，如何在两个互补的领域进行分析？
员工敬业度是工作中幸福与成功的科学。敬业的员工支持财务绩效，生产力和留存率。
人力资本分析的范围更广—帮助组织利用来自各种员工数据的见解来推动业务成果，提高绩效并改善员工体验和幸福感。
在员工福利已成为当务之急的同时，这两个领域都变得越来越重要。正如Glint的《2021年人们成功预测》所指出的那样：“促进和保护人们的福祉是至关重要的任务-无论是解决员工的健康和安全，帮助人们应对长期压力，还是为员工提供有冲突的工作和个人生活。”
在人力资源领导者的指导下，有太多重要的事情要知道，关于员工敬业度和人力资本分析如何推动变革的最重要的事情是什么？这是David和Ritu的想法：
1.数据和洞察力摆在新的位置
不论首席执行官是面对停摆和重新开放，还是要应对重组的市场，这种大流行都使高管的职位变成了过山车。谁和他们一起面对？David说，人力资本分析专业人士“从来没有像现在这样忙碌过或忙碌过。” “许多人每周都与他们的首席执行官开会。”
这是整个行业呼应的情绪。“人力资本分析的时代将继续存在，”《哈佛商业评论》（Harvard Business Review）的Tomas Chamorro-Premuzic和Ian Bailie写道。“在一个日益虚拟化（甚至可能只是虚拟化）的工作世界中，可用于理解和预测员工行为的数据量将继续呈指数增长，从而为通过技术和数据进行管理提供了更多机会。”
甚至在大流行爆发之前，LinkedIn的《 2020年全球人才趋势报告》就分享了73％的人力资源专业人士表示，在未来五年内，人力资本分析将是其公司的首要任务。最近，诸如Glint与Microsoft Viva的集成之类的新兴技术和工具正在显示出更广泛采用的道路。
2.数据和见解越来越敏捷
在大流行开始时，速度至关重要。拥有数据和见解的人力资源主管帮助组织快速响应员工健康和业务连续性的需求。David指出了一些组织向遇到粮食不安全状况的员工提供食物，并重新部署与客户面对面的交流在一夜之间消失的员工的例子。
现在，随着组织发现“新常态”，敏捷性仍然至关重要。许多组织正在部署更频繁的员工敬业度调查，以了解人们是否感到联系和生产力。
这会导致测量疲劳吗？如果做得对，那就不对。较短的调查（称为“脉冲”）是一种最佳做法，它可以向员工提供保证，即他们的组织关心他们的工作方式。
3.数据和见解是重新构想员工体验的关键
当前的工作世界是一个问题多于答案的地方。异地工作将成为主流吗？这将如何影响仅依靠现场团队或现场和远程工作人员相结合的行业？领导者将如何在日益分散的世界中促进高质量的联系和协作？
Ritu说：“随着人力资源领导者开始展望未来，他们越来越多地询问他们的组织如何在这个新世界中与众不同，以及从长远来看应保持哪些变化。”
本质上，许多组织正在重新定义他们的员工体验，即使用设计思维来理解和改善员工工作生活的各个方面。员工情感数据（员工的感受）与协作数据（员工的工作方式）融合在一起，以提供有关员工正在经历的事情的更全面的描述。
例如，员工说他们想变得更紧密联系。但是，组织发现，随着员工远程工作，物理办公室空间中发生的跨职能协作正在减弱，并且可能危及组织解决问题的能力。
大卫强调说：“创新和创造力处于危险之中。” “这就是为什么许多组织都试图设计这些连接的原因。”
最后的想法：当员工成功时，组织就会成功
鉴于持续的流行病正在给人们造成怎样的损失，保持员工敬业度至关重要。根据Glint的数据，随着大流行的持续，员工的职业倦怠有所增加，并且对男女的影响不同。
这些见解使人力资源领导者能够不断发展其组织的战略，以最好地支持其员工的成功。借助员工敬业度和人力资本分析数据，领导者可以根据证据做出决策并跟踪实现目标的进度，这是在瞬息万变的世界中蓬勃发展的关键因素。
以上由机智的AI翻译完成，仅供参考！
作者：Anne McSilver
原文标题：3 Ways People Analytics and Employee Engagement are Transforming HR
People Analytics
2021年03月03日
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People Analytics
以人为本的绩效考核方法
当公司内部和外部发生重大变化时，人力资源负责人开始考虑如何以新方式进行年度绩效评估。即使事情远非“一切照旧”，绩效评估对于推动业务决策，确保组织内部的连续性以及对员工的成长进行投资仍然至关重要。
尽管您不能总是每年重复使用相同的年度绩效评估模式，但是有一些方法可以调整您的方法以适应意外的变化。
为什么要调整年度绩效审查模式？
在过去的一年中，全球性的疫情迫使公司转移了齿轮，将劳动力转移到完全偏远的环境，使许多员工担心他们的工作安全。对于看护人和在职父母而言，情况尤为艰难，目前有57％的父母感到不堪重负。除了这些因素，我们还看到了一定程度的内乱和政治动荡，这只会加剧我们的焦虑和压力感。
进行重大更改后，要求员工对以前可能曾经涉及过的相同目标，标准和期望负责是不公平的。公司必须承认，当员工体验变化时，他们必须调整年度绩效审查问题以适应新现实。
调整绩效考核的策略
如果您不确定要调整效果评估时从哪里开始，我们将为您提供帮助。以下是您可能需要重点关注的绩效评估过程中的一些方面：
1.问题
第一步，我们建议调整您的绩效考核问题。在Culture Amp，我们通常将绩效评估与开发对话区分开来。对于不熟悉两者之间差异的用户：
表现
看过去
评估员工执行与角色相关的期望的程度
包括与组织的战略目标保持一致
专注于准确衡量和区分高，中，低绩效
发展
看未来
激发，装备并使员工成长
发展知识，技能和能力，并采用新的思维方式
专注于增强员工的绩效和成长，甚至超越目前的职责
进行这两种对话可确保人力资源主管获得决策薪酬所需的数据，同时还可全年优化员工发展。在大流行期间，我们已经调整了绩效和发展问题，以适应当前情况。具体来说，我们对绩效考核问题进行了重新设计，使其更加富有同理心，并专注于开放式提示。我们还为管理人员提供了更多背景信息，以便他们理解为什么这些问题与当前情况相关。
2.频率
大多数公司通常每年进行一到两次绩效评估。尽管这在一切都相对稳定的世界中是有道理的，但是当组织和员工每月，每周甚至每天都在变化时，这种节奏可能不再起作用。
不必觉得自己必须遵循传统的年度计划，可以考虑增加绩效审核的频率。例如，您可以每季度进行一次，也可以每次在组织，团队或个人层面调整目标时进行一次。
当然，您不想为您的员工和经理增加更多工作。因此，如果您要增加频率，请确保该过程明显更轻量。如果频率的任何形式的增加感觉负担太大，则可能意味着您有机会重新考虑绩效框架。
3.形式
进行绩效评估的一种方法是，减轻工作人员的负担，使其不那么正式。通常，年度绩效审查是一件大事。经理和员工花费数周的时间填写评估，为谈话做准备并反思他们的绩效。除了工作之外，从历史上看，审查对加薪和晋升也有重大影响，使整个体验给每个人带来压力。
尽管建立标准化流程很重要，但也可以引入绩效评估的非正式版本。以下是一些将绩效评估的语调调整为不太正式的想法：
为了更加人性化，请不要使用正式的评分系统
向整个组织传达这些评论更多是关于签到员工的信息，而不是判断他们的绩效
专注于营造持续聆听和成长的文化
调整公司的加薪方式，减少与业绩的联系，以免对员工造成压力
鼓励经理与员工进行公开对话，而不是进行正式讨论
就像其他任何人力资源流程一样，公司的绩效评估需要对不断发生的情况做出响应。适应能力强，可以确保您的员工拥有更加周到的体验，而不会因为绩效考核过程而感到负担。
以上由聪明的AI翻译完成，仅供参考！
作者：Sophia Lee
原文标题：A human-centric approach to performance reviews
People Analytics
2021年02月20日
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People Analytics
员工体验平台Microsoft Viva介绍：为新数字时代员工赋能
在COVID-19彻底颠覆我们的生活之前，新一代的数字工具就为工作的未来开辟了新的可能性。我们没想到的是，随着全球数以百万计的企业通过迁移到远程和混合工作来应对这一疫情，这个未来将在去年三月几乎一夜之间到来。
在Microsoft的职位上，我有机会每天与客户讨论他们在新的数字时代中的经历。使用能够为员工解锁新形式的联系和协作的工具，即使他们在应对流行病的挑战中，也令人振奋。我们将Microsoft Teams和Microsoft 365构建为人们工作，学习和协作所有方式的组织层。Microsoft Teams是唯一具有会议，电话，聊天，内容协作和业务流程工作流的解决方案，所有这些都具有安全，集成的用户体验。
今年秋天，我们看到Microsoft团队中的每日活动用户数攀升至1.15亿，而全世界的Microsoft 365用户每天创造的合作分钟超过300亿分钟人们交流、合作和共同创作内容。在我们新的混合工作环境中，Microsoft Teams使组织中的每个人（从信息工作者到一线工作者，以及介于两者之间的所有人）都拥有能力。
但是，要真正使人们有能力感到联系，支持并能够发挥最大的作用，我们需要做更多的事情。
如今，组织每年在员工体验上的花费超过3000亿美元。这个数字包括员工发展和培训，福利和福利，以及一整套员工体验技术。但是，这些技术常常是零散的，难以找到的，并且会破坏工作流程。
随着数字工具对于获得出色的员工体验变得越来越重要，各个行业的企业领导者都在拥抱学习的机会，他们正在重新评估他们的支出和方法。
我们相信，需要的是一种新方法和一种称为员工体验平台（EXP）的新技术解决方案类别。在过去的几个月中，我和我的团队一直在与认真研究该领域的分析师Josh Bersin进行交谈。这些对话帮助巩固了我们将EXP视为一个数字平台的愿景，该平台可为人们提供所需的资源和支持，并将其无缝集成到工作中使用的相同工具中，从而使他们无论身在何处都能成功发展。
Microsoft Viva简介
今天，我们要介绍Microsoft Viva，这是为数字时代打造的第一个EXP。Microsoft Viva将沟通，知识，学习，资源和见解汇集在一起，形成了一种集成的体验，使人们和团队可以随时随地发挥最大作用。借助Microsoft 365的完整广度和深度，人们每天使用的Microsoft Teams和其他Microsoft 365应用程序都可以为您带来丰富的体验。
首先，Microsoft Viva将包括四个模块：Viva Connections，Viva Insights，Viva Learning和Viva Topics，以及更多的功能。我将指导您完成每个步骤。
让我们从Viva Connections开始：
根据我们的工作趋势指数进行的研究显示，自转为远程工作以来，近60％的员工感到与团队的联系减少。而且，我们正努力替换曾经由公司市政厅，异地和事件等事物创建的战利品。这对我们所有人都具有挑战性，但对新员工尤其有影响-想象一下从未去过办公室或从未与任何人面对面见过的员工的感受。
Viva Connections在Microsoft Teams中可以访问，为员工敬业度和内部沟通提供了一个单入口。您可以将其视为通向数字工作场所的门户。
Viva Connections建立在Microsoft 365功能（如SharePoint）的基础上，以提供经过策划和烙印的员工目的地。领导者可以通过公司大会堂与员工建立联系，员工可以访问从公司新闻，政策和福利到希望通过Microsoft Viva集成到Yammer加入的员工资源组或社区在内的所有内容。它提供了个性化的提要和仪表板，可帮助您从Microsoft Viva和整个数字工作场所的其他应用程序中找到所需的所有有用资源。还可以针对公司中的特定角色（包括一线员工）自定义内容，以使他们可以全面了解所需资源。
接下来，Viva Insights：
在超过30％的工人表示大流行加剧了他们的倦怠感的同时，帮助人们拔出电源并充分利用他们最稀缺的资源：时间，这一点从未如此重要。
Viva Insights为个人，经理和领导者提供了个性化且可操作的受隐私保护的见解，可帮助组织中的每个人蓬勃发展。它将来自Workplace Analytics和MyAnalytics的新个人健康体验，见解和建议措施带入了Microsoft Teams中人们的工作流程。
在Microsoft团队中访问的Viva Insights适用于 个人，可帮助员工与同事保持联系，并节省时间定期休息，专注于工作和学习。去年夏天我们宣布的体验，例如虚拟通勤和与Headspace的集成，开始了我们的工作。它们现在将成为Microsoft Viva的一部分，并将在未来几个月内开始推广。
对于管理人员，Viva Insights提供了数据驱动的，受隐私保护的见解和建议，以培养健康，成功的团队。例如，Viva Insights可以帮助经理查看其团队是否有精疲力尽的风险，并提供建议，例如鼓励您的团队关闭通知，在日历中设置界限以及设置日常工作重点来关注最重要的事情。
对于公司领导者，Viva Insights通过阐明组织工作模式和趋势来帮助应对复杂的挑战并应对变化。这些可能包括福祉的机会，还包括诸如空间规划之类的事情，因为公司会重新设想其办公室进行混合工作。Viva Insights还为领导者提供组织网络分析，以了解团队之间以及团队之间的联系和凝聚力。
与其他数据源结合使用时，这些组织洞察力将更加强大。今天，我们很高兴为Microsoft Viva和LinkedIn的Glint客户推出一个新的仪表板，该仪表板将有关人员工作方式的见解映射到有关人员感觉的调查数据。除了使用来自Microsoft应用程序和服务的数据和信号外，Microsoft Viva还以组织的现有投资为基础。客户还可以利用第三方工具（例如Zoom，Slack，Workday和SAP SuccessFactors）中的数据。
为帮助确保隐私和安全， Microsoft Viva使用聚合，取消标识和差异隐私。这意味着个人见解仅对员工可见，而经理和领导者的见解在默认情况下被汇总和取消标识以保护个人隐私。
现在进入Viva Learning：
组织需要发展一种学习文化，以跟上变化的步伐并留住优秀的人才。具体来说，LinkedIn最近的一份报告发现，如果公司为自己的学习和发展进行投资，那么94％的员工将在公司待更长的时间。
Viva Learning有助于使学习成为每个员工日常工作和公司文化的自然组成部分。
借助Viva Learning，员工可以轻松发现并共享从培训课程到微学习内容的所有内容。管理人员可以获得分配学习和跟踪课程完成情况所需的工具，以帮助培养学习文化。Viva Learning通过AI在合适的时间推荐合适的内容，为团队学习提供了一个中心枢纽。它汇总了来自LinkedIn学习，Microsoft Learn，您组织自己的自定义内容以及来自领先内容提供商（如Skillsoft，Coursera，Pluralsight和edX）的培训的内容。Viva Learning还可以与领先的学习管理系统配合使用。今天，我们宣布与Cornerstone OnDemand，Saba和SAP SuccessFactors建立合作伙伴关系。还有更多的方式。
最后，Viva Topics：
正如我们所经历的那样，寻找专家，了解公司的首字母缩写词或显示所需的内容可能很繁琐，尤其是当您是新员工或在远程工作时。实际上，我们的研究表明，人们每年花费相当于七个星期的时间来搜索或重新创建信息。
Viva Topics使您可以利用他们每天使用的应用程序中的组织知识，并将人们与该知识联系起来。将Viva Topics视为具有组织AI超级能力的Wikipedia。它使用AI自动将公司范围内的内容和专业知识组织 到相关类别中，例如“项目”，“产品”，“过程”和“客户”。
当您遇到不熟悉的主题或首字母缩写词时，只需将鼠标悬停。无需寻找知识，知识就能找到您。当人们在Office，SharePoint和Microsoft Teams等应用程序中工作时，Viva Topics会自动显示主题卡片。当员工单击卡片时，将显示一个主题页面，其中包含文档，视频和相关人员。该公司的专家还可以通过称为主题页面的简单，高度可自定义的网站共享知识，从而帮助策划Viva Topics中显示的信息。
除了来自Microsoft Cloud的内容外，Viva Topics还展示了来自ServiceNow和Salesforce等第三方服务的信息，并基于埃森哲，Avanade，BA Insight，Raytion和ClearPeople等合作伙伴进行的集成。借助Graph连接器，可以轻松连接到员工认为有帮助的更多内容。
与我们的合作伙伴
Microsoft Viva旨在成为一个开放且可扩展的平台，并拥有强大且不断发展的合作伙伴生态系统，可以轻松地与公司现有的系统和工具集成。与Microsoft 365，Microsoft Power Platform，Microsoft Dynamics 365以及第三方产品和服务的集成将在工作流程中提供完整的员工体验。除了我们的集成生态系统，我们的全球服务合作伙伴网络也加入了这项使命，他们提供战略指导，咨询服务，实施，采用和变更管理等。
刚刚开始
我们都知道，拥有主人翁感，目标感和归属感的敬业且健康的员工会对我们的组织产生更大的影响。在Microsoft，我们致力于帮助客户增强全体员工的能力，无论他们是在现场，在野外，在家中还是在旅途中。今天，我们开始了为数字时代设计的全新员工体验之旅。
借助Microsoft Viva，我们的目标是使每个人更轻松，更自然地保持联系，获取知识，在工作中学习以及使用受隐私保护的见解，从而使个人能够优先考虑福利，赋予管理者更有效地领导和帮助的能力。领导者在整个组织中推动更好的决策。但是，尽管我们很高兴今天向您介绍Microsoft Viva，但是还有更多的事情要做。我们认为，这是千载难逢的机会，可建立以人为本的体验，帮助我们的客户实现非凡的成果，我们才刚刚开始。
以上由机智的AI翻译完成，仅供参考！
来源：Microsoft
作者：Jared Spataro
原文标题：Microsoft Viva: Empowering every employee for the new digital age
People Analytics
2021年02月05日
-
People Analytics
人力资本分析：如何使用人力资源数据来推动业务成果
人力资本分析可提供可行的见解，以改善您的组织开展业务的方式，以及人力资源对底线的影响。
当今的CHRO做出由数据驱动的决策，对整个组织产生连锁反应。新一代的人力资源专业人士了解组织数据的关键类别，人力资本分析如何适合整体运营数据战略，最重要的是，积极影响公司整体绩效的工作场所战略。
什么是人力资本分析？
在不那么遥远的过去，人力资源部门将试图通过记录和跟踪对保留的影响来证明投资，计划和策略的合理性。他们将使用基于外部研究的抽象“更换成本”计算来显示员工参与或参与领导力发展计划如何通过保留更多员工节省资金。
本质上，他们试图间接显示出与盈利能力的相关性。
如今，精通的人力资源专业人员利用快速的数据收集技术和诸如Qualtrics之类的数据分析平台来获取并演示其行为与业务整体绩效之间存在直接关联的地方。
通过这些技术和平台收集的数据是人力资本分析，通常也称为HR分析或劳动力分析。借助人力资本分析，组织能够在整个员工生命周期中做出更明智、更具战略性和数据支持的人才决策，从更多样化的聘用决策，更好的绩效管理到提高的保留率。人力资本分析可提供可行的见解，以改善您的组织开展业务的方式，以及人力资源对底线的影响。
“在罗杰斯通讯公司，我们认真对待人力资本数据。我们对这些数据进行严格的分析，以便我们可以决定要构建哪些人力资本程序，要实施哪些人力资本策略以及最终将使我们的组织迈向新的高度。”
我应该衡量哪些类型的人力资本分析？
为了使用人力资本分析来支持您的组织，您必须查看组织中的四种不同类型的数据：
1. 组织绩效指标，例如：
每位员工的收入——收入除以组织中的员工人数。
营业利润率——利润是指扣除所有营业费用后剩余的收入百分比。
每股收益和股东总回报——衡量公司——股股份持有人将获得的利润或价值的量。
资产回报率（ROA）——净收入除以资产。
2. 工作场所监视指标构成了人们与其他数据集合并时通常称为“大数据”集的基础，以查看哪些单独的元素和组合的元素会影响关键的组织指标。这些指标包括：
公开招聘申请
填写未清申请的时间
每次租用费用
每位员工的候选人/面试人数
员工生产力
员工素质
缺勤率
安全事故
自愿终止与非自愿终止
平均表现等级
3. 关键客户指标通常由营销或客户体验（CX）团队收集和跟踪。HR和CX数据的集中式和组合数据库是分析和跟踪团队对定义（以及更好和完善）工作成果的指标的影响所不可或缺的。一些最常见的客户指标是：
客户满意度/eNPS/参与度
有钱共享
购买的产品数量
客户留存率
每位客户的平均收入
盈利能力
4. 员工数据的声音可帮助组织了解有关员工的行为，观点和其他定性数据，从而使他们能够得出新的结论并查明行动，管理技术和运营变更。这些指标是通过以下方式收集的：
脉搏调查
员工生命周期监控
绩效评估
入职
离职面谈
候选人体验调查
开发计划评估
评估结果
这些数据元素中的每一个都会通知并影响组织的不同领域，但是当一起分析时，它们将使您能够就如何以及为何执行任何计划，项目或计划提出令人信服的业务案例。通过显示每个工作量和指标之间的相关性（或联系），确定希望在每个级别上影响哪些指标以及希望如何影响它们。
人力资本分析的好处是什么？
既然您已经熟悉了要收集和衡量哪些HR数据，那么您可能想知道这样做的好处。
通过人力资本分析程序，您可以：
增强业务绩效。利用人力资本分析可以将每位员工的收入提高4％。
提高多样性和包容性。在招聘过程的每个阶段确定多样性比率的指标有助于确保整个过程的公平性。使用指标，您还可以设定切实的目标，以培养归属感。
解决营业额问题。通过人力资本分析，您可以通过分析与薪酬，旷工，生产力以及学习和发展有关的直接和间接营业成本来确定保留计划的成本节省。
招募您的程序。向您的主管展示您的计划随着时间的推移所产生的影响，并说服他们通过预测工作成果来继续投资于您的工作。
建立世界一流的员工体验。员工与组织的每一次互动都是一个数据点，可用于收集见解并改善EX。
“在强生公司，我们会问自己：成功的销售人员具有哪些共同特征？我们如何招募和发展我们的人力资本以复制将导致成功的特征？人力资本分析可以通过推动直接业务的方式帮助回答这些问题影响。”
人力资本分析程序是什么样的？
与许多组织一样，福特汽车公司也依靠广泛的传统调查来了解员工的感受。
福特公司全球人才分析主管玛丽娜·皮尔斯（Marina Pearce）博士说：“经过广泛研究，我们意识到该组织将从更集中，更频繁和更全面的员工情绪数据中受益。”
结果，福特公司开发了一种“询问-观察”方法，涉及汇编主动和被动数据元素以讲述更全面的故事（例如，每年仅从一项调查收集的数据）。
Pearce博士和她的全球人才分析团队将这些“询问-观察-观察”结果结合在一起，然后与福特内部决策者共享这些结果，以帮助制定新计划以满足员工的需求。
我如何开始进行人力资本分析？
感觉受到启发以制定数据驱动型决策并改善组织的员工体验吗？这是人力资本分析入门的快速指南：
1. 评估组织的准备情况。您的董事会成员或最高管理层成员是否在询问提高效率的方法？领导（其他部门）是否讨论过分析技术的正投资回报率？如果对这些问题的回答是“是”，则您的人力资本分析程序已经处于良好状态。
2. 确定您的数据拥护者。寻找内部（内部）数据拥护者可以帮助您获得认可，建立业务案例，并探索围绕使用人力资本分析而使用的任何潜在的文化变化。
3. 提出有影响力的问题。要深入了解您的组织，请查看您的总体业务目标。确定HR和EX如何满足这些目标，然后倒退处理要回答的问题类型以及要改进的领域。
4. 准备好深入了解数据。人力资本分析将使您超越典型的HR问题，以了解“为什么”，例如：
为什么您的加班预算超支？
为什么总报酬与您员工的实际需求不符？
为什么自愿解雇增加？
5. 选择您的人力资本分析软件。Qualtrics提供了一套HR和EX工具，用于收集和分析人力资本数据。
人力资本分析领域的趋势可随时关注
低估人力资本分析的风险。目前，市场规模估计为17亿美元（并在迅速增长）。那么，机会在哪里，您需要保持什么优势？
1.人工智能，人工智能以及更多人工智能
从招聘到员工体验，当然还有People Analytics，人工智能已渗透到HR的方方面面。
这将释放人力资源以专注于解决问题
令人兴奋的是，People Analytics正在拥抱AI。它做到这一点的一种方法是利用预测算法和建模来完成繁重的数据处理工作，从而使领导者有更多的时间专注于策略和解决大问题的方法。
人工智能不会取代我们
尽管AI在EX中变得无处不在，但普遍的共识是它永远无法完全替代人类。人类和人工智能相辅相成，将获得最佳结果。这是必要的，因为AI缺少了HR的一个至关重要的方面：同理心。
这包括能够预测复原力和情商的事情。尽管如此，我们无疑将继续尝试-但通过使用AI预测这些方面的潜力，我们冒着进一步陷入一个已经深深的基于人类的偏见漏洞的风险。
潜在技能差距
尽管AI在这些领域的出现使某些角色变得多余，但它也随之产生了新的角色。一位发言者认为，对于目前被淘汰的每一项工作，都会创造2-3个以上的工作来支持AI基础设施的建设。
但是，需要提防的主要问题是该领域内可能存在的技能差距，因为这些新角色所需的专业知识是不同的，并且通常更为先进。随着时间的流逝，提高技能的需求可能变得更加紧迫，因此，领先一步至关重要。
激动人心的EX机会
最终，如果做得正确，人工智能将为改善EX提供一个绝佳的机会。例如，人工智能驱动的聊天机器人，库和知识库可以很好地为员工提供与人力资源相关的主题和问题的答案，从而使他们能够自助服务并更快地获取所需的信息。
2.使用人力资本分析来建立故事
希望领导者注意您的分析吗？然后人性化并讲述有关数据的故事。帮助决策者了解数字背后的含义。但是，要当心：这些必须始终与业务挑战联系在一起，否则有被忽视的风险。
建立强有力的叙述
做到这一点的方法是发展自信，连贯的叙述。将这些直接指向您要影响的对象。但是有一点警告：不要被工具和方法所困扰。
人性化数据
过去，目标是使数据和见解民主化。现在的目标应该是使数据人性化。这可以通过讲故事并使人们意识到这项工作可能带来的影响来实现。这不仅是基础，People Analytics团队还有责任做到这一点。
现实点
有必要在雄心与现实之间取得健康的平衡-甚至有人说，由于数据集的限制，HR中没有“大数据”之类的东西。
例如，预测变量或高薪员工，经理偏见等还不如我们需要的那样可靠。随着人工智能和大数据的不断发展，人力资源领导者需要在依赖这些数据集与制定人为决定以推动员工队伍前进之间取得平衡。
3.人力资源部门正在发生组织转变
传统的HR和People Analytics之间一直存在着复杂的关系。
直觉与分析
最初被视为人力资源的营销时尚或品牌重塑，People Analytics现在已经获得信誉和效力。但是，人文科学“地下室极客”与人力资源领导者之间仍然存在脱节。共同努力是弥合这一差距的唯一途径。
需要新的管理模式
鉴于数字化工作环境和AI的破坏，人们呼吁建立新的管理模型。并预言人力资源，运营和IT将合并成为更大的工作策略的一部分。
EX应该是优先事项
员工对雇主的承诺要比消费者对公司和品牌的承诺大得多，那么为什么我们在员工体验上的投入不那么多？
4.采取以用户为中心的“工作技术”方法
“ HR技术”适用于HR人员。相反，我们应该考虑将EX促进为“工作技术”的技术。
工作技术适用于组织中的每个人（包括员工和候选人）。这就是我们查看EX的方式。在所有级别采用它很重要。
旅程图的重要性
People Analytics团队的下一步可能通过旅程规划研讨会以便共同设计流程和体验的工具-所有这些都考虑到了最终用户，并且是流程的一部分。
个性化
正如CX融入个性化为消费者创造更吸引人的体验一样，拥有EX解决方案的雇主也必须如此。
员工越来越希望雇主的技术能够反映他们的消费者体验。但是，插入的供应商，接口和应用程序越多，对EX产生负面影响的风险就越大。变得简单，使其无缝。
以上由聪明的AI翻译完成，仅供参考！
作者：Amanda Wowk
原文标题：People analytics: How to use HR data to drive business results
People Analytics
2021年01月19日
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People Analytics
企业如何创建一个People Analytics部门？
作者：Chase Rowbotham & Jamie Ostheimer
公司应该在什么时候建立一个PA的部门？
答案很简单。越早越好 People Analytics主要是关于变革管理。我们要求人们以不同的方式来经营他们的业务（从假设开始！），这样就可以捕捉到数据，以推动数据驱动的决策（即，什么项目最有效，我应该继续资助什么项目，什么项目推动什么结果等等）。相对于执行一个项目，然后想知道这个项目是否有效（通常没有捕捉到你所需要的数据来回答这个问题），将数据采集带入项目设计是更好的。与解除和/或改变一个企业多年来的运行方式相比，从一开始就奠定这个基础要容易得多。
哪些数据对于为下一代洞察力提供信息至关重要？
People Analytics不知道什么样的数据组合会产生下一代洞察力，所以在你还没有接触到数据之前，你需要创建一个数据访问模型，允许持续和不受限制地访问数据（想要利用人员数据的力量的公司应该致力于实现这一点）。执行这一点，同时与您的人力资源主管、数据隐私官和雇佣法主管密切合作（我们在设计阶段就将其纳入项目中），将最大限度地提高机器学习和人工智能产生下一代洞察力的成功概率，使整个公司取得更好的成果。这些能力可以实现个性化、推荐、自动化，并让各种人力资源系统的互操作性大大提高。想象一下，如果一名员工在Workday中收到了关于某方面机会的反馈，第二天，同一名员工就得到了来自Cornerstone强烈推荐的在线学习机会？这在今天是不可能的，但People Analytics可以实现这种互操作性，从而更好地服务客户。
今天People Analytics使用了以下数据集。(1)人力资源系统核心数据。HRIS、LMS、ATS等；（2）Google日历与地图数据；（3）我们通过定制的调查平台采集的情感数据，该平台是为开箱即用的分析而调整的；（4）EMSI；（5）LinkedIN。
往前想，有大量的数字痕迹数据存放在整个公司，但不属于上述数据集：胸卡数据、志愿服务数据、健身房数据等。这些数字痕迹将使我们能够更好地 "倾听 "员工的声音，当与机器学习相结合时，我们可以建立 "员工体验措施"，而无需调查员工来获取这些数据。这就是我们如何从周期性的倾听（即脉冲调查）发展到持续性的倾听。
People Analytics成功的关键要求是什么？
我想到的三个成功要素是：1: (1)高管支持；(2)人才；(3)基础设施.....，依次类推。
我们成功的原因之一是来自CHRO的直接支持，对该职能进行投资和 "保护"，使其能够执行先进的分析和实验。我们很容易被事务性的报告要求所困扰，而这些报告要求永远不会让你拥抱真正有趣和创新的机会。因此，拥有高管支持，对这些类型的请求说 "不 "是至关重要的。作为基因泰克HRLT的一员，People Analytics能够有更多的机会影响我们的同行和他们的战略，这一点非常重要，如果我们不是一个高层团队，就很难做到。
许多组织将People Analytics职能置于另一个人力资源中心内。这种组织结构使得People Analytics很难获得同样的成功。
当我们说到人才时，我们指的是持久性和多才多艺等方面。我们稍后将讨论一些硬性技能，但当你启动一个People Analytics功能时，你不会有干净的数据，也不会有能够实现自动化和规模化的关键基础设施元素，而且会有很多从未用证据来领导的人力资源领导者的健康怀疑。所以，你需要的是有拼劲的人，也许是那些曾经在初创企业工作过的人，他们习惯于 "边干边建 "的背景。而且由于一开始你不会有一个强大的团队，所以多才多艺、能身兼多职的人是非常有价值的。可能是一个能进行数据科学和工程的人。可能是一个既能带来商业头脑又能进行变革管理的人。这种多面性在旅程的早期是至关重要的，坦率地说，甚至在规模上也是如此。
PA应该先招聘什么角色？
我们的第一个员工是来自医药组织中产品开发的数据工程师。这位员工不仅带来了围绕大规模管理大型数据的能力，还带来了商业敏锐度和来自潜在客户群的即时可信度。而此后她又转到了多样性与包容性方面（People Analytics可以从业务上获取人才进入人力资源部门的好方法），但她在将People Analytics从一个概念提升到一个创造价值的组织中起到了至关重要的作用。
我们不知道这里有一个 "正确 "的答案，但如果你假设数据访问和基础设施将是不成熟的，那么雇佣一个习惯于在更成熟的数据环境中工作的数据科学家，很可能会导致重大挫折和高概率的流失。同样，如果你雇佣一个更有咨询背景的人去开发客户关系和项目队列，这些项目将以人工方式交付，你的扩展能力将受到很大的限制。
因此，我们真的认为雇佣一个数据工程师（最好是懂得一些数据科学的人）是我们会去的地方。这样一来，你就可以创建自动化的基础设施，让洞察力得到扩展，同时，创建开发下一代洞察力的能力。以规模化的方式提供机器学习洞察力，是People Analytics快速展现价值的好方法。
PA团队需要哪些能力才能成功？
我们认为有四大能力是每个People Analytics团队应该 "拥有 "的，而不是从IT等合作机构 "租用 "的。其中有些东西可以 "灵活"，取决于你能接触到的一些能力和人才......但大体上，如果一个People Analytics职能部门拥有以下能力，它将以更高的效率和效果服务于客户。(1)技术与数据管理；(2)概率与统计；(3)商业敏锐度；(4)主题专长。
注：此示意图主要来自与基因泰克People Analytics合作的Ian O'Keefe。
正如你所看到的，当你把这四种能力结合起来，你就实现了一个成功的People Analytics功能的关键属性。(1)数据科学与机器学习；(2)解决方案开发；(3)客户咨询与问题制定；(4)讲故事与可操作的见解
如果有谁能做到以上四点，请直接发邮件给我，这样我们就能给你一个无法拒绝的报价！如果有谁能做到以上四点，请直接发邮件给我，这样我们就能给你一个无法拒绝的报价。
采用什么机制来操作高效的sprint？
我们认为今天整个人力资源行业对sprint有一些非常大的误解。我们对spring有很多了解，因为它是软件开发出来的，而我们的团队中恰好有软件开发人员。我们听到 "6个月的sprint "和 "流向工作 "这样的说法，坦率地说，这些对于敏捷性和敏捷软件流程来说是不合时宜的。
Sprints其实是关于从长的（即6个月）开发周期转向更短的开发周期（即2-3周），这将允许客户在更早更快的周期内进行投入/反馈，最终服务于产品/市场的匹配。最好的办法是在3周后就将一个功能转入或取消，而不是低头呆6个月后才知道客户没有兴趣。
在People Analytics中，我们使用以下机制来操作我们的spring。
Asana - 这是一个在线项目管理工具，它能促进透明度、组织和协作。还有许多其他工具提供类似的功能，如JIRA和Trello。
冲刺周期--我们以3周为一个冲刺增量，让同事们在3周内保持专注的执行状态，然后再上来和客户进行沟通。我们不会偏离这个时间增量。如果一个任务需要的时间超过3周，那么我们就会把这个任务分块，以便它能适应我们的冲刺周期。这种专注需要纪律（因为需求会来），但一旦你发展出保护这些资源的肌肉，产出就会很显著。转换成本极其昂贵
产品所有者--对于我们的每个产品，我们都有一个所有者。他/她的工作是对产品积压进行优先排序，这些积压包括客户的请求，我们将其转化为 "用户故事"（这个过程被称为积压整理）。有时产品所有者是我们咨询团队的成员，有时是实际的客户。一个用户故事的内容是这样的："作为一个HRBP，我希望能够在我所服务的组织中，将离职调查数据结果可视化到两个层级，这样我就可以更好地了解各个团队的流失情况。" Backlog Sizing - 产品负责人与技术团队合作，对backlog中的每一个用户故事进行大小调整。我们使用XL（7天）、L（5天）、M（2-3天）、S（1天）和XS（半天）。这些都是方向性的估计，以帮助我们确保我们带到3周冲刺中的东西是适合的。每一次冲刺，我们都会在估算方面变得更好。
优先级--PALT（People Analytics领导团队）将对积压项目中的哪些项目进行优先级排序，并将其推入冲刺。我们在冲刺结束时这样做，这样当一个冲刺结束时，下一个冲刺就会开始（冲刺之间没有延迟）。
PA团队的结构和报告线可能是什么样的？
如果你想一想上面的维恩图，那四个圆圈可以组织成更注重技术的人和更注重咨询的人。因此，我们的团队是这样组织的。(1)数据科学与工程；(2)战略与解决方案。
数据科学与工程团队负责管理我们的技术堆栈（Github、Amazon Web Services、Workday的Pipelines等），并创建解决方案（数据产品），使我们的洞察力得以扩展、使用和执行。
战略与解决方案团队负责与客户沟通，作为我们解决方案的产品所有者，管理项目接收和变更管理与特性和功能增强（包括培训），并促进我们的战略工作（包括People Analytics和整个人力资源）。
从报告线的角度来看，我们认为People Analytics应该坐在HR领导团队中。对于HR来说，分析一般不是一个舒适和熟悉的地方（业务领导也同样不熟悉在HR内部接入People Analytics的能力来共同创造实验和解决方案）。当People Analytics被安置在另一个人力资源组织内时，这种不舒服和不熟悉的感觉一般会持续更长时间。通过这种结构，变革管理一般会被减速。
你们的项目入驻流程是什么？
我们希望它是算法，但那是非常理想的，也是不完美的。并非所有的背景都能被编纂，这就是为什么数据能提供信息，但不能做出决策。下面是我们使用的一个框架。
我们发现以下项目维度是最能预测成功的。
(1) 决策权。拥有一个有权将项目见解付诸实施和行动的执行赞助人；
（2）战略意义拥有一个公开声明的项目目标的执行赞助人；
(3) 激励一致性。有一个愿意为工作提供资金的执行赞助人。
尽管如此，我们在决定承接一个项目时，会考虑以下因素。
(1)与人力资源/公共关系战略的一致性；(2)可解决的市场；(3)可重用性/可扩展性；(4)洞察力的可操作性；(5)所需的努力；(6)可发布性。
如何创建自动化的管道来站立和扩展数据产品？
在一个完美的现代架构世界里，应该有一个数据湖，它的存在的唯一目的就是为了执行分析（预测模型、机器学习、人工智能等）。这个数据湖是不断更新的，并且可以直接查询，这样就可以将数据连接到现代编程语言，比如Python。从数据湖中，我们可以设置自动化的数据管道，让模型、仪表盘和应用程序持续更新/刷新，从而使它们保持与客户相关且有意义。根据数据速度和决策频率，这些产品可以每天、每周、每月等进行更新。
在站立数据产品方面--当你验证了一个实验假设，现在你想扩大这些洞察力的交付规模，以便它们可以被消费以告知决策时，就会发生这种情况。要做到这一点，通常情况下，我们会站立一个服务（AWS让这一切变得非常简单），它可以支持所需的吞吐量（取决于数据的大小和预期的安装基础）。
今天，我们有5个数据产品，我们已经建立或购买并整合了。(1)CalPal；(2)Visier；(3)Surveyor；(4)Exit Survey；(5)People Insights Portal。我们通过冲刺流程培育现有产品并打造新产品（事实上，我们有第6个产品，将在2020年第一季度与我们的竞争情报团队合作推向市场，该产品将WD数据与LinkedIn数据相结合，以便我们能够更好地了解整个公司的人才流动情况）。
你们利用了哪些技术栈/基础设施，为什么？
我们的技术（不包括核心人力资源系统）包括以下内容。
(1)Amazon Web Services ; (2)GitHub; (3)Python; (4)Plotly-dash(用于仪表盘); 5.) MariaDB（安全数据库）；6）TypeForm
以上由AI翻译完成，仅供参考。版权归作者
People Analytics
2021年01月12日
-
People Analytics
人力资本分析：帮助组织建设更灵活的团队
当你听到 "未来办公"这几个字时，你脑海中会浮现出什么画面？机器人在没有人类的情况下运行工厂？会飞的汽车让交通不再拥挤？
在这场大流行病和大规模远程办公实验中，我们都在以某种方式塑造着工作的未来。全球危机挑战了传统的工作对象、工作方式、工作地点、工作时间和工作内容的假设。事实上，许多公司一直在重新考虑他们对后疫情时代的商业计划，因为有明确的证据表明，到目前为止"在家办公"是有效的。当企业试图在不断变化的消费者需求下生存下来时，许多企业也开始调整劳动力结构。即使是在疫情期间蓬勃发展的行业，如部分食品行业，也可能仍然需要进行枢轴调整，将人才从需求较低的产品和服务迅速调往需求较高的产品和服务。长期以来，公司一直聘请外部咨询公司帮助进行组织建设，作为重组工作的一部分。
当你听到 "团队建设"时，你的脑海中可能会立即想到组织结构图上重新绘制的方框和线条。如果我告诉你，这其实与结构无关呢？
相反，团队建设更多的是关于技能、工作活动，以及组织内如何发生互动、协作和联系。在这个不断变化的世界里，人力资本分析为企业提供了新的能力，使其团队的构成能更加灵活。
下面将介绍人力资本分析帮助组织进行团队建设的3个步骤：
首先，将未来组织的业务战略转化为技能需求。
例如，如果你的未来业务战略是加速数字化转型和数据资产的货币化，你就需要量化具体的数字/数据技能，以确保你能在未来为业务提供服务。这将需要业务领导、人力资本分析领导、人才管理和学习与发展团队的合作。此外，人才招聘团队和外部劳动力市场的洞察力可以提供有关新兴技能的有用信息。这些洞察力也可以帮助以后根据市场上新兴技能的可用性以及从外部获取这些技能的成本，为购买与构建决策提供参考。
第二，评估你目前的状态。
传统的技能清单可能涉及自我评估和经理评估，定性访谈也可以使用。但是这些都是费时费力，而且往往难以保持最新的状态。为了满足敏捷性和可扩展性的需求，一些组织使用人工智能，特别是自然语言处理(NLP)，根据每个人的经验，包括职业历史、学习与发展数据和反馈数据来推断技能。虽然推断出的技能未必100%准确，但如果需要进行一些验证和调整，它们可以提供一个强有力的起点。
第三，找出差距，确定买/建/借的方式，及时弥补差距，确保新组织能够实现业务战略。
在组建新组织时，不要只考虑结构，要更多地考虑工作活动、互补技能以及联系和协作的程度。当你将现有员工安置到新的组织结构图中时，要确保你的组织结构图中不仅包括那些拥有技能的人，还包括那些对工作充满激情和活力的人。在结构调整和重组中，有时会让员工感到他们没有选择，这就降低了他们的参与度。HCM中的员工档案可以提供关于个人职业和发展兴趣的见解。另外，来自绩效管理和其他反馈系统的定性数据也可以提供有用的信息。正如我在最近的一次采访中提到的："我们经常忽略的一个数据是--员工想做什么，他们下一步想去哪里？我们有时会被试图为员工创造一条职业发展道路所困扰，以至于忘了问他们是否感兴趣，想做什么。"
此外，组织网络分析(ANA)可以帮助评估新组织的成功。当你把变革前完全没有联系的个人组合到同一个团队中时，入职和同化可能需要更长的时间。重要的是要确保新组织中的员工为成功做好准备。ONA可以提供关于新团队成员和领导者同化速度的见解。将 ONA 与员工参与度和反馈数据叠加起来，你就能全面了解新组织中的团队是如何做的。
在人力资本分析的帮助下，团队建设可以更加敏捷高效。以上方法只是人力资本分析的一部分，你又将如何进行下一次的团队建设？
作者：Serena H. Huang
原文标题：How People Analytics Helps with Agile Org Design
以上由完美的AI翻译完成，仅供参考。
People Analytics
2020年12月28日
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People Analytics
4个步骤培养数据驱动的人力资源和人才团队
根据Gartner最近的研究 "加速HR 3.0之旅"，70%的人力资源高管表示，人力资源的重塑已经成熟。人力资源正在演变为一个更加数据化、数字化的职能部门，它不是由直觉驱动，而是由人工智能和内部/外部数据的证据和可操作的见解驱动。具有前瞻性思维的人力资源专业人员了解随之而来的提升技能的需求。
人力资源领域的自动化和人工智能等趋势可能会让你认为，未来的人力资源需要从业者变得技术至上。但事实并非如此。myHRfuture在2019年对未来人力资源技能的研究表明，人力资源专业人员中最需要的技能不仅仅是技术技能，如人力资本分析和战略劳动力规划。管理与关键利益相关者的关系、影响变革和建立信誉的技能对于数据驱动的HR来说也至关重要。今年，Insight222发布了关于人力资本分析职能部门内角色发展情况的研究。增长最快的角色是数据科学家和业务顾问--再次表明，即使在人力资源分析职能本身，也不全是技术角色。
我们回顾了2020年探讨人力资源专员技能的热门文章，可以看出相同的模式正在出现，HR所关注的不仅仅是技术技能，还有咨询和影响技能。我们将需求量最大的培训归纳为四个方向，当人才主管们计划在未来两年内加倍努力提升人力资源团队的新能力时，这份列表可以成为HR提升技能的趋势指南。
1. 打好人力资本分析的坚实基础
作为人力资源从业者个人，能够准确解读人员数据，并根据这些洞察力提出建议或采取行动，变得越来越重要。在应对组织要解决的挑战时，例如高流失率，统计学可以帮助人力资源专业人士从人的角度理解和验证发生了什么。统计分析可以构成循证建议的基础（而不仅仅是依靠直觉），可以向业务利益相关者提出建议。这种方法有助于将人力资源部门定位为企业的数据驱动型战略伙伴。
任何人力资源专业人员的第一道关口就是培养基本的统计和数据分析技能。从组织的角度来看，人力资本分析功能需要建立一个强大的基础，包括强有力的治理，有效地确定业务挑战的优先级，并提供切实的业务成果。以下"人员分析卓越九大维度 "模型是现阶段人力资本分析团队所需要的。
2. 如何与企业内部进行有效沟通
数据驱动型HR发展的第一步，发生在任何数字运算和分析之前。与其直接提出一个 "热门话题 "或在人力资源职能部门看来可能有趣的东西，不如从一个紧迫的业务挑战开始。解决这些挑战有赖于与业务的高效对接。
了解业务需求需要与业务利益相关者进行良好的沟通，这通常是由HRBP承担的任务。下一步是将这些对话的发现转化为假设，供你的人力资本分析职能部门处理。
如何确保你的人力资本分析项目能增加价值
如何在开始分析之前，先找到企业要解决的问题的核心
如何理解这些问题，并将其转化为明确的假说
如何确保您所做的分析与业务相关，并具有正确的背景
如何准备自己进行分析，或者交给人力资本分析团队来进行分析
人力资源专业人员经常面临的一个共同问题是，如何确定人力资本分析项目或挑战的优先级。一旦你编制了一份紧迫的业务挑战清单，一个很好的方法是按照业务影响和复杂性来确定优先级，如下所示：
3. 用数据讲故事
一旦分析--基于一个紧迫的业务挑战--已经进行，下一步就是与企业沟通见解。必须带领利益相关者从最初的挑战，通过分析到他们应该注意的关键收获，以便采取最合适的行动。如果你不知道如何有效地将你的发现和洞察力可视化，你将失去利益相关者的兴趣。
CEO Cole Nussbaumer Knaflic说："如果你不能用数据讲故事，你就无法得到你所需要的行动。我认为有一种倾向，特别是对于技术含量高的人或技术背景出身的人来说，他们希望把所有的数据都摆在那里。因为我们假设我们的听众对背景非常了解，他们可以弄清楚什么是重要的。
任何时候，我们在处理数据的时候，我们在做项目的时候，我们做了一个图，我们很清楚这个图是什么意思，因为我们是做图的人，但这意味着我们脑子里其实有很多默契的知识，我们要把它放出来让别人能够用。
所以，我们可以做一些事情，比如少用颜色来引导受众的注意力到我们希望他们看的地方，在我们的数据周围加上文字，不仅要让受众清楚我们看的是什么，还要让他们从中得到什么。"
4. 确保你的人员分析项目正在创造价值
报告《规模价值交付：人员分析的新运营模式》中，明确了人力资本分析现在所带来的商业价值。我们调查了60位人员分析领导者，并提出了这样一个问题："人力资本分析增值的三大领域是什么？"这项工作的洞察力不再仅仅是为了人力资源而执行人力资本分析，而是针对业务挑战，如危机管理、多样性和包容性以及战略性劳动力规划，带来了切实的成果。
人力资源专业人员热衷于提高技能，以确保他们所做的工作能够带来商业价值，这并不奇怪。随着人力资源职能的不断发展，技术和非技术性技能对于人力资源专员来说都是至关重要的。报告《未来的21个人力资源工作技能》将未来十年内的21个人力资源专员相关工作岗位按低技术性到高技术性进行了整理，展示了为什么数字化技能对HR从业者至关重要。
作者：Caroline Styr （卡罗琳 · 斯蒂尔）
原文标题：4 Steps to Develop Data-Driven HR and People Teams
以上由可爱的AI翻译完成，仅供参考。
People Analytics
2020年12月28日
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People Analytics
麦肯锡建议，招聘应该更多参考技能而非行业经验
摘要：根据技能而不是行业经验来评估候选人，可以挑出最优秀的人才来填补关键职位。
COVID-19迫使企业迅速适应不断变化的人才需求。从3月到12月，有超过7000万美国工人申请失业保险。现在，越来越多的组织正在将疫情初期的休假转变为永久性的解雇。
虽然许多公司已经与员工分道扬镳，但其他公司--从电子商务公司到杂货店--正在寻求引进更多的人才。许多人正在努力填补空缺职位。这应该引发组织重新思考如何弥补人才需求和供应之间的差距。
进入基于技能的匹配是指根据候选人的整体技能（包括跨行业的相邻技能）来评估他们，而不仅仅是行业经验或某些教育证书。根据技能而不是最后的工作头衔来评估候选人，可以帮助用最优秀的人才来填补关键职位。
基于技能的招聘的好处包括：
减少对学历的要求，获得新的人才。通常情况下，学历要求会对需求量大的工作造成不必要的障碍。根据麦肯锡最近的研究，在技术、医疗保健和商业管理等不断发展的行业中，近90%的职位要求有学士学位，尽管这些工作中的许多职位可以而且应该是没有受过高等教育的人的可行选择。基于技能的匹配显著扩大了空缺职位的可用人才库。
减少招聘过程中的无意识偏见。根据麦肯锡的《2017年职场女性》报告，无意识的偏见是 "职场天花板" 的原因之一，在这种情况下，女性比男性同事更难获得晋升。女性、黑人和西班牙裔/拉丁裔工人在 "门户 "职业中的代表性较强，基于技能的匹配将帮助他们转向 "目的地 "角色。对任何特定工作的相关技能进行更客观的评估，有助于缓解系统性的不利因素。
促进内部调动，以更快地满足新的需求。所有的组织都必须适应COVID-19，那些适应的组织会清晰的认识到员工的技能如何转移到企业的其他部门。例如，一家零售和商业银行将许多分行雇员调到呼叫中心，以基于技能的匹配来满足增加的需求。
对于考虑基于技能的招聘的组织来说，接下来的步骤是：
评估组织在关键技能上的长处和短处。确定对价值议程至关重要的内部技能库，以及那些相关性正在下降的内部技能库。识别其他人才库，在那里重新培养人才的时机已经成熟，可以留住员工并降低招聘成本。虽然不采取这一步就可以对空缺职位转向以技能为基础的招聘，但评估技能需求有助于充分挖掘其潜力。
一家财富500强科技公司开展了一项劳动力规划计划，将人才需求与具体的业务目标对接起来。因此，该公司决定对6,000多名员工进行新角色的技能再培训，并对20,000多名现有角色的员工进行技能提升，从而填补了80%的技能缺口。
建立内部能力和工具，为基于技能的招聘提供动力。人才招聘团队和招聘经理在转向技能型招聘时，必须同时进行思维方式和行为的转变，招聘工作也需要新的工具，比如技能型评估。HR应该与企业合作，根据要做的工作讨论成功所需的关键技能，然后确定评估方法，将候选人与角色相匹配。
利用人工智能为需求量大的角色找到相匹配的技能库。使用能够判断类似技能的人才管理系统，以消除猜测。例如，数字人才市场Talent Exchange允许企业通过基于AI的算法在典型的人才来源之外寻找人才，根据人们的技能契合度将其匹配到工作岗位。
这场疫情让我们的生活和工作方式作出重大改变，就业和求职方式也是如此。以技能为基础的招聘方法可用于公司、求职者和更广泛的社区，因为这些公司、求职者和社区都依赖于用最优秀的人才来填补关键职位。
作者：Emily Field，Shreya Majumder，Cristina Pereira 和 Bill Schaninger
原文标题：Hire more for skills, less for industry experience
People Analytics
2020年12月25日
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