• 作 者丨Pylin Chuapetcharasopon，加拿大waterloo工業(yè)與組織心理學博士

• 翻 譯丨楊冬，GHR環(huán)球人力資源智庫簽約作者，漢能全球人力資源總部OD高級經(jīng)理，南開大學MBA

  人力分析對組織究竟能產(chǎn)生多大的價值？

今天，我們以IBM和沃爾瑪為例，來探討人力分析究竟能夠如何幫助我們？

首先先簡單回顧一下什么是人力分析和人力分析一定會用到的“大”數(shù)據(jù)。

根據(jù)于組織中不同的側(cè)重，“人力分析”可以用于描述許多工作。

例如，它同時也被稱作勞動力分析、人才分析與人力資源分析。

根據(jù)我的觀察，一些創(chuàng)新企業(yè)更傾向于用“人力分析（People Analytics）”替代“人力資源分析（HR Analytics）”，

因為“人力資源”的說法似乎暗示了守舊與過時。

但這些不同的術語共同的核心是：

通過更具戰(zhàn)略性的方式運用人力（例如員工）相關數(shù)據(jù)，

以做出對業(yè)務富有影響力、有效促進組織績效的決策。

人力分析背后的主要邏輯是，

將科學性與精確性引入人力資源管理——

這個在傳統(tǒng)組織中最為感性、最依賴于直覺的部門。

由于組織需要不斷進化以確保持續(xù)的競爭優(yōu)勢，因而它們需要明確看到人力資源管理實踐的投資回報率。

人力分析正是滿足這一需求的有力工具，分析團隊為人力資源業(yè)務伙伴或人力資源領導者提供了決策佐證與真實客觀的數(shù)據(jù)，令他們在與最高領導團隊溝通時更具影響力。

由于都涉及到數(shù)據(jù)收集、運用數(shù)據(jù)以解決問題，人力分析與“大”數(shù)據(jù)有著顯著的聯(lián)系，但為什么我會在大字上加上引號？

原因是，盡管一些企業(yè)宣稱正在運用大數(shù)據(jù)分析，

但從技術角度來說，能夠被稱作大數(shù)據(jù)的，

都應符合下面4個基本特征，以下是大數(shù)據(jù)的“4V”特征：

數(shù)據(jù)規(guī)?！髷?shù)據(jù)中的“大”代表著數(shù)據(jù)規(guī)模。

但什么才能稱作“大”呢？

根據(jù)會議的討論，對大數(shù)據(jù)的正式標準是，

需要有達到TB/PB級別的數(shù)據(jù)。

如果我們來看單純的員工數(shù)字，以沃爾瑪為例，它在全球范圍內(nèi)擁有220萬名雇員。

設想一下包含每一位員工全維度的人力資源數(shù)據(jù)，你很快就能想象到沃爾瑪是如何處理大數(shù)據(jù)的。

數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)—數(shù)據(jù)產(chǎn)生與數(shù)據(jù)收集的速度。

過去，人力資源數(shù)據(jù)在一年中通常僅做一次或幾次收集，

例如，在入職時企業(yè)將會收集員工性別、年齡、教育經(jīng)歷等數(shù)據(jù)，

之后伴隨敬業(yè)度調(diào)研，員工還會填寫相應的表格。

在這一維度的另一面，大數(shù)據(jù)對日常工作中每一秒產(chǎn)生的實時數(shù)據(jù)進行處理。

例如在每個交易時段，紐交所都會產(chǎn)生約1TB的交易信息。

但人力資源未來主義者看來，

或許未來將能通過員工佩戴的可穿戴智能設備，

了解員工的壓力水平并對他們的行為進行實時的記錄。

數(shù)據(jù)類型—數(shù)據(jù)格式與數(shù)據(jù)來源的多樣性。

員工數(shù)據(jù)并不局限于如性別、年齡、教育經(jīng)歷等人口統(tǒng)計數(shù)據(jù)，

還會包含薪酬數(shù)據(jù)、績效數(shù)據(jù)、評估數(shù)據(jù)、入職行為等數(shù)據(jù)，

此外還可以包含一些新型的數(shù)據(jù)，例如來自組織內(nèi)部博客與社交網(wǎng)絡的文本分析等。

數(shù)據(jù)精確性—數(shù)據(jù)的不確定性。

我們已經(jīng)知曉，如果無效或錯誤數(shù)據(jù)進入系統(tǒng)，其分析結果也會是無效或者質(zhì)量低下的——“垃圾進去，垃圾出來”。

不難想象，對于擁有海量規(guī)模、快速流轉(zhuǎn)與多種格式來源的數(shù)據(jù)，其精確性就更加重要了。

例如，盡管擁有更加豐富的數(shù)據(jù)，

但同時也意味著我們會遇到更多的噪音與不穩(wěn)定的數(shù)據(jù)質(zhì)量，

這都需要積極主動的管理與數(shù)據(jù)治理。

因此，有了對大數(shù)據(jù)4V特征的概念，

我們便會發(fā)現(xiàn)一些機構的數(shù)據(jù)分析職能或許還遠未達到大數(shù)據(jù)的嚴格標準，

但無論冠以怎樣的標簽，

企業(yè)將人力資源/勞動力/人才/人力分析與大數(shù)據(jù)相結合的核心，

仍然是通過運用數(shù)據(jù)分析以產(chǎn)生人力資源洞見，

并助力人力資源的有關決策。

這不就是循證管理嗎？

循證管理意味著通過對證據(jù)、信息、數(shù)據(jù)的使用與進一步的評估來進行管理決策，而非依賴于過往經(jīng)驗、預感、傳統(tǒng)或從其他組織生搬硬套的最佳實踐。

以下是由循證管理中心提出的循證管理六步法：

• 詢問（Asking）：將實踐議題或問題翻譯成能夠被回答的問題

• 獲?。ˋcquiring）：系統(tǒng)的搜尋與檢索證據(jù)

• 評估（Appraising）：仔細評估證據(jù)的可靠性與相關性

• 整合（Aggregating）：權衡并將證據(jù)集中在一起

• 應用（Applying）：將證據(jù)納入決策流程

• 評估（Assessing）：評估決策實施的結果

這也正是會議中I/O心理學家所描述大數(shù)據(jù)與人力分析的真實過程。

在不同的會議中，多位演講者反復強調(diào)，在數(shù)據(jù)分析之前，首先應當考慮業(yè)務問題。

遵循這一步驟，在理論基礎上的循證管理與人力分析得以自上而下的解決人力資源問題。

然而，根據(jù)管理者管理數(shù)據(jù)的方式，對這一問題的回答也有可能是“不”。

起初，由于對數(shù)據(jù)本身與模式的識別優(yōu)先于組織問題，

因而嚴格的數(shù)據(jù)挖掘、機器學習以及通用數(shù)據(jù)探索并沒有理論可尋，

也并沒需要解答的問題。

我認為，這樣運用分析的方式不是循證管理；

但如果數(shù)據(jù)模式得以識別并形成了有待解答的問題，

同時推動了對觀點的系統(tǒng)性檢驗（在理想情況下進行了恰當?shù)脑囼炘O計），

我們便又回到了循證管理的領域。

可以說，人力分析作為二十一世紀10年代的流行詞匯，

正是上一個十年流行詞匯——循證管理的延續(xù)。

一旦擁有數(shù)據(jù)，就可以為任何事情提供幫助。

下面所列舉的例子，只是通過數(shù)據(jù)分析取得人力資源洞見并解決組織問題的冰山一角：

雇主品牌—我們是最佳雇主嗎？

在不同教育背景的畢業(yè)生眼中，我們有著怎樣的標簽？

在不同的大學中，對于我們的組織，學生們有何了解？

人才管理—新員工為何會選擇離職？

通常發(fā)生在什么時間？

為什么一些高潛人才會面臨“玻璃天花板”？

為何相對大多數(shù)部門，一些業(yè)務條線會出現(xiàn)更多高績效員工的流失？

勞動力細分—在市場營銷中，

客戶市場細分的概念已經(jīng)廣為人知，

根據(jù)客戶需求、興趣、偏好等不同屬性將市場劃分為不同的部分，

并有針對性的制定各自的戰(zhàn)略。

與之相似，勞動力細分則根據(jù)勞動力或員工的不同特征，將其劃分為不同的部分，并相應制定獨立的招聘、生產(chǎn)力提升、人才發(fā)展與人才保留策略。

實時的KPI監(jiān)控。

對項目進行評估——例如，評估企業(yè)校園招聘的有效性。

人才畫像——高層領導者與高潛人才應具有的特質(zhì)、技能、個性與經(jīng)驗分別是哪些？

薪酬福利的投資回報率分析。

看看沃爾瑪?shù)睦樱?/span>

沃爾瑪雇傭夜班的庫存上料員，在所有其他條件相當?shù)那闆r下，

僅僅根據(jù)員工的就業(yè)偏好，你如何對候選人進行挑選？

一位候選人聲稱他沒有任何偏好，可以接受7天24小時任意時間段的排班；

另一位候選人則表示希望在晚上工作；

直覺上，我們可能會有誰更適合這一職位的判斷，但數(shù)據(jù)是什么樣的？

沃爾瑪數(shù)據(jù)顯示，在夜班上料員這一職位上，

表示更希望上夜班員工的離職率反而更高！

看看IBM的例子：

IBM的首席人力資源管得到提示，根據(jù)內(nèi)部溝通系統(tǒng)的分析，

一項招致員工不滿并引起熱議的事情是，

IBM并未就員工因業(yè)務需要使用共享出行交通工具的費用予以報銷。

起初，基于法務與安全性（例如潛在的綁架風險）的考慮，法務團隊禁止員工使用共享出行服務。

然而，在員工看來，像IBM這樣的高科技企業(yè)禁止員工使用類似服務是一件無法理解的事。

此外，共享出行（有時）會比出租車更便宜，而且有時是員工能夠前往客戶處的唯一方式。

在知曉這一情況以后，首席人力資源官決定取消這一限制，這一問題也得以迅速解決。

不難想象，當員工發(fā)現(xiàn)CHRO甚至會知道這些微不足道小事并且快速有效的解決時，他們有多么的驚訝。

這都歸功于IBM對其內(nèi)部交流工具進行文本數(shù)據(jù)的監(jiān)控與分析，才能快速的響應員工的需求。

總體而言，人力分析的收益包括：

運用分析會顯著促進決策制定，降低/最小化風險，并發(fā)掘原本可能被忽視的卓越洞見。

對事件的實時監(jiān)控與預測也將對業(yè)務表現(xiàn)帶來積極的影響。

SIOP（工業(yè)與組織心理學學會）會議上提出了人力分析的諸多組成部分，

我以圖片的形式將這些人力分析的不同部分、流程與利益相關方歸納如下：

在我們了解了人力分析是什么以及對組織有何益處之后，以后的文章中我們將就以下問題展開討論：

• 組織的數(shù)據(jù)成熟度水平

• 提出有關分析的問題

• 信息收集、整理、分析與可視化

• 人力分析團隊：個體與團隊技能的構建

• 利益相關方管理

• 數(shù)據(jù)治理

以及最終的，對人力資源分析師及團隊領導者而言，

如何迎接人力分析挑戰(zhàn)的實踐經(jīng)驗分享。