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最近，John W.Boudreau在《Beyond HR》一書中描述了一個情境：“HR之所以未能得到應有的尊重，是由于人力資源是以‘人’為對象的一種‘軟管理’，不具備像會計、營銷及其他領域所擁有的度量體系，如果HR能夠開發(fā)出更多更好的“數字”，與組織和人才相關的決策質量就會得到顯著的改善。 蓋雅工場數據科學團隊在通過機器學習和算法模型幫助一家客戶做員工留存率的分析，目前測試的準確率高達百分之九十以上。如有感興趣的朋友，歡迎私信小雅（微信號：gaiamarketing）與我們交流。今日分享一篇關于大數據對人力資源勞動力預測的文章，幫助大家更好地了解神奇的大數據，以下，Enjoy： John W.Boudreau在《Beyond HR》一書中描述了一個情境：
但伴隨HR視角的轉化—— 從以內部視角看待自身提供的專業(yè)服務（六大模塊）轉變?yōu)橐酝獠恳暯侨绾慰创肆Y源應當交付的價值（HRBP/COE/SSC的三支柱模型）， 企業(yè)對人力資源職能提出了越來越高的要求—— 不僅需要清晰準確的闡明問題， 還需要收集和使用人力資源職能內外部的相關數據， 做出更加科學、高質量的人力資源決策， 并能夠為業(yè)務及戰(zhàn)略決策提供人力資源視角下必要的支持—— 德勤公司2018全球人力資本趨勢報告更是指出， 84%的受訪者都認為人力分析重要或非常重要，其重要性高居十大趨勢第二位。 出于對這一重要趨勢的系統(tǒng)性學習與對更具科學性人力資源管理的呼吁， 我在近期挑選了國外人力分析領域的10篇文章， 涵蓋了人力分析的趨勢、定義、模型、勝任能力， 人力分析團隊組建，循證文化與觀念的建立，案例研究以及復盤， 陸續(xù)完成了翻譯并通過GHR環(huán)球人力資源智庫得以跟HR同行交流分享， 也在此將系列文章進行歸類， 希望能夠激發(fā)朋友們對這一“HR未來工作”的興趣： 以下是我對人力分析的幾點思考，與領域內的專家朋友探討。 人力資源度量體系的挑戰(zhàn) 根據德勤貝新建立的人力分析成熟度模型與相關調查研究， 高達86%的企業(yè)仍然停留在運營性匯報與高級匯報層級， 僅能夠進行描述性的趨勢分析與內外部對標， 數據的準確性、一致性與及時性仍是這一階段企業(yè)有待解決的基礎性問題。 此外，對大多國內企業(yè)而言， 不僅傳統(tǒng)的HR職能缺少必要的分析技能組合（業(yè)務視角、過程咨詢、數據分析、IT架構與軟件應用），難以針對特定業(yè)務與管理情境提出正確的問題， 更大的局限性還在于HR系統(tǒng)與基礎設施的薄弱與昂貴的搭建成本—— 人才競爭中處于相對弱勢地位的中小企業(yè)早已捉襟見肘的人力資源預算， 幾乎沒有任何可能“浪費”在不產生短期收益、長期收益亦存在不確定性信息系統(tǒng)建設之上； 而即使是預算充足且對人力分析抱以厚望的大型領先企業(yè)， 由于其既有的海量數據散落于多個獨立運維的系統(tǒng)之中， 深入的跨部門協作要求、系統(tǒng)整合與數據規(guī)范/清理繁重的工作量， 以及潛在的投資“黑洞”，也令人力資源決策者望而生畏。 適合國內企業(yè)環(huán)境的人力分析體系搭建路徑 在德勤貝新人力分析成熟度模型的基礎上， 結合國內企業(yè)特有的群體決策習慣與風格， 我嘗試對人力分析體系的搭建路徑進行了思考與設計， 但由于國內企業(yè)的相關案例實踐較少， 且尚無法證明所任職企業(yè)經營績效、人才決策質量提升與人力分析體系之間的因果關系， 故出于案例研究嚴謹性考慮，在此謹拋磚引玉， 希望能得到領域內更富經驗朋友的指點或進行管理實踐的經驗交流與專業(yè)探討。 總體而言，由于企業(yè)在基礎設施領域的投資相對穩(wěn)健且不會一蹴而就， 并且往往會滯后于當前組織的人力分析水平， 因而人力資源專業(yè)人員在各階段中均需要首先證明人力分析所帶來的實際效果（效率、效能或業(yè)務&戰(zhàn)略影響）， 并通過展現真實分析過程與數據清理的耗時，令企業(yè)決策層意識到現有信息系統(tǒng)的瓶頸與提升數據管理能力的緊迫性。 伴隨人力資源基礎設施的逐步投入（見下圖：HRIS發(fā)展階段）， 人力分析體系的搭建也會因此呈現出一種“能力先行、系統(tǒng)逐步升級”的循序漸進的態(tài)勢。
處于此階段的企業(yè)已經擁有基礎的人力資源信息系統(tǒng)（HRIS）， 能夠有效管理入職時填寫的員工基礎人力資源信息； HR專業(yè)人員能夠被動的根據部門或企業(yè)高層領導者的要求， 通過簡單的結構分析與趨勢分析，對企業(yè)人力資源預算、人員編制、人口統(tǒng)計信息、培訓費用、人員的內部流動情況（招聘、離職等）進行必要的描述性匯報。 此階段也是相當數量的企業(yè)在人力分析方向上停滯不前的時期： 企業(yè)各層級定期或不定期會議中充斥著指標各異、數字繁多的表格與多種風格的圖表，似乎很負責任的展示數據的結構與趨勢， 然而因為缺少對數據背后原因的挖掘與必要的數據可視化能力， 報告閱讀者往往會在頭腦中立即產生這樣的問題：“好的，這些情況我知道了，所以呢？” 為了向下一階段發(fā)展， HR專業(yè)人員應當努力挖掘數據的“意義”及背后的“原因”， 即思考并嘗試回答： “經過分析得出的結論是什么？” “它是否反映出某些工作績效未達到預期？” “可能是什么原因導致了這樣的結果？” 同時，在報告呈現時避免未附分析結論而單純的羅列數據。
處于此階段的企業(yè)能夠充分運用及管理人力資源信息系統(tǒng)， HR領導者能夠根據企業(yè)戰(zhàn)略制定相應的人力資源戰(zhàn)略， 并主動、有意識的通過設定與戰(zhàn)略一致的、系統(tǒng)的、可量化的指標對人力資源管理體系的效率與效能進行監(jiān)測與衡量。 在提供了有關企業(yè)人力資本構成的描述性匯報基礎上， HR專業(yè)人員進入了大施拳腳的時期： 他們開始就企業(yè)所關注特定領域（職能）的關鍵指標（如離職率、招聘周期等）尋求與外部市場或標桿企業(yè)的對標， 并在對差距進行識別之后開始對數據背后的原因進行深入分析； 盡管尚未將人才管理納入人力資源信息系統(tǒng)， 但HR領導者已經開始有意識的但并非系統(tǒng)的將人力資源各模塊的數據進行整合； 同時，迫于業(yè)務領導者或企業(yè)決策層的壓力， HR領導者開始尋求在人力資源管理實踐&投入與經營業(yè)績之間建立一種更為直觀的聯系。 此外，在定期管理層會議中， 統(tǒng)一的KPI管理框架帶來了匯報的規(guī)范性與連續(xù)性， 能夠幫助企業(yè)決策者較為全面的了解人力資源職能的總體運行情況。 然而，即使是經過了充分的外部對標、嚴格的根源分析并制定了詳細的行動計劃，報告閱讀者腦中仍然會產生重重的疑慮：
為了走向下一階段， HR領導者首先應當繼續(xù)在匯報中聚焦當前管理情境所面臨的關鍵挑戰(zhàn)與問題， 其次要嘗試以外部視角關注及衡量各項人力資源決策產生的效果， 對各項人力資源管理實踐背后的假設進行檢驗。 僅進一步思考： “我們是否識別出了真正的問題？” “我們采取的措施與開展的項目是否能夠針對性的解決這一問題？” “我們需要如何與業(yè)務領導者進行協作？”
處于此階段的企業(yè)已經擁有了整合的人才管理系統(tǒng)， 并由此能夠記錄與有效管理整個員工生命周期完整的人力資源數據； HR領導者能夠準確識別真正的人力資源挑戰(zhàn)、對相應數據的進行監(jiān)測與采取可靠的衡量方法以檢驗決策的有效性， 并在此基礎上開展連續(xù)的人力資源管理實踐。 盡管企業(yè)中尚未搭建整合的商業(yè)智慧（Business Intelligence）系統(tǒng)， 以將企業(yè)內部價值鏈的所有數據進行關聯， 但由于人力資源職能已經證明了自身的分析能力， 并向決策層展現了科學性人力資源決策的過程與對決策質量的衡量， 因而被更多的邀請加入業(yè)務會議并被要求針對業(yè)務挑戰(zhàn)提供人力資源視角下的洞見。 在決策與分析方面，HR領導者開始將重心從匯報轉向了人力分析， 從解決內部視角下的人力資源問題轉向外部視角下“真正”的業(yè)務問題， 他們開始運用統(tǒng)計分析方法針對關鍵業(yè)務挑戰(zhàn)進行相關性模型的開發(fā)， 并開始通過解決業(yè)務部門眼中的“人力資源問題”嘗試與業(yè)務領導者建立信任與協作關系。 為了真正步入人力分析的階段，產生一定的業(yè)務影響甚至戰(zhàn)略影響， 一方面HR領導者應當著力提升人力資源團隊的戰(zhàn)略性思考與系統(tǒng)思考能力， 例如對內外部業(yè)務挑戰(zhàn)的識別、對核心商業(yè)模式的學習、對客戶價值的理解、對競爭對手戰(zhàn)略意圖與戰(zhàn)略舉措的思考等； 而另一方面，HR領導者還應當對多種來自于整合人才管理系統(tǒng)之外的數據（特別是財務數據、客戶數據與關鍵運營數據）進行整合， 為進一步檢驗人力資源決策與業(yè)務影響之間的相關性打下基礎。
處于此階段的企業(yè)已經擁有了較高的人力分析成熟度水平， 為了應對更加嚴峻的適應性挑戰(zhàn)，進一步提升整個領導團隊的決策質量， 企業(yè)開始著手建立商業(yè)智慧系統(tǒng)，嘗試對分散在多個內部系統(tǒng)之中、格式與接口各異、缺乏準確性與可靠性的海量數據進行整合。 而通過對人力資源內部數據的熟練整合及對業(yè)務情境的深入理解， 諸多業(yè)務領導者眼中的“人力資源問題”得以有效解決，人力分析的價值也逐漸得到企業(yè)決策者的認可。 在這一階段， 一方面HR領導者應當積極配合外部數據服務商、參與整合商業(yè)智慧系統(tǒng)的數據整理過程， 將此前人才管理系統(tǒng)數據整合與結構化的經驗與其他職能及業(yè)務領導者分享—— 數據的更新、重復性數據的整理與刪除、新增數據標簽的建立、遺漏信息的補充、異常數據的識別與清除等，以加速實現系統(tǒng)的可用性與數據的可靠性； 另一方面，HR領導者還應當避免盲目引入更加高級的預測性分析技術， 而應將已有的分析思維與分析能力與新獲取的業(yè)務數據相結合， 參與到更多業(yè)務領導者眼中“業(yè)務問題”的識別、分析與解決之中。 面對更加復雜的業(yè)務問題與挑戰(zhàn)， HR領導者要重新采取階段2到階段3的思考方式，嘗試回答以下問題： “我們是否識別出了真正的業(yè)務問題？” “我們此前制定業(yè)務決策的原因和依據是什么？” “組織、人才與領導力在特定的情境中扮演了怎樣的角色？” “這一業(yè)務問題是否反映出人力資源在組織、人才與領導力實踐方面的缺失？” “哪種人力資源實踐（政策、項目）能夠最為有效的提升這一能力？” 基于豐富的統(tǒng)計分析經驗，一旦提出正確的問題， HR領導者便能夠迅速做出高質量的人力資源決策，采取行之有效的措施， 并因此產生日益重要的業(yè)務影響。 與此同時，伴隨結構化數據的豐富， HR領導者也開始對非結構化的數據加以關注， 試圖進一步提升以助推個體行為改變?yōu)槟康牡娜肆Y源決策質量。
處于此階段的企業(yè)已經初步建立起整合商業(yè)智慧系統(tǒng)， 能夠對內部經營管理活動產生的各類結構化數據進行收集與有效的管理； 在決策系統(tǒng)之外，企業(yè)的日常工作與溝通交流也大量使用更加成熟的內部郵件、辦公協同系統(tǒng)與社交與知識分享社群。 擁有成熟高級人力分析能力的人力資源職能已經與業(yè)務領導者廣泛協作， 在解決重大業(yè)務問題中扮演了必不可少的角色，并因此開始參與到企業(yè)重大戰(zhàn)略決策之中。 這一階段的主要特點是預測性分析技術的引入—— 在識別人力資源決策與業(yè)務結果相關性的基礎上， HR領導者需要通過對結構化與非結構化數據的挖掘、運用回歸分析或更為高級的機器學習（決策樹、神經網絡、樸素貝葉斯等）技術， 嘗試對決策環(huán)境中即將發(fā)生的變化進行預測。 在持續(xù)發(fā)揮業(yè)務影響的同時， 這一階段HR領導者還應當嘗試將預測性分析技術運用于人力資源管理決策中： 例如更加準確的預測外部經濟環(huán)境變化或內部戰(zhàn)略調整對人力資源規(guī)劃的影響、預測未來一定時期內企業(yè)的關鍵人才缺口、預測在何時需要對領導力模型進行重大調整等。
在這一階段，HR領導者會廣泛的參與企業(yè)的戰(zhàn)略制定過程， 在預測性分析的基礎上，不僅能夠對“環(huán)境將會發(fā)生怎樣的變化”進行較為科學的預測， 還能夠通過情境規(guī)劃、決策建模等技術，對如下問題進行思考與解答： “為了應對這一變化，我們具體應該怎樣做？” “在這些同樣有效的備選方案之中，最佳的方案又是什么？” “為了達到這一目標，我們應當在組織、人才與領導力方面做出哪些準備？” 不斷優(yōu)化業(yè)務與人力資源決策，并作為企業(yè)決策層的主要成員，發(fā)揮著日益重要的戰(zhàn)略影響。 總結 盡管如同Josh Bersin（德勤貝新創(chuàng)始人兼CEO）于《極客已來，人力分析正當時》文中的描述—— 統(tǒng)計學家、數學家、心理學家、工程師紛紛邁入了人力分析領域， 人力分析的概念已在世界范圍內迎來了爆炸式的升溫； 國內，以人民大學商學院周禹教授為代表的專家學者也發(fā)出了“方案邏輯數據化、數據技術工具化、智慧功能產品化”的呼聲， 但在大多數國內企業(yè)實際經營管理實踐中、在眾多優(yōu)秀的HR領導者持續(xù)領域內，人力分析卻仍然未得到足夠的關注。 基于近一段時間來的學習閱讀與工作實踐，我對國內特定環(huán)境下建立人力分析體系進行了較為深入的思考，并嘗試提出了如上漸進式的搭建路徑；坦率的說，由于本人才疏學淺，且在客觀上缺乏企業(yè)案例的驗證，但鑒于人力分析將為人力資源管理帶來的巨大價值以及對國內HR領導者的影響，特將此不成熟的思考拋出，期望與此領域內的專家朋友進行進一步的探索。 -End- |
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