大数据时代,HR必须要分析4类数据

资讯 5个月前 天天导航
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对于人力资源工作本身来说,如何通过数据对工作效果进行衡量一直是业界争论的焦点。

那么,HR的价值到底该如何衡量呢?

大数据时代,HR必须要分析4类数据

HR的4类数据
1、反映人力资源现状的事实数据  
例如人员数量与结构、学历、年龄等,可以展示一定时间段内组织内部人力资源的基本概况
这类数据收集起来比较容易,分析起来也比较简单。
一般来讲,每月提供此类人力资源数据报表,并与不同时期的数据进行对比,可以让决策者对人力资源现状有一个概览式的认知。
    
2、反映人力资源活力的动态数据     
例如招聘周期、招聘完成率、员工流动率、核心员工流失率、内部流动率等。
动态数据可以反映一定时间段内组织的活力状况
较短的招聘周期、较高的招聘完成率可以反映组织“入口”的健康状况。
而合理的员工流动率、较低的核心员工流失率可以反映组织“出口”的健康状况。
内部流动率,如员工换岗、员工晋升或接班人计划等,可以反映出组织内在的活力。       
动态数据的收集也比较容易,关键是组织要沉淀数据,并及时了解市场行情,通过内部及外部的对比分析,才能对组织人力资源的活力有客观的评价
比如分析发现一段时间内某个岗位的招聘周期变长了,HR及用人部门就要坐下来分析。
是市场供给减少了,还是市场竞争激烈了,还是人才定位出现偏差或其他原因,之后才能找到对策。
这类监控数据,就像反映组织健康状况的晴雨表,随时可以给管理者预警。
3、反映人力资源质量的分析数据
例如人均效率、人力资本投资回报率、员工满意度、员工敬业度等。
分析数据,可以深入了解组织的效率,反映人力资源对业绩的作用,也是影响人力资源及公司战略决策的重要参考
这类数据的收集与分析需要模型支撑,需要花费一番功夫。
同时,这类数据的分析也最富创造性,对组织业务的影响最有参考价值。
比如分析发现,员工满意度越高,客户忠诚度也越高。
这就引导管理者将资源重点放在员工满意度上,采取一系列措施去提高员工满意度。
一旦员工满意度有所下降,管理者就要检讨和反省背后的原因,并拿出应对措施。
再比如分析发现人均效率下降了,通过人员预测模型发现公司的人员是多了而不是少了。
此时公司的人员战略目标或许需要由“增员”转向“减员增效”。
   
人均效率、人力资本投资回报率有标准的公式,需要HR与财务配合,共同完成。
员工满意度、员工敬业度等也有一些成型的理论和模型,比如盖洛普Q12等。
关键是选择那些经过时间和众多组织检验过的模型,并坚持在组织内推行下去。有历史数据的沉淀,才有对比分析的意义。
      
4、反映组织效率的分析数据       
一个企业的管理是否有效率、组织结构设计得是否合理、是否有优化的机会等等,也可以通过一些数据发现。
比如,公司管理人员的平均管理幅度,也就是平均一位经理直接管理几位员工,通过这个可以从一个角度反映管理效率; 
再比如,公司从总裁到普通员工有几个层级,层级越多,组织的沟通效率越差; 
再比如,也可以分析前线销售或者生产的员工与后台管理人员的比例,可以分析一下,公司的管理有多“重”; 
再比如,也可以针对某一职能,进行跨企业的分析,平均一位人力资源从业者支持多少位员工,这个就可以反应这个职能的管理效率。
当然,不同企业由于业务、管理模式的不同,无法做出一个绝对的好或者不好的判断;
但,可以以某一个时间点为基础,持续跟进与分析这些数据的变化,判断是否有持续性的改善?

大数据时代,HR必须要分析4类数据
如何着手数据分析

集中力量优先解决重点问题 HR管理模块众多,从战略规划到招聘、培训、绩效、薪酬、员工关系、企业文化等等,可能处处有问题,能进行分析的地方也很多。

 

但资源有限,要使人力资源分析的作用发挥到最大,应集中力量优先解决重点问题。

 

何为重点问题?

公司战略需要的指导性或支持性分析是重点,目前最影响业绩的问题也是重点。

1、要有业务导向    

人力资源数据分析不能孤芳自赏,必须服务于业务才能发挥真正的作用。同时,从事数据分析的人员也需要有销售、财务的敏感性和基本的知识,这样才能将HR与业务更紧密地联系起来。

 

2、从已有资源开始

HR部门手上有很多现成的数据,从这些数据入手,先一点点地做起来。数据本身是没有意义的,关键在于如何将数据与业绩关联起来。这确实需要创造性,并投入精力。基本的统计方法也是需要掌握的。

3、坚持下去,要有沉淀 

一旦决定要做分析工作,就要将它融入HR日常的业务工作中去,并安排专人负责日常数据的收集与整理。并且这个工作一定要有持久性,任何一个时间断面上的数据都难以单独进行有效的分析。组织内部历史数据的沉淀在评估和预测方面能发挥更大的作用。

    

4、打破常规,不断创新    

例如,谷歌通过研究发现,好的管理与人才保留率和团队绩效之间是正相关的关系。


版权声明:天天导航 发表于 2022年4月15日 下午11:20。
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