People Analytics
【纽约】劳动力智能→分析公司Revelio Labs宣布获得1500万美元的A轮融资
纽约 - 劳动力智能分析公司Revelio Labs宣布获得1500万美元的A轮融资。本轮融资由Elephant Partners领导,Alumni Ventures、BDMI、K20 Ventures、Techstars和Barclays提供额外资金。这笔资金将用于扩大Revelio Labs为企业人力资源▲和战略提供的服务,在该公司获得450万美元的种子资金后不到一年时间。从那时起,Revelio实验室的规模已经扩大了两倍,拥有150多个客户,包▼括投资者、企业战略█家和人力资源团队以及政府。
Revelio Labs的首↙席执行官Ben Zweig说:"任何公司最重要的资源是它的劳动力,但即使在2022年,雇主和招聘经理也还没有真Ψ正掌握在个人和宏观层面影响员工决策的变量。美国企业并没有为大辞职、悄悄辞职或人︻才大战做好准备。而当▼我们在一个非常紧张的劳动力市场、激烈的通货膨胀和潜在的经济衰退中航行时,对劳动力趋势有更々多的了解比以往任何时候都更重要。我们很感激大象和我们的其他投资者继续认可我们通过劳动力数据推动有↑意义的商业变革的潜力,我们期待着将这些新资本用于进一步加强我们的产品。"
Revelio Labs建立了了解每个公司的劳动力的工具。通过分析公共劳动力〓数据,该公司已经创建了一个标准结构,以统→一工作名称、技能、活动和公司。Revelio实验室≡的数据科学家团队开发了处于统计研究前沿的方法,以消除抽样偏差并调整报∑告滞后,从而对劳动力动态形成全面、无偏★见和最新的了解。该公司的劳动力数据提供了关于职业构成、招聘和减员趋势、地理构成、职业过渡和人口多样性的洞察力。Revelio Labs目前的许多客户包▓括最大的对冲基金、私募股权公司和风险投资公司,以及越来越多的大型企⌒业客户。
"为了吸引和留↘住最好的人才,雇主需要了解如何最好地满足现有和即将到来的员工的需求。Revelio Labs有能力帮助弥补▲劳动力市场的这一数据缺口,并提供优化人力资本决策所需的洞察力,"Elephant Partners的☉普通合伙人Julie Effron补充道。"凭借一个专注于ξ 为各公司提供战略性劳动力情报的SaaS平台,我们看到了Revelio Labs的巨大机会,并期待着通过这次投资继续←支持他们的发展。"
关于Revelio Labs
Revelio Labs是一家劳动力情报公司。Revelio Labs成立于2018年,它吸●收并规范了数以亿计的公共就业记录,创建了世界上第一个通用的人力资源数据库。该公司的ζ 数据科学家、经济学家和工程师团队向包括投资者、企业战略家、人力资源团队和政府在内的客户提供有㊣价值的劳动力分析,使他们能够做出可操作的、数据驱〖动的决策。
Revelio Labs的使命是创造一种清晰的方式来了解各公司的劳动力和人才。今天的公司通过分析内部人力资源数据『对自己的公司进行有价值的了解,但在试图与竞争对手进行比较时却很困难,而这对战略规▽划来说是不可或缺的。
劳动力数据,与财务数【据不同,缺乏开发复杂模型所需的标准化。然而,劳动○力市场是世界上最大和最重要的市场。
在Revelio Labs,我们专注于劳动力分析,因为『雇主和雇员对人才如何与组织目标保持一致缺乏共同理解。通过提供一个共享㊣ 的劳动力情报来源,我们看到了这样一个世界:人力『资本的分配与金融资本的分配一样高效、透明和科学,从而为所有公司和个人带来更多的参与和更好的表现。
Revelio Labs是劳动力智能领域的行】业领导者。我们的数据科学家、经济学家和工程师团队拥@有独特的专业知识,能够提供有价值的劳动力分析,使我们的合作伙伴能够做出可操作的、数据驱√动的决策。
People Analytics
2022年10月07日
People Analytics
【英国】HR分析工具Reflect完成200万欧元种△子融资
认识一下Reflect,一个专门为人力资源团队设计的新分析工具。虽然许多团队现在依靠复】杂的数据可视№化和业务规划工具,但人力资源团队不能轻易地测量不同的指标,也不能看到它们是如何随时间演变的。
然而,人力资源已经成为科技初创公司和一般创新企业的关键组◥成部分。
"我们创办Reflect的原因是,我们认为人力资源人员需要一些帮助,"联合〒创始人兼首席◥执行官Léopold Adam告诉我。随着COVID-19的流行,多样性、公∩平和包容的目标,心理健康问题ζ 和远程工作政策,这项◇工作已经变得更加复杂。
"他们没有一个全面的工具︾来管理这种情况,"Adam说。据他说,普通的人力资源团队使用2到10种不同的软件即服务№产品。Reflect连接到所有这些工具,并将数据●集中起来。
之后,Reflect作为所有人力资源指标的单一存储库。然后,用户可以选择ζ 数据点并跟踪进展。例如,公司使用Reflect来跟踪每个部门的总人数、自然减员、每季█度的加薪次数、女性在领导岗位上的比例等。
然后,Reflect让你与○团队经理、高管和任何想要全面了解一般人力资源数据的★人分享仪表盘。而一旦首席执行官使用了这个工具,你可以肯定它将成为必不可〗少的工具。
当然,许多公司创建Excel电子①表格并在全公司范围内发送。但这需要大量的手工输出,而且要改变一些参数以看到不同的视图也不是那么容易。
有些公司已经有一个数据↓可视化工具,如Tableau和Power BI。但问题是,人力资源部门要处理敏感信息,如工资和病假。你不希望把你的人力资源数据的访问权授予↓整个公司。
在未来,Reflect认为它可以帮助你将自己的指标与行业的指标进行比较。随着越来越多的公司开始使用该产品,例如,比︽较流失率将变得更加容易。
Reflect刚完成了200万欧元(200万美元)的种子轮融资,由XAnge牵头,Evolem、Kima Ventures和一些□ 商业天使,如Roxanne Varza、Matthieu Birach和Thibaud Elzière参与。而首批使用该产品的公司包括Pennylane、Welcome to the Jungle、Batch、Partoo和SmallPDF。
People Analytics
2022年10月01日
People Analytics
【美国】针对中小企业的员工╳数据平台Employee Cycle完成了250万ξ美元的种子轮融资
领先的中小型企业人力资源分析仪表板Employee Cycle完成了250万美元的种子轮融资,由Impellent Ventures领投。本轮融资包括来自Collab Capital、Converge VC以及其他天使投资人和捐□助者的参与。
所得资金的使用将支持第一个员工数据平台(EDP)的◥开发和推出,这是一个用于自动化人力资源报告和数据质量审◇计的增强型产品。Employee Cycle计划扩大规模并在销售、营销和工程々部门进行招聘。
"我们总是听到员工是公司最大的资产,但由于大多数组织的员工∮数据分散在多个人力资源系统中,他们〓最终对为他们工作的人了解甚少。为了解决这个问题,我们正在授权公司将他〓们分散的员工数据转化为集中的劳动力洞察力,以做出更聪明和更有数据驱动的劳动力决策,"Employee Cycle首席执行官Bruce Marable说。"来自客户、整合伙伴以及√投资者和行业领袖的不同联盟的支持,是对我们◣模式的验证,也是帮助企业更好地预测员工需求的一个机ζ会。"
该公司的仪表板与近三十多个常用的◣人力资源软件系统集成,主要是'HRTech'类别,包括人力资源信息系统、工资单、招聘和绩∩效管理系统。这使人力资源部门的领导能够统一和分析他们在劳动力领域的数据,如人数、招聘、更替、保留、DEI、补偿、绩效管理和其他。所有这些整合都是直观的,并自动更新数据,以提供最ㄨ实时的信息。
"Impellent Ventures管理合伙人David Brown说:"人力资源部门的领导以不相干的方式管理大量的数据,这是不可持∩续的。"Employee Cycle提供的不仅仅是运营效率;它是一个节约◤成本的商业智能工具,推动了对公司运营和文化的真正洞察,这比以往任♂何时候都更重要。"
在Employee Cycle及其使命背后的拥护者中,有Impellent Venture的普通合伙人Tarik Trotter(以艺名Black Thought闻名)。他的承诺来自于支持那些重新定义现状并为他人创造机会的未被代表的社区创始人的信念。今年,所有风险资本中只有1.2%的资金资助了黑人创办的初创企业◤。
"特罗特说:"对我来说,雇主在招↑聘、雇用和在入职过程中支持不同的候选☉人方面可以做得更多。"布鲁斯和他的团∞队证明,无论统计数据如何,人才和伟大的想法都会∴蓬勃发展。我的目标是确保他和其他∮黑人和棕色人种的创始人获得创造持久企业的财务机会。"
关于Employee Cycle
Employee Cycle是一个员工数据平台(EDP),它改变了人力资源领导者使用数据的方式,首先是将互不相干的员工数据转化为一个用户友好、集中★和实时的人力资源分析仪表板。通过利用各种最佳人力资源系统的API,我们提供了一个单一的数据驱动的整个劳动力视图。这使人力资源领导能够▅更好地识别、沟通和解决劳动力问题(例如:离职成本、缺¤乏多样性、性别薪酬不平等、雇★主品牌不佳等),避免风险,并节省成本。Employee Cycle是Comcast NBCUniversal的Lift Lab Accelerator Powered by Techstars的毕业生。
People Analytics
2022年09月28日
People Analytics
【波士顿】人才优化平台The Predictive Index 获得 JM 家族企业 3000 万美元的投资
The Predictive Index (PI) 今天宣布 JM Family Enterprises, Inc. (JMFE) 的少数股权投资 3000 万美元,这是世界上唯一的全球人才优化平台。?
新的融◣资将使 The Predictive Index 加速产品性能,重点关注为客∩户创造持久价值和支持网络有效性,推动公司雇用更⊙好的人,设计成功的团队,激□励各个级别的领导者,并让员工在整个员工中参与生命周期。?
PI 首席执行官 Mike Zani 表示:“JM 家族企业在建立持久的公司方面有着长远的眼※光,我们发现他们的方法在成长型股票市╱场中是独一无二的。”?“他们带来了对特许经营商/特许经营商商业模式的深入了解,类似于我们的增值认证合作伙伴网络。这项投资使我们能够专注■于通过扩展产品功能和提供真正引人入胜的软件体验来为我们的合作∴伙伴网络和客户』增加价值。”
在过去的 12 个月中,The Predictive Index 已在 90 多个国家/地区拥有超过 10,000 名客户和 480 名合作伙伴。PI 连续三年被全球领先的√技术市场 G2 评为最佳职前测试软件的领导者。?
“通过我们的运营和投资活◣动,我们亲眼目睹∞了预测指数为客户和合作伙伴带来的价值,”JMFE 首席企业发展官 Pearl Percy 说。“JM Family 相信人是我们成功的核心,这与 The Predictive Index 行业领先的人才优化产品和服务之ぷ间存在明显的一致性。此外,PI 将久经考验的科学与现代技术平台的独特结合符合我们的投资重点。”
关于 Predictive Index?
Predictive Index (PI) 是一个屡获殊荣的人▅才优化平台,可将业务战①略与人员战略相结合,以实现最佳业务成果←。
60 多年的成熟科学、软〓件和富有洞察力的管理研讨会课程使 PI 成为任何希望设计优秀团队和文化、做出客▓观招聘决策、促进敬业度并激发员工在世界任何地方的优秀员工的▆解决方案. 超过 10,000 名客户和 480 多个合作伙伴在 90 多个国家/地区使用 PI,包括 Nissan、Citizens Bank、Subway、Blue Cross Blue Shield 和 Omni Hotels。
People Analytics
2022年09月13日
People Analytics
【People Analytics】人力资本分析的商业价值是什么?
认为人力资本分析是复杂的,只能帮助少数人获得ㄨ真正的商业价值,这是一个错误的假设。事实上,大大小小的企业都可以▓利用人力资本分析来极大地推动他们的业务发展,同时在今天↙大家都在经历的紧张的劳动力市场中保持竞争力。这里的关键╳是通过观察当前和新的趋势来理解人力资本分析的真正价值,为人力资本分析制定一个运营模式,并采取行动。
人力资本分析的当前趋势是什么→?
随着工作领域的变化,公司正在发现更多的方法来利用人力资本分析来创建有效的商业和人力资源战≡略,并应对他们所面临的挑战。
正因为如此,在过去╲的几年里,第一个也是最有影响的趋势是人们→对人力资本分析的认识不断提高,以及它如何能推动业◥务的发展。在我们询问的CHRO中,90%的人同意人力资本分析≡是其战略能力和制定数》据驱动的决策的重要组成部分。此外,建立一个数据驱∑ 动的文化的意义和商业价值在最近几年已经得到普及。事实上,90%的CHRO也认为它能带来商业价值,81%的CHRO表示它能让管理者做出 "当下 "的决定。
因此,由于CHRO在商业战略中扮演着更多的战术角色,并大声疾呼◣,公司正在倾听,并催生了人力①资本分析的下一个趋势。这就是企业♀正在增加对人力资本分析的投资。在我们调查◎的公司中,54%的公司表示他们正计划增加对技术的投资以协助人力资本分』析。这意味着企业正在对人力资本分析投入更多Ψ 的时间和收入,并投资于规模化的产品化分析,为人力资源部门建立一①个数据驱动的文化。
从增加的投资来看,人力资本分析的第三个趋势是人力资本分析团队的增长。而在不到♂两年的时间里,团队从2020年人力资本分析团队与员工人数的比例为1:4000上升到2021年的1:2900。这是一个61%的增长。
随着人数的╱增长,最后的趋势自然是人力资本分析的发展变得更加注重商业价值」。人力资本分析现在不仅把精力投入到人力资▼源的行政管理方面,而且正在承担企业一直以来面临的一些更大△的挑战。由于动荡的时代尚未结束,人们期待着持续增长Ψ。
人力资本分析是如何推动商业价值的?
在企业关注人力资本分析的商业价值的趋势下,团队可以提供广⌒ 泛的价值,对企业目前面临的许多挑战进行必要的改进,包括:
员工体验
人力资本分析使企业能够使用员工调查来收集数据,以便更清楚地了解所面临的挑※战,最终使他们能够改善员工的整体体验。在此↓基础上,人力资本分析团队可以设计实践和系统,改善员工的工←作流程,使工作更轻松,更有吸引力▅。
劳动力规划
人力资本分№析可以研究行业的当前趋势和正在发生▓的变化,并为企业提供人力资源战略。他们可以通过建议未来需要什么◎技能来完成工作,如何招聘这些既定的技能或通过培训或人才☆市场来重新掌握现有劳动力的手段来做到㊣ 这一点。
员工生产力
通过运行报告和提供针对工作的〗调查,人力资本分析可以跟踪∏显示工作中存在瓶颈的模式,深入了解哪些工作需要更多的支持,管理层在哪些方面未↙能支持员工,并发现改进的方法。
领先公司如何通过人力资本分析找到商业价值?
通过跟踪⊙领先公司的趋势,我们不仅发现他们已经在人力资本分析方面进行ζ 了投资,并且已经这样做了多年,而且我们还发现了他︾们是如何进行这一过程以及所产生的商业价值。一些例子:
高露洁棕榄公司㊣:改善多样性和包容性
2020年的事件升●级了高露洁在其组织内改善DE&I的努力。他们已经知道他们有很多事情要做,以提高对种族不公正做法的ζ认识。在做出承诺后,高露洁请来了一位新的首席多元化官,他与人力资本分析团队紧密合作,为HRBPs创建指▽标和直观的 "故事板",以便与他们的利益相关者使用。结果使他们√在招聘、保留和参与的方法上做出了新的数据驱动的决ζ定【。
Uber:提高员工的敬业度
像许多其他公司一★样受到大流行病的影响,Uber发现,员工敬业度和员工倾听对他们的员工和业务成功▽至关重要。为了实现他们的目标,Luye Change和她的团队制定了一个持续的倾听计划,重点是了解人们如何处理向远程工作的过渡,这是大多∏数公司正在解决的挑战。
从他们的努力中,Uber发现关键是不仅要听取员工的意见,而且要根据他们的反应采取行动。这一点在他们开始让员工回来的@过程中得到了强调,并通过倾听员工的关〖切,制定了更加灵活和优△惠的混合工作方法。
什么是人力资本分析的新运营模式?
随着投资于人力资本分析团队的增长,也需要投资于创建人力资本分】析的运营模式。一个运营模式有助于精简他们的工作,提高工作效率@。做到这一点的过程需「要客户的驱动力,并将其转换为有形的业务成果,分为三个关键领域,或我们喜欢称之为引擎。然后,这些引擎被进一步细分,以解决处理这些功能的团队和他们的主◇要目标。
需求引擎
需求引擎由咨询团队组成,他们与商业利益相关者接︾触,将商业战略和挑战转化为可由解决方案引擎处理的假⌒ 说。
解决方案引擎
解决方︻案引擎包括高级分析、报告和启用以及管理团队,负责管理和生产分ζ 析解决方案。他们与组织的数据引擎协同工作。在这里,治理团队负责确定项目的优先︾次序,坚持最高的道德标准,并管理㊣数据管理。
生产引擎
生产引擎是实施团队,确保分析解决方案的々有效设计和产品管理。它包括相关的项目管理和变革管理,以提供每个解决方案ω 的有效采用。
领先的公司正在建立一个人力资本分析〓运营模式,因为他们了解设置一个流程的好处。在我们∑调查的公司中,有39%的公司已经在所有三个引擎上都有角色。在这些公司中,93%的公司对由此产生的价值充满信心。
如何利用人力资本分析的优势?
在你的组织中实施人力资本分析可能看起来是一项艰巨的任务。你可能不知道从哪里或如何开始。通过观察趋势和了解人力资本@ 分析对企业的推动作用,采取行动并致力于像领先的公司那样投资于人力资本∏分析就容易得多。
可以参考◤一下微软是如何通过使用人力资本分ぷ析技术来改善公司文化的。
微软公⊙司的CHRO Kathleen Hogan指出:"所以,这不仅仅是你如何从数据到洞察力,而是你能否将它们操作ξ 化,并以某』种方式在你的工具、你的经理、培训和你的人员流程方面将这些洞察力制度化。同样,我们正处在一个漫长的旅程中,但这是我认为我们拥有的巨大机△会。"
我们正在不断地监测人力资本分析,并与铺ξ平道路的领先公司交谈。我们相信你也能像微软、Uber和高露洁那样从人力资本分析中看到真■正的结果。但要知道,你不需要单独做这件☉事,有一些资源可以帮助你走这条路。从简化▲流程的工具和技术到人力资源培训计划,以提高你自己和你的员工的能力,使他们能够以数据为导向,以业务为重↓点,以经验为主导。此外,还有一些辅导服务,它们紧跟新的趋势和结果,可以指导你走♀好每一步。
作者:Ian Bailie
People Analytics
2022年08月19日
People Analytics
【PA】利用人力资本分析技术节省时间,统一团队,消除孤岛○现象
技术不应该是一种负担。它应该◆使工作更容易,这样人类就可以集中精力做最重要的事情。人力资本分析技术∩应该为人力资源团队节省时间,与其他数据◥源整合,并与关键业务成果相联系。
你的组织的领导团队需要人员数ω据来讲述一个故事。人们为什么离开或留下?哪些人员指标可以帮助解释为什么波士顿的同店销售比达拉斯▂的高?我们如何在数据的基础上做出与目标相联系的决∩定?人力资源部门可以推动这种对话,成为◤战略伙伴,以推动更好的决策的方式提供人员情报。
这很简单,但并不容易。人力资源部门的领导者已经不堪重负,他们身兼数◇职,而他们所使用的技术却无法应对挑战。
离职︽率很高。人力资源部门的任务很重。他们需要可靠◤的技术来帮助。
人员智能不应该是困难的,不应该需要一个庞大的数据团队,也不≡应该是孤立的。
以下是ζ 一个有效的人力资本分析平台可以帮助人力资源领导者的三种方式:
人力资本︾分析应该为人力资源领导者节省时∴间
当人力资源部门试图使用无效的工具将他◤们的人员数据与业务成果联系起来时,这可能是困难和耗时↑的。汇编数据通常需要花费数小时导出到Excel,然后将这些导出的数据拼接起来。听起来很乏∞味。当你的电子表格随着数据的刷新而中断时,这个过程就变得更加令人沮丧。
综合人员智能技术解决了这个问题。有了一个有效的人︻力资本分析平台,就不需要导出数据了。它是自动化和一致的,它也不会中断。 领导者↓可以实时了解他们关键人员数据,并采取行动。
与其花★时间计算信息,人力资源部门的领导可以优先〓考虑吸收、分析并对通过仪表▓盘传达的所有指标采取行动的时间。
人力资本分析应该统一人力资∏源和商业智能团队
商业智⊙能团队通常是由各部门共享的。由于其数据的范围,人力资源部门的要求通常会落在后面。员工数据往往需要大量的时间来清理。更多的时间用于清理意味着Ψ更少的时间用于创建有洞察力的报告。
人力资本分析技术应该将人力□ 资源和商业情报团队统一起来。这一点▓很重要,因为人力资源部门通常没有专门的商业智能或々分析员。有了一个强大的、集成的智能平台,人员数据是干净的,容易操☉作的,数据反馈可以使人力资源和商业智能团队同步。干净的数据对分析来说是很有趣的。然后,人力资〇源部门可以解决他们的人的问题,组织可以将这些数据与业务目标联系起来。
人力资◤本分析应该消除 HR 数据的孤岛现卐象
许多智能工具在建立时没有考虑到整合问题,人们的数据仍然是孤立的。这使得员工数据难以汇编并与◣业务成果相联系。整合分》析平台与节省时间方面同样重要。
智能平台应该将员◆工倾听和绩效工具--如调查、反馈、人才审查、表彰和目标--的数据连接起来,这样领导就能快速了解信息并采取行动。
人力资◥源专家并不都是数据专家。这是很自然的。技术应该成为他们解决问题的伙伴。
人力资本分析技术不应该需要大量的时间或资源来连接业务成果或阻碍人类决→策。智能工ぷ具应该帮助人力资源部门,实时提供他们所需的◣指标,为人员和Ψ 业务的成功做出战略决策。
作者:Phil Haussler
People Analytics
2022年08月03日
People Analytics
人力资本分析(People Analytics)在促进员工敬业度方面的▆作用
根据Insight222的人力资本分析趋势报告,员工敬←业度是人力资本分析带来最大价值的两个领域之一,其次是多样性和包容性。毫不奇怪,员工敬业度高的企业可以减少缺勤率,经历更少的人员№流动,拥有更高的保留率和更多的生产力--所有这些都有助于在当今激▆烈的市场环境中提高组织的竞争优势。
您如何利用人力资※本分析使人力资源部门发挥作用?
在整个2021年,对人力资本分析的投资ㄨ加速了,而且预计在接下来的几年里还会扩大。人力资本分析团队已经从之前12个月的每4000人中有一个人增长到每2900名员工中↑有一个人。
通过增加专门从事人力资本分析的员工,并赋予他们所需的技能,以评估正在发挥作用的项目或对不发挥作用的项目进行开▃发,你可以使人力资源部门为企业提供更多的价值。此外,提供最有效的技术可以使人【力资本分析专业人员↑拥有正确的工具,因此他们不仅能有效地收集正确的信息,而且有能力分析和展示≡数据,以支持C-Suite管理超复杂的课题,这▅些课题在Covid-19的催化下甚至╲在今天仍然存在。
在人力资本分析方面领先的公司,将洞察力注入到公司的运营和战略中,在外部,他们在推进人力资源部门【方面发挥着主◣导作用。通过专注于在咨询和影响、产品管理和变革管理方面的能力建设,领先的公司表明他们希望通过将分析嵌入整个公司的人员流程,为员工、经理和高管制▲作必要的 "分析产品",使其☆解决方案和预测有效。
这方面的一个例子是,Uber通过人力资本分析使他们的人力资源部门,并通◥过实施持续倾听,提高了他们的员工敬业度。这使得Uber能够克服Covid-19所带来的挑战,实施⌒一个专注于了解人们如何处理向远程工作过渡的计划。
让正确的利益相关者参与到人力资本分析工作中来有多重要?
这可能是一个▲挑战,但为了使员工敬业度最有效,必须采取全员参与的卐方法。如果员工不愿意回应发出的调查或提供见解,就很难收集到有■用的信息来进行真正的改变。如果C-Suits不愿意倾听并投资于能够提高员工敬业度的技〇术或技能,你的努力就几乎不可能取得进展。
作为人力资本分析的领导者╱或人力资源专业人士,关键是」要成为数据驱动努力的倡导者,以开发和启动丰富的员工敬业度计划,为组织提供真正的价值。要做到〖这一点,要以道德和透明的方式向所≡有利益相关者沟通每个项目的细节。这在※过程中建立了信任。
您如何将员工成功和人力资本分析结合起来?
人力资『本分析法从真实的数字中提取。在我们调查的→公司中,有42%的公司表示他们拥有利用人力资本分析的数据驱动文化,90%的公司相信这项工作能够为︼企业带来价值。这是个好消息。
因此,将员工的成功和人力资本分析结合起来,就是要理解员工的成功只能通过承担责任和确保人↓力资源战略决策得到数据的支持来实现。
"我知道我必须承担起这个责任,并与整个人力资』源部门的其他人合作,帮助创▅建一个数据驱动的文化," 渣打银行常务董事、劳动力管理和分№析部全球负责人史蒂夫-斯科特说。
通过〖人力资本分析团队结合对劳动力的工作知识,利用数据●驱动的方法,对他⌒们正在工作的项目进行分析,并回答真正的业务问题,他们能够对员工敬业度产生更大的影响。
您如何创建数据驱动的∑ 文化?
一个数据驱动的人力资源文化能带来商业价值。当人力分析领导者被问及拥有数据驱动文化的效果时,90%的人表示它能带来商业价值,81%的人表示它能让经理↙人做出 "当下"的决定。
为了在你的组织内创建和运行数据驱动的文化,三个关键的重点领域应该是:
投资于人力●资本分析功能--这意味着人力资源专业人员和人员经理应该成为熟练的,确保在他们的决策中采取基于证据的方法。
嵌入卐数据驱动的决策--意味着让管理人员和人力资源专业人员能够〖获得数据。数据应该在整个组织内实现民主化。
专注于为企业提供√价值--这意味着人的洞察力应该为战略提供信息,允许ζ采取行动并对结果进行衡量。
您如何衡量员工敬业度?
许多公▓司正在战略性地思考如何衡量员工敬业度,以加强和改善员工ω 体验。第一步是认识到组织中的员工敬业度需要被评估和质疑。一旦完成,下一步就是实施如何解决所观察到的人员管理问题。
我们发现,遵循这8个步骤可以使人力资本分析工作在数据驱动的过程中保★持正轨。
员工敬业度的运作及其所包含的内容最好按其各个部分进行分解和评估。人力资本分析正在询问员工的事情:
包容性
心理安全
认可
执行情况
为了收集这些相关的信息,人力资本分析的领导者和人力资源专家可以通过利→用以下技术来实施员工倾听:
调查--你对团队进行调】查,并就当前的观点提出相关问题。
焦点小组--你收集不同部门和级别的员工,提出@设定的问题或倾听他们的关切
离职面谈--让即将离开公司的员工深入了解他们离开的原因』以及他们认为需要改变的地方。
留任面谈--单独询问员工为什么留△在公司,以及什么可能是促使他们离开的因素。
成功衡量员工敬业度的一个补充建议是,在正确的时间将正确的信息传递给正确的人。然后,这些信息可以从●决策层转移到决策层,从而使公司的工作产生变化。
主要启示
由于接受了人力资本分析」所提供的商业价值,领先的公司正在竞争激烈的市场中获胜。而员∑ 工敬业度是人力资本分析发展有效变革的首要▼条件。但是,要使人力资本︻分析对你的员工敬业度计划产生任何积极的影响,它需要熟练的专○业人员在适当的支持和技术的支持下才能真正的成功。
文章来源:myHRfuture
作者:Manpreet Randhawa
People Analytics
2022年07月25日
People Analytics
衡↑量人力资本分析(PA)的价值:如何计算人力资源分析的使用和影响
前言(来自David Green)
衡量人力资本分析◆的价值是OneModel的Nicholas Garbis最新白皮书的主题。本文提出了一种新的思路,并对常用的投资回报率方法提出了挑战,以∮评估人力资本分析的投资,无论是技术、产品设计、培训、沟¤通还是变革管理。根据该文件,人力资本分析的价○值在于 "组织的人才决策质量"。有一张图表特别有助于阐♀明为什么许多团队正在采用的 "产品思维"是通过人力资本分析实现规模价值的最佳途径。它强调了一个试〖图解决人才挑战的用户的 "价值旅程",以及如何从用户认为 "我们有数◣据可以帮助这里 "的时刻开始,并继︼续使用洞察力来做出更好、更快和更有数据依据的人才决策。
我们如何衡量◤人力资本分析的价值?
与一年前相☆比,你的组织今天是否做出了更好、更有数据依据的人才决策?这是ξ 对任何人力资本分析(PA)项目、倡议、团队、COE或部门的最终测试。如果︽答案是肯定的,那么对PA的投资就会继续卐并扩大。如果答案是否定的,那么PA的预算就会受到质疑。
那么,我们怎样才能证明人力资■本分析的价值?在我们最ξ新的白皮书《衡量人力资本分析㊣ 的价值》中,我们从根本上解决了这个问题,从人力资本』分析的任务开始,到PA团队提供的内容的利用。
有了对公共关系如何创造卐价值的更全面︾的看法,你将更有能力为人力资本分析建立你的商业案例。无论你是ξ在寻求初始的、增量的还是转型的投资,这个价值框架将帮助你说服你的组织对人力资♀源分析进行全面投资。
解决投资回报率的难题
许多供应商为人力资本分析所推荐的投资回报率计算方法并不是很好--有些简直是可〓笑的。这是我撰写本文的原因之一。
两种常见的方々法:
通过系统整合或流程加速的效率估计节省〗费用
通过整合系统或加速流程节省的估计成本。减少减员或加快招聘职位♀的填补时间或其他Ψ 关键绩效指标。
承诺PA技术将减少人员流失,并对其进行财务估值......然后在'大辞职'开始时◣躲起来,或者说'本来会更糟!' 唉! 这既不诚实,也没有帮助。我♀们可以在宣布我们提议产生的价值方面做得更好。这是ω论文中的一个关键点。
我们需要解决 "为什么"这个大◥问题?
我们为什么要投资于人力资本分析?我们承诺的成果▂--投资的"回报"--是否只是简单的系统和流程的节约以¤及一些假设的KPI的提升?
人力资本分析的使命:在组织的各个层面推动更好、更快的人才决策。
我们在人力资本分析方面≡投入资源,以推动和加速这一使命。人力资本分析的价值应该由整个组织的人才决策的质◥量来判断。
我们可能无法︾直接衡量人才决策的质量,但我们可以使用利用率作为代理来开始。如果我们的公共关系交◥付物被利用,我们可以◤顺理成章地认为,用户正在对它们进行估价。他们正在≡为这些内容 "投票"。如果它ζ 没有价值,他们会忽略它。
在本文中,我们展示了如何利用这些内容来相对∴容易地计算你的公共服务组合的价值。
人力资本分析的价值旅程
通过一个过程序列,即 "价值旅程"来观察每个 "分析事件",我们将看◢到PA内容在大规模提供价值方面是多么关键。为了影响ω组织各个层面的人才决策,我们需要通过关注以下方面来建立一个平稳、快速的自助ㄨ服务周期:
创ぷ造分析心态/文化
应用以用户为中心■的产品设计
有效沟通并应用合理的变革管理
"我们有数据,可以在这里提供帮助。" 下图显⊙示了目标画面,一个用户在遇到商业挑战的人才要素时,认为 "我们有数♂据可以帮助这里"。这是关键的第一步,理想情况下『,他们会流入一套高质量的公共关系产品,可∏以提供所需的洞察力。
任何业务挑战都可以分为人才要素(人员配置、技能、生产力等)和非⊙人才要素(市场力量、供应商问题等)。人力资本分析通过支持理解和解▆决挑战的人才要素的产品和服务提供价值。为了大规模地影响人才决策Ψ,需要公共关系部门的团队提供产生洞察力的自我服务解决方案。
那么,现在我们已经涵盖了这些,我们如何衡量人力资本【分析在贵公司的价值?
是否有一个公式可以用来使我们的人力资本分析投资更有目的性?如果有,我们如何确定:我们应该↑把精力放在哪里?哪些内容或沟通工作是必要的,以实现我们期望☉的结果?人力资本分析的另一个核心假设是,你的领导人的时间是一种稀缺和宝贵的资源。而我们将使用这一假设来固定我们的价值》测量方法。我们假设你的组织的领导者:
对他们所花的时间╲是有选择的。
选择将他们的时间花在他们认为∞有√价值的事情上。
如果他们经常接触内容,就会看到其价值。
将会依赖那些随着时间↘的推移而继续为更好的人才决策提供信息的内容。
可下载《衡量人力资本分析的价值》白皮书,查看我们根据价值利用框架计算小型公共关系ぷ组合的价值的方式。
文章来源:OneModel
作者:Nicholas Garbis
People Analytics
2022年07月14日
People Analytics
PA同仁必读:如何推进内部的人力资本分析∩(People Analytics)战略,分享你9个Tips
有了人力资本分析战略,你的人力资源和/或人力资本分析团队就↘能以积极主动的方式处理劳动力问题,并①有效管理资源。让我们来看看如何建立一个具有真正商业影响的人力资本分析战略!
什么是人力资本分析People Analytics?
人力资本分析是指利用人员、人才和组织数据来获得洞察力,并对你的人〒员战略做出更明智的决定,从而推动你的业务发展。
收集和评估←这种类型的数据以前被称为人力资源分析、人才分析或劳动ㄨ力分析。然而,人力资本分析是一个代表着重点扩大转变的【术语№。
人力资本分析不再只是捕捉和测量来自人力资源职能部门的数据,而是具有更广泛的范围。它包括其他※来源,如财务、营销和客户数据。此外,它对组成劳动力的人和他们所能提供的东西采取了更全面的描述。
各个组织正→朝着更全面的人的经验和对不仅是全职员工,而且是所有员工类别的↑赞赏方向发展。他们不再将员工视为一个数字或完成工作的◤工具,而是被尊重为实现公司目标的关键影响者。
人▃力资本分析不仅仅是关于任务和流程的数据。它还必须考虑到从每个人那里直接收集到的关于他们对工作的感受以及他们为什么要这样做的意见。
为什么需要人力资本分析战略
利用人力资本分析可以推动商业@价值并对组》织产生积极影响。一个有目的的人力资本分析战略可以帮助你实现以下目标:
通过揭示员工离△职的原因,培养员工的保留率。
通过了解员工的最佳表现和归属】感,提升员工№体验。
通过识别和解决工作量、沟通以及多样性、公平性、包容性和归「属感(DEIB)方面的问题,改善绩效以提高生产力。
探讨你分☆散的劳动力的生产力。
通过加强劳动力规划实现成本节约。
识别和弥补技能差距,以产生一个坚实的人才管道。
人力资源和人力资本分析的其他∏好处包括创造一个安全的工作场所,实现〖内部流动,并缩小技能差距。总的来说,一个全面的人力资本分〇析战略有助于你的组织实现其业务目标。
如何开始建立人力资本分析战╱略
为了有效地实施人力资本分析,你需要一个行动计划卐。以下是在你的组织中创建和执行人力资本分析战略○的九个技巧。
1.定义你想要解决的问题
首先要弄清楚你想在哪里结束。具体确定你想通过人力资本分析实现什么,并设←定目标。你可以通过确定你的组织所面临的一些挑战或『机会来做到这一点。然后,精确指出数据如何能激发潜在的解决方案,以及你可以使用哪▽些数据点。从小事做起;你不必一下子解决所有的问≡题,做出所有的改变。
以下是人力资本分析学可以帮助你的一些问题示例:
为战略劳动力规划↓寻找数据。
衡量新员工生产力的时间框架。
评估降低缺勤率和提高员工保留@ 率的策略。
完善你的绩效管理实践或薪酬策略。
发现哪些组织群体拥有最多或最少的多样性。
揭示技能差距。
评估新举措后的员№工敬业度。
找到绩效与培训和/或薪酬之间的相关性。
例如,一个残疾和→精神健康的慈善组织Barnwood Trust希望进行一次平等的薪酬审查,并采取个性化的方法』来提醒他们的员工休假。人力资本分▆析使他们能够调整一些员工的薪酬。他们还在人力资源信息系统中实施了一〗项功能,表明某人最后一次请假的时间。
2.将人力资本分析与业务目标和结果联系起来
如果你想让你的人力资本分析战略取得成功,你必须确保它对组织的业务目标↙有所贡献。它必须产生领导层能够支持的价值类型,并与业务战略保持一致∑ 。
请领导层就他们希望看到的改进领域提供■意见。解释人力︻资本分析如何能够提供所需的信息,以支持创造更好∮结果的方法。一旦你得到他们的支持,你就能得到支持和资源来执行你↑的战略。
例如,如果你能将人力资本分析与推动更好的员工〖绩效的能力联系起来,那么这个过程就会有明显的好处。数据分析可以显示员工正在或没有达到目标的领域。你可以利用这些信息来磨练哪里╱需要更多的辅导,以帮助员【工更有效地工作并达到更高的水平。
或者,假设你想分析员工敬业度,并显示它如何影〗响组织绩效。研究发现,员工敬业度和业务成果之间有明显的联系。员工¤敬业度提升1%,就会导致销售额增长0.6%,客户ω满意度提高0.41%。在这种情□况下,你应该考虑在你的组织中,员工敬业度的提升会转化为业务成果。
3.审查数据来ω 源,寻找差距
可靠的、高质量的数据是做出合理的商业决策所需要的。你需要确定合适的类型和准确的数据来源,以及你将如何持续⌒地收集它们。然后,你就可以发现模式并检索出可操作的事实和数☆字。
你可能已经@通过你的人力资源技术栈中的不同软件收集了大量的数据。重要的是,你要了解你有什么数据和没有什么数据,这样你才能『填补空白。
当你有机会获得所有可用的信息时,你将能够更好地解决⌒你所发现的问题。这时,你可能还需要从人力资源部门以】外的组织内部拉来其他数据源。
为人力资本分析获取正确的数据可能是一个挑战。这里有一些需要注意的♂危险:
不关注可追踪的数据--你需要瞄准真正重要且可追踪∴的数据。在开始的时候,把关于什么〗应该被追踪的讨论留到以后。
未能跟△踪最重要的材料--你必须有明确的◢目标和要求,准确地说明需要什么信息。
追踪太多的信∞息--追踪不重要的或多余的信息的功能使数⌒ 据复杂化,但好处很少甚至没有。
?4.克服有效使用人力︻资本分析的障碍
构建人力资本分析战略有其障碍,一些组织很难跨越初始阶段。你可能遇到的常见挑战有以下几种:
关注▲错误的问题 - 正如我们所提到的,你的人力⌒ 资本分析战略必须以与业务目标相关的事项为中心。这创造了一种紧迫♀感,所以你可以把时间和资源投入到相关的挑战上ω ,在那里,解决方案将产生有意义的影响。
难以沟通数据的价值--你需要以没有统计或技术专长的商业领袖能够理解的方式解释人◎力资本分析。否则,你就无法引起领导层的兴趣,无法掌握其价值。
数据限制和质量问题--如果你的预㊣ 算有限,你可能被要求使用公司目前的技术,而这些技术可能没〖有最佳能力。你必须现实地了解你能获得哪些数据,以及从多个未整合的系统中提●取数据可能需要多少时间。
要克服︽这样的挑战,需要准确地了解你所面临的挑战,这样你就可以制定一◤个计划来解决这些问题。例如,你的领导层可能无法立即看到人力资本分析所带来的价☆值。在这种情况下,准备∮一个沟通计划,将你的洞察力转化』为货币术语。它可以是这样的:"人员流失每季度都会给我们带来(美元)的损失,这就是为什么我们需要对此做卐些什么。"
5.建立你的工具箱
拥有正确的工具是有效的人力资本分析战略◥的关键。没有操作技术的支持,你就不会有可靠的、有用的发现来◆付诸实践。
你可以从评估你已经拥有的资源开始,比如你的人力资源信息系统、员工调查数据或申︾请人跟踪系统,以及你如何使用它们。然后,你可以研究一下新的人力资本分析解决方案。例如,一个坚实的企业资源规划(ERP)平台,数据可视化工具,或专门的人力资本分析平台,如Visier、Charthop、Orgnostic等。
通过免费试♀用多种产品,并找到一个愿意与你合作的顾问或供应商,以找到合适的产♀品。最终,你想要一个用户友好、可扩展的解决方〓案,满足多种需求,并能与⊙你的其他工具整合。一定要从IT部门和其他参与使用或监控该系统的利益相关者那@里获得投入。
然而,当你刚刚开始使用人力资本分析时,在你的组织中,你可能只是使用Excel来进〓行基本分析。对于初学者,请查看这些有用的※人力资源公式和Excel函数。
6.将洞察力转化为行动
如果你不把数据投入@使用,收集数据就没有意义。一旦你♂收集并分析了数据,与所有利益相关者分享你的发现,并就你得出的※结论采取行动。要确保你的报告是有逻辑和直接的。如果每个人都能清楚地理解ㄨ结果,他们会更愿意采用这些结果。
在你的▃业务目标的背景下解释数据将说明它能带来的不同。例如,你可以展示如果你将营业额减少5%意味着什々么,并建议你的组织可以◥采取的行动来降低营业额。你可以把重点放在人员流失率△很高的特定部门,并制定策略来留住这些人。
7.创建沟通策▲略
正如我们已经提到的,以一种可理解的方式传达你的分析结果,以获得领导层的认同,并创造一种将解决◤方案付诸实施的紧迫感,这是至关重要的。你还需要向整个组织的人传达某些见解。一个坚实的沟通策略是你的人力资本分↘析战略的一个组成部分。
以一种简单易懂的方式解释你的发现可ぷ能是一种挑战,所以你可能想寻求一些专业知识。在你的组织内部或】外部,如果有人具备◥正确的技能,能够将复杂的想法转化为清晰◣的叙述或视觉效果,那么在①成功地将结果与业务成果联系起来方面就会有很大的不同。询问你的营销或沟♂通团队可能会有帮助。
为了使数据更容易获得和适用,你也可以创建易于阅读的▲仪表盘,供利益相关者自己使用和实验。如果他们∏能够为各种情况部署数据并建立自己的联系,他们将能够直观地看到数据如何转化为财务影响。这样一来,让他们加入支持你♂的人事计划就会更容易。
8.监测合规性
一个人㊣力资本分析计划会导致收集大量的数据。其中有卐些是非常敏感的,如员工的个人信息、工资数据等。此外,员工可能会因为不知道关于他们的数据被█收集的程度而感到不舒服。
为了避免产生围绕员工数据收集的负面工作文化,你必须让你的员工放心。员工需要知☉道,他们可以信任组织的信息,并且不被视为只是一组【数据,而是作为个∮体受到重视。
一定要证明,你的人力资本分析是为了让每个人都能更有↑效率,而不是通过监视他们的一举一动来侵犯他们的隐♀私。这是一个◣常见的人力资本分析的误解,你需要努力消除。
无论你的行业是否受到高度监管,你必须确保组织遵守所有的隐私和数据收集法▲规。一个带有定期审计的内部审查程序是必要的,以确保①人员数据的收集和应用符合道德。
例如,你可以组建一个合规委员会,成员来自多◥个部门,如人◥力资源部门、法律部门、IT部门等,以建立和监督你的治理↘政策。
9.为你的人力资本分析功能的扩展做好准备
如果∑ 你的人力资本分析战略是有效的,你的领导层很有可能希望为扩大该功能投ぷ入更多。在这种情况下,你很可能会参与促进人力资本分析在组织内的发展。
例如,你可能需要决定人力资本分析功能在组织内的位置。人力资源部门是Ψ否会拥有所有权,是否会成为IT或其他部门▂的一部分,甚至是一个独立的团队?在任№何情况下,你可能需要雇用新的员工或培训现有的员工,以具备必要的〒人力资本分析能力。
此外,你可能需要实施一个新的人力资本分析平台,以帮助你获得对组织更有意义的洞察力。
总而言之,请记住,你的人力资本分析战略可能需要随着你的规模的扩大而不断发展。
从这里开始
在不久的将来,数据在劳动力相关决策中的作用将继续扩大。人力资源部门的领∴导必须成为其背后的驱动力。将人力资本分析战略落实到◤位并不是一件容易的事,尤其≡是当你刚开始接触这一职能时,但不要犹豫,要让它成∑为现实。
在你推进人力资本分析的过程中,关键是要很好地理解你要实∴现的目标,它与你的组织的业务目标的关系,以及】道路上的障碍是什么。这些出发点将使你开始创建一个增值的人力资本分析战略,从而带来更好的商业决策╲和结果。
文章来源:AIHR
作者:Andrea Boatman
People Analytics
2022年07月11日
People Analytics
【专家谈】关于人¤力资本分析的4个错误之处交流下,附录原文
最近,HBR海外】版发表了一篇关于人力资本分析的文章,题为 "人力资本分析是否使你的员工失去人性?"? (Are People Analytics Dehumanizing Your Employees?)在这篇文章←中,作者提供了一个关于人力资⊙本分析的暗淡而单一的观点,如果不结合实际情况来看,将损害这一领域,并淡化人力资本分析对人力资源的现有和潜在贡献。
在这篇◥文章中,我们想驳斥一下我们认为HBR对人力资本分析的四点误解。这些误解对该领域是危险的。它们可能使我们〖在过去十年中在人力资源管理方面取得的大部分进展倒退。让我们深入々了解一下!
1.人力资本分析将人简化为数据
根据作者的㊣说法,"员工正越来越多地被定义为他们的数据"。在一个卐传统上依赖本能和直觉的领域,我们不认为这是一个坏的趋势。
数据驱动的(或基于证据的)决策已经彻底改变了它所应〇用的每一个学科。例如,循证实践已经彻底改变了我们在医疗保健中确定诊断和治疗病人的方式。它为拯救无数的生命做出了贡献。事实上,基于证据的预防〓服务可以防止美国每年250万例死亡中的一半。
在人力资源管理中增加循证实践是非常必要的。从招聘和选拔中的偏见到绩》效评估,甚至是常用的无效的反偏见培训,人力资源部门将←从对其产生的影响进行批判性的审视中获益。要做到这一点,唯一的办法就是客观和负责任地查看数据。
在这◤样做的时候,人力资本分析有可能推动许多人力资源↘学科的发展。例如,HBR最近的另一篇文章强调了由指标驱动的多样性、公平和包容(DEI)实践给组织带来的↓机会。
我们也看到这种方法被纳入到工作设计中。最近ξ 谷歌公司的一个种族平等人力资本分析(Race Equity People Analytics)的空缺就说明了这』一点:
其他的贡献包括数据驱动的组织设计,劳动力规划,奖励,员工价值主◆张,以及整体福利。与文章中所说的相反,在每一个№实例中,数据都有助于创造一个更个性化的体验。
掌握数据有助于了解一个组织中人的整体体验。一个组〓织利用分析来监测不同地区的COVID相关疾病的趋势,使该组织能够主动向员工发送额外的支持。另一个例子包括利用数据来定义个性化的福利体验和㊣支持。
我们认为HBR文章的作者应该欢迎以更◢多的证据为基●础的方法来管理工作中的人,我们只能希望人力资源部门能进一步将⌒ 其决策植根于数据。
2.人力资本分析等同于员工的间谍和监视
第二个更具破坏性的■错误是,根据这篇文章,人〓力资本分析主要涉及员工监视。"监控深入到工作日越来越多的部分,意味着员工的隐私几乎被抹去,他们的工作经验受到了负面影⊙响"。
作者犯了一〗个常见的错误,即把网络安全团队所做的技术监控与专注于劳动力的团队所完成的人力资本分析工作混为一谈。人力资本分@ 析不是为了监控,而是为了帮助我们了解如何在人类和组织需求的【背景下最好地设计(混合)工作。
当组织越权使用数据来 "监视 "员工时,这并不是对人力资本分析的反映。相反,它反映了一种不信任和有毒的文化以及管理成熟¤度和价值观的缺乏。我们不能责怪我们现有的这些工具和技术,而不去看谁在使用它们以及如何使用。
大多数组织对谁访问和分析数据以及出于何种目的都有严格的☆内部控制。人力资本分析的领导者在公司的法律团队、工作□ 委员会和数据隐私官员的恩惠下运作。他们往往被要求∏达到比其他一些分析职能部门╳高得多的标准--这是很正确的
我们承认,如果使用不当和不⌒负责任,人力资本分析会对组织产生负面影响。然而,其☆他各种领域也是如此,如组□织发展、奖励和心理评估。我们认为,不使用人力资本分析法对创建公平、无偏见和知情的人力资源实践、流程◇和政策构成更大的风险。
3.人力资本分析是人工智能(AI)的结果
关于人力资本分析、人力资源技术和人工智能(AI)有很多误◢解。文章称,"人力资本分析来ξ自于组织越来越多地∞使用人工智能(AI)来促进效率◎"。这可∴能是文章中最大的误解。
人力资本分析的一些最大收益并不是来自先︻进的算法、技术或部署AI的工具。事实上,人工智能往往是华而不实◢的转移了分析所能带来的真正影响。
人力资本分析最重要的增值是创造一种基于符合道德指导原则和价值观的最佳可用证据的ζ决策文化。人工智能在这个过程中很少发挥作用。
作者还认︼为,人力资本分析是迈向自动化的一步,会导致员〓工被取代。
我们不同意这种说法的原因有两个:首先,人力资本分析√是为了做出更多有数据依据的决策,希望能让员工和组ω织都受益。我们承认,这有时可以为与自动化有关的决策提供信息。不过,这些♀决定至少是在客观上了解了自动化是否会带来价值的角度下做出的。
其次,我们认为各种科学有助于自动化的可能性,如流程再造和商业分析。这些领域和类似领域的重〖点应该是以负责任和人性化的方式管理因这些◎过程而产生的变化。处理因自动化而产生的对变化的恐惧♂是一个现实。然而,这不是人们分析的结果,而是第四次工业革命对☆工作世界的影响。
4.人力资本分析发生在组织背景之外
人力资本分析发生在更广〗泛的组织理念、文化和价值体系中。这关系到□ 我们如何对待人,如何与员工打交道,以及我们想↑要推动的行为。
我们如何、在〖何处以及何时应用人力资本分析,都应该与更广泛的组织背景下的动机和意图相一致,而绝不会在空洞的情况下发生。
人力资本分析本身也超越了数据的统计分析。相反,它是关于一种∮挑战假设的思维方式,测试假设,并使用合理的科学原则≡,如数据的三角测量,以告知和指导洞察力。
一个不能展示数据和证明人事政策影响的人力资源专业人员,在为员工辩护方面的效率会降低。他们将无法有效地为企业◥提供最佳行动方案的建议。同样,一个不信任其员工的组织将更有可能应用监控技术。这就是为什么不应该孤立地看待人力资本分析法的应用。相反,需要在组织的背景¤下看待它。
例如,两个缺勤率同样高的团队可能有很大的不同。一∩个团队可能运作良好★,但有一两个身患绝症的员工,而在另一↓个团队中,糟糕的领导和高工作压力导致缺勤率飙升。数据往往是一♂个起点。然而,在通过定性访谈、焦点小组等方式对数据进行三角分◣析和支持之前,它永远无法说明整个故事。
成熟的人力资本分析专家充分意识到,他们需要在其他促成因Ψ 素的背景下看待数据。
展望未来
人力资本分析使人力资源部门能够做出■基于证据的决策,并提高他们在企业中的可信度。这『意味着人力资源部门可以在他们的倡议和建议中更加有效和有影响。它应该对员工※个人以及更广泛的组织都有好处。
到目前为※止,人力资本分析的从业人员一直在领导●这个领域。现在是时候了,学术机构、研究人员和期♂刊应该接过接力棒,努力将人力资本分析学的内容(和不是)更好地概念化。他们应该展示如何衡量它对人力资源部门和※整个企业的影响,并帮助创建良好的人力资本分析实践标准,以指导▃从业人员。
在过去的十▲年里,我们看到人力资本分析慢慢地改变了人力资源的运作方式。我们希望人力资源部门继◥续发展成∞为一个更加以数据为导向和以证据为基※础的学科,在这里,决策是基于现有的∮最佳证据,并符合包括员工在内的所有利益相关者的最大利益。
这将导致一种数据驱动的科学,能够切实地▅促进我们对工作场所中人类行为的理解。然后,它可以帮助组织为々其员工、客户、底线和更广泛的社会做出更好的决定。
为了实现这个目标★,仍有许多障碍需〓要克服。这些↘障碍包括:
教育组织如何负责任地使用人力资本分析技术。
向员工和人力资源部门传达人力资本分析的作用和贡献▲。
工业界和学术界之间的合作,以确定行为的道德准则∏。
以及将人力资本分析视为综合人员价值链⊙的一部分。
随着组织克服这些障碍,人力资本分析将不会使♂员工失去人性,而是赋予他们权力。毕竟,一个组织,如果不是为共同的未来而努力的╱人,又是什么呢?
文章来源:AIHR
作者:Erik van Vulpen,Erik van Vulpen是一位通过将技术创新▂引入人力资源范畴来塑造现代人力资源实践的专家。
*本文仅代表作者个人观点
HBR原文附录:
人力资本分析是否使你的员工失去人性?
摘要:公司比以往任何时候都更多地使用数据来衡量和塑造员工的工作日。人力资本分≡析使用统计方法和智能技术(如传感器、数字设备)来创建和分析员工行为的数字记录,并雇用他们。
很久以前,组织是由人组成的。今天,它【们由数据组成。随着公司学会挖掘他们的数据,以更好地█识别新的机会,改善预测,并作出更好的↑决定,人们的兴趣∑已经从做工作的人转移到他们在工作时间所做的数据(例如,他们发送了多少『电子邮件,他们与多少人交谈,他们休息了多少次】)。特别是,员工数据正被越来越『多地用于人力资源管理(HRM)--以及最近的人力资本分析(PA)--并且员工正越来越多地被定义为他们的数据。
这种转变的影响是巨大的。用数据来定①义人和他们对公司的价值(实际的和预测的)的方法,有可能使组→成公司的人失去个性,使他们在雇主眼中沦为可交换的物品。此外,它有可能创造一种否认员工隐私的〓工作文化,使人们感到更「不安全。
这种将员工非人格化的趋势并不一Ψ 定是新的。一段时间以来,人力资源管理部门不太注重将员工作为一个 "整体 "来对待,而更多地是提倡用一种一刀切的方法来管理◥员工。为了降低成本,促进合规和标准化的效率↙,人力资源管理部门主要从他们应该达到的配额、他们的销售、他们完成的交易等方面▂来对待员工。这其中有一个丑陋的逻辑:把员工当作可互换的商品,可以更容易地施加不断增加的官僚主义々的负担,而这正是当代组织的特征。
然而,最近,这种方法发生Ψ了变化:人力资源管理为人力资本分析铺平了道路,它使用统计方法和智能技」术(如传感器、数字设备)来创建和分析员工行为的数字记录,并采用循证←方法来提高组织的效率和生产力。今天,高达70%的高管认为实施人力资本分析(PA)能力是重中之重,预测到2025年,全球大数据分析市场的价值将达到680亿美元左右→。
公共关系超越了衡量和量化员工绩效≡的传统程序--与大型、非结构化、实时数据和聚合数据集一起工作的智能技术使组织能∑够做出预测,而不是简单地衡量产出。但是,真正与传统人力资源管理实践相★背离的是,公共关系往往意味着员工一直在越来越亲密的层面上受到监视和分析◤。来自摄像头、蓝牙信标、手机、物联网可穿▓戴设备和环境传感器等设备的数据被分析,目的是进行∑预测,使主管人员能够处理♀、评估和--如果需要--惩罚员工行为。例如,这种情况已经导致公司在发现这些员工正在申】请其他工作时解雇他们。欧盟委员会发现,在2019年4月至2020年4月期间,全球对雇员间谍软件∏的需求增加了一倍多,而且在2020年封ξ 锁期间,追踪雇员实际用于任务的时间的监控软件增加了四倍。
然而,这种监】控是有代价的。监控深入到工作日越来越多的部分,意味着员工的隐私几乎被抹去,他们的工作经验受到了「负面影响。担心有人总是在你的(象征性的)肩膀上看着你,破坏了信任;监控会伤害员工▆的士气,实际上使人们的行为不那么道德。换句话说,监控会产生与预期相Ψ反的效果,并创造一个与当代教练、顾问和培训师的建议背道而驰的●工作环境,即今天的组织需要发展一种赋予人们权力的【文化,而不是回到中央控制和僵化的流▼程。
实施人力资本分析时需█要考虑的问题
引入并强化一种将人简化为数据的思维方式,可以创▼造一种工作文化,对绩效和员工体验的伤害可能比预期的要大。因此,重要的是,采用人力资本分析的组织不要把人力资源部门变成专注于监测和优化工人效率的IT部门,而是确保他们以授权的方式保障员工的利益。为了做到这一点々,下面我们简要地讨论一下今天的组织所注╲意的三个策略,以确保PA的使用和被视为对人类员工的授权。
1.明确它不是走向自〓动化的一步。
PA来自于组织越来越多地使用人工智能(AI)来促进效率。然而,这里存在一个固有的风险:这种操作性↘的工作方式可能会促进这样一种想法,即人对于监控他们的㊣ 系统来说是次要的,导致员工觉得他们只是在为他们的人工智能老板生产数据,而且他们越来越可以被替代。这可能会△灌输这样的观念,即扩音机是迈向自动化的一步,人们正在训练将取】代他们的机器。相反,当PA被实施时,它应该被设定为一个增强员工能◆力和表现的战略,从而表明人类是第一优先,机器∩只是次要的。
2.认识到人的分析不仅仅是关于效率,并将其□表现出来。
清楚地告诉大〒家,人力资本分析不仅仅是用来预测个别员工的表现--这种方法会削弱信任,侵犯员工︾的隐私。组织应该避免将绩效本身作为目的,这就意味着员工只是实现这一目的的手段。相反,公司应该把重点放在如何以整体而非狭隘的●方式利用监测和分析来帮助员工作为人的成长和发〒展,并在与员ζ 工的沟通中强调这一重点。例如,可以通过收集数据来确定员工在哪些方面遇到︻压力,并由组织提供帮助,以处理个人成长的障㊣碍。事实上,跟踪员工的情绪--以匿●名的方式--并确定重要的趋势,可以帮助促进负责人更〗多的同情心,同时加强对工作中所经历的压力的共同理解。
3.避免给人贴上数据的标♀签。
成功地使用公共关系来激励员工也取决于〓所使用的叙述方式。例如,当人力资源部门在发给主管的电子邮件中抄送︼员工时,要避免使用抽象的语言,将员工视为一个数字〗或以非个人化的方式描述。把人描述成数据、公司资产或需要显示一些投资回报率的投资,传达出员工被视@ 为一个对象,因此在某种程度上不值得对其自身的发展和成长给予人性化关注。不要忘记,人们把他们的整个自我带到了工作场所,因此,他们会在□ 组织欣赏他们真正是谁的程度上做出反应。
综上所述,在一个组织以╳数据为导向,智能技术以各种方式促进对员@工的跟踪和评估☆的时代,人类感到被包容、被重视,并以授权的方式对待☆,比以往任何时候都更重要。
采用公□ 共关系策略的组织,主要是将员工识别为数◥据集,以提高关于每个人是否在做他们的工作的透明度,这有可能造成一个同理心的差距,员工¤会觉得--尽管收集了大量的个人数据--不被理解。在这种情况下,公共关系可能会被视为更多的是为了创造一个没有面孔的劳动〒力,像机器一样高卐效,而不是创造有利条件,让员工觉得组织投资于他们的成长和自我々发展。因此,我们有必要认识到,收集和分析员工的数据对组织来◢说是有用的和有价值的,但如果它∞主要是让员工觉得自己是机器驱动下的可量化的对象,那就不是了。
文章来源:HBR
作者:David De Cremer & Jakob Stollberger
People Analytics
2022年07月04日
扫一扫 加微信
hrtechchina