2020年人力资源行业发展趋势预测

   2020-12-29 80
核心提示:今天我们来讨论的就是数据分析这个点,有人才相关的招聘数据、职业发展数据、培训数据、个人发展评估、能力测评数据,有人力资

      今天我们来讨论的就是数据分析这个点,有人才相关的招聘数据、职业发展数据、培训数据、个人发展评估、能力测评数据,有人力资源事务性工作相关的缺勤数据、休假加班数据。此外,还有企业内部的社交沟通数据或分析电子邮件内容以衡量员工行为和情绪的数据。不管您的企业是否有能力获取这些数据,它们已经真实存在于各位的部门以及企业里。

  不容乐观的数据分析现状

  1. 目标不清晰-为了分析而分析

  我们看到很多企业都越来越重视数据分析,也有了专家或者团队来开展这个工作,但长久以来有一种趋势是试图从数据向外构建分析,比如通过数据分析来预测离职率,希望基于模型本身来尽量做准预测。但这仅是方法论,大多数企业并没有从企业的一个业务问题出发去开展数据分析的工作,也就是数据分析想要达到的目标不够明确。

  2. 缺乏专家-人力资源部门还缺乏专业岗位

  数据分析的解决方案必须由具有专业技能的人力资源专家来执行。一般世界级的分析团队是由在数据库、统计、业务分析和执行沟通方面具有深厚经验的人员所组成。就目前而言,人力资源部门的员工或组织发展专家可能部分适合这个工作,但并不是最合适的人选,就这一点人力资源部门必须重组部门内部员工的技能以达到数据分析的要求,人力资源部的大数据分析岗位,可以成为企业内部最令人兴奋的新职业,并且创造商业价值。

  3. 数据质量不高-系统工具繁多,数据四分五裂

  目前企业内部与人力资源相关的系统有多个,适应全球的主数据系统,适应各地规则的考勤与薪资计算系统,培训系统,绩效系统。当然没有一家公司会在一个系统获取所有与员工相关的数据,现实中也有许多阻碍因素,因此需要有一套科学的方法论来支持。

  4. 分析的力度不够-未整合的独立分析和测量程序

  据研究,超过80%的企业目前已经都有很多优秀的测量项目(学习评估、人才获取分析,劳动力规划等),但这些项目很少整合在一起做交叉式分析。这意味着大多数企业衡量的仅仅是人力资源部门本身的有效性和效率,分析的力度和广度还不够。比如什么样的招聘源头提供的人才更可能成为公司内部业绩明星?哪些培训计划或技能能提升客户保留度?我们需要利用数据分析来发现管理差距和组织问题。

  数据分析的核心价值还未被重视

  太多的人力资源团队将大部分时间花在管理事务性工作或劳动法律相关问题上。而且人力资源传统上被认为是“以人为本”,而不是太多的“数据分析”。而且一部分HR,要么没有数据权限(业务数据HR往往是看不到的),要么认为数据是IT的工作,甚至认为自己并非数据分析内行,无法有效参与到数据在企业决策分析的过程。

  数据分析往往最后呈现的只是人力资源部门内部的图表,并没有与企业实际的业务经营相关联。许多人力资源数据分析都是以标准的关键绩效指标(KPI)的形式来衡量人效。现在,随着技术的发展,我们可以有更多的人力资源指标可以衡量,这些指标可以提供关键业务洞察力,并对组织的绩效产生巨大影响。

  这也是数据驱动型人力资源理念的由来。人力资源团队可以利用数据做出更好的人力资源决策,如第二年的人员编制,组织目标制定等,改进领导层在与人有关的事项上的决策,使人力资源流程和运营更加高效和有效。

  数据化时代的来临,数据并非是个陌生的事物,数据代表了信号,通过识别信号,可以知道发生了什么,将要发生什么,数据分析是为了提取有用信息和形成结论,而对数据加以详细研究和概括总结的过程。

  因而HR们应该尽快认识到数据分析的重要性,未来的企业人力资源与数据信息化的融契水平将日趋紧密,HR如果在能力转型方面,跻身成为数据分析的引导者和提供者,真正实现从事物支持角色上升为企业战略经营决策支持角色。

  拥抱人力资源大数据的好处

  以下是福布斯杂志所采访的9位HR高管给出的观点:

  1. 改进劳动力战略规划

  大数据可以改变人才获取的策略,全面查看所有人力资源数据,有助于深入了解因员工大批量入职而成为分散型的人才格局(如合同工、自由职业者和兼职员工的规划)。

  2. 降低成本,给员工更多回报

  人力资源软件可以帮助减轻人力资源部门的成本,薪资和福利管理的各方面,有许多全方位的在线服务选择。利用这些专门的系统来降低部门成本,将成本转化为可用于员工的激励。

  3. 提供隐藏的人才洞察

  组织所面临的最大问题是,组织内部隐藏着人才,但领导者们始终认为他们需要聘用外部人才。大数据则可以帮助分析人才档案数据,追踪绩效反馈,洞察个人发展计划完成度,对于高管可以查看实时的人才输送管道的健康度,同时也可用作劳动力规划的工具。

  4. 释放强大的洞察力

  数据就是知识,知识就是力量。利用数据可以获得强大的洞察力:候选人体验、员工敬业度、客户满意度等等。这些数据有助于识别机会,塑造公司文化。

  5. 预测招聘需求

  当应用于招聘时,雇主可以利用大数据更好地预测招聘需求,同时提高他们的招聘质量和员工保留度。通过挖掘员工数据:如技能、绩效等级、任期、教育经理、历史工作经验等相关的数据,公司可以缩短填补空缺的时间,提高员工敬业度和生产率。

  6. 提高保留率

  拥抱人力资源大数据的一个好处是关注组织的健康。随着当今技能型人才的短缺和雇主对员工的期望,企业价值观影响着一个组织的长期生存。

  7.无偏见决策

  金融行业以其对数据的掌握而闻名,并高度重视人力资源数据,以支持良好的决策。有效的数据支持生产力、组织结构和创新。有意义的仪表盘跟踪人口统计、环境、健康和安全、总回报、能力、培训、内部流动性和发展,以及参与度、保留率、人员配置、关键绩效指标等。

  8. 自动化流程

  使用工具,从而减少人为错误。当您自动化流程时,您的人力资源团队可以更有效地进行战略规划,与员工建立联系。

  9. 分享经验

  利用数据,了解跨组织的更广泛的人力资源趋势,并能够利用共享的经验,雇主可以做出更好的决定。


 
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