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                  深圳市人力資源管理協會

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                  【精彩回顧】數據分析驅動的人力資源管理-HR Analytics

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                  據分析驅動的人力資源管理

                  ——中國傳媒大學皇甫剛教授


                    本文為中國傳媒大學經管學院教授、博士生導師皇甫剛教授在深圳市人力資源管理協會第三屆人力資源創新與變革論壇中主題演講《數據分析驅動的人力資源管理-HR Analytics》中分享內容。

                  容摘要 

                  • HR Analytics:數據分析驅動的人力資源管理

                  • HR Analytics的出現是人力資源管理實踐領域的一個飛躍!

                  • HR Analytics最主要的應用領域是:員工離職預測的預警,高級員工的心理和行為特征 。

                  • 谷歌、百思買Best Buy、寶潔P&G和賽斯科Sysco等利用HR Analytics來改進吸引和留住人才的方法 。準確了解如何確保最高的生產率、員工投入度和留住頂尖人才,復制它們的成功。


                  長期以來人力資源管理的困擾


                     人力資源管理的職能:主要通過招聘、培訓、績效管理、薪酬與人工成本管控和員工發展等工作,滿足組織對人力資源配置的需求;另一方面,是及時發現員工問題,采取對策,改進激勵措施,調動員工積極性、提高工作績效、工作滿意度和降低員工離職率。后者的工作是準確診斷和預測員工心理和真實想法,全面掌握員工的個性化的特點?墒荋R做到了嗎?     



                     如果人力資源管理能夠用數據來證明自己的貢獻將是質的飛躍,可是長期以來人力資源一直沒有突破這個質的飛躍。

                     HRM內心的期盼:HR工作能否象財務會計一樣,用數字說話,但是,一直以來,人們認為對員工心理進行診斷與預測,是不能用數字來說話的。
                      如果人力資源管理能夠用數據來證明自己的貢獻將是質的飛躍,可是長期以來人力資源工作者一直沒有突破這個。
                     德魯克:人力資源管理既不做跟人有關,又不做跟管理有關的事,人力資源部門似乎是一個沒有用的部門,因為它不能用數據證明自己的貢獻。
                   很多人力資源管理者經常會引用德魯克的話,一是對人力資源這個職業弱點的表達,二是對告訴自己——HR應該用數據說話,不僅用數據來證明自己有用,還要用數據找到績效的推動力。
                     一直以來,人們認為HR不用經過什么專業訓練,有基本的文化知識就可以從事這個職業,因為大家認為人力資源管理工作大部分是定性的、事務性的,這也表達了對人力資源工作者的看法,當然,這僅僅是對傳統人力資源工作者的認知。
                      當代管理學專家在人力資源管理、組織行為學和相關學科包括心理學、心理測量進行了大量的研究,提出了很多的理論,闡釋各種影響和決定員工績效、工作態度、離職和組織績效等因素,這是管理實踐的指導原則和思想。
                      但是,如何在不干擾員工正常工作的前提下準確收集這些心理變量數據,診斷問題,做出預測,上述的理論大多無能無力。理論很精彩但無法操作。很難收集到客觀的數據來進行診斷分析作出預測,人類在機器大工業以來,一直都在努力著。



                  用傳統思路來了解員工心理,就象存在一個心理黑箱:由一道一道防火墻——象長城一樣將員工的內心與HR隔離開來,HR很難了解到員工的內心,這是一直困擾人力資源管理工作的問題。



                    人力資源管理使用數據分析進行診斷、預測的歷史:

                     泰勒《科學管理原理》:從了解初期員工的操作動作,如何更規范、更省力來提高效率,研究科學化、規范化的行為規范;

                      菲茨-恩茲《怎么去衡量人力資源管理》提出評估人力資源系統的30個測量指標,平衡計分卡和人力資源計分卡的發明,試圖用一些數據來分析、量化我們的人力資源管理。

                      另一方面,現代IT技術迅猛發展,eHR的誕生,各種人力資源信息系統處理軟件層出不窮,功能越來越強(如SAP(世界上最大的軟件公司)、Oracle的產品),大大提高了人力資源管理處理各種事務的效率。 使人們擺脫了很多手工勞動,提高了人力資源管理的辦事效率。

                     最近幾年,互聯網和移動互聯網又推動Digitalization HR(DHR)發展,如數字化工作場所、數字化辦公、網絡化團隊協作等,促進了工作便利和有效溝通。

                       但是,從eHRDHR,時至今日,仍不能解決準確診斷和預測員工心理動態和員工個性化特點的問題。癥結在哪?對于員工的研究,專家們投入了大量的精力,建立了理論和模型應用到實際工作中,使用定性的方法如問卷測量、定量的方法如人事記錄等收集數據,這些是用傳統的思路和方法進行員工心理診斷與預測,難以保證準確和客觀,如對于工作滿意度的了解,讓員工保證客觀準確、真實的回答是比較難的,工作中試圖通過定量的數據統計是很難洞察員工的心理,諸如:員工績效表現、個人的工作績效、生產的產品數量和質量、出勤情況等,用傳統思路來了解員工心理,就象存在一個心理黑箱:由一道一道防火墻——象長城一樣將員工的內心與HR隔離開來,HR很難了解到員工的內心,這是一直困擾人力資源管理工作的問題。

                     所以,人力資源管理工作一直保持在傳統的工作狀況中:制定制度,人力資源配置,但是很難做到了解員工內心的想法和需求,了解每一個員工的秉性和個人特質,精準用人,做到真正意義上的人崗匹配,因為,人很復雜,很難真正了解。



                  突破




                    


                       IBM人力資源部門和Waston合作開發員工離職傾向預測系統,能夠預測哪些員工即將離職,能夠讓公司知道哪些員工正在尋找其他的工作機會,IBM開發的員工離職傾向預測系統準確度高達95%。


                     20194月,在紐約的一個人力資源峰會上,IBMCEO羅睿蘭(Ginni Rometty)宣布IBM人力資源部門和Waston合作開發的員工離職傾向預測系統,能夠預測哪些員工即將離職,能夠讓公司知道哪些員工正在尋找其他的工作機會,而且預測準確度高達95%。有時候,員工還沒有說我要離職,公司能提前預知到,甚至員工還沒有強烈到要提出離職,但公司可以報預警,他可能離職。

                    IBM聲稱這個秘密武器,公司可以及時發現員工的辭職念頭,馬上可以找員工進行交談,如果是核心人才,他的離職可能給企業運營帶來很大的影響,HR部門發現這個念頭后,可以主動找他們面談,商討能留下來的條件如加薪、獎金、補貼、升職等,探討出雙贏的對策。

                   IBM測算過,由于使用這個系統,不但留住了人才,截止到目前節省了將近3億美元的人工成本。IBM拒絕透露更多關于該系統的信息,只是表示是依靠公司內部的大量數據研制成功的。

                    IBM在預測員工、診斷員工離職傾向方面,確實影響很大,是一個很大的突破。 

                   


                  北美NBA球隊和歐洲著名足球隊俱樂部用HR Analytics評估球員的競技狀態和身體狀態。


                       

                  隨著體育事業的商業化、職業化,高水平的籃球、足球隊的大腕級運動員,對一個球隊來講價值連城,他們身價非常高,那作為一個運動隊的每一場球,包括每一年在再續約的時候,應該不應該續約?續約的價格?都來自評估這個球員的競技狀態和身體狀態。

                    AC米蘭足球隊有自己的生物醫學研究部門。根據每個球員約6萬個數據點,動態評估球員的健康及身體合適度和競技狀態、心理狀態,每天都在監測,狀態如何?是否可以保證好的狀態?為每一次簽約決策時,提供依據。這個狀態怎么樣,在簽約后的前五年,或前二年,是否可以保證原來的狀態,這直接決定了他的身價和合同費用。

                     這種技術應用到每一場比賽該上誰,都不是通過教練員感性地判斷每一個員工的狀態,專門有一個部門來提供這些數據,每一個數據是怎樣的情況。

                   中國的體育界,也在開始使用這些方法。

                      那么,從上述思想出發,人力資源管理實踐領域,能否對我們員工,尤其是核心骨干員工,通過觀察、搜集、整理得來的數據,幫助進行用人決策?





                  HR Analytics的實踐現狀




                   谷歌、百思買Best Buy、寶潔P&G和賽斯科Sysco等利用HR Analytics來改進吸引和留住人才的方法 。準確了解如何確保最高的生產率、員工投入度和留住頂尖人才,復制它們的成功。
                    HR Analytics觀點:如果你想得到員工更好的績效——他們是你的最大資產,也是最大人工成本,支出。相比直覺、定性的分析,HR更應該進行HR Analytics。

                  員工是企業最大的資產也是最大的人工成本 ,Google人力資源高管會積極幫助表現最差的5%的員工,他們認為員工績效差,可能放錯了地方,或者管理不善。



                      Google使用員工績效數據分析來確定最適當的干預措施,以幫助高績效和低績效的員工獲得成功。
                    Google人力副總監Laszlo Bock“我們不使用業績數據來查看平均值,而是監控分布曲線上表現最好和最差的員工。我們積極幫助表現最差的5%的人。我們知道我們雇傭了每個人都是有才華的人,我們真心希望他們成功”。他們績效差,其中許多人可能被放錯了地方,或者管理不善。
                     GoogleProject Oxygen(養氣計劃)項目,使用HR Analytics揭示優秀經理的8種特征行為和所有管理者都應該避免的5種行為,提取出來后,將其用于培訓課程,以改善表現不佳者。
                     Lockheed Martin建立一個員工績效管理的數據分析系統,通過數據分析,識別員工的高績效潛質和需要改進的員工。
                     AT&T和谷歌的HR Analytics發現招聘中積極主動能力比較強的,能更好地預測求職者就職后的工作表現。
                     Sprint使用HR Analytics確定了最能預測哪些員工將在較短時間內離職的因素。
                  Sysco通過跟蹤分析配送員滿意度,降低了20%的員工離職率。
                     微軟的WPAWorkplace Analytics,工作場所分析解決方案),通過對員工的郵件、會議各種表現等行為的追蹤、分析,揭示個人和組織的行為特征。
                     WPA方案是由微軟收購的員工大數據分析公司Volometrix開發的,利用大數據進行銷售人員的績效分析、預測。
                     星巴克、Limited Brands和百思買用HR Analytics能準確地預測其門店員工,敬業度每增加0.1%,年營業收入超過10萬美元。
                  Harrah通過許多現場經理觀察、記錄員工面對客戶的微笑頻率,發現員工微笑頻率行為與客戶滿意度高度相關。




                  HR Analytics如何實現?




                  我們苦苦在探求,為什么始終沒有打破這個黑箱,翻過這個防火墻?
                   1、HR Analytics的觀點:不求100%準確,鼓勵探索,決策參考。
                      以前的數據分析只是簡單分析員工的出勤率,這個不能說明什么問題,我們過去追求100%的準確率,一定要準確,其實很多員工的表現取決于各方面因素的影響,我們對員工的績效或表現,要從各個方面去分析,所以說,不求100%的準確性,如果追求100%準確性,這就意味著永遠不做決定。所以,以前在人力資源管理實踐,很少有實質性的進展。
                  2、HR Analytics的實施,需要具備哪些知識技能及人員構成?
                      GoogleHR COEPiLab團隊構成:人力資源管理、數學、統計學、大數據分析、計算科學,社會學、心理學、組織行為學、社會心理學、 經濟學、政治學等專業博士學位出身,30多人。長年對谷歌積累的員工數據,從各個角度進行分析,開發出一個系統,能夠預測員工的離職傾向,
                  3、HR Analytics的原理: 日常觀測、記錄員工各種表現的數據變化,如員工打卡,一定程度可以反應出某個員工的特點,有的員工到了下班的點就急急忙忙,有的員工不緊不慢,很從容,總是留有寬裕的時間,可以根據每一個員工在公司的出勤表現,畫出一個常態的曲線,一旦有一個員工,最近出勤情況曲線發生變化,這種變化說明背后一定有原因:是否反應了他內心或個人情況發生了變化,如個人生活、或身體出現了問題,另一方面是不是因為員工感受到了別人對他的看法、認同度,組織認同等方面出與變化,而出現情緒或內心變化等問題,或員工的工作滿意度出現了問題。
                     也就是說,觀察日常記錄員工各種行為表現的數據變化,尋找分析高績效離職員工行為的數據及其變化規律。如通過日常的出勤、績效(數量、質量、合格率、出錯率)、病事假、郵件,內網互動數據(聊天、吐槽等)等大數據的積累和分析,這些數據需要是長期的數據積累,短期數據不能反應一個人的特點,就是我們說的需要大數據分析。
                     HR Analytics最主要兩個領域是:1、員工離職預測與預警,2、高績效員工的心理和行為特征,為企業招聘和培訓提供幫助。
                   4、信息技術、IT人工智能在人力資源中的應用:數據量大,必須具體掌握大數據分析技術,計算功能要強大,為什么人力資源出現了云計算,任何人都可以對大數據進行處理,如何解釋,要用各個學科(包括人力資源管理、組織行為學、心理學、社會心理學、社會學、政治學和其他相關學科的理論與原理)的理論知識,分析這些數據,通過數據總結出,離職員工的數據變化規律,找到行為規律,通過算法,建立了HRA系統。


                   

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                     上面這張圖的作者是一個在北美很有名的人力資源管理學者,在80年代人力資源管理第一本翻譯進入我國的書,當時國家還處于計劃經濟時代,書中提出了很多的方法和概念,
                      他認為傳統的方法一直很難翻過一個防火墻,中國長城擋住了什么?現在,由于大數據的存在,數據處理能力的提高,人們可以翻過人力資源管理活動和組織績效的防火墻,可以做因果預測。


                   


                  啟示 :人的心理行為的人工智能是目前最前沿的學科



                      實際上國內互聯網和IT巨頭,都在或多或少地開展與這方面相關的研究和管理實踐探索。  
                     華為、騰訊、阿里巴巴、百度、美團、餓了么這些企業,都在做這方面的研究,關于人的 心理行為這方面的人工智能是目前最前沿的學科,大量的企業尤其互聯網企業很有錢,一旦把這個問題突破了,了解每一個員工的想法,了解每個員工的特點,對人力資源管理是夢寐以求的。
                      因為了解了每一個員工的想法,就可以針對性地采取措施,調動每個員工的積極性,用員工,所以,這是長期困擾人力資源管理的問題。
                  深圳有大量的中小型企業,還有很多還是傳統領域的企業。  



                  HR Analytics對傳統企業和中小企業人力資源管理有什么啟示?

                  如何實施HR Analytics?

                     
                    理念上,接受HR Analytics的思想,把員工行為表現的數據及其分析結果,作為人力資源管理的工具和決策參考。重視數據,分析數據,選人或洞察員工問題的時候,作為參考,不是唯一的依據,
                     措施上,關注積累和整理歷年來員工表現的歷史數據,包括以前積累的數據,分析尋找規律;特別對于高績效員工,已有的客觀數據,包括出勤率、績效或其它表現的數據,包括病事假,有沒有規律,和普通員工有什么差別的規律?總結出規律,關注現有員工記錄數據的動態變化。一旦有類似表現,這是提醒,如有離職傾向的員工,行為發生了哪些變化,一定程度來作為參考,來觀察現有員工行為的動態變化,看看是否可以幫助我們進行決策,要注意保護員工隱私,數據搜集合規合法。




                  員工離職的主要原因是什么?是報酬,不是報酬的絕對值,而是報酬的相到值。




                      HR Analytics最主要的應用領域有哪些?員工離職預測的預警,高級員工的心理和行為特征 ,就是勝任力的問題,為招聘培訓提供幫助。
                     員工離職的主要原因是什么?是報酬,不是報酬的絕對值,而是報酬的相到值,報酬相對值的變化是預測員工離職的很準確的預測指標,員工的報酬與別人比較的時候出現了變化,和過去報酬比較,讓人感到不滿意,這種相對值是預測員工離職的重要的因素。
                  (本文根據皇甫剛教授在“第三屆人力資源創新與變革論壇”上的主題分享整理,轉載請注明出處)




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