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数据驱动型
Facebook如何识别数据驱动型人力资源的优势
作者：SAP SuccessFactors集团产品管理副总裁David Ludlow 以下由AI翻译完成，旨在快速传播资讯，具体可以参考文末的英文
在全球人才竞争中，企业需要重点关注提高员工技能和留住员工的方法。
如果企业不能保持或改善员工体验，他们就有可能失去最重要的资产——员工。有了今天可用的工具，企业可以增强传统的人力资源活动，并追求数据驱动的人力资源计划。通过利用像人力分析这样的技术，组织可以获得他们需要的洞察力来保持员工的参与。
在与Facebook人力分析和劳动力战略副总裁亚历克西斯•芬克(Alexis Fink)的独家问答中，我们将探讨数据驱动人力资源的好处。
David Ludlow:实践数据驱动人力资源的好处是什么?
Alexis Fink:在人力资源工作中应用良好的数据和分析方法提供了一个惊人的补充和一套额外的工具来加强传统的人力资源活动。数据的好处在于它能让你全面地了解组织。对于大多数公司来说，我们自己是不可能做到这一点的。
但更好的是，使用数据驱动的方法可以帮助确保组织在其人力资源实践中是公平、道德、有效和高效的。此外，使用分析可以帮助组织找到最好的人，创建良好的工作环境，并主动识别潜在的风险。
你如何解释“人力分析”?
这当然取决于受众，但我尽量保持相当简单:“人们分析使用数据，让工作和工作场所变得更好。“如果你仔细想想，传统的人力资源活动与你的医生很相似，而人力分析更像是流行病学或其他医学研究。我们正在寻找规模模式，并以谨慎的方式测试新的干预措施。
反过来，这项研究为我们的人力资源合作伙伴提供了帮助他们更好地工作所需要的信息。在工作场所，这意味着员工拥有提高工作效率所需的工具和知识，人力资源部门也有能力让他们更好地投入工作。
人力分析可以在哪些业务领域提供帮助?
有这么多!在我职业生涯的早期，我使用人力分析技术围绕流程效率和团队效率进行了非常艰苦的工作。在其中的一些案例中，我们致力于减少事故，降低环境影响，或者解决围绕库存的供应链问题。
当然，这也包括围绕有效的管理和领导，公平和准确的招聘和选择，以及员工参与来帮助企业的每一个角落。
总的来说，你认为企业是在成功地进行人员分析，还是需要更多的帮助?
有这么多!如果你看一下宏观经济生产率数据，你会发现组织产出总体上有相当稳定的增长。我们有很好的证据，在微观和宏观层面上，人们分析绝对是成功的，并且对员工和他们的组织都产生了积极的影响。也就是说，是的，我们绝对需要做得更多——有很大的发掘潜力!当我们知道组织比这更复杂时，很多人的分析仍然是孤立的，只关注单个项目或业务问题。
此外，计算能力的进步使我们有可能做得更多。多年前在电脑上需要几周或几个月才能完成的分析，现在只需几分钟就能完成。这催生了各种各样的新工具——从优秀的数据可视化平台到为各种分析进行优化的新语言。
以上为AI翻译，内容仅供参考。
原文来自：https://www.forbes.com/sites/sap/2019/06/25/how-facebook-identifies-the-benefits-of-data-driven-hr/#500228841ec8
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数据驱动型
学会这四点，助你成功转型 “数据驱动型” HR领导者
文| Bill Petti
来源 | gallup
文章摘要
1、描述性数据本身并不能让HR部门的领导者取得成功
2、正确的分析确保HR的决策推动组织目标
3、HR领导者需要成为世界级的人才绩效专家
你有很多有关员工绩效的数据。你拥有尖端的仪表板和无缝的报告功能。这使你以数据为导向，对吗？
不完全是。
优化你的决策不仅需要回顾性分析
你需要知道员工为公司工作了多久，以预测他们将留下的可能性并确定最能影响他们留任的标准。你还需要建立识别和量化数据中隐藏信息的能力，从而提出规范性建议。
为了以数据为导向，HR领导者需要来自内部和外部合作伙伴的预测性和前瞻性见解。
你还需要进行严格的分析，将描述性数据转化为考虑不同因素。
最后，你需要正确的分析。
如果HR部门的领导者想要进入战略决策者的行列，就更应该遵循上述建议。
通过正确的分析，领导者可以确保人力资源决策不仅符合大局的组织目标，而且还能推动这些目标。
人力资源领导者可以通过以下四种方式查看描述性数据，从而创建数据驱动的文化。
1、你需要联系人力资源决策与业务成果
假如你了解到，去年以来，60％的员工已经提高了内部客户满意度分数，但这并没有告诉你促成了哪些改进，或者某项绩效计划是否有效且值得投资。
单纯的描述性数据并不能使HR部门的领导人得出本来难以确定的结论或确定最佳的行动方案。
更糟糕的是，描述性数据有时会误导HR领导者。
未计数的变量 - 特别是与决策者固有的偏见相结合 - 可以隐藏数字背后的故事。因此，领导者可以很容易地推断出不正确的结论，或者采取错误的干预措施来处理这些问题。
例如，实施基于分析的中层管理人员招聘的HR部门可能无法在倡议的前六个月内看到团队绩效的实质性改善。
然而，这些HR主管可以通过严格的统计分析和预测发现，干预措施不仅要提高员工绩效，还要加强员工与经理的关系。
2、你需要被假设驱动
许多善意的人力资源主管通过简单引用其许可报告平台附带的标准报告来确定哪些指标和分析很重要。
这种狭隘的焦点极大地限制了人力资源数据的用处。
人力资源部门的领导者应该回过头来问自己：“我需要回答哪些主要问题？我需要解决哪些迫切问题？”
这些问题的答案决定了HR领导者进行哪些分析。
换句话说，人力资源领导者需要被假设驱动。
他们需要首先明确他们的问题，对这些问题的潜在原因进行假设，然后进行适当的分析。
预先的战略投资将带来长期的收益，因为当领导者具有强大的预测性洞察力，才能够解决特定的业务问题并促进业务目标的达成。
3、你需要综合内部和外部的数据
你对内部数据可能非常熟悉 - 这些数据很方便访问，易于解读和易于掌控。
但在数据驱动的世界中，仅仅依靠内部数据就类似你的一只胳膊绑在背后就开始打拳击赛。
外部数据可以为决策提供丰富的信息，并阐明人力资源举措的有效性。
例如，人力资源部门的领导可以根据当地失业率或竞争职位的工作岗位的流行情况，评估某些市中心的营业额的潜在风险。
为了从外部数据中获得有效正确的见解，人力资源领导者应该与业界领先的、具有分析专业知识和相关数据集的数据组织建立关系。
合适的合作伙伴可以帮助您提炼出关键问题和假设，然后审查所有相关数据 - 从更广泛的市场数据到当地人口统计数据 - 定制分析，回答最核心的问题。
4、你需要成为相关领域的权威人士
在Gallup的经历中，许多企业领导者不愿意让HR领导者参与战略讨论，因为这些HR领导者的观点根植于经验，而非硬性数据和分析。
HR领导者应当是经验丰富的、并且在人力资本上有卓越投资回报的权威
如何可靠地衡量和预测这些驱动因素
也就是说，HR领导者负责提升员工体验，最大限度地提高人力资本投资回报率，预测员工成果，并将人力资源举措与领导者更广泛的业务目标进行量化关联。
HR领导者需要成为有关组织中与人员和绩效相关的所有事务的权威人士。
它们应该成为人们需要了解的指南，哪些分析标准提供了强有力的答案，以及如何最好地交流这些发现并将其整合到业务的所有方面。
为了实现这种定位，HR领导者必须专注于选择能够提升其知名度和提升人才专家声誉的研究和数据专家。
成为数据驱动型领导者刚开始看起来可能令人望而生畏，毫无疑问，建立必要的专业知识需要时间和精力。
但是，希望在其组织内的战略问题上有更大发言权的人力资源领导者将因其投资而获得回报。
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