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员工数据
HR Analytics入门的5个步骤
文/ Debanjan Sen
随着人力资源在业务中发挥更具战略性的作用，人力资源分析在将人力资源战略与业务成果联系起来方面发挥着核心作用。以下是在您的组织中实施HR分析的五步指南。
作为传统上依赖直觉和其“直觉”来做出决策的功能，人力资源正在经历一次重大变革。快速采用不同的人力资源技术，使组织能够轻松访问有价值的员工数据，从而做出决策。凭借大量强大的数据，人力资源领导者和高级管理人员现在可以希望了解其人力资本战略对业务绩效的影响。
什么是HR Analytics？
人力资源分析是将统计建模和定量科学应用于员工数据，以实现更好的业务成果。分析为人力资源领导者提供了跨组织关键人员问题的可操作见解。那么，您如何开始使用人力资源分析？
第1步：集中所有员工数据
人力资源分析之旅的第一步是将不同的员工数据来源统一到中央存储库中。员工数据通常驻留在不同的HR系统，Excel电子表格和纸质记录中。跨越脱节系统访问数据是低效且耗时的。为了确保数据的准确性和一致性，拥有单一事实来源（集中式数据存储库）至关重要。一旦您整合了所有员工数据，您现在可以确定关键绩效指标，这将有助于您了解其绩效与业务成果的关系。
第2步：创建HR仪表板
数据可视化对您的分析计划至关重要。人力资源仪表板可作为所有内部和外部人力资源数据的一站式服务。所有这些数据的图形/视觉再现将使您能够监控数据并对其进行基准测试，以获得对定义成功的HR指标的洞察。您可以轻松获得有关关键人力资源指标的实时信息，例如员工人数，每FTE成本，流失率，填写时间和租用成本。
第3步：构建分析功能
大多数人力资源团队仍然是分析概念的新手，缺乏领导成功分析部署计划的必要技能。因此，必须通过与组织的商业智能团队一起进行培训，培养人力资源团队的分析能力。在组织内构建强大的分析技能后，您可以为人力资本决策建立更大的业务环境。
第4步：将HR分析付诸实践
下一步是确定需要解决的业务问题。它可以提高保留率，识别高绩效者，或降低每次雇佣成本。这里的关键是将分析与明确的业务成果联系起来。您可以根据两个基本标准确定业务问题的优先级：业务影响和所需的工作量。影响与努力矩阵应该是分析之旅的起点。从具有高影响力和低成本的想法开始。
第5步：推动持续改进
一旦您开始使用HR分析来解决业务问题，您必须持续监控分析过程中的效率低下，错误和风险，跟进重复出现的问题并实施结构更改以防止将来出现这些问题。在对流程进行微调以消除任何不一致之后，您将能够继续下一步 - Predictive HR Analytics。
从招聘到员工培训和继任计划，人力资源分析在使人力资本实践与更广泛的业务目标保持一致方面发挥着关键作用。然而，尽管一段时间以来一直处于高级管理层议程，但大多数组织尚未释放其人员数据的潜力。缺乏关于分析方法和工具的知识一直是人力资源分析广泛采用的关键障碍。此外，用于整理人员数据的团队资源不足以及人力资源分析与业务成果报告之间缺乏一致性已经减缓了人力资源分析的采用。
如果没有企业领导者在其他职能部门所需的同等水平的分析理解，组织就无法做出决策。拥抱HR分析只是构建更加数据驱动的HR功能的第一步。希望本文中概述的框架可以让您的组织开始进行人力资源分析之旅。
以上为AI翻译，内容仅供参考。
原文链接：5 Steps to Get Started with HR Analytics
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员工数据
数据帮助人力资源更具战略性的五种方式
文/Paul Jelinek
我们生活在一个关于公司和员工的数据不断增加的时代。利用这些数据可以帮助人力资源部门成为公司中更具战略性的合作伙伴。
人力资源不再被视为负责运行工资单和管理福利的战术职能。人力资源的战略目标越来越多。其领导者被视为高级管理层的一部分，该部门的战略和行动对公司的业务成果产生重大影响。
以下是人力资源可以利用数据变得更具战略性的五种方式。
更聪明的招聘
多年来，招聘工作取得了巨大的进步。在过去，它不被视为组织更广泛的人才战略的一部分，因为它只是狭隘地专注于填补空缺职位。这个过程在历史上是非常劳动密集型的，并且更多地采用了观望态度。招聘人员会发布一份工作并等待并希望他们有好的候选人，并且确定好的候选人将意味着筛选大量的简历。
人力资源部门今天的工作不仅仅是填补一个职位，而且还是为了确保公司拥有合适的人才来实现理想的业务成果，这意味着使用数据来识别人才缺口，并创建和执行招聘策略，以确保组织拥有合适的人员来实现预期的业务成果。
通过明确的招聘策略，招聘人员可以利用技术快速搜索多个工作地点，以确定最佳匹配的候选人。不仅可以轻松快速识别候选人，而且还可以获得一个候选分数，告诉您候选人对该职位的匹配程度。
更进一步，您可以利用预测分析，根据工作历史，人格特征和其他因素，深入了解候选人是否会在您的组织中取得成功。通过利用所有这些数据，招聘人员可以做出明智的决策，并确信他们雇用的候选人将是一个合适的人选。
提高员工敬业度以提高生产力
毫无疑问，低参与度和低生产率之间存在很强的相关性。但是，要衡量和提高参与度，您必须了解当前的员工敬业度，但更重要的是，要了解 对参与产生负面影响的因素 。
通过进行员工敬业度调查，然后分析数据，人力资源部门可以查看整个公司是否存在问题，或者问题是否仅限于特定地点，部门或员工人口统计数据。更重要的是，通过了解问题的根源，人力资源部门可以制定行动计划来解决这些问题。
另一方面，通过了解哪些方法运作良好，人力资源可以在这些领域投入更多精力，并在整个组织中复制这些流程和政策。
识别高绩效的离职风险
这是我认为使用数据真正发光的地方。预测分析有助于在员工决定离开公司之前识别员工的离职风险。这是关键，因为研究表明 ，替换员工平均需要6到9个月的工资。更换高性能的成本可能更高。
我已经谈到了如何使用数据来制定补偿策略。数据还可用于识别有可能离开公司的高绩效者。通过了解这一点以及有离职风险的贡献者，人力资源和管理人员可以在为时已晚之前采取行动。一些解决方案可以通过为人力资源和经理提供建议的措施来减少人们离开的机会，从而更进一步。
管理合规性以降低业务风险
每个组织都必须报告税收、多样性或工人赔偿等方面的信息。这似乎是战术性的，但在某些情况下，它可能具有战略意义，因为不遵守合规性规定会导致严重的处罚，在某些极端情况下可能会影响公司的声誉和利润。
一个例子涉及性别工资差距。在一些州和国家，性别平等正在成为法律。使用数据，公司可以确定男性员工的薪酬是否高于女性员工。知道了这一点，人力资源部就可以制定行动计划来缩小差距。一些已经实现并公布薪酬公平的公司将其作为招聘工具，在当今紧张的劳动力市场中吸引顶尖人才 。
确定和衡量关键绩效指标
组织可以养成为测量而进行测量的习惯。衡量对所需业务绩效没有影响的事情是不值得衡量的。
没有适合每个组织的标准指标集。因此，组织首先要分析其数据以确定对业务影响最大的关键因素，这一点非常重要。一旦确定了这些关键因素，公司就可以建立指标并为其设定目标。然后，他们可以监控数据，在那些没有达到目标的情况下，他们可以制定行动计划，让事情重回正轨。
以上是HR可以利用数据更具战略性并对组织产生更大影响的几种方式。
以上为AI翻译，内容仅供参考。
原文链接：Five ways that data helps HR be more strategic
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