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使用人力资本分析构建理想的混合工作模式
在家里工作了近两年后，许多知识工作者正逐渐回到办公室。但有些人将永远放弃隔间生活。
例如，在Twitter，员工可以选择永久性地在家工作。苹果和谷歌希望员工每周有几天在办公室工作，金融服务领域的许多公司也是如此。
根据Visier和Deloitte的最新研究，虽然每个雇主的做法各不相同，但高管层和高层领导普遍倾向于支持给予人们自主权的工作模式。这使人们在一定程度上可以根据自己的工作类型选择在家工作，而不是由组织对每个人都实施一种政策。
灵活的混合工作模式仍然需要边界
显然，如果雇主把所有人都塞回一个一刀切的工作模式中，他们将错过吸引关键人才的机会。根据Pew研究中心2022年2月发布的一项调查，大多数远程员工在家工作是出于选择，而不是出于需要。
Gartner在2021年1月预测，正是 "对激进的灵活性的期望"，"可能会使混合劳动力模式在后COVID-19世界中更加普遍。”
但这并不意味着围绕工作发生的地点和时间不应该有固定的政策。关键是要给员工尽可能多的选择，让他们在正确的地方做正确的工作。
例如，一个由写代码的人组成的开发团队特别适合在家里办公，因为他们专注于独立工作。但有时，编码人员需要与那些了解人们试图解决的业务问题的人合作。因此，对于编码人员来说，在一周中的某些日子里在办公室是有道理的。
通过关注工作本身，而不是试图从数千名员工中众包关于混合工作规则的答案，雇主可以在一个既定的框架内提供灵活性。
人力资本分析为混合工作环境中的决策提供依据
然而，即使有基于自主性和生产力原则的深思熟虑的方法，混合工作模式也不会是完美的。公平问题、协作障碍和难以检测的倦怠都是潜在的挑战，当一些人在远程工作，而另一些人更多地在办公室工作时，就会出现这些问题。
这里有一个好消息：数字工具可以支持雇主和雇员适应新的工作方式。人力资本分析已经达到自动化的程度，企业可以让部门经理对他们的团队提供量身定制的见解。通过消除与薪酬、晋升和员工福利相关决策的猜测，管理者们可以帮助他们的团队和组织在混合工作的世界中茁壮成长。
以下是当所有人事经理都能在工作流程中做出更好的决策时，员工和雇主所体验到的三个好处：1.防止接近性偏见 2.培养有意义的联系 3.避免倦怠。
1. 防止接近性偏见
来自某些群体的个人，包括女性和有年幼子女的父母，更有可能尽可能多地在家工作。这可能导致不公平。根据2019年的一项研究，当组织的大多数人都在亲自运作时，远程员工的薪酬进展较慢。
通过人力资本分析，管理人员可以避免出现偏见，为团队中的每个人创造一个公平的竞争环境。例如，在一家大型科技公司，经理们做出的薪酬决策导致了不公平、员工不满和流失。但是，在经理们掌握了人力资本分析技术之后，他们可以做出明智、客观的薪酬决策，与市场和内部薪酬结构保持一致。
当然，这不仅仅是一个 "同工同酬 "的问题--当来自某些群体的人更多地在高薪职位上工作时，就会出现薪酬差异。数据可以提供帮助，让管理人员在做出晋升决定时对业绩有一个客观的看法，让来自代表性不足的群体的人有更多机会获得高薪职位。
2. 培养有意义的联系
当办公室工作是常态时，新员工可以通过偶然的机会变得完全有生产力。新员工会通过在办公室随机碰上的关系来认识合适的人。但是，正如《经济学人》所报道的，每周平均只有三天在办公室，任何两个工人之间的互动就会减少64%。
在一个混合环境中，对协作模式的洞察力对员工和管理者都是有价值的。通过组织网络分析（ONA），经理和他们的员工可以分析团队内部和团队之间的沟通模式。如果一个新员工很少与团队中的关键人物联系，经理可以与该员工探讨这一信息，建议他们如何加强联系。
3. 避免倦怠
混合工作模式让员工可以选择至少在部分时间内远程工作，这对员工的灵活性有很大帮助。但也有一些弊端。在大流行期间，许多远程工作者平均每天要增加2.5小时的工作时间。在办公桌前的更多时间并不总是转化为更高的生产力。
例如，每周工作超过48小时的编码员往往会产生很高的错误数量，额外的时间是不值得的。这对员工福利也有影响：过度工作也可能导致倦怠，其部分特征是 "与工作的精神距离增加"。像运动员一样，员工需要休息以获得最佳表现。
为了促进健康的工作与生活的平衡并抵御倦怠，管理者可以转向基于日历和电子邮件活动的洞察力。如果经理注意到一个员工可能是在两头烧蜡烛，他们可以与该人进行知情讨论，以确保他们不会感到有压力而延长工作时间。像一个有效的教练一样，他们可以强调一个员工可能是 "过度训练 "的时候。
这里的目标不是大佬式的监控--这只会导致员工的反感--而是要信任人们，然后偶尔检查一下，以支持他们的福祉为目标。
共同创造工作的未来：从现在开始
我相信我们正在见证未来工作的开端，在那里人们有更多的选择来设定工作时间，并在组织内外追求目标。强迫人们进入大流行前的每日通勤的旧模式将是一种倒退。
但是，当我们冒险进入这个全新的时代时，这条路不会没有曲折。通过人力资本分析，雇主可以做出有数据依据的决定，使混合工作比以前更支持员工福利和生产力。
作者： Ian Cook
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2022年04月07日
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【收购】人力资本分析平台ChartHop宣布收购Gather，以增强员工体验
人力资本分析平台ChartHop于2022年3月30日宣布收购人员运营工作流程构建商Gather，帮助扩展团队，协调他们的员工体验。通过这次收购，ChartHop正在推进其在整个员工旅程中的自动化工作流程能力。这种自动化减少了负责培养公司文化和确保员工保留的人力资源和人员运营专业人士的手动负担。
对于那些希望战胜 "大辞职 "的影响并提高其吸引顶尖人才和保留现有员工的能力的组织来说，员工体验已经成为一个优先事项。根据Gartner®的数据，87%的员工目前对他们在工作场所的体验不满意。因此，企业正在投资于改善员工体验的平台，而不需要人力资源团队付出额外的时间和精力。这次收购进一步巩固了ChartHop作为组织中每个人的基本平台的地位，超越了人力资源团队，包括高管、经理和员工。
"我们已经看到，员工期望和人员团队创造有意义的工作文化的方式发生了巨大转变。公司比以往任何时候都更需要在员工生命周期的每个阶段了解和支持员工。他们需要创造新的途径，在原本脱节的员工群体中建立人际关系，"ChartHop创始人兼首席执行官Ian White说，"ChartHop是第一个为整个公司，而不仅仅是为人力资源团队提供良好体验的人力资本分析解决方案。收购Gather完善了我们现有的支持积极的员工旅程的能力，为员工体验提供了更大的洞察力，使人事团队更加高效。"
随着对Gather的收购，ChartHop进一步缩小了企业与员工之间的差距，允许企业在员工经历的关键时刻，如入职、工作纪念日和绩效评估，与员工沟通并庆祝。 将自动化工作流程与ChartHop的人力资本分析解决方案相结合，使企业能够对其人员数据采取行动。
"在Gather，我们改变了人力资源和人事团队的运作方式。加入ChartHop后，我们非常高兴有机会让公司中的每个人都能将团队数据转化为行动，"Gather的首席执行官John Wetzel说，"将Gather的工作流程能力与ChartHop的人力资本分析相结合，为人员领导者构建未来的工作场所提供了无限的可能性。"
Gather是ChartHop自2019年成立以来的首次收购。该公告是在公司快速发展的时期发布的，包括2021年第二季度由回报投资者Andreessen Horowitz领导的3500万美元的B轮融资，与Jobvite的合作以及首席财务官Matt Wolf和多样性、公平、包容和归属感总监Ivori Johnson的加入。
关于Gather
Gather是一个针对人员运营团队的工作流程构建商。帮助成长中的、基于Slack的团队协调他们的入职、离职、员工的里程碑和内部沟通。Gather的工作流程可以自动处理提醒、信息和任务，因此团队可以扩展他们的人员计划。Gather由John Wetzel、Brooks Sime和Alex Hilleary于2019年创立，得到Y Combinator和软银机会基金的支持。
关于ChartHop
ChartHop为人力资本分析提供了一种新的方式，将不同来源的人员数据汇集在一个动态平台上，具有可视化和可操作性。与传统的人力资本分析解决方案不同，ChartHop是为整个组织使用而设计的。这有助于企业改善组织的健康状况，推动一致性和问责制，并节省时间和金钱。ChartHop通过在整个人力资源技术堆栈中的强大集成，与几十个平台发挥得很好，并为BetterCloud、Starburst和InVision等公司服务。ChartHop由Ian White于2019年创立，并得到Andreessen Horowitz的支持。
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2022年03月31日
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人力资本分析（PA）功能应该向人力资源部门报告还是企业分析部门报告？
领先的人力资本分析团队正越来越多注重交付商业价值。在Insight222最近的一项研究中，97%的人力资本分析领导者向CHRO本人或人力资源部门报告，只有3%向企业分析部门报告。有些人可能会说，向企业分析部报告会让他们有更多的能力来交付商业价值。但事实并非如此简单。
交付商业价值意味着从 "为人力资源服务 "转变为开始考虑如何与真正的商业机会联系起来。要做到这一点，有两种力量需要精细化管理：
1. 劳动力数据是独一无二的，需要了解如何应用人员数据并处理劳动力数据的细微道德差别。
2. 真正的分析需要客观，不受最适合现有方法和策略的答案影响。
这两种力量之间的紧张关系是产生问题的原因。在与一家大型制药公司的首席执行官交谈时，我们问他为什么将人力资本分析职能转移到企业团队中，他回答说："我希望我们尽可能地接近正确答案，而不关心答案是什么......如果人力资本分析报告成为自己的职能，我们就无法做到这一点。"
如果你正在问自己这个问题，这里有三个重要的话题需要考虑：
1. 定义客户比以往任何时候都更重要：很容易开始将人力资源部门视为最终消费者，而完全忽略了业务。
领先的人力资本分析团队花时间在他们自己、高级HRBP和业务领导之间建立牢固的关系。这种关系必须是平等的，并建立在透明和合作的坚实基础上。如果一个企业的人力资本分析团队开始以人力资源服务水平协议（SLA）为基础来衡量自己，你就知道这种关系正变得更加注重服务，而不是价值。建立一个真正清晰的利益相关者地图和参与方式可以有助于避免这种陷阱。
2. 当不属于该组织时，影响人力资源部门是很难的：从企业层面的人力资本分析功能中获得影响需要一个非常强大的领导者。
人力资本分析领导者面临着艰巨的工作，最好的领导者是技术先进、战略精明和讲故事的天才。将这些技能与影响人力资源的需求叠加在一起，使其变得更加数据驱动和自力更生，而不是成为正式团队的一员，对这个领导者的期望就更高了。不过，这样做的好处是，如果你来自一个与其他商业同事一起的一般分析职能部门，而不是来自人力资源部门（有时会被视为不那么有商业头脑），你可能会得到商业领袖的更多尊重。因此，尽管影响人力资源部门可能比较困难，但影响企业本身可能比较容易--从而提供他们所期望的价值。最关键的是，"从外部 "影响人力资源部门并不容易，但却很容易落入成为人力资源部门服务中心的陷阱，从而失去对商业价值的驱动力。
3. 获得资源的机会更多：在企业团队中，可以更好地获得企业数据、技术和技能，但人力资本分析可能成为其他被认为 "更重要 "的分析功能的 "分支"。
领导人力资本分析团队可以培养一系列的深度分析技能。当你在企业团队中报告时，有很大的机会来分享技能和知识--对技术和数据的访问和分享也是如此。你对其他业务数据的访问，如金融、消费者和房地产，当然应该更容易。然而，由于人力资本分析作为一项分析职能往往没有那么成熟（比方说，财务或营销），人们不一定把人力资本分析看作是他们想提升自己事业的地方。他们可能不愿意分享数据，而这最终可能会进一步孤立团队。
正如上述数据所示，大多数组织已经决定在设计组织时，将人力资本分析工作报告给人力资源部门。这样做的原因有很多：
人力资源部门通常拥有预算
公司内部对人员数据的道德规范是重要的考虑因素，通常由人力资源专业人员自己处理比较好。
人力资本分析探讨的是定量、定性和行为数据之间的衔接，而最后一项通常由人力资源专业人员处理得更好。
人力资源副总裁希望他们的人力资本分析团队在组织上 "紧密"。
然而，尽管有这些观点，并且绝大多数数据都支持将人力资本分析报告给人力资源部门，但也有令人信服的论点证明人力资本分析应报告给企业分析部门。
但重要的是，你要做出最适合公司的决定。如果这个决定是错误的，团队将发现自己处于一个难以影响和有效运作的位置。如果做对了，机会是无穷无尽的。所有成功的要素都需要放在这两种情况下：优秀的领导力，强大的人力资源支持以及真正致力于通过人力资本分析来实现商业价值的组织。
作者：Kate Marks
People Analytics
2022年03月29日
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如果你正在领导人力资本分析（People Analytics），现在该怎么办？创建人力资本分析仪表板
人力资本分析从业人员所熟悉的话题：人力资本分析仪表盘。
设定场景。
"你刚刚在人力资本分析领域找到了你的第一份重要工作。你一直在努力工作，而组织刚刚抓住机会，让你建立他们新的人力资本分析梦之队。你虽然紧张但又充满能量。你想迅速引起轰动。你会怎么做？"
许多处于这种情况的新的人力资本分析领导者，在对组织进行评估后，会决定采取行动，创建一个人力资本分析仪表板。这是个古老的东西，但也是个好东西。如果你是一个新的领导者，并且专注于速度-价值商数，你可能会从这里开始。但为什么呢？
如果你是一个雄心勃勃的、前卫的领导者，在领导你的第一个人力资本分析功能的情况下，你可能会想："我从组织和人力资源部门的领导那里得到了坚定的职责和积极的授权，以满足他们对前沿人力资本分析的需求。组织领导期待着一个巨大的突破，而我在ML和AI方面的技能已经磨练了多年。让我们给人们他们想要的东西--通过先进的预测性分析来实现工作的未来！"
我祝愿你在这项工作中取得好成绩！这听起来很了不起！我唯一担心的是一旦你遇到创建一个新职能的组织实际情况，你的成功几率就会降低。它们包括但不限于：糟糕的数据、没有数据、缺乏系统、争夺预算、领导不知道如何处理数据、文化冲击，有时甚至更糟糕的数据。
你可以做一些事情，大大增加你的长期可扩展成功的机会，为你和你的团队建立带宽，并以增加人力资本分析的可信度的方式使数据民主化。你可以开发一个人力资本分析仪表盘。
从我的角度来看，开发这样一个仪表盘需要（宽泛地）三个步骤。数据，背景，和故事。
第一步：数据
你可能在想，我很快就淡化了人力资源部门对AI/ML的需求。我没有。在我的职业生涯中，一些最有价值、最有洞察力、最能激发智慧的工作需要先进的技术。然而，在一个人力资本分析职能部门的新领导人的背景下，直接的挑战是可能的事实，即客户没有，从来没有，也不习惯于拥有他们需要的数据来做决策。因此，一个新的领导者的第一步必须是获取、构思和增强数据的民主化。
诚然，人们分析的 "极客"（即可能有编程、数据科学/工程和/或数据基础设施背景的人）会最喜欢这一步，在不灵活的情况下，会卡在步骤1，这可能是他们的死穴。他们会发现这一步对智力的刺激很大，原因是需要解决大量的问题，比如：整合来自多个来源的数据，清理数据流，建立数据处理程序，创建数据字典和定义，试验不同的技术来存储数据，处理数据，和自动化数据处理。这可能是一项永无止境的工作，有些团队从未离开过这个步骤。
尽管有前面提到的注意事项，让你的数据 "正确 "是基础的一步。一个新的领导者将需要一些基础数据源来创建一个有目的、有意义的人力资本分析仪表板。这似乎是一个平淡无奇的话题，但我已经看到整个人力资本分析会议联盟致力于凝聚标准化的人力资源指标，每个企业和企业领导人都应该通过人力资本分析仪表盘来关心这些指标。事实上，适合你的公司的最有意义的数据来源很可能不是标准的，而是针对你的行业、员工构成、你的客户价值主张和你的组织的。尽管每个公司都是不同的，但这并不意味着创建人力资本分析仪表盘的一些数据来源/系统在各组织之间不一致。这些系统包括但不限于以下系统：核心HCM（招聘、人数、营业额、薪酬等。这可能是你最广泛的数据源），销售系统（Salesforce等），运营系统和吞吐量（ERP系统如SAP，自制的内部系统等），安全，技术和工程数据（Jira，Asana等），甚至更多的实验数据（例如，Zoom会议，日历邀请和Slack互动）。
无论数据来源和系统如何，一个新的领导者将需要某种类型的数据库来汇编和存放这些数据。在中长期内需要哪种类型的数据库的决定，通常会归结为新技术的传统 "建造与购买或借用 "的决定。但不可避免的是，我愿意赌上几个硬币，几乎每一个刚接触人力资本分析的团队都可能开始使用Excel/Access或GSheets，至少在他们进行实验/原型设计的时候，将他们的数据整合到初步的可视化中。如果我的经验是指示性的，再加上我遇到的许多其他领导人，在人力资本分析领域更广泛的现实，许多团队从未离开这个原型阶段。我想这并不是世界末日，但对于一个新的人力资本分析团队来说，这绝对是一个早期的高原期。从我的角度来看，这个高原期可能是一个负面的原因，因为它可能会留下 "钱/价值"。使用Excel等工具推送原始和/或汇总的数据报告，并期望企业/人力资源部门的领导用这些数据做一些有价值的事情，这种循环从根本上来说是有缺陷的。我们将在第2步中进一步讨论这个问题。
如果你的团队有兴趣超越一个简单的Excel报告/仪表盘，持续改进产品的周期应该是这样的：集中数据，数据可视化原型，获得用户反馈，投资于与业务影响相关的数据/可视化，重复。这个过程松散地基于敏捷方法论、最小可行产品（MVP）和软件开发（关于资源，请看这样的地方），但显然这个过程应该根据你的团队的技能组合、你的组织、团队/技术的投资水平等进行调整。
与此相关，这里有一个关于前面提到的 "建设与购买 "路线的简单对比。如果你决定走 "购买 "路线，有许多成熟的供应商，如Visier和One Model，以及新兴的供应商，如eqtble，都可以竞争你的业务。所有的供应商都有优点和缺点。相反，如果你决定走 "构建 "路线，你可能会考虑通过R Shiny这样的开源产品，或通过购买的产品，如Tableau或Looker，来创建你自己的网络应用程序来承载你的人力资本分析仪表板。这条路也有它自己的优点和缺点。
第二步：背景
不是所有的人的分析仪表板都是平等的。你猜谁决定了仪表板的价值？是解决方案的架构师吗？还是数据分析师？仪表盘的客户--通常是业务领导、部门领导、人力资源领导--决定它的价值，并最终决定它的使用。决定仪表盘所产生的价值的，或任何被共享的数据的，是背景。然而，背景不能在分析员所隐喻的小房间里得到，而是要在组织决策的舞台上得到。在我看来，有两种背景，它们都是赋予固有的无价值数据以价值的先决条件。
1.组织背景
2.数据背景
首先，作为一个新的领导者，你必须了解组织的背景。这一步是人力资本分析走出纯粹的数据分析领域的地方--因此，这也是 "极客 "们可能感到最不舒服的领域。对许多员工来说，人员成本占公司运营费用的70%左右（显然，这可能因公司和行业而异），这让人感到惊讶，但对任何财务主管来说，这并不令人惊讶。如果你真正考虑到有时是数十亿美元的企业，这是一个惊人的资金和投资数额，而这些是大多数人力资本分析机构所居住的组织。因此，我想的方式是，人力资源组织的汇款是正确投资和衡量组织70%的运营成本的投资回报率。这就是为什么我发现，当讨论一个组织中运营成本较低的部分--如IT、财务、集中式数据科学、运营等--的财务投资时，这些组织往往不会对在技术、数据和基础设施方面投入大量资金以更好地了解其组织的行动背景感到惊讶。而人力资本分析往往要通过乞讨、借用和偷窃来试图建立、构建和实施基本电子表格之外的任何数据机制，以服务于组织最大的OpEx支出。然而，如果人力资本分析的领导者能够充分理解他们产生的数据如何与组织的优先事项保持一致并产生价值，这种不公正就会迅速消失。
其次，一个新的领导者必须了解数据的背景。我发现令人惊讶的是，有时我认识的非常聪明的人并没有意识到，没有背景的数据表面上是没有意义的，无法解释的。他们往往有一种 "梦境 "的心态，认为 "如果你建立了它[即，"它 "是一个可靠、准确的人力资本分析仪表盘，并具有视觉吸引力、动态、实时的方式]，他们就会来["他们 "是企业和人力资源领导人]。这不是真的。这是风格大于内容，这个论点我将在其他时间讨论。当领导者看到这种类型的仪表盘时，双方（领导者和人力资本分析团队）都会感到疑惑。人力资本分析团队期望得到赞扬，并展示了仪表盘，而领导者的反应是 "这看起来不错，但我应该用这个做什么？" 在我看来，只有三种方法可以为数据提供背景，让大家觉得有意义。
- 一个目标
- 一个基准
- 与以前的自己进行比较（即，随时间变化的数据趋势）
没有这些，数据就只是数据。这三个提示给了任何人隐含地查看数据的背景（即，没有科学方法和试图证明因果关系）。它们还允许回答 "我们如何知道我们所做的事情是否有效？"这一问题的许多变种。我个人最喜欢的目标，允许观众以二分法的方式知道 "我们是高于还是低于目标？" 如果你有OKRs、成功指标和/或关键绩效指标，不假思索地规定目标对业务有意义，那就真的有帮助。基准，是我最不喜欢的，因为它很可能鼓励平庸，它可以让观众回答 "我是否与竞争对手/参考点持平 "的问题？一个与以前的自己进行比较的数据点，将你今天的位置与你过去的位置进行比较。这种背景是理想的，可以看到为解决一个问题所花费的努力和资源是否导致焦点变量随时间的推移而增加或减少。
当反思你的组织当前的人力资本分析仪表板时，请随意问自己一个问题："这些数据是被我的客户推送的还是被我的客户拉动的？" 很可能，如果你的数据缺乏背景，你只是把它推给了不高兴的客户。然而，如果你的数据包括必要的组织和数据背景，你就会被拉去做更多的事情。这是一个很好的问题。
第三步：故事
光有背景还不足以让人事分析仪表盘产生影响。仪表盘中的数据有机会来追踪、告知和阐明组织的过去、现在和未来的故事。这个故事很可能具有任何好故事的叙事弧度。想象一下，如果你是一个组织的领导者，而你的组织内部有人能够用数据向你明确地展示你的组织的历史，你的组织现在在感兴趣的指标上的位置，组织在概率意义上的 "去向"，甚至有时 "为什么 "你会看到正在看到的问题。如果做得好，你的组织的故事可以带来增值的 "自我服务的数据即产品"，这是许多人力资本分析功能努力实现的。
理想情况下，随着前面提到的改进人力资本分析仪表板的迭代过程的发展，数据和延伸的 "故事 "变得更加复杂、细致和有价值。我有一个假设，在人力资本分析甚至更广泛的科学中，一个最没有被研究的概念是 "时间 "的概念（有时称为时间效应）。时间有什么影响？想象一下，能够在足够长的时间内讲述组织的故事，你可以对一路走到行政级别的初级员工进行队列分析。撇开幸存者的偏见不谈--这种水平的洞察力难道不令人难以置信吗？另一个让我感兴趣的概念是将影响、成功指标和投资回报率嵌入到这个改进人力资本分析仪表板的反复过程中。作为一个新的人力资本分析领导者，如果你能将实现的价值嵌入到仪表盘本身，为什么要去做六个月的项目评估，以确定你的工作价值？
想想你知道的任何一个好的故事。它是一个单向的对话，独白，还是独白？不是。所有好的故事都包括对话。人力资本分析仪表盘也应该如此。信息的流动不是单向的对话，而是一个持续的递归，数据通过叙述和背景流向决策者，而决策者根据组织的变化进行处理、校准和行动；这反过来又会导致对仪表盘所需变化的反馈，比如背景和所讲的故事。“球一直在跳动”，故事也不会结束。
作者：Cole Napper
往期系列文章：如果你正在领导人力资本分析People Analytics，现在该怎么办？ 人力资本分析的战略和实施
People Analytics
2022年03月11日
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People Analytics
如果你正在领导人力资本分析（People Analytics），现在该怎么办？ 人力资本分析的战略和实施
引言
新的一年我决定，把我的一些想法公诸于众，看看它们是否能给别人带来启示或指导。这些想法是我自己的，并不反映我的雇主的想法。我已经在一些组织中开始了人力资本分析工作，所以还有什么比 "你正在领导人力资本分析，现在该怎么办？"更好的系列标题呢?
人力资本分析的战略
作为一个刚开始从事人力资本分析工作的领导者，在关注短期影响和长期执行之间取得平衡是很重要的。取得这种平衡可能是一种挑战，尤其是在面对你的老板、组织或你的客户可能要求的现实时。当考虑到你的人力资本分析战略时，有两种执行模式需要注意：
1）只用容易得到的坏数据来做太多的高级分析；
2）在提供任何价值之前，只把精力放在改善数据基础上，并持续很长一段时间。
然而，作为一个关键的战略制定，我所建议的是，随着你的发展和成熟，为企业提供价值，换句话说，在企业需要你优秀的地方做到优秀。要像非洲的移动电话一样。让我解释一下。在研究生阶段，我与一家跨国公司合作，将业务扩展到非洲，该组织需要了解在那里开展业务的运营环境。研究的一个重点部分得出结论，非洲的许多地区正在从0G移动电话服务（即没有手机）到4G（在当时，4G技术被认为是领先的），似乎一夜之间。在非洲大陆运营的电信公司跳过了发达国家电信业的所有步骤，直接进入4G，包括成熟期、资本分配，可以说是浪费。以这种方式运营有时被称为落后者的优势，因为 "落后者 "跳过了作为早期采用者的所有痛苦步骤，立即成为 "世界级"。关于人力资本分析，我常说 "在你的公司需要你成为世界级的地方成为世界级，而在你有时间和资源之前，你可以忽略几乎所有其他的事情"。
人力资本分析的实施
作为人力资本分析的新领导者，需要注意的另一个领域是量化人力资本分析工作影响的概念。我个人将此表述为 "我们如何为自己买单？" 在我看来，作为人力资本分析职能部门，有三种方式可以为自己买单：1）直接，2）间接，3）人们喜欢/重视你的工作。
如何为自己买单
1.直接 — 这是最线性的路线。你的团队的工作必须明确显示出对企业的实际利益。一个简单的例子是销售，一个人力资本分析项目可以帮助销售人员销售更多产品。1 + 1 = 2，即时投资回收率。
2.间接 — 这条路线需要更多的科学和时间来证明，但可能更常见。你的团队工作改善了工作业绩的某些方面，从而证明对企业有切实的好处。另一个简单的例子是提高销售领导力。一个人力资本分析项目改善了销售领导力；然后，改善的领导力又改善了销售业绩。分析+领导力=改进领导力。改进的领导力+销售=改进的业绩。
3.人们喜欢/重视你的工作 — 说实话，这条路线有时会让灯亮起来。它不应该，但它确实如此。尽管我很想成为一个纯粹的经验主义者，但为你的团队存在感买单的人喜欢和重视你的工作是相当重要的。
知道你是否在为自己买单很重要，因为有一个我从未听别人说过的观点，但我认为是明显正确的，即 "人力资本分析项目的努力和影响之间没有关联"。作为一个个人的例子，我在 "餐巾纸背面 "上完成的人力资本分析模型，有时比花了几个月或几年才完成的项目对内部利益相关者更有帮助和洞察力。前面提到的箴言需要某种建议，以确保努力不会以无偿的方式浪费，而我的处方是最小的必要力量。前提是：在回答研究问题/假设时，要尽可能地增加分析的复杂性。只有当它是必要的、增加价值的、被利益相关者/客户认为是重要的，才会增加复杂性；否则就停止。实施这一策略将有助于把浪费的精力和资源保持在最低限度。
我发现一个有用的方法来概念化最小的必要力量，就是下面的2 x 2图表。一个轴是项目的 "业务价值"；另一个轴是 "回答问题所需的时间/科学严谨程度"。下面是该表和我在每个象限内的评论：
时间/价值2 x 2图表
领导力
一个新的人力资本分析领导者的成功或潜在失败，有一个不为人知的部分是他们的个人领导风格和新领导者表现出来的操作方法。
当我加入一个新的组织时，有一套操作原则，可以帮助我和我的团队知道在哪里集中精力，如何快速增加价值。这些原则如下：
人力资本分析操作原则
统一性—以慢为快，始终做对企业有利的事情。
可扩展性—为100人做一次事，而不是做100次。
创新—努力使自己每天都有1%的进步，并不断改进我们为企业所做的事情。
公信力—永远要衡量两次，削减一次；公信力一旦失去就永远不会再有。
我过去的团队看到这里会笑的，因为他们知道我重复了多少次这些原则。他们可以从死记硬背中告诉你 "做有用的事，而且只做有用的事"—因为多做（生产过剩）或少做（做得不够好，无法产生影响）都是浪费。
但你怎么知道你所做的事情是有效的呢？答案有三个支柱：
科学—如果没有科学的证明，你就不可能知道你所做的事情是有效的。
数据—没有数据的支持，你怎么能证明它？
执行—如果你不把学到的东西付诸实践，那么这一切都只是一种浪费。
我的承诺
最后，在考虑领导一个新的人力资本分析职能时，还必须考虑到你对你的团队做出的隐性领导承诺。领导者必须问自己一个问题。我如何领导？我个人的领导座右铭是基于我的三个承诺：自主权、掌控权和目标。
自主权—我承诺我将始终赋予为我工作的员工权力，绝不对他们进行微观管理—即使他们要求我这样做。我承诺给员工提供大的角色，让他们能够学习和成长。
掌控权—我承诺始终推动我的团队成员不断改进我们向客户提供的服务。如果我们不首先改进和发展自己，我们就不可能为客户持续改进。因此，我承诺总是首先投资于我的团队，磨练他们的能力，让他们有机会在他们的工作中成为 "世界级"。
目标—我承诺，我们作为一个团队所做的一切都应该对企业和所有员工产生积极影响。这种影响将使团队中的每个人有机会知道他们所做的工作在个人和职业层面上都很重要。
作者：Cole Napper
People Analytics
2022年03月10日
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人力资本分析如何通过产品化提供大规模的解决方案?
Insight222的《2021年人力资本分析趋势》研究表明，人力资本分析的规模和重要性都在增长。为了取得成功，人力资本分析的领导者需要将解决方案产品化，并承担起为人力资源部门创造数据驱动文化的责任。
除了需求引擎和解决方案引擎之外，Insight222人力资本分析运营模式还建议设立一个产品引擎，由一个实施团队来确保人力资本分析解决方案的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的有效采用。
本文将通过回答以下问题来探讨产品化在扩展人力资本分析方面的作用。
1. 什么是产品化？
2. 领先企业如何投资于产品引擎以确保产品化的成功？
3. 人力资本分析团队应该提供的第一个规模化解决方案是什么？
4. 人力资本分析团队提供的高级的规模化解决方案的例子是什么？
什么是人力资本分析的产品化？
人力资本分析解决方案的产品化是指让数据驱动的观点在整个组织内都能被接受，换句话说，在正确的时间将正确的数据提供给正确的人，以帮助他们做出更明智的决定。也就是说，产品化利用技术向员工、经理和高管大规模地提供用户友好的解决方案。
为了取得成功，它需要：
建立一个由产品经理、项目经理、变革交付和设计工程师组成的 "产品引擎 "；并对人力资本分析团队的专业角色进行投资，如数据科学家、数据工程、研究。
投资购买或建立技术解决方案，如分析仪表板或专业的人力资本分析技术，如人才管理和技能推断。
一个能够支持可扩展、可重复解决方案的数据基础架构。
采用以用户为中心的思维方式，并致力于根据用户反馈进行持续改进，对于大规模提供成功的分析解决方案至关重要。要提供成功的产品，关键是要考虑用户需求和用户体验，并根据用户反馈不断完善产品。
领先企业如何投资于产品引擎以确保产品化的成功？
去年，Insight222 Research首次提出了对人力资本分析领域 "领先企业"的分析。"领先企业 "是指那些已经证明他们拥有被认为是该领域领导者的人力资本分析功能的公司或组织。
领先企业在人力资本分析运营模式的所有引擎方面都更为先进。特别是，100%的领先企业都对产品引擎和需求引擎进行了投资，此外还有高级分析。
在其他方面，人力资本领域的领先企业将解决方案产品化，以扩展到员工、经理和高管。领先企业在咨询和影响、产品管理和变革管理方面的能力建设，比所有企业都要强得多。这个差异非常大：相差45个百分点。这表明他们希望通过按要求为员工、经理和高管制作 "分析产品"，使他们的解决方案和预测有效。通过他们的工作，领先的人力资本分析团队将分析嵌入整个公司的人员流程中。
人力资本分析团队应该提供的第一个规模化的解决方案是什么？
许多人力资本分析领导者最关心的一个问题是："我应该提供的第一个规模化解决方案是什么？" 通过投资第二波人力资本分析技术，如基于SaaS的数据民主化系统（如Visier、Crunchr、One Model）或使用微软Power BI或Tableau等工具建立仪表盘套件，为管理人员和人力资源专业人士提供规模化的洞察力是明智之举。
在一集数字人力资源领导者播客中，默克公司劳动力分析主管杰里米-夏皮罗（Jeremy Shapiro）解释说，他们大规模提供洞察力的第一个阶段是："在正确的时间获得正确的数据，使用像Visier这样的工具，以确保人力资源业务伙伴和其他人可以轻松简单地分割数据，并在走进会议之前就了解故事"。
通过投资于可访问和易于使用的工具来实现整个组织的数据民主化，这只是发展人力资源数据驱动文化的关键步骤之一。
人力资本分析团队提供的更高级的规模化解决方案的例子有哪些？
在一集数字人力资源领导者播客中， David Green讨论了 "向技能型组织的转变是如何改变人力资源的作用和影响的"。Insight222劳动力规划游戏手册的研究发现，几乎所有接受调查的公司（90%）都表示希望建立一个基于技能的劳动力规划流程。然而，只有四分之一的公司（26%）正在积极地这样做，这表明这种转变还处于早期阶段。
IBM、Salesforce和Vertex Pharmaceuticals等组织的一些人力资本分析团队通过在内部建立能够推断组织内员工技能的技术，为推动这一变革做出了重大贡献。
最后的思考
HR一直在漫长的旅程中，从专注于合规，流程和基于直觉做出决策的职能部门，到将在许多情况下已经专注于产品，个性化和数据的职能部门。对于人力资本分析团队而言，与利益相关者和企业技术合作以大规模交付解决方案对于推动和实现这一变化并最终帮助推动业务向前发展至关重要。将人力资本分析产品化需要对可访问且易于使用的技术进行投资。创建可扩展的产品并将见解交到人力资源专业人员手中，使他们能够做出更明智的决策，这是为人力资源建立数据驱动型文化的关键步骤之一。 同时也使管理人员更有效率，为员工创造更好的体验。
作者：Naomi Verghese
People Analytics
2022年03月09日
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People Analytics
利用数据的力量，重塑人力资本战略，以更好地支持员工
在过去的十年里，人力资源部门的数据可用性和使用量成倍增加，并继续以惊人的速度增长着。我们中的许多人现在都面临着这样的问题："我们如何使用和关注数据来重塑人力资本战略？"
在MetLife，我们设想建立一个人力资源团队，能够利用数据的力量，成为更重要的业务伙伴，更好地管理我们的员工，并使组织有能力做出有针对性的、细分的和定制的明智投资。
MetLife的崇高宗旨—"永远与您在一起，打造更有信心的未来"—是我们的核心，并指导我们如何为员工、客户、社区和股东服务。以我们的宗旨为框架，我们认识到MetLife有机会改变我们收集、使用和存储数据的方式，以最大限度地提高我们团队的参与度和效率。于是我们全力以赴。
转变思维方式
转变领导者的思维方式，从传统的 "报告商店"转向使用数据来发现人力资本中的优势、改进和机会，是我们的第一个障碍。
为了做到这一点，我们调整了劳动力分析团队的工作重点，并投资于一家小型初创公司提供的数据分析人力资源工具。该工具消除了中央团队在电子表格中分析基本人员数据的需要，如招聘、离职和晋升，并将在线仪表板直接交到有资质的个人手中。现在，我们正在教育和授权那些可以使用该工具的人了解数据隐私、存储和使用，并帮助他们建立必要的数据敏感性。这个工具的好处是，它不会做出任何影响我们员工的有意义的决定—这总是留给我们的人力资源专业人士和业务领导人—但它允许我们的人把更多的时间花在这些重要问题上。
随着基本报告数据的民主化，24/7全天候和近乎实时地提供给有资格的个人，我们的分析团队现在专注于更深入的人员洞察。
通过数据讲述业务语言
在过去的几年里，理解人力资本风险变得越来越重要。我们的利益相关者希望对我们的员工、文化和人才有一个客观的看法，以及他们与组织的整体健康状况的关系。用数据来处理这些问题为我们提供了某种程度的可信度。我们可以自信地说 "我知道 "而不是 "我认为"。
我们的年度员工倾听调查是我们用来获得这些见解的一个工具。我们每年两次为员工把脉，在数据中看到明显的趋势，让我们知道我们的员工对为MetLife工作感到自豪，并有强烈的归属感。同样地，我们知道我们的员工正在寻找更多的时间来学习。
虽然我们使用调查中的定量数据来衡量情绪，但我们也花了大量的时间使用自然语言处理来分析通过员工评论的定性数据。我们将定量和定性的调查结果与其他人口统计学和交易数据配对，以深入了解整个MetLife的人群。我们还利用这些数据来了解我们可能存在的风险或改进的机会。这两类数据的使用使我们能够计划更加本地化和定制化的干预措施。
尊重客户和员工的隐私权是MetLife的核心宗旨，因此我们不遗余力地确保调查是匿名的，而且答案和评论不能被追溯到个人。这有一个额外的好处，就是给我们的员工一个安全的平台，让他们给MetLife提供诚实的反馈。
持续激励员工很重要。因为，比如说，财务数据有一个结束点，而人的数据则有一个持续的流动。这些数据随着我们的员工和当前的全球格局不断增长、发展和变化。在讲述有关人员数据的故事时，必须要有一定程度的复杂性和对人类行为的理解。
为了提供帮助，我们创建了一个新的角色，负责向潜在的候选人和现有的员工传达和放大我们的员工价值主张。在我们的团队中，有一个具有研究和企业品牌技能的人，帮助开发和实施为满足未来人才需求而定制的持续营销活动，对于将我们的人力资本战略提升到新的水平至关重要。
提出正确的问题并深入挖掘
我们很早就意识到超越表面结论的价值。保持开放的心态和对故事的深入挖掘，我们利用数据来关注有意义的解决方案。
我们的呼叫中心的离职率是一个重点领域。我们没有仅仅关注离职率，而是利用数据来更好地了解与雇用和培训人才有关的成本，并确定了帮助我们最大的资产—我们的员工蓬勃发展的方法。MetLife最近将美国的最低工资提高到每小时20美元，为我们的员工提供安全感和信心，就像我们为客户提供的一样。
协作是另一个例子。当我们考虑合作的时候，我们往往只关注谁在连接，谁没有在连接。然而，当你深入挖掘数据时，你会发现工作是如何完成的，并看到非正式的组织结构出现了。通过了解网络并不断地问自己 "为什么"，我们会发现更丰富的信息，帮助我们提高新团队成员的速度，发现更有效的领导模式，并了解更多关于关键连接者的信息。
除了正式的网络分析，在2021年春天，我们回应了内部众包挑战的反馈，表明职业发展是希望留在MetLif的员工的首要任务，我们承诺成为人才市场的早期采用者。截至2021年12月，我们已经为900多人正式分配了项目，并帮助300多名跨职能的团队成员建立了网络联系—所有这些都在9个月内完成。我们计划在2022年底前将该平台扩展到所有员工。
善用数据
由于工作之外的数据科学，我们的生活正在演变成一个礼宾服务的集合。
在像MetLife这样的大公司里，汇总的数据使我们能够确定行为趋势，更好地了解我们的员工和他们的需求。例如，员工可能会对一个分析员工进出的刷卡的公司感到犹豫不决。从表面上看，这些数据似乎是在监控员工，但在依法使用并考虑到员工隐私问题时，它可以帮助我们更好地了解员工的行为。为什么大群人来来往往？是否有一种行为模式显示人们需要离开以照顾孩子？我们可以利用这些数据来为我们的员工引入更强大的支持系统。
另一个例子是，通过我们的年度员工调查，我们发现了一个机会，可以更好地调整我们全球各地的员工领导，以确保每个员工都有一个积极、一致和有影响力的领导经验，并以我们的成功原则为基础。去年，超过5500名员工领袖参加了由领导力专家开发的多季度学习计划，使我们的领袖具备了为今天和明天发展所需的技能。还有两个季度的学习，以及我们的年度调查刚刚完成，我们现在可以将2020年年度调查的问题与2021年领导人行为的结果进行分析，以确定潜在的影响。
坚持我们的承诺和管理风险
人员数据对于我们今天的工作方式和未来的建设是非常宝贵的。然而，一个显而易见而又被忽略的事实仍然是我们如何获得和使用我们的人员数据，以及我们能走多远？我们考虑了两个问题。什么数据是作为员工的数据？以及哪些员工数据是雇主可以使用的？
在这个领域，仍然有很多灰色地带。例如，如果员工不打算与雇主分享这些信息，那么从公开的社交媒体数据中收集求职行为洞察力是否可以？雇主需要有明确的政策和标准，围绕着他们将去和不去的地方来解决这些问题。
回到我们的目的，我们希望我们的员工信任我们将如何使用他们的数据。当我们通过调查进行员工倾听时，我们会解释数据将如何被使用，并采取额外的预防措施以确保匿名性。此外，鉴于这种大流行病，我们都比以前更了解彼此的个人生活。正如我们对客户所做的那样，我们必须遵守对员工的承诺，以确保数据的完整性和维护信任。
向多样性靠拢
对数据的发现过程持开放态度也可能意味着要面对无意识的偏见。你的数据会让你知道你是否在组织中鼓励了多样性、公平和包容。
对于MetLife来说，拥有正确的机制来确保我们的运作具有多样性、公平性和包容性是我们数据分析战略的首要任务。当我们收集数据时，我们确保我们拥有所有需要的数据维度，以确保数据的准确性。然后，我们让具有不同背景的人对数据进行测试，对非多元化群体可能忽略的所有事情提供意见。
在数据收集过程的所有元素中主动建立多样性、公平性和包容性，确保思想、观点和背景的多样性。
通过我们所有的努力，我们明白总是有更多的问题要探寻，有更多的解决方案要发现。在我们浏览数据所揭示的故事时，我们的目的将是我们的指路明灯。
作者：Susan Podlogar, Laura Shubert, Robin Gordon, MetLife
People Analytics
2022年03月08日
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People Analytics
【高阶训练营】HR未来关键技能—人力资本分析（People Analytics）高阶训练营即将开班，欢迎报名
人力资本分析（People Analytics）高阶训练营简介：
目前在优秀人力资源工作者技能需求中，People Analytics 成为关键能力之一，国内尚处于早期阶段，对于PA岗位基本年薪高于HR同职级岗位50%，PA人员的需求也极大。
我们都知道人力资源部门拥有相当大量的数据信息，特别是数字化转型后的纷繁复杂的人员数据，社交数据，数据产生和使用的场景日益多样，大的计算能力出现后，使得看似不关联的数据会产生不同的解法。HR如何更加专业和技术的去使用、测量、分析从而使组织或业务受益！
C级管理者与员工期望的提升，技术的巨大进步，会使得我们HR需要进一步的掌握新的技能和知识。尤其对于决策者来讲，从以往的模糊数据结论到目前的人力洞察。
HRTechChina作为国内最早倡导和推动人力资本分析的媒体平台，特别联合科石咨询（Keystone Consulting）凭借在HR数据分析领域长达十年的推广耕耘，共同推出人力资本分析（People Analytics）高阶训练营，帮助优秀的你，帮助企业管理者决策者更清晰的获得数字化的概览的能力，结合所在行业、专业、经验、理论推动组织业绩增长！
您，是时候加入其中了！
适合的对象：人力资源总监、HR数据分析师、组织与人才效能分析专家、HRSSC负责人、HRIS负责人、PA部门同仁以及其他HR同仁
该训练营在12个月的周期内，为学员提供专属认证课程、前沿论坛、实践案例、企业参访、奖项评选、调研趋势报告、专业社群等综合的全方位支持。
训练营领衔专家：
杨冰 Robin Yang
“中国人力资源数据分析第一人” 国内组织与人才效能分析领衔专家
HRTechChina人力资本分析业务合伙人 Keystone科石咨询创始合伙人
特别安排PA训练营顾问：田旭宏
首期学员，名额有限
价格：19800元/人 现在报名赠送HRTech礼包一套，还可享受超值优惠
2人同行，可享受9折优惠
3人及以上，可享受8.5折优惠
5人以上，可享受8折优惠
训练营项目联系人：科科 微信：hrtechina
报名链接： http://hrnext.cn/usho83
People Analytics
2022年03月06日
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People Analytics
人力资本分析（PA）中的系统理论 — 开放世界游戏的乐趣
简介
Uncharted系列游戏和Zelda系列游戏都有伟大的故事情节，精心编写的人物，激烈的动作场面和强大的情感回报，那么这些游戏之间的主要区别是什么？Uncharted是一个线性的故事体验，有点像读一本书，有特定的事件顺序，有开头、中间和结尾，你在如何体验故事方面没有什么自由。 Zelda 则完全相反，它是一个开放的世界游戏，意味着你有充分的行动自由，故事的发展是由你的行动或探索决定的。两者都提供了非常不同类型的体验，一些玩家热衷于开放世界游戏，而另一些玩家则喜欢体验更有条理的游戏方式。
这与系统有什么关系？系统思考的工具更符合上面的未知体验—我们设置了场景，介绍了一些清晰的例子，并给你提供了各种工具，暗示你如果把这些应用到你的人力资本分析项目中，最后会有一个整洁的解决方案。虽然这为你提供了一个坚实的基础，但系统的内容远不止这些。
系统理论是包含系统思考的总体理论，是一个精确的框架。它让你清楚地认识到，在人力资本分析实践中，你应该把探索和实验的方向放在哪里。从这个意义上说，理解系统理论更像是被扔进 Zelda 的大型游戏世界，带着一把小剑，在没有很多指引的情况下自生自灭。虽然系统理论需要用一生的时间来掌握，但你只需使用它的少数核心工具就能取得巨大的成果。因此，我们有必要向我们的人力资本分析和人力资源专业人员和学者同行多介绍一些它的概念。
系统理论概述
让我们从作者的一个真实故事开始。想象一下，你在一家中型科技公司的人力资本分析团队工作，你被告知在过去的12个月里，研发部门有不少工程师相继离职。这对所有高级利益相关者来说都是一个紧迫的问题，所以你开始按照常规步骤，尽可能多地收集数据。你采访当地的利益相关者，收集来自人力资源信息系统、ATS和LMS的各种数据，并开始创建预测模型,但令人沮丧的是，所有的预测模型都显示早期预警信号，而不是告诉你工程师流失的真正根源。
尽管这是一个相当基本的例子，但从中可以很好地说明系统理论的第一个原则。所涉及的人力资本分析团队主要关注员工个人的数据，并在一定程度上关注团队/公司的内部环境，而没有考虑这种情况所发生的更广泛的系统。如果该团队使用了一些系统理论的原则，他们会更幸运地找到问题的根本原因。那么，什么是系统理论，它可以应用于人力资本分析业务吗？
顾名思义，系统理论是一种跨学科的系统理论，起源于生物学。它的核心是通过系统的边界和内部以及外部的专业化来定义系统（Willke, 2000）。根据这个定义，任何事物都可以是一个系统。
开放和封闭系统
系统理论最重要的区别之一是封闭系统和开放系统的区别。
封闭系统是固定的实体，完全独立于其周围环境而运行。例如，我们写这篇文章的电脑主板就是一个封闭系统—无论我们是在办公室还是在家里，或者在希腊岛的海滩上，它的运行都是一样的。
开放系统只有在与环境接触时才会依赖和发展。像我们例子中的大型组织和公司，被认为是具有两个关键特征的开放系统：
1.所有的组织和组织行为者都被嵌入到一个更广泛的、分层的系统中，他们的所有行动都是由他们所处的环境决定的。
2.系统中任何元素之间的相互依存关系意味着，组织中一个领域的任何变化必然会引起其他领域的变化。
系统层次
我们将在下面的建议中重新审视这两个特征。现在，让我们来看看组织开放系统的基本构件：
1.我们从个人系统开始—我们每个人都是由多个相互依赖的子系统组成的，例如认知（头）、情感（心）、观念（手）三者。两个人在某个中立的地方相遇，就代表了一个dyadic系统。当他们互动时，他们与他们的子系统互动，主导系统之间的不匹配可能是麻烦的来源；例如，一个人可能专注于认知，而另一个人可能专注于情感。
2.当第三个人出现的时候，一个微观系统就出现了，在这个微观系统中，每一方都与所有其他方相连。
3.一旦一个更大的、相关的背景与该微观系统相连，超过了原来的微观系统，一个中观系统就产生了。例如，如果三个人相遇并创办了一家公司。随着最初的中间系统的成长和扩展，更多的微系统将在其中被创造出来。在这一点上，中间系统塑造了微观系统，因为微观系统塑造了中间系统，两个系统都塑造了个体系统，因为个体系统也塑造了它们。地方塑造人，人也塑造地方（Schneider, 1987）。
4.这个概念可以通过把两个中观系统放在一起，形成一个外观系统，例如一个行业，在行业协会或卡特尔的情况下，甚至可以在其中创造一个新的等级制度来进一步旋转。许多行业和其他系统形成了社会，许多社会形成了超级结构。这种更广泛的系统层面被称为宏观系统。
上述内容对人力资本分析和人力资源专业人士的影响是显而易见的。更多的时候，我们只关注个人系统（如HRIS或ATS中的个人记录）或微观系统（如团队），而忽略了相关的高层系统。特别是一些需要评估的外系统和宏观系统的因素，例如，包括：
- 政治影响
- 集体谈判协议和劳动法规
- 竞争者的影响
- 文化规范和法规
- 环境因素
同时，对个体和特定微观系统的关注意味着我们对这些系统之间的相互关系和它们的互动没有给予足够的重视。
系统理论概述：涌现、自我组织和等价性
涌现指的是复杂系统中存在的行为，这些行为可能不存在于其单独的部分—换句话说，系统的不同部分一起做什么，而它们并不单独做。俗话说，整体大于部分之和。涌现的概念由来已久，植根于生物学、哲学和社会学。用一个通俗的比喻来说，"涌现 "就是同时看到森林和树木，而不是只关注其中的一个。对于了解整个组织和它们所面临的问题来说，理解涌现可能是关键。例如，考虑到对领导者的崇拜，创始人和其他有影响力的领导者可以在组织中创造出持续很长时间的结构和政策，并影响工作场所的新兴行为，这在个人层面上是无法观察到的。每当面临组织问题时，牢记涌现的概念是理解问题的各个方面的关键。
自我组织是一个类似的话题。实际上，涌现和自组织经常被捆绑在一起作为复杂性的科学。将其简化为一个核心定义，它指的是系统能够在没有外部控制的情况下获得并维持自己的结构的方式。它明确地谈到了对明确控制的缺乏需求。大多数系统似乎有一种内在的能力来寻找秩序，而不是依赖任何计划或来自外部的强制秩序。当涉及到一个组织选择的结构方式时，这一点尤其重要，当然，人力资源政策和法规是其中的一个重要部分。理解自组织的概念对于人力资源和人员分析的专业人士来说是关键，特别是在考虑由于结构过于僵化，不允许在微观和宏观层面的子系统之间轻松沟通和流动信息而产生的问题。
我们想介绍的最后一个概念是 "等价性"。卡茨和卡恩（Katz and Kahn，1966）对此的官方定义是：组织可以从不同的初始条件和通过不同的手段获得相同的最终状态。用通俗的话来说，这意味着没有 "一刀切 "的方法来实现一个目标。在人力资源实践中，这是一个令人惊讶的未被充分探索的概念，因为在这个行业中，人们一直在竞相遵守最佳实践，追随最新的管理潮流，而没有意识到可能有多种 "正确 "的道路可以通向理想的结果。
例如，以绩效管理（PM）为例，它是一个关键的人力资源系统，目标是提高员工绩效。绩效管理本身是由多个子系统组成的；每个子系统都要做出各种决定，例如，设定目标、观察绩效、评估绩效、反馈、绩效审查和会议等等。每一个目标都可能在正式与非正式的尺度上有所不同，并且高度依赖于其他多种因素，如评估者和被评估者的人口统计学因素、个体差异、培训和问责制、所有权、组织结构和文化，以及商业战略。除非在你自己的组织中很好地理解所有这些因素，否则仅仅追随最新的 "最佳实践 "潮流，如完全取消绩效评级和审查，在最好的情况下是短视的，没有考虑到全面的情况，在最坏的情况下，会达到PM的相反目标。
现在，我们将尝试在理论背景的基础上提供一些实用的提示。
实用技巧
1.使用你的全部战略工具库。
回顾开放系统的第一个特征：所有的组织和组织行为者都嵌入在一个更广泛的系统中。在此基础上，我们肯定应该探索我们公司所处的外部系统和宏观系统，以确定是否有任何外部原因导致流失。在这里，我们可以借用战略和营销领域的同事们长期以来一直使用的一些关键工具，包括经典的PEST（EL）和SWOT分析。事实上，我们的建议是，定期进行PEST(EL)分析，这样你就能随时发现甚至是主动期待影响劳动力事务的趋势。培养与负责公司PEST(EL)分析的部门的关系，并从劳动力的角度贡献你自己的发现，以确保你始终是与时俱进的。
在上面的例子中，人力资本分析团队的外部研究揭示了一些与内部因素无关的关键因素。有一个系统性因素的组合，包括：
- 政府立法使某一特定行业对公司非常有吸引力
- 该行业的雇主在税收优惠的地方开设办公室
- 该公司的员工因其内部开发的特定能力而非常受欢迎
这些因素的结合意味着，当挖角开始时，该公司几乎没有办法对抗员工流失。这是一个明显的例子，说明个别系统影响了外在系统和宏观系统，并被其影响。如果对系统理论有更深入的了解，人力资本分析团队本可以更早地制定保留人才的策略。
需要强调的是，PEST(EL)分析对小型组织和大型组织同样重要。例如，小型组织通常无法在薪酬或品牌声誉方面与大型企业竞争，因此，对其外在系统和中间系统有一个全面的了解，将使他们能够部署替代的人才吸引和保留战略。
2.加入ONA的行列。
如果说PEST（EL）是你可以用来探索影响你的组织的外系统和宏观系统的主要工具之一，那么组织网络分析（ONA）则是探索中系统和微系统的关键工具。正如我们上面提到的开放系统的第二个特点。系统中任何元素之间的相互依赖性意味着，组织中一个领域的任何变化都必然会引起其他领域的变化。此外，请记住我们在上一节介绍的涌现原则，单个系统的组合往往会产生令人惊讶的结果。
很多时候，人力资本分析团队只关注单个系统，或者一个独立的微观系统，而忽略了这些系统之间的相互联系。ONA已经存在了几年，但仍然被严重低估或误解。ONA的核心是研究中间系统内多个单独系统和微系统之间的关系。它可以应用于各种场景，从观察信息流、协作模式、识别连接，到探索每个系统的运行情况。
在我们的例子中，将ONA应用于研发团队，发现了另一个有趣的，虽然与主要流失问题趋势无关的问题。人力资本分析团队发现，与那些有现场入职经历的员工相比，新员工入职时的内部网络更小，这反过来又降低了这些新员工的参与度。这导致了对入职体验的全面重新设计，以确保早期建立重要的网络。
3.作为系统的人力资源流程
绝大多数情况下，自然减员发生在个人系统层面；然而，它与几个层面的微观系统和中观系统相互作用，如参与、绩效、入职和学习。而这些反过来又嵌入到诸如组织文化和价值观等较难定义的中间系统元素中。
如果流失是一个结果，不要忽视员工生命周期的关键驱动因素，包括招聘、入职、目标设定和绩效，以及福利。然而，为了以适当的方式衡量它们，当然要把它们分解。对于你们中的极客来说，我们期望预测模型的AUC最多在0.65和0.85之间，其中一个主要原因是不同的系统水平有不同程度的影响，而我们大多缺乏确切的措施来量化这些。
4.记住自我组织和等价性
最后，按照等价性原则：不断追逐该领域的最新时尚和最佳做法通常是被误导的。每个组织都有许多变量需要考虑，简单地效仿别人的例子通常会以痛苦告终。一方面，这可能是相当可怕的，似乎是混乱的。但另一方面，它为每一个人力资源团队开辟了一个创新的世界，也为人力资本分析团队提供了一个由数据支持的更全面的画面，为他们的组织建立正确的流程。
一旦你开始建立这些流程，请始终牢记自我组织原则—只要你为个人和子系统提供正确的渠道进行有效的沟通，并了解你的网络是否在有效地工作，大多数系统都会找到有效的组织方式。
总结
开放世界游戏的魅力在于，没有一个人在玩的时候有相同的体验。如果你从我们的文章中得到一个论点，那就是也没有单一的最佳实践的人力资本分析或组织原则。如此多的系统性因素会影响到选择一种方法，从组织的规模到领导团队的成熟度，到你的团队和员工的技术能力，再到你的可用预算。因此，我们鼓励你努力成为一个内部创新中心—推动边界，尝试东西，不随波逐流。 从本质上讲，根据系统理论，拥抱组织令人难以置信的复杂性，然后让你所做的一切尽可能地简单。
作者：Peter Romero & Andreas Kyprianou
People Analytics
2022年02月28日
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People Analytics
PA实践分享：如何利用技能数据来支持劳动力规划和改善员工体验
越来越多的人开始关注技能，这可以说导致了人力资源的彻底转型。也许这并不会令人惊讶，因为74%的首席执行官对关键技能的可用性感到担忧，并担心人才短缺会限制增长。此外，世界经济论坛的《2020年未来工作报告》预测，到2025年，随着9700万个新工作岗位的出现，50%的员工需要重新掌握技能，8500万个工作岗位将因人类和机器之间的劳动转移而被取代。根据Gartner的预测，这种压力将转化为人力资源的压力，人力资源的首要任务是为其组织建立关键的技能和能力。我们在Insight222对未来劳动力规划的研究中发现，虽然几乎所有的公司都希望建立一个基于技能的劳动力规划过程，但只有四分之一的公司正在积极地这样做。
我最近采访了ING的人力资源战略和人力资本分析主管Luigi Maria Fierro，以听取更多关于ING如何利用人员数据来了解整个银行所需的技能和能力，以及如何利用这些见解来指导他们的未来劳动力战略。
1.请您简要介绍一下您在ING的背景和职责？
我是ING的人力资源战略和分析的全球负责人。在这个职位上，我负责人力资源战略，确定我们的人力资源部门要在哪些方面做出努力以确保我们的员工能够创造业务影响。我还为我们的人力资本分析实践指明了方向，使我们能够在业务中做出更多数据驱动的决策。
我对数据带给我们的机会感到非常兴奋。人员数据可以让我们对整个银行的技能和能力有重要的洞察力，帮助我们在正确的领域进行投资，从而确保我们为未来做好准备。同时，它可以让我们的员工深入了解他们可以在哪些方面发展他们的技能，以保持竞争力和领先优势。
2.在人力资源部门中，先进的分析技术和人的决策之间的最佳平衡点是什么？
这是一个非常重要的问题。多年来，我们一直在讨论机器是否会取代人类。我相信情况不会是这样，因为人工智能从来就不是为了取代人类，特别是在人力资源部门，它的作用是促进有价值的人际互动。我认为人工智能在很大程度上是帮助人类决策、简化流程或提供更多标准化的一个推动者。我们的想法是利用不同来源的数据，但要支持人类做出更好的决策，而不是取代他们。
人工智能可以协助你筛选最佳候选人，确保你未来的采用需求。然而，在招聘方面，人类是不可缺少的。招聘人员仍然需要人与人之间的互动，以确保你任命合适的候选人。因此，虽然人工智能确实可以支持我们，并加强数据驱动的决策，但在我看来，人的因素将永远占上风。
3.考虑到整个人力资源部门的数据民主化，你如何支持HRBPs变得更加数据驱动？
在人力资源部门，我们中的许多人正在努力变得更加以数据为导向，数据对于支持决策越来越重要。在ING，我们目前正在努力优化我们的数据，确保不同的系统相互沟通，以提高我们的数据可比性和质量，从而提高我们整体的人员洞察力和决策能力。
例如，我们分析当前我们内部拥有的能力和权限，这使我们能够确定我们需要改进的领域，或者在哪些领域我们需要引进具有特定技能的人。在ING，我们定义了未来几年需要关注的六种关键能力—三种与众不同，三种基础性的。我们也正在制定智能方法，以衡量我们的员工队伍中已经拥有的这些能力的程度，从而确定员工队伍发展的领域。
4.您能给我们讲讲您在ING的人力资源中使用高级分析的例子吗？
在ING，人力资本分析与人力资源部门的其他成员密切合作，确定我们可以利用数据增加价值的领域。我们关注一些广泛的主题，包括劳动力分析和员工倾听。
首先，我们使用高级分析来加强我们对员工足迹的理解，并优化我们的招聘策略。这方面的一个例子是，根据搜索量最大的资料，扫描外部市场的最新技能趋势。为我们的HRBPs带来一个外部观点，例如 "什么技能是目前的趋势"，"我们的竞争对手正在招聘什么技能 "等，使他们能够更好地规划ING的未来劳动力。
其次，我们已经实施了自然语言处理解决方法，以完全匿名的方式，更好地了解我们的员工对关键话题的看法，如职业发展。我们将这些见解提供给人力资源部门，以便他们能够将员工的反馈纳入到改进我们的人才发展方法中。
这些只是几个例子，我相信随着技术的不断成熟，可以得出更多有影响力的应用。尽管如此，重要的是要强调，人与人之间的互动仍然是最重要的因素。
5.您的工作所发现的未来技能是什么？是否有任何意外，或者与你的人类预测相一致？
我们的研究仍处于早期阶段，但最初的指标都指向更好的数据技能。这不是一个非常令人惊讶的发现，因为我们已经知道这是一个越来越重要的领域。所有的大型科技公司都是数据驱动的，对于银行和许多其他企业来说，这也是完全一样的。这是一个我们想要提高技能和能力的领域，这也是为什么我们将数据流畅性和网络安全列入我们的六大能力，作为我们想要关注的领域。在未来几年，数据只会变得更加重要，因此拥有数据技能和引进新的专业知识对大多数企业来说是至关重要的。
6.您如何结合内部和外部技能数据进行劳动力规划？对于希望转向基于技能的数据驱动的劳动力规划的其他组织，您有什么建议？
我们正在向一个更加基于技能和能力的组织转变。通过分析，它可以帮助我们了解员工队伍的技能组合，确保我们提高技能，并为未来的员工队伍做好准备。我们还可以利用这些洞察力来提供某些学习旅程，这是我们目前正在努力开发的东西。这将有助于我们的员工以及ING确保我们拥有适合未来的技能。
我相信外部市场的洞察力也是非常有价值的。以市场上要求的技能为基准来衡量自己，可以帮助你保持领先。它可以通过确保我们将具有某种技能的候选人列入名单，来支持HRBPs将合适的人才纳入合适的角色。
7.这项工作的早期影响和反馈是什么？
我们看到更多的数据驱动的对话是市场技能基准测试的直接结果。我们还看到了人力资源决策的标准化。但更重要的是，我们正在为HRBP和我们的员工带来可见性。由于这些见解，HRBP和业务领导者已经开始更好地了解他们的员工队伍，他们现在对我们仍然需要改进或额外引入的技能有了更好的了解。
我们鼓励员工建立自己的技能并设计自己的职业生涯，使他们能够确定自己的技能优势以及他们的发展领域。我们的目标是为员工提供一个无缝的旅程，从了解他们的技能，确定发展需求，然后通过学习模块，短期项目或新的工作角色找到建立这些需求的机会。
8.最后，数据驱动如何让未来的工作更加具体？
人力资源部门的角色是实现业务绩效，我们的员工是实现我们战略的关键。这就是为什么我们需要投资和了解我们员工的技能和能力，以及我们可以共同改进的地方。拥有广泛的数据洞察力，可以帮助我们看到员工队伍中能力和技能的高级趋势。它可以使我们的业务领导者能够根据数据驱动的事实而不是假设做出更好的决策。
作者：Luigi Maria Fierro & David Green
People Analytics
2022年02月26日
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