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数据驱动
利用人力资本分析管理转型和变革
我们生活在一个以闪电般的速度变化着的世界里，信息量过大，技术革命不断改革，并且充满不确定性，就像我们每个人都在经历着Covid-19的阶段。所有这些变化都在改变着我们的生活方式，改变着我们如何相互沟通，改变着我们如何创造和分享知识，改变着我们如何做个人的事情，甚至改变着我们如何处理人际关系。
原文标题：Managing Transformation and Changes Using People Analytics
挑战和转型
全球性的Covid-19大流行对企业的管理方式提出了新的挑战。各个组织不仅在日常业务上发生了巨大的范围变化，而且经济秩序也发生了重构。现在，许多组织为了生存，不得不转变业务、组织和工作方式。与分布式团队合作就是这样一个很好的例子，这种业务转型适用于现在的大多数组织。
最大的挑战是，组织也必须以同样的速度在这些变化中运作。因此，他们需要不断调整之前的业务管理方式。由于世界已经变得如此变幻莫测，因此，在任何经济领域的快速变化中，采用这种方式已经成为任何经济领域的唯一出路。因此，现在对于企业来说，必须要以新的弹性、适应性的方式来开展业务，在其生态系统中参与并提供经济价值。
虽然这很有挑战性，但也为组织创造了一个机会，让组织通过渐进式的战略进行自我转型，以实现长期的可持续发展。为了实现转型，组织不能只关注技术赋能和流程，他们需要重新思考组织战略、领导力、文化和人才。组织必须激活、调整、激励和装备领导者，以激发和推动变革。
此外，让员工参与其中并赋予其权力也至关重要，因为变革是由最复杂的系统--人组成的。今天，组织需要基于分析的洞察力来帮助他们管理和跟踪这些复杂的组织变革的进展迹象，改变员工的行为、领导能力和业务成果。
利用人力资本分析，超越一般做法
人力资本分析不仅仅是人力资源组织所需要的。其他业务职能部门也已经认识到，他们需要用人员数据来分析和规划，并对入职、离职、绩效、薪资、留用、参与、继任、学习、领导力等人员职能进行循证决策。
此外，还可以利用这些数据为企业提供最优质的客户服务，带来创新，帮助企业转型。与不这样做的企业相比，那些对员工进行数据驱动决策的企业能够获得更高的绩效、更好的结果，并获得更高的回报。
虽然根据LinkedIn发布的《2020年全球人才趋势》（Global Talent Trends for 2020），人力资本分析（People Analytics）是第2大热门趋势，但我们还没有看到与变革、文化和转型相关的热门实践（还没有）。目前，企业主要是利用人力资本分析实践来衡量员工绩效、战略劳动力规划、识别技能差距、评估招聘渠道、评估人才供/需、识别飞行风险以提高留用率，以及减少招聘/晋升中的偏差等方面的人员分析实践。
根据LinkedIn的数据，许多组织在开发人力资本分析功能方面还只是处于早期阶段。从最初努力以有组织的方式收集数据，到利用洞察力获取竞争优势，需要经历一条陡峭的学习曲线。
人力资本分析是一个不断发展的过程，并且随着组织网络分析（ONA）、文化分析、工作场所分析等领域的扩展而不断发展。通过这些新的应用和领域，组织可以从分析员工的行为、价值观、人际关系、工作场所习惯和社会情绪中获得洞察力。这可以帮助他们在改善员工体验、未来学习等诸多挑战中获得帮助。
两年前，我介绍了文化分析及其用例。我解释了文化是如何对任何组织来说，文化是一个关键的基石。无论你考虑的是人才招聘、人员参与、业务绩效，还是任何转型，文化都是这一切的核心。使用文化数据来识别企业文化的行为特征，识别出高度一致的个人，是任何企业未来成功的关键。
这些数据还可以帮助我们利用对个人与组织当前或目标文化的契合度的洞察力进行招聘、发展和晋升。在很多情况下，我们需要重新审视我们当前的文化，并将其推向一个全新的方向。文化分析，可以看作是人分析的一个分支，它是利用计算和可视化的方法来推导和利用对组织中的共同价值观和信念的洞察力。而变革管理的转型和组织文化变革是使用人分析的关键用例。
在组织变革中使用人力资本分析法
与转型相关的组织变革并不容易，因为它需要有一个适应性的战略，并得到领导者的大力支持，能够培养一种拥抱变革的文化。从员工队伍和工作场所的不断变化，以及组织面临的诸如Covid-19等不可预知的事件所带来的挑战，可以清楚地看到对适应性战略的需求。捕捉正确的数据对于假设、实验、测量和利用探索性数据分析产生洞察力，为这些变化做出更好的决策非常重要。
组织在考虑转型时，需要数据来评估与领导力和文化变革相关的风险、进展、采用和使用情况。对于组织变革，重要的是确定改变的行为、工作方式和员工之间的持续协作。与其应用检查表的方法来进行变革管理，组织最好是专注于倾听员工的声音，并采用这种投入来确定变革的关键驱动力。
要开始收集信息，数据的来源可以根据需求、限制、基础设施和隐私设计的不同而有所不同。有不同形式的数据，当这些数据经过正确的分析后，可以从字面上转化为一些有价值的见解；在这种情况下，实时沟通和协作数据在企业内部是最常见的，无论是你的电子邮件、在线会议工具、客户平台甚至是项目管理平台，都可以成为企业的数据。
总有机会利用调查数据进行变革评估，比如说参与度数据，以及其他持续的倾听技术来强制执行结果，但要看需求。这些从不同来源收集的数据，当与组织和人力资源数据点相结合时，可以提供一些奇妙的洞察力，以便做出更好的行动驱动决策。下面的图1显示了可以构建的完整景观，可以为管理变革和转型提供可操作的洞察力。
在我们使用正确的可视化工具产生有用的见解之前，适当的数据工程、相关性和建模是至关重要的。它们可以为我们提供一种可访问的方式来查看和理解数据中的趋势、离群值和模式。当我们能够将这些数据段整合到现有的业务仓库中，并利用数据挖掘功能来发现有用的模式时，这将是一个很大的优势。此外，还有大量使用组织网络分析(Organizational network analysis (ONA)工具来了解人与人之间的联系及其关系，这为协作和信息流提供了一个数据驱动的视图。
最后，当我们在处理文本时，大多是从这些沟通和协作数据中收集到的文本，总能利用文本分析将非结构化的文本数据转化为有意义的数据进行分析，对意见、反馈、情感分析、实体建模等进行测量，以支持基于事实的决策。过去几年产生的大部分数据都是非结构化数据，主要是文本，但也有图像、视频等；这在很大程度上仍然是大多数组织没有开发的，尤其是在人力资源和人员数据方面。
使用自然语言处理科学的员人力资本分析可以非常有用地推动业务成果。总的来说，人力资本分析可以通过产生定量的行为洞察力，了解人们在工作中做什么、转型将如何影响他们的工作，以及行为的改变如何提高业务绩效，从而真正改变组织变革。
因此，在洞察力方面，这些数据可以产生关于劳动力行为和工作方式的有意义的分析和度量，包括变革行为、协作模式和沟通效率。这些都可以帮助组织在转型过程中监控理想的行为和目标工作方式。任何变革和转型的另一个重要方面是了解领导的角色和行为，同时确定非正式的领导者和变革推动者。
对于任何成功的转型，总是需要完全重新思考组织的设计。这些数据点也可以让我们对决策有效性指标、当前的瓶颈、组织发展范围有一个更好的认知，这对重新设计目标组织、保持组织的精益化有很大的帮助。除此以外，对于理解多样性和文化也可能会有宝贵的见解。虽然文化分析完全是一个独立的话题，但正如我前面提到的那样。
组织活动指标，如参与度、保留率和内部岗位轮换频率等，也可以用来支持转型。然而，最有效的分析是，当利用这些数据产生的洞察力还能提供生产力、效率和绩效的清晰图景，以及风险指标，可以帮助领导者在管理变革时对业务结果做出更好的决策时，才是最有效的分析。根据转型目标的不同，组织可能会利用所有这些数据产生不同的其他洞察力。
BCG认为，人力资本分析可以识别出最有效地提高绩效和放大转型效果的车轮。他们的分析经验表明，通过提高员工的留用率、通过更好的领导力减少减员，以及赋予女性推动业务发展的能力，组织可以将客户满意度提高21%。正确使用人力资本分析，可以发现令人难以置信的可操作性的洞察力，从而找到真正需要解决的业务问题的核心。
利用人力资本分析技术实现数据驱动的变革
我们很多人都知道Spotify的敏捷方法论，它是一种以人为本的自主框架，在强调文化和网络的重要性的同时，也强调了敏捷的扩展性。Spotify还引入了 ‘Tribes’, ‘Chapters’, 和 ‘Guilds’等团队术语，这些团队的目标是促进团队合作、协作和创新的好方法，也让团队成员有了主人翁意识和赋能感。
所以，这个方法论使用了Squads、Tribes、Chapters和Guild，其基础是Squad，它的作用就像一个Scrum team。Squad会自我组织，决定最佳的工作方式，从Scrum sprints到Kanban，再到混合式工作方式。Squad是以单产品和单项目为中心。
产品负责人为Squad确定优先级并管理积压的产品，而敏捷教练则与他们一起工作，加速转型。Tribe是由一群在共同领域工作的小队组成。Tribe与小分队合署办公，人数限制在100人以内。分会是小分队的一部分，是一个团队成员共同工作的小组。最后是行会，是一群有共同兴趣的人组成的团体。上图2说明了两者的关系。
Time is Ltd.提供了一个非常有见地的案例，他们用他们最喜欢的生产力工具如Slack、G Suite、O365、Zoom等来衡量一个组织的各个团队的数字化协作，这些工具可以节省时间、节省金钱，提高团队的工作效率。在他们的一个客户采用Spotify的敏捷方法论的过程中，他们提供了一些假设，如图3所示，以确定正确的KPI来成功衡量敏捷转型。因为能够持续监控所实施的结构是否也反映在员工的协作行为中，这一点至关重要。
图3 - 衡量敏捷转型的关键假设
这些关键假设被选为测试对象之一，并在监测本组织敏捷转型期间的进展情况时用作指标。这些数据是通过Office-365日历数据的汇总来获得的，这些数据记录了组织内相当一部分的协作活动。通过捕捉电子邮件、聊天记录、Jira、Slack或Google Doc等沟通数据，总能获得更精确的结果。另一个数据源则是为团队获取组织的数据。
通过使用频率分析和社会化映射（OSA工具）对协作模式的分析，团队获得了下面的洞察力，用于上述各自的假设。
1、原始员工网络和新的敏捷设计的网络之间的互动频率的变化。
2、聪明的人在各自的班组和部落内部的关注时间比例随时间的推移而变化。
3、员工在会议中的行为，包括会议的参会人数、重复性会议、会议邀请、一对一会议、会议时长等。
图4是对比敏捷转型进度的不同图表。更多关于此案例研究的详细信息，请通过数据驱动的变革管理下载完整版。使用被动数据衡量敏捷转型。
这些分析对于衡量转型和了解组织设计或重新设计的必要性至关重要。最终，这些洞察力有助于组织利用已有的数据，并确定新的KPI指标，从而更有效地管理正在进行的敏捷转型。这也适用于管理我们身边正在发生的其他转型和变革。此外，组织还可以探索与员工福利、烧伤率、参与度、生产率等相关的指标。
总结：
我们已经看到，人力资本分析是如何将数据与有效的决策联系在一起的，以及如何从人类行为中获得洞察力，帮助员工和组织更好地履行职责。人力资本分析不再是人力资源部门的必备工具箱。它是企业需要建立的一种实践，这样他们就可以利用所获得的洞察力来获得竞争优势。
诚然，企业正经历着不断的变化，面临着来自不确定性、市场不稳定、数字化、新的工作方式和全球化的挑战。人力资本分析能够带来相关的数据，使变革管理能够回答许多问题，而这些问题对于企业正在经历的不断变化是至关重要的。
以上由AI翻译完成，仅供参考
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数据驱动
在下一个十年塑造人力资源的未来
你的组织如何在人力资源方面保持竞争优势?这需要充分利用数据驱动的洞察力、理解和扩大员工技能，并建立一个包容性的领导者团队。
随着十年的结束和一个新的十年的开始，我一直在思考工作世界中发生的所有变化，以及未来使我们的组织快乐、健康和成功所需要的条件。
任何运作良好的组织都有一个领导团队，他们像交响乐团一样齐心协力：流畅而优雅地在整个组织中相互协作。这也适用于跨职能部门，因为当团队在孤岛中运作时，所有的和谐都将丧失，业务也将无法前进。世界发展太快，工作变得过于复杂，竞争也过于激烈。
如果我继续进行音乐类比，在人力资源部门内部，我们必须优先考虑我们的表演者，而不是我们的乐谱。在Workday，当我们视政策和流程为必要时，我们更关注如何塑造工作的未来和工作的人性化方面。换句话说，我的团队将基础设施视为达到目的的手段，而不是人力资源的产出。（了解更多：https://hrtechchina.com/）
随着人力资源部帮助更广泛的企业迎接这一新的未来，我已经指出了三个我认为对我和所有人力资源部领导在未来几年保持竞争优势至关重要的领域：充分利用数据驱动的洞察力，理解和扩展我们的员工技能集，在包容的环境中培养多样化的人才。
数据驱动的见解
如今，人力资源团队可以访问比以往更多的实时数据和信息，这些数据和信息可以提供新的见解，帮助我们做出更快的决策，并使我们能够加快业务许多方面的积极变化。
我们中的许多人都记得诸如“微笑表”之类的手动工具，这些反馈是人们在上课或参加培训后填写的。现在，您可以启动有关任何主题的电子调查，并深入了解生产力、员工情感和损耗。你可以得到更多的关注，因此获得更多的洞察在哪里投资和在哪里缩小规模。
那么，这如何与工作的人为因素联系起来？我们正在收集的数据驱动的见解是有力的，但是人类的判断仍然至关重要。换句话说，我们仍然需要剥离层次，找出如何对我们的发现采取行动，并以适合我们业务的方式解决它们。也许它是利用市场机会，填补空白或重新考虑组织的结构。在这里，我的团队成员以及与之合作的人员（例如人事经理）将一起工作，以借助数据带来真正的改变。
我们正在收集的数据驱动的见解是有力的，但是人类的判断仍然至关重要。
专注于技能
随着机器学习、自动化以及人们工作方式和时间的日新月异的来临，我们一直在思考现在和将来在Workday需要的不同技能。对我们来说，从组织中已经拥有的技能中受益至关重要，同时也要了解不断变化的业务需求和员工的利益如何相交，以便我们可以明智地进行技能提升方面的投资。
鉴于我们运营的几乎每个地方的人才市场都很紧张，这也影响了我们继续倾注多少精力来创造出色的员工体验。因为当人才因体验不足而离职时，这不仅浪费了更换人的时间和资源，而且还浪费了机会。您不仅会失去一个人的所作所为，而且还会失去在适当的机会和学习经验下他们可以做的事情。（了解更多：https://hrtechchina.com/）
包容性的领导渠道和途径
在公司的各个级别拥有多元化、包容性的工作场所是正确的做法，但研究表明，这也可以改善业务成果。我们会定期衡量和检查我们的领导能力，以确保我们不断关注人们如何发展为领导角色。我们知道我们还没有所有答案，但是我们会努力确保提出正确的问题：领导力的道路是什么样的？我们领导层的多样性是什么？我们在整个公司中都有良好的代表吗？例如，如果从我们的数据中得出的见解表明，在Workday某个特定的员工人口统计小组中出现的领导者比例相应地减少，那么我们可能需要解决一个问题。在这种情况下，我们可以考虑解决方案：例如创建赞助计划或有针对性的指导。
我们会定期衡量和检查我们的领导能力，以确保我们不断关注员工如何发展为领导角色。
为了保持对话的前沿性和中心性，拥有一位领导者是非常重要的，而领导者的主要重点是提高组织中的多样性和包容性。根据最近的数据，在标准普尔500指数公司中，有47％的公司雇用首席多样性官（CDO）或具有相似职称和职能的领导者。尽管这个数字正在上升，但我们集体还有一段路要走。我很荣幸与Workday的CDO Carin Taylor紧密合作，后者正在帮助我们在今年的某些计划中投入更多的力量，以确保我们为所有人创造一个卓越的工作场所，例如，在各个层面，跨地域、跨性别、跨种族。
未来十年
当我回顾2010年代的时候，我很感激从中获得的教训和挑战，它们帮助我们成为更好的自己。我也很感激能成为这个组织的一员，这个组织优先为世界做出积极的改变，不仅为所有人提供一个繁荣的工作场所，而且为所有人提供一个繁荣的社区。
当我期待2020年代时，我计划继续以意识和责任感为重点，努力完善我们的交响曲并采用各种不同的演奏方式。
以上由AI翻译，仅供参考！
作者：Ashley Goldsmith
来源：workday
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数据驱动
人力资源数字化转型的“方式”和“原因”
Adeptia主管Sunil Hans写道，人力资源数字化转型涉及通过自动化和数据驱动的方法来改变人力资源运营流程的过程。
在过去，人力资源被视为具有提供员工服务的支持功能。但是，随着技术的介入和快速的数字革命，人力资源已经发生了转变。
人力资源的转变为专业人士提供了机会，以证明他们是整个业务生态系统中主要的战略差异化因素。让我们探索数字化转型并确定“如何数字化转型”和“为什么数字化转型”。
人力资源数字化转型
人力资源数字化转型可以概括为用自动化的、数据驱动的机制代替人工的，可操作的人力资源流程的过程。
德勤的报告说，人力资源团队必须通过改变人力资源运营以及员工队伍和工作方式来迎接数字革命。该报告表明，人力资源转型不仅包括人力资源，还包括整个组织。换句话说，对于人力资源转型，公司必须经历一系列的变态，并且这种变化需要在组织和结构层面上进行。
（了解更多： https://hrtechchina.com/）
为什么要进行人力资源数字化转型
人力资源转型的主要目的是使专业人员能够发展和扩展人员以及企业组织方面的视野。它提供了建立战略计划，通过职业发展培养人才，改善员工敬业度并最终简化业务增长的机会。
对于试图对其人力资源团队进行数字化转型的公司而言，交付功能是第一位的。它必须简化基本原理并加强人力资源管理职责，并最终提高了组织的整体效率。更不用说，间接成本得以降低。简而言之，人力资源转型通过提供更好的领导力和培养创新文化，可以推动组织发展。
如何进行人力资源数字化转型
在了解了HR数字转型是什么之后，有必要知道它是如何完成的。人力资源数字化转型涉及5个基本步骤。他们是：
步骤1：增强整个业务生态系统中的HR能力： 在这一步骤中，组织沉迷于通过自助式HR工具的支持来增强其员工的能力。他们需要这样做以简化流程并释放人力资源以实现数字化转型目标。
步骤2：磨练人力资源决策技能： 在增强人力资源能力之后，公司需要使用分析来提高其决策技能。这有助于企业确定人力资源管理中的问题，从而提高生产力和敬业度。此外，公司必须使用诸如集成之类的技术创新来简化数据驱动的见解生成过程。
步骤3：与灵活的员工队伍进行协作： 在此步骤中，组织需要参与员工队伍规划，还需要创建员工队伍预测结果。结果，提高了公司的透明度。因此，公司可以识别继任计划和特定技能保留所带来的风险。组织需要让其员工了解包括工具、功能和其他重要方面在内的变更。
步骤4：促进员工敬业度和协作学习： 简化员工敬业度流程对于公司增强人力资源系统至关重要。他们需要对员工敬业度和协作学习进行投资，以支持长期人力资源战略的计划执行。（了解更多： https://hrtechchina.com/）
入门方式
尽管了解人力资源转型的步骤被证明是有帮助的，但实际的实施方式可能会有所不同。一个良好的开端需要一些主要手段。
定义目标： 制定计划而不确定最终想要什么不仅冒险，而且代价昂贵。在进行人力资源数字化转型之前，公司必须定义一个明确的目标。为了定义新的目标，需要考虑网络组织框架、数字领导模型和组织网络分析等因素。
统一： 然后，应将每个员工召集在一起。必须做到这一点，以影响组织的各个方面，并取得成功，使所有人保持同步是必不可少的。
正确的技术： 公司需要用现代的B2B集成技术替换旧系统，以推动人力资源转型计划。通过更好的连接性和透明度，公司可以轻松满足员工的期望。
绩效评估： 绩效评估对于公司衡量其增长率并找出差异是必要的。一旦了解了陷阱，便可以找到解决问题的方法。
以上由AI翻译，仅供参考！
作者：Sunil Hans
来源：hrtechnologist
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数据驱动
招聘不衡量新员工失败率的6个原因
大公司有成千上万的业务流程，但我怀疑您是否听说过一个流程有50%的失败率。因此，当你的公司高管得知招聘流程（对业务影响最大的人力资源流程）经常有50%的失败率时，他们会大吃一惊。这种惊人的失败率发生在每一个工作级别，从小时工到经理，甚至是执行层。
您不必是首席财务官即可计算每一次招聘失败所带来的巨大成本、负面业务影响和生产力损失。因此，假设你是一名公司高管，然后考虑一下当你看到下表时，你的反应会是什么。
上面介绍的六个工作级别的报告失败率是由五个不同的独立组织报告的。这这种一致性表明，高失败率并非统计异常。
招聘中到底发生了什么？
如果你了解常用的业务流程成功衡量标准六西格玛，你就会知道，用外行的话说，这意味着每百万次尝试中会出现三个以上的错误。这五个工作级别领域的失败率从低的40%到高的82%（或者平均每百万个雇员有50万个错误）。显然，即使报告的失败率大幅下降，大多数企业招聘流程产生的结果也有严重问题。如果生产、客户服务、市场营销或产品设计的业务流程与这些失败率有任何接近的地方，就会出现人头攒动，削减预算。然而，招聘负责人却无视这些坏员工对公司造成的损害。
这些新员工录用失败率过高的原因
招聘中没有衡量失败率的原因有很多。然而，六个最具影响力的原因包括：
无法衡量不好的招聘成本 -所有级别的管理人员仅在看到变化会导致收入损失时才要求进行更改。如果他们意识到招聘失败的成本很容易达到该职位薪水的三倍，那么他们将要求立即采取行动。而且，如果新员工与客户互动，则成本会更高。
流程设计不科学 -几乎所有公司的招聘流程都是根据过去的体验或直觉设计的。不幸的是，很少有基于相关数据从头开始设计招聘流程的信息，该数据揭示了哪些流程元素可以准确预测工作的未来成功。如果不使用流程再造原则，招募结果将不可能得到改善。
基于直觉而不是数据的决策 —在我的研究中，我发现在大多数公司招聘过程中做出的决策中，有超过75％的决策是由人们根据自己的直觉而不是数据做出的。不幸的是，即使向招聘高管提供了数据，他们也很少立即采取行动。
招聘流程更新不及时 -大多数公司的招聘流程实际上从未根据业务流程工程原则定期进行重新设计。相反，仅在出现重大问题或出现新的供应商产品时，才单独添加、删除或修改流程的元素。
无法衡量招聘失败率和招聘质量 -尽管这是标准的业务流程步骤，但我估计不到10％的公司招聘职能会系统地衡量和报告其流程失败率。而且，如果您不衡量招聘失败，就无法使用“根本原因分析”来找出并修复失败的原因。而且，由于大多数招聘职能甚至都无法衡量聘用质量（新员工的在职表现），因此他们也无法知道新员工何时获得成功。
HR不具有一个数据驱动的功能——因为HR中很少有东西是数据驱动的。人力资源部的招聘和所有其他流程都没有转向数据驱动的方法，这并不奇怪。如果没有其他人力资源部门的压力，招聘人员就没有理由主动成为数据驱动型员工。
招聘中的其他高影响力失败
即使您选择忽略新员工的失败，招聘在其他许多领域也会失败。这些失败的一小部分样本包括：
申请流程退出 -“典型的《财富》 500强公司因这些繁琐的流程而失去了十分之九的合格申请人”。
面试无法预测 -我们查看了成千上万的面试结果……以及该人最终在工作中的表现。“ 我们发现零关系。这是一个完全随机的混乱局面 ”。
经理们对聘用决定感到遗憾 –“ 66％的招聘经理为基于面试的聘任决定感到遗憾”。
合格的申请人 -接受调查的大多数管理人员“相信他们面试的所有候选人中只有不到一半是合格的”。
简历排序 -在候选人发出的所有“完美简历”中，实际上只有12％的“理想候选人”被安排进行面试。
晋升的高管 — “新晋升的经理和高管中有40％在开始新工作后的18个月内失败” 。
定义新员工失败
由于每种情况都不尽相同，企业招聘领导者需要与高管一起确定最适合其组织的“招聘失败”的定义。其他因素（在雇用失败的18个月内发生的负面事件）包括在其对雇用失败的定义中，其中包括：
终止-必须终止或强制离职的新员工。
离职率-表现高于平均水平的新员工的早期自愿离职率。
工作绩效-表现低于平均水平的新员工，或必须加入绩效管理计划的新员工。
培训-必须为新员工提供重大的意外培训。
加快速度—达到最低生产率标准（比平均水平高50％）的时间。
薪资成本-当工资高于中点的新员工表现不佳时，会浪费薪资。
调动-新员工必须重新部署，因为他们不适合他们最初的团队。
法律问题-员工聘用过程中的投诉或法律问题。
经理满意度-不满意的招聘经理比例很高。
多样性- 新员工在影响客户的职位上的多样性低得令人无法接受。
最后的想法
很少有公司衡量新员工的失败率，很多公司也无法解释为什么无法衡量新员工的在职表现（即员工的素质）。如果您的目标是增加招聘对业务的影响，那么衡量表现高于平均水平的新员工的百分比可能是一个更重要的指标。
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作者：John Sullivan
来源：https://www.visier.com/clarity/measure-new-hire-failure-rates/?utm_source=PANTHEON_STRIPPED
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数据驱动
人才发现平台Outmatch宣布将人工智能与人类专家融合
人才发现平台OutMatch宣布了其旗舰平台的下一阶段。该平台提供数据驱动的洞见，帮助企业挑选最优秀的人才、培养领导者，并发现隐藏的人才。
这一阶段是Wepow视频采访与OutMatch评估平台的整合。第一阶段已于2019年10月1日至4日在拉斯维加斯举行的人力资源技术大会上展示。
OutMatch首席执行官格雷格•莫兰表示:“在OutMatch，我们帮助公司、团队和个人发现他们拥有的才能，以及他们成功所需的才能。”即将发布的OutMatch平台将人才发现作为一种独特的人类体验予以表彰，并为重大决策注入适量的技术，以推动数据驱动的洞见。
集成提供：
候选人的评估结果生成的智能面试问题，在评估和面试之间建立联系，通过展示公司的品牌和过程中的人员来建立文化驱动的联系
高潜力的快速通道，可加快选拔速度，同时让顶尖的候选人通过一个用于评估，视频采访，分析等功能的软件来保持无摩擦的招聘人员体验
通过招聘渠道上的分析（包括候选人，下岗时间和完成时间）来扫除您的盲点
OutMatch首席技术官 Chris Gardner表示：“该产品结合了Wepow和OutMatch的优点，创建了以人类专业知识和专有技术为后盾的优雅软件解决方案。”
即使OutMatch扩展了AI功能，该公司仍致力于AI的“玻璃盒”方法，该方法为算法的构建以及预测的方式提供了清晰的透明度。OutMatch还拥有I / O和技术专家团队，以监控AI并确保所有算法的准确性和公平性。
OutMatch能够让公司做出关于员工的最佳决策，从招聘和发展到领导力和文化。我们的预测人才和文化分析为雇主提供了竞争优势，通过深入了解他们的候选人，他们的CultureDNA™，以及驱动成功的行为。其结果是出色的员工表现，将普通员工转变为高增长、高性能的公司。
以上由AI翻译，仅供参考！
作者：Mayuri Chaudhary
来源：https://www.hrtechnologist.com/news/recruitment-onboarding/outmatch-announces-next-phase-of-talent-discovery-platform-blending-ai-and-human-expertis/
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数据驱动
如何将HRBP转变为人力资本分析传播者
2019年1月初，麦肯锡领导力与组织博客的一个标题引起了我的注意:人力资源业务伙伴至关重要。这篇文章的一个关键点是，人力资源部门仍在努力提供有效的人才战略。这种脱节主要集中在人力资源业务合作伙伴(HRBP)的能力不足上，后者是在人才问题上为管理者提供咨询的人。文章指出，伟大的HRBPs的价值仍然不容置疑。然而，一个伟大的HRBP是很难找到的，HRBP角色的结构需要重新设计。
对我而言，本文在描述断开连接方面还不够。根据我的研究，这些高级合伙人不仅必须向业务领导者就人才问题提供战略建议，而且还必须支持这些领导者从他们的才能中获得最佳绩效。他们必须能够衡量人才绩效。但是，为此，HRBP必须表现出出色的数据和分析能力。
研究表明HRBP并不精通数据
在我的研究中，HRBP尚无法成功应对挑战，无法舒适地使用数据。确实，他们甚至可能不是正确的传教士！（但这是另一篇文章）。
去年初，我着手进行一项研究工作，以确定成功进行人力资本分析（简称PA -People Analytics ）的关键实践。我还研究了有助于分析成功的关键角色。
一家美国顶级银行负责人事业务的副行长告诉我，他的人事业务BP并没有达到宣传人力资本分析的任务。而且，尽管该银行为增强其HRBP的战略能力而进行了转型，但他们甚至还不是真正的战略家。
此外，也许只有10％的人对数据感到满意并能胜任！去年我继续进行有关优秀人力资本分析实践的访谈时，经常听到这句话。我们还通过调查数据证实了这一点。
调查显示，HRBP是人力资本分析成功的关键障碍
在我们的《人员年龄分析调查》中，我们发现人力资本分析成功的主要障碍是“我们在人力资源和/或我们的人力资源业务合作伙伴中没有'数据驱动'技能。”
这在刚开始进行人力资本分析的组织中尤其普遍！当我在会议和研讨会上介绍这些发现并询问听众是否有类似问题时，听众会发笑！“当然！这也是我们的主要挑战！”
人力资本分析为什么重要？
让我从我在 头16年管理的Sierra-Cedar HR系统调查的基础上进行的长期研究的另一个方向来研究这个话题 。它说明了为什么人们分析很重要。
这项调查着眼于人力资源技术的采用以及采用技术所获得的价值，该调查报告说，从2000年开始，具有某种形式的劳动力分析的组织要比没有这种组织的组织表现更好。这些组织的特征包括：高水平的人力资本分析流程成熟度，包括使用人力资本分析解决方案；高于平均水平的集成数据源；可用于分析的分析主题（指标）数量高于平均水平；管理人员的使用率高于平均水平，而不仅仅是人力资源社区。
组织通常开始主要在HR社区中启用人力资本分析功能，但以上内容显示了作为人力资本分析用户的经理与财务绩效之间的相关性。因此，在开始启用人力资本分析时，我认为重要的问题是：“您是直接向业务主管和经理启用使用，还是通过HRBP？”
如果是后者，我们需要更好地准备它们。请记住，不仅需要重新设计HRBP角色（这意味着要扩展其角色定义以包括这些数据和分析技能），而且让HRBP管理人员也能体现这些技能，个人HRBP也可以从中受益！
无论如何，这里有几种方法可以使HRBP变得精通数据，以便他们传播人力资本分析知识。
定义他们与数据和分析相关的角色和职责
首先问，你想让他们做什么？在与组织中的众多高管交谈时，他们建议，未来需要数据的HRBP必须能够做到以下几点。
总结 我去年写的 一篇文章，内容涉及未来HRBP经理的角色和责任，但也适用于HRBP，这是他们需要他们做的，而不是已经做过的事情：
将业务战略与人才战略联系起来，并通过有关劳动力如何实现战略关键业务成果的数据进行备份。
开放使用（并成为）人力资本分析的拥护者。 学习使用人力资本分析解决方案，然后使用您的变更管理技能在业务领导者和人员经理中倡导人力资本分析。
使用分析成为“数据驱动”的战略人力资源业务合作伙伴。准备与您的业务负责人和经理进行任何讨论，以显示员工如何实现业务目标。
应用分析来改善人才流程。 对于员工生命周期的任何部分，都准备好显示流程的度量标准：“那么，组织如何与最佳的员工队伍一起获得，发展和保留？”
激发其他HRBP协同工作，以使用和促进人力资本分析。 一起学习可为人们提供分析便利。作为HRBP团队的一个项目来应对业务的关键挑战，例如在哪里开设新的分销中心或如何成为一个更敏捷的组织。
学习用数据讲故事。 不仅要报告指标，还要讲述有关数据如何与业务挑战相关的故事。例如，不仅要报告15％的营业额及其变化趋势，还要谈论如何将其转化为增加的聘用成本和来自离开组织的人员的收入减少。
由合适的HRBP经理负责团队。 除了负责工作的人力资源方面，此人还应在组织内启用人力资本分析。
检查准备情况的一种好方法是查看当前HRBP的技能。
评估HRBP技能
首先评估您的HRBP功能，然后努力帮助他们开发必要的技能，无论是如何使用人力资本分析解决方案，如何使用数据和分析或如何用数据讲故事。
在Visier，我们建议使用差距分析来确定哪些HRBP具有技能，他们需要发展哪些人，甚至需要替换哪些人才能获得所需的技能。在图1中，我们显示了HRBP作为推动人力资本分析使用的最有效的关键功能。我们使用此模型来评估客户HRBP的功能，并确定要增强的功能。
该图显示了HRBP的数据和分析功能的模型
了解HRBP如何在转换后的HR服务交付模型中提供劳动力洞察力
在将HRBP用作人力资本分析的宣传者时，了解HR服务交付的变化方式非常重要。直到最近，人力资源服务交付模型的转换都集中在简单地利用自动化来进行记录保存和交易管理，同时将人力资源BP转变为战略咨询角色。
新兴的战略服务模型提高了HRBP在HR内外提供劳动力洞见的能力，因此他们能够始终如一地使用数据为战略领导人和人事经理提供建议。
例如，我们的一个客户（一家拥有50,000多名员工的非营利性医疗保健组织）制定了一项计划，以使其人力资源业务合作伙伴能够提供可量化的业务影响。其基于证据的合作伙伴咨询模型包括三个方面的方法来确保这种影响：
它有一个工具集，HR可以使用它来将数据，分析和见解带到解决问题的最前沿。
它正在建立 适当使用该工具集的技能，以及发展用于解决问题的咨询人力资源能力。
它还正在影响思维定势，这是 一种以业务为中心的解决问题的方法，该方法使用工具集和技能组与领导者合作，以推动成果和成功实现组织目标的实现。
开发HRBP
要改变HRBP的思维方式和技能，以一种以业务和数据为重点的解决问题的方法，就需要进行开发和培训。这将因组织及其在人力资本分析中的成熟程度而异。如果只是开始，请开发并培训飞行员用户或超级用户。然后对其他人采取培训教练的方法。如果进一步走下去，发展的重点可能需要是帮助HRBP建立假设并用数据讲故事。
尽管HRBP正在学习和开发增强的功能，但重要的是给他们一些时间来学习和超越自我。他们需要从其他工作中解放出来。在前面提到的调查中，在高级组织中，我们看到他们更频繁地将HRBP从其他活动中解放出来，而他们正在帮助他们成为有效的变革推动者。
定期交流
一旦组织开始着手改变其HRBP的思维方式和技能组，就很重要的一点是，要制定沟通计划，然后在将组织转变为数据驱动型文化的同时，保持规律的节奏以建立动力 。我们看到组织提供新闻通讯，简装午餐和Wiki，以增强能力。将这些重点放在帮助您的HRBP与业务主管和经理客户互动上。
通过卓越的人力资本分析中心为HRBP提供支持
培训和交流当然是持续的支持。除此之外，组织还需要建立一种支持HRBP和其他用户的方法。在高级组织中，我们看到他们建立了一个专注于人力资本分析支持的卓越中心。
这样，他们可以应用“适合目标”的方法来获取数据，教育和对组织内广泛的利益相关者（包括其HRBP）的支持。这种支持结构还最终使拥有深厚分析技能的人员解放出来，专注于组织内部所需的更复杂的分析。
跟踪HRBP的进展和结果，并给予奖励
我们都听过这样的谚语：“衡量的事情完成了。”而且，不仅如此，衡量的事情也得到了改善！
因此，HRBP应该受到挑战，以设定他们希望通过人力资本分析实现的目标，然后定期对其进行评估并评估其成功。个人和组织都可以从持续的流程改进方法中受益！
更重要的是，认识到您的HRBP的进展和结果。我们的一位客户提供了HRBP识别徽章，以完成有关其行动计划和目标的任务。公众的认可不仅提醒个人，而且提醒他们的同事以及他们的业务和经理合伙人，对于组织成为数据驱动的组织而言，这是多么重要。
我们可以使HRBP做好准备迎接挑战，成为人力资本分析的传播者！
我们必须通过定义HRBP与数据和分析相关的新角色和职责来重新设计HRBP未来需要做什么。我们需要诚实地评估我们所拥有的技能。也许要开始创建更多适用的HRBP，我们甚至需要为将来聘用新的HRBP经理。
在进行人力资源转型时，无论是人力资源组织本身还是人力资源数字化，我们都需要使用新的人力资本分析工具和功能来重新评估服务交付的角色。我们需要通过人力资本分析来开发对组织成熟度敏感的HRBP技能。一旦开始进行人力资本分析之旅，我们就需要定期与我们的HRBP和组织进行沟通。
我们需要通过一个优秀的人才分析中心发展成一个支持结构。而且，我们需要跟踪HRBP的目标和绩效，并对其成就予以认可。
以上由AI翻译，仅供参考！
作者：Lexy Martin
来源：visier.com/clarity/turn-hrbps-people-analytics-evangelists/
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数据驱动
在这个容易分心的时代，微软希望AI能成为你的同事
“比Wite –Out修正液好点。”
从亿万富翁和大人物比尔·盖茨嘴里说出来的这话，可不是你预期对商业软件现状的评价方式——尤其是鉴于微软的生产力工具（包括Word和Excel在内）帮他发了大财。
但是盖茨认为，当今的商业软件并不比数字时代之前的商业工具好多少。在去年七月份举行的Microsoft Research Summit（微软研究论坛）上，他对着一群微软研究人员和学者说：“我曾经说过，让计算机改进我们的工作的大部分机会就摆在我们面前，而不是身后。”
尽管Microsoft Office肯定比Wite -Out 的功能更加强大，但盖茨对计算机可以继续改变我们工作方式的手段持乐观态度是正确的。人工智能很快就可以将生产力工具带到一个拐点。经过多年对文字、数字和图片进行苦力般的数字化和格式化之后，未来版本的Word、Excel和PowerPoint会更加了解你的工作以及你的工作方式。智能算法会在数据里面找到模式和含义，并利用这些见解来帮助你更高效地度过一天。
向更智能工作软件的过渡已经开始。微软的Cortana 个人助理可以扫描你的电子邮件，并提醒你所做出过的承诺。该公司的企业软件Microsoft 365里面有个MyAnalytics 工具，它会了解你的时间是怎么度过的。一项PowerPoint的新功能会就演讲的节奏向你提供建议。
但是微软的研究人员眼光已经不局限在特定功能上，他们想向当今的知识工作者伸出援手。他们还在努力去了解21世纪工作本身的性质是什么。该公司希望借助AI将工作拆分为更小的任务从而让它们适应日益碎片化的工作日当中的可用时间片段里面。微软希望开发工具来帮助大家在这个容易分心的时代为我们挤出更多的时间。这种策略可能是新一代更智能的Office的关键。
信息过载时代的软件
在互联网时代，办公商业软件已经发生了很大变化，并且还会随着AI的发展，合同工的大量使用以及零工经济的兴起而发生进一步的改变。移动设备让我们可以在办公桌以外的地方完成更多的工作，但它们也把我们的个人生活与工作生活搅和到了一台设备上。
随着移动电话以及跨设备工作的兴起，不管是在办公室还是外面，因为技术导致的分心已经达到了极高的程度。在一项对500多名员工的调查中，RescueTime 发现只有10％的受访者觉得自己可以控制自己的工作时间。加州大学尔湾分校教授格Gloria Mark的研究表明，大家平均每天切换计算机屏幕的次数为566次，每天检查电子邮件的次数是77次。在她的样本里，Facebook用户平均每天要查看社交媒体网站38次。
分散注意力的不仅仅是互联网的信息过载。
在微软研究论坛的一个演讲中，Mark表示：“在信息工作场所，大家要不断地兼顾互相竞争的各种需求，要不断重新设定任务的优先级。研究表明，工作的范围已经扩大，因此大家实际上要完成更多不同的项目，要做一天之内不断地切换项目。”
这意味着工作节奏比以往任何时候都要快，信息要更加丰富，而且更加变化多端。我们要大量不同类型的工作，而且都是分成小块去做。
但是Mark的研究表明，人们似乎在用一个比较旧的指标来衡量自己的生产力：分配给单一任务的持续时间有多长。与此同时，他们需要想方设法给这种需要埋头苦干的工作腾出时间。
对于我们很多人而言，专注投入的深度工作时代可能已经远去了。微软研究院首席科学家Jaime Teevan 认为，我们不应该再去尝试让旧的工作流程去适应工作日碎片化的新现实。
Teevan 说：“我们对要进入‘心流’状态的顾虑太多了，但实际上，完成大任务是很难的；进入心流也是很难的。另一方面，我们又有很多碎片化的时间，这样我们可以把任务设置得很小，从而去适配我们的时间碎片化。”
自2014年以来，Teevan 一直在发表有关微生产力（microproductivity）方面的研究，并且一直在谈如何将其应用到技术产品上面。她说“我们很努力地去思考如何帮助大家带着这样的意识去完成工作……也就是对任务他们是怎么想的意识，尤其是带着我们的生活是碎片化的意识。”
微生产力理论
Microproductivity 意味着要把工作分成一系列只需要很少时间来完成的小任务（“microtasks（微任务）”），然后朝着完成一个更大的目标而努力。
哪怕不是以系统化的方式，其实我们也已经这么做了——比方说，我们会利用从这栋楼走到另一栋楼的五分钟时间来回复电子邮件。Teevan建议，更多的工作可以分为以下几类的微任务。
Teevan的研究表明，执行微任务可能是慢慢完成需要更长时间高要求任务的好方法。该研究还表明，你可以通过完成一些要求没那么高的微任务来开展大型项目的工作，然后等你对项目习惯之后再转移到要求更高的任务。
这也是AI可以开始发挥作用的地方。Teevan 说，大型项目的某些部分也许可以分解为微任务并实现自动化，从而让人去从事更具创造性和更需要投入的工作。
不过，微软研究员Shamsi Iqbal认为，微生产力能定义每个人整个工作日的状态。有些人的一天可能是高度碎片化的任务和长时间从事单一任务的混合。微软已经开发了一些功能来帮助大家投入到更大的任务里面。比方说， Windows 10的Focus Assist功能可以配置为当你需要继续维持心流时阻止各种通知和提醒。
如果说微生产力在你看来就像是个企业阴谋——把工作任务融入到每一天的每一分钟的话，你并不是唯一有这种看法的人，这是对这个概念的普遍反应。但是研究人员说，微生产力其实跟工作没有太大关系。它关系到的是更高效地完成相同数量的工作。已经过充分证明的对业余时间和家庭时间的需求并不会改变。密歇根大学研究人员Walter Lasecki说，其实同样的微生产力方法一样可以用于个人的生活任务，比如组织假期或筹划晚餐等。
微生产力并不会偷走你的自由时间，相反，这更多关乎的是让给大家控制自己如何去度过工作时间。他说：“这是在为大家提供设计自己的工作流所需的工具。让大家可以去控制自己的工作方式、工作时间以及工作表现，这让我感到兴奋。”
数据驱动的工作日
微软刚刚开始把自己掌握的大量AI专业知识应用到它的生产力工具上面。你会不断看到该公司引入更多的新功能，那些新功能都是由它的算法中了解了你的偏好和工作流以及工作本身之后所驱动的。
其实它现在已经在收集一部分这些数据，并通过Microsoft 365的MyAnalytics 工具对其进行组织，这项工具可以告诉你在“专注”模式下投入了多少时间，跟其他人协作以及进行除工作以外的事情所花的时间。它会通过扫描你的电子邮件、会议、电话以及聊天来收集这些数据。如果你有同事的未解决请求它还会提醒你，或者当你在下班后打算向他人发送电子邮件时会警告你最好等到第二天早上。
微软的MyAnalytics仪表板让我们对该公司打算如何通过数据来改善工作有了一些了解。[图片：由微软提供]
许多功能主要由电子邮件收集而来的数据驱动的——如果你同意的话。Cortana 可以到收件箱去查看你所做出的承诺，并提醒你去兑现这些承诺。Outlook的“Focused Inbox”可帮助你确定电子邮件的优先级，其方法是识别与你经常合作的人潜在的重要电子邮件，并识别新闻通讯以及机器生成的邮件，然后转移到靠下面的位置。
像Teevan这样的微软研究人员及其在学术界的合作伙伴也在考虑机器学习如何帮助提高微生产力的事情。Lasecki 说AI也许可以分析你正在做的工作，然后跟你一起把它分解成较小任务组成的待办事项清单。如果你是程序员，正在开发新的网站功能，则该项目逻辑上可能可以分解为这样一些子任务，比如界面设计，文档编制，拉取开源代码并进行研究等。根据它对这些任务的了解以及你的喜好、工作习惯和时间安排，人工智能还可以帮助你弄清楚什么时候做什么样的工作比较合适。比方说，它可能了解到你一天中最有生产力的时间是上午中段和下午较晚时候，然后建议你在那些时段从事最需要创造力和专注力的任务。
这种野心勃勃的AI还没有渗透到你的Office工具里面。如何才能将研究成果转化为真实产品，微软希望先要认真考虑清楚。尽管Teevan 说微软正在努力缩短将研究想法引入Word、Excel、PowerPoint和Outlook等核心应用程序的过程，但这样的未来不大可能一蹴而就。
为此，微软正在请求研究界提供帮助，以将其微生产力研究转化为实际技术。微软已经为研究人员提供100万美元的资金，这笔钱将用于开发利用机器学习和人工输入将大型项目划分为微任务的技术。它希望为那些能够弄清楚哪些任务在移动设备上更容易做，或者哪些任务可以在一个设备上开始并在另一设备上完成的工具提供资金。
尽管这些研究的目标旨在超越当今的商业软件，但它们并非纯粹是推测性的。Teevan 在最近的播客中说：“我们大家正在进行的对生产力未来的研究，其实跟实际的未来无关，而是跟我们正在开发的产品直接相关。”
作者：神译局
翻译：boxi
来源：https://36kr.com/p/5249553
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数据驱动
【加拿大】人才数据平台Plum获得了420万美元的种子轮融资
Plum是一家软件即服务(software-as-a-service)公司，为企业组织提供所需的数据，以量化其员工的潜力。该公司近日宣布，已完成了420万美元的种子轮融资。加上此前的天使轮融资，Plum迄今已融资610万美元。
这一声明是在SuccessConnect Las Vegas发布的。SuccessFactors是SAP SuccessFactors的年度用户大会，致力于帮助人力资源高管和高级商业领袖解决当今最紧迫的与劳动力相关的挑战，并预测未来的挑战。
“Plum的使命是通过释放人类潜能，为企业未来的工作做好准备，”Plum首席执行官Caitlin MacGregor在公告中表示。“在这个自动化和人工智能时代，组织正面临着前所未有的战略人力规划和人才管理挑战。这笔资金使我们能够扩展我们的团队以及与SAP的合作伙伴关系，使企业能够利用预测人员数据来应对这些挑战。”
这轮420万美元的融资由Real Ventures牵头，这是一家风险投资公司，致力于创建新类别的未来创业公司。Real Ventures的合伙人珍妮特·班尼斯特说：“在接下来的十年中，人们将需要被分配和接受从未见过的新工作的培训。” “麦肯锡声称，由于未来15年的自动化，将有4亿至8亿个工作岗位消失。与此同时，2030年将存在的85％的工作岗位今天不存在。”
班尼斯特接着说：“Plum是科学验证的预测数据的唯一提供者，可以扩展以使每个人都能在未来的工作中找到合适的工作 ，这就是为什么我们认为Plum不仅仅是一个庞大的公司，但也对数百万人的生活产生了重大的积极影响。”
其他投资者包括SAP.iO和BDC Capital的Women in Technology Venture Fund。Plum的应用程序与SAP SuccessFactors Recruiting集成，后者是人力资本管理套件的一部分。
“员工在角色中的成功不仅取决于员工的硬技能，还取决于他们的无形特征，”SAP.iO高级副总裁兼常务董事Ram Jambunathan博士说。“但是今天，企业仍然依赖传统的措施和评估，这些措施和评估往往容易产生主观偏见.SAP.iO基金投资于Plum，因此我们的客户可以全面了解员工的能力。通过Plum 与SAP®SuccessFactors® 的整合，企业现在可以提供员工想要和长期成功所需的全面人才管理经验。”
传统上，企业不得不依赖仅限于为高级管理人员或高级别职位提供服务的心理测量评估。在Plum之前，没有进行过整个组织和整个员工生命周期的心理测量评估。
Plum通过自动化I / O心理学的专业知识，使最佳实践民主化，使组织能够释放组织中每个申请人和员工的潜力，彻底改变企业量化其员工潜力的方式。当员工从事与其天生优势相关的工作时，他们会更加有效和参与，对组织的保留，创新和客户关系产生积极影响。
尽管Plum最初是作为一种招聘工具推出的，但该平台的产品已经扩展到能够在员工生命周期的每个阶段(包括招聘、人才流动、学习和发展，以及识别新兴领导者)实现数据驱动和面向未来的决策。
以上由AI翻译，仅供参考！
作者： Mayuri Chaudhary
来源：https://www.hrtechnologist.com/news/recruitment-onboarding/talent-data-platform-plum-raises-42-million-in-seed-funding/
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数据驱动
《领英人才多元化洞察报告》显示女性（68%）对薪资福利的重视略高于男性10个百分点
全球领先的职场社交平台LinkedIn（领英），于近日发布《人才多元化洞察报告》，根据领英全球6.45亿名会员的行为数据及20多个国家和地区万余名雇员雇主调研数据，分析得出两性特点影响求职和招聘多元化，开放性语言可以有效消减无意识性别偏见，多元化人才招聘是实现企业多元化的关键等众多核心发现。《报告》还基于人才性别特点的洞察，提出切实可行的解决方案，并建议企业制定以数据为驱动的多元化人才招聘策略，助力企业实现多元化。
遵循全球经济融合大势，越来越多的企业意识到“多元化”带来积极影响，不仅有利于业务可持续发展，增强企业行业竞争力，更是吸引优秀人才的关键。因此，众多企业将“多元化”写进企业发展的战略目标，并在经营、文化、人才等多维度进行探索和尝试。然而回归现实，却鲜有企业能明确如何制定适合自身发展的“多元化”策略，甚至不知如何着手开始，导致多元化整体进程缓慢。领英作为全球领先的职场社交平台，通过独有的数据分析及全球性的调研结果，得出企业多元化则取决于人才多元化，人才是企业之本，多元化应始于构建人才团队的初始阶段，即人才多元化招聘是实现企业多元化进程的首要条件。
领英中国人力资源负责人张竞义表示：“人才多元化关键在于了解性别特点并有针对性地制定多元化策略，《领英人才多元化洞察报告》让企业和HR更加全面地了解两性在职场中的特点，帮助企业运用科技、语言等方式改善招聘中存在的性别偏见，保持团队人才多元化，激活员工的创新活力，构建多元的职场环境。”
两性特点影响求职和招聘多元化
领英《人才多元化洞察报告》认为在求职和招聘的过程中，性别的显著特点会影响企业人才的多元化招聘结果，《报告》通过分析两性在求职和工作中的众多特点，提出制定以多元化为导向的招聘策略。
首先，面对新的工作机会，男性（90%）和女性（88%）均表现出极高的兴趣，且对各种职位信息进行权衡和考虑，根据领英数据表示，每位女性应聘者在2018年平均浏览招聘岗位数量44个，男性为46个。
然而不同的是，在充分了解和权衡心仪的工作机会后，女性求职者的态度则更谨慎，决定申请的概率及申请的职位总数分别比男性低16%和20%。 在这些行为数据背后，则是因为两性特点的不同，研究表明，女性认为需要100%满足职位列出的所有要求才会申请工作，而男性通常在满足60%的要求时就会做出申请的决定。也正是女性在求职中更为谨慎的性别特点，虽然申请的工作数量少于男性，但数据显示女性在申请工作后的受聘概率比男性高出16%，资深职位的受聘率比男性高18%。
男性与女性对薪酬福利的关注度
《报告》还发现，女性（68%）对薪资福利的重视略高于男性（58%），在考虑新的工作机会时，从福利内容来看，女性比男性更重视弹性工作制度、产假、医疗保健等福利信息。女性考虑的因素不仅局限于工作本身，而是工作能带来的利好以及所处职场环境和文化，比如女性倾向于具有弹性工作制的工作机会，良好的企业文化，工作氛围和人员背景结构等因素也是女性关注的重点。
因此《报告》建议在充分了解性别特点之后，可以逐步制定性别均衡的招聘策略。
首先，企业可以通过调整对工作职位描述的措辞，明确职位硬性要求和加分项，以实现和鼓励更多符合职位要求的女性来申请，实现候选人的多样化。
同时，企业可以鼓励多元背景的员工在公司的主页分享其真实的日常工作状态，形成多元化文化氛围。此外，针对两性对于薪酬福利的关注度，企业可以将这类信息纳入工作描述中，吸引多元化的人才。
开放性语言是消除招聘中无意识性别偏见的良方
除了基本的“两性特点”，《报告》也关注了招聘中无意识性别偏见的问题。根据领英的调研数据显示，招聘专家们开始重视并积极地采取减少性别偏见的相关措施，如在中国有约70%的专业招聘者会审核职位描述的语言，以确保没有使用偏见性语言，28％招聘者在起草招聘信息时总会考虑到性别多元化问题。
但是报告仍发现，无意识的性别偏见依然存在于专业的招聘当中，例如招聘者打开和浏览男性候选人的简历比女性候选人高出13%，发送站内邮件的概率也高出3%。此外，《报告》基于对全球20多个国家和地区用户的调研，得出一系列两性对自身认知的新发现。例如，在面试和绩效评估中，男性和女性用于形容自己的众多词汇中，排前三的高频词汇竟是相同的，分别是“勤奋”（58%的女性和49%的男性），“工作游刃有余”(48%的女性和42%的男性)，“自信”(42%的女性和40%的男性)，但综合整体来看，女性还是会倾向使用感性且与自己品性相关的词汇，而男性则更侧重于使用与专业技能性的词汇。
招聘者打开男性和女性求职者简历的频率
《报告》还根据职场性别认知差异常见问题进行了讨论，例如男性和女性职场人士对软技能的理解存在明显差异，女性更愿意在领英个人档案中积极展示自己的软技能，但男性则认为不必向雇主强调这些软技能，相比硬技能的展现才是职场竞争力的核心关键。此外，在浏览工作职位的介绍时，偏标签化、男性化的语述，会使女性候选人感到负面，或放弃该工作机会，例如当职位要求涉及“强势”这类词汇时，44% 的女性终止申请该职位，而33%男性也会做出相同决定。
值得关注的JD词语
针对招聘方和求职者自身的无意识偏见行为，报告建议企业使用开放、包容性的语言精准消除招聘及职场中的无意识偏见。在起草招聘职位信息时，招聘者需要考虑性别多元化问题；招聘者发布招聘信息之前，需要经过审核以确保不使用有偏见的语言，让招聘职位的信息更具包容性，可以考虑使用“乐于助人”、“勤奋”、“自信”等词来描述理想的候选人。同时，还需要细心选择描述公司和工作环境的用词，可以用“节奏快”来代替“压力大”这样的词汇，避免候选人对工作环境的负面联想。
领英提供以数据为驱动的人才策略，贯穿招聘全流程
面对两性的特征以及潜在的无意识偏见，如何在人才多元化有效解决，领英建议企业及人力资源管理者将技术和数据洞察相结合，运用数字化手段让招聘流程更加智能和高效。企业可以充分利用技术实施匿名招聘，从应聘者的申请中删除姓名、照片等关键识别信息，甚至可以通过VR技术消除面试中的无意识偏见问题。
同时，企业需要由上至下地制定数据驱动型选才策略，从源头开始分析新员工来源以平衡人才结构，可利用领英大数据洞察（LinkedIn Talent Insights）在人才多元化方面做得较好的城市和行业发掘宝贵人才。
人才是企业的核心竞争力，人才是否多元化将直接影响企业的招聘格局，进而影响企业的多元化发展。唯有保持人才多元化，企业才能保持自身的创新力和竞争力，在竞争日益激烈的市场环境中找到属于自己的发展秩序。领英将借助全球大数据洞察和行业积累，在助力企业培养多元化意识、制定多元化战略、落地多元化举措等多方面提供全方位的支持，共谋多元化之路。
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数据驱动
自动化和人力资源技术是否取代人力资源？
文/ Chiradeep BasuMallick
随着技术市场的快速增长，我们希望在未来几年重新定义人力资源流程。这将对人力资源职能产生不可否认的影响——但也不全是坏消息。在与员工体验公司CEO保罗•佩尔曼的详细讨论中，我们看到:
人力资源自动化的好处
需要注意的四个好处
为什么人事管理是人力资源专业人士的下一步
自动化现在是一个快速增长的领域，正如预期的那样，专业人士对其对工作角色的影响感到担忧。Gartner表示，2018年机器人过程自动化(RPA)收入增长63.1%，成为“全球企业软件市场增长最快的部分”。那么，人力资源自动化的影响是什么?现代人力资源从业者应该如何重新调整技能和态度，以在自动化时代取得成功?我们采访了员工体验提供商Kazoo的首席执行官保罗•佩尔曼，进一步探讨了这一问题。
人力资源自动化的好处是什么?
长期以来，人力资源部门的任务都是处理日常工作，如文件管理、考勤记录、工资等。这些重复的活动构成了日常职责的重要部分，将重点从更具战略性的项目中转移。随着人力资源自动化的引入，有可能实现以下好处:
简化任务，提高吞吐量/生产力
轻松访问数据/信息，加快查询解析
学习自动化，帮助人力资源提升技能，适应新的角色
更明智的决策，在正确的时间提供正确的数据
持续监控，提醒人力资源部门注意重要问题和可能出现的问题
然而，这并不意味着减少人力资源的责任。相反，他们的努力将被引导到战略领域，比如与员工互动，在引入新的数字系统时率先进行变革管理，以及寻找最聪明的人才，帮助企业在数字经济中取胜。
自动化和人力资源技术对人力资源的四个好处
有趣的是，技术将在各行各业增加更多的就业岗位，而不是消除就业岗位。例如，人工智能预计将成为一种工作激励因素，创造230万个新职位，而只裁掉180万个。这样的趋势应该会缓解人力资源方面的担忧。除职位重组外，引入自动化的主要影响包括:
1. 注重人际关系的建立
随着员工敬业度成为现代组织的焦点，人力资源部门需要关注员工关系，尤其是涉及到顶级人才的时候。佩尔曼认为，人力资源的自动化将通过日常交流、辅导、继任规划、员工宣传等方式，释放建立关系所需的时间和精力。
他说,“通过一起工作变化,自动化的招聘、培训和管理任务,人力资源团队可以花更多的时间关注其他领域与技术没有那么容易解决,如检查一反常态地有种超然的一名员工似乎或培训经理建立与人民的关系。”
2. 数据驱动的人类行为
人力资源自动化是建立在不同系统集成的基础上的。这种整合将使“单一的真相来源”成为可能，能够实时准确地描述员工的表现、不满、潜力和非凡成就。根据这些数据，人力资源可以建立动态识别系统，帮助增强现有的能力。
佩尔曼说:“企业还可以利用人力资源技术来收集和分析数据，以便更好地管理员工的表现，并在他们一直表现出色时给予奖励，同时建立一种以目标为导向、积极参与的企业文化。”“虽然技术可以提升员工的整体体验，但归根结底，它需要通过人力资源团队提供的人性化接触来实现和完善。”
3.从人力资源到人员管理
矛盾的是，自动化只会加强对个人和个人技能/努力的关注。因此，人力资源职能将重新定义为人事经理。佩尔曼指出:“从历史上看，人力资源部门扮演的是管理员工的角色，这不是一项非常有趣的任务。”
他继续说道:“但是今天，人力资源的重点已经转移到更好地管理员工，并确保他们在公司内的经历是积极的、愉快的和有价值的。随着人力资源实践和目的的发展，它的名称也在变化——这就是‘人事管理’理念发挥作用的地方。”
4. 对高管层的重要性越来越大
在过去的几年里，我们看到越来越多的人力资源部门获得了与企业高管同等的职位。企业现在正在招聘首席人才官、首席学习官、首席人事官，甚至首席员工体验官。当“人”成为组织的核心资产时，这一趋势只会获得动力。
从人力资源技术和自动化平台收集的数据将使这些c级人力资源领导者能够指导组织达到更高的水平。
佩尔曼对此表示赞同:“现在有大量数据在手，人事管理专业人士还负责为这些数据添加上下文，以解决公司的问题，从员工规划、人员流动到招聘，以及人们对经理和公司文化的看法。”
人力资源技术正在从根本上改变——而不是取代——人力资源
认为人力资源自动化将取代人力资源从业者的观点是没有根据的。尽管管理角色是自动化的，但是管理工作仍然是操作性能的核心。即使使用软件测试自动化，开发人员也是任何技术产品公司的支柱。
同样，人力资源自动化将增加对机器无法复制的特定品质的需求——Gartner表示，即使是由人工智能驱动的智能系统，也无法实现策略、同理心、创造力和现场即兴发挥，而这些都是任何人力资源从业者的基本特征。
佩尔曼总结道:“虽然人事管理的头衔可能是新的，但这一角色将继续演变，并将帮助该行业的专业人士超越监管，在他们的组织中扮演更具影响力和活力的角色。”
人事管理只是人力资源的下一个合乎逻辑的步骤，自动化的使用加速了这一过程。展望未来，企业将把人力资源视为其成长道路上的关键业务伙伴，由高管代表进行协调。最后，员工与雇主的关系将得到加强，由这一代高度熟练和“本质上人性化”的人力资源从业者领导。
以上为AI翻译，内容仅供参考
原文链接：Is Automation and HR Tech Replacing HR?
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