人力成本与业绩增长不同步,需要细化分析及优化;员工离职率高,人力试错成本高于预期;招聘渠道不当、流程不规范导致的招聘成本高、效率低等...
随着慢慢的变多的企业开启数智化转型之路,人力分析也随之发生变革,传统的人力分析方式搭载上人力数智化平台,将会对人力工作产生哪些冲击和影响。
第一,在数据的处理和分析方面,不仅要对数据现在的状况进行统计和展示、对某些简单的数据来进行多维的交叉分析,还会涉及到数据的相关性、回归性甚至预测性分析,通过数据能轻松实现对企业人力资源管理做全面、多维、深度、灵活的审视,用数据驱动HR业务。
在具体的呈现方式上,借助于数智化人力平台,首先绘制数据报表,以查询和获取各类HR业务的详细数据,从微观角度对当前组织发展状况有深刻理解。同时能对其进行钻取分析,对发现的问题进行追根溯源。其次将HR业务关键指标趋势通过柱状图、折线图、饼图、散点图、热力图等进行图像展示,使数据可视化,可以直观全方面了解组织状况,提高决策效率。基于趋势变化分析、数据挖掘和机器学习等技术,挖掘数据中隐藏的规律及其业务内涵,形成对数据的深刻理解和认识,实现对HR关键业务内容做洞察,辅助决策提供全面深入的人力服务。
第二,在企业人才的管理方面,希望企业能够全面评价员工、深刻了解员工、精准任用员工。借助于数智化人力平台,可以建立起多项针对于人才的分析方式。
首先,基于企业的管理需求,能够准确的通过业务规则、业务场景,与人才盘点、人才池、关键岗位继任流程实现业务贯通,构建人才标签体系,将人力能力提炼转换成标签,统一内部的选人用人的标签语言,丰富人才画像的内容,为企业管理人才和识别人才提供数字化手段。其次,在人才选拔任用时能够最终靠人才对比,选定匹配性较高的多位人员,多维度进行人才的对比展示,洞察人才差异,找到最合适的人选。此外,可以将包括人才标签、工作经历、人才盘点等内容在内的关键信息进行结构化、立体化展示,按不同的场景进行自定义配置人才画像,实现基于大数据分析和数据洞察全面精准的人才画像,重新定义人才的数字化洞察,引领人才管理的新思维。最后,可以基于人才画像全方位搜索,辅以大数据提供的搜索词联想、历史搜索记录、高亮显示等功能,借助AI实现标签找人、以岗找人、以人找人等场景化搜索,帮助HRBP、企业高管、CEO等快速找到比较合适的人才。
第三,希望有机会能够关注整个组织的人才健康度、团队协作等整体情况,且将其及时、准确、科学地呈现。首先将组织间、员工间正式和非正式的关系进行可视化的呈现,使组织内沟通具像化,帮助团队管理者看到信息聚合过程,知识传递过程等等,助力分析组织影响力,识别团队中的关键角色。识别后快速挖掘协作沟通中具有较高影响力的核心焦点人才,如意见领袖,超级连接中介。在进行组织变革时,首先就应该获得这类人员的支持,同时能及时有效地发现边缘员工和离群人员,降低其不确定性。另外,能够最终靠已有的信息预测员工未来的动向,判断员工未来是否离职,改变以往角色的模糊性,从定性或者主观分析变成定量客观的系,为管理决策层提供企业内的离职风险指数、流失成本等数据,促使管理者及时采取合理措施,针对性的解决实际问题,大幅度降低离职对公司能够带来的人才再招聘的成本、培养成本、业务的影响度及组织文化的不确定性,保障组织持续健康稳定发展。
整体上,人力的数智分析涵盖了组织效能分析、人才流动分析、薪酬成本分析、人力结构分析、假勤工时分析、人力绩效分析、人才配置分析等多个角度,每一方面都需要在企业人力工作的基础上,基于数智化人力平台的分析功能进行更新和变革,从而以人力数智分析引导和完善人力工作,帮助组织更好的了解和优化人力资源管理,提升员工的生产力和满意度,提高组织的绩效和竞争力,为HR业务人员以及管理者直接赋能。
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