如何打造HR的数据驱动文化?
"数字化转型 Digital transformation "是一个我们都很熟悉的词语。实际上每个组织都在经历着自己的转型--如果说在疫情前他们行动迟缓,那么现在他们肯定已经被扔进了数字化的深渊。
面对数字化转型的核心,是需要面对汹涌而来的数据,并对其进行理解。数据分析、大数据和人工智能几乎是每个企业都在投资的项目类型。在NewVantage Partners关于大数据和人工智能应用的2020年版年度调查中,几乎所有的受访者(98.8%)都在这样做。然而,超过90%的受访者表示,成为数据驱动的挑战在于人员、流程和文化--而不是技术。
数字化转型和文化相辅相成的想法是我们熟悉的另一个概念--即使它没有被接受。德勤关于成为洞察力驱动型企业的研究提出了一个令人信服的论点,即企业的成功与数据驱动型文化密不可分。对数据驱动的洞察力和决策具有最强文化导向的组织,其大幅超越业务目标的可能性是前者的两倍。
虽然人的变化肯定比技术变化更具挑战性,但这是组织经历的一个不可避免的过程,以成为真正的数据驱动
人力资源部门在向数据驱动和数字化转变的过程中,也面临着同样的挑战。在Insight222的2019年研究中,60个国家的82%的受访者都非常认同人员分析能驱动商业价值,然而只有23%的受访者非常认同自己的公司正在建立人力资源部门的数据驱动文化。
文化是什么......不是什么 What Culture is… and what it is not
我们将本文的其余部分专门讨论如何在人力资源中建立数据文化。要说明的是--这不是讨论如何开始使用人员分析。作出这种区分是很重要的,因为讨论数据文化完全需要把成功采用人力资源分析的其他五个方面放在一边。
这六个维度之间的界限往往模糊不清--缺乏对文化的专门关注只是组织发现文化变革难以实现的原因之一。
因此,在我们开始讨论如何在人力资源中建立数据文化之前,让我们把文化的定义放在影响人力资源中成功采用分析方法的其他五个维度中来进行阐述
Capability – analytics skills and knowledge
Confidence – feelings toward analytics
Culture – the organisation’s underlying beliefs, assumptions and values toward analytics and ways of interacting
Mindset – attitude, opinions and ways of thinking for analytics
Training – interventions to support analytical development
Organisation – the formal structures to support analytics
能力--分析技能和知识
信心--对分析的感受
文化--组织对分析和互动方式的基本信念、假设和价值观。
心态--分析的态度、观点和思维方式。
培训----支持分析发展的干预措施
组织--支持分析的正式结构
让我们从人力资源专业人员的角度来分析一下文化的四个组成部分。
信念
人力资源分析很有价值
我的专业的未来取决于变得更加数据化和数字化。
或
HR到现在为止一直做得很好,我觉得没有必要改变
假设条件
人力资源部门的分析只是技术派的事,我不必担心
我永远也无法提升技能成为一个数据分析师,所以我想变得更有数据驱动力也没有意义。
可能不值得在人力资源分析上投入时间和资源。
人力资源分析真的很难实施
价值观
操作性强
关心人
定性证据高于定量证据
证据驱动
互动方式
数据驱动的对话......还是不做?
数据驱动的决策......或不
"这一切都始于对公司想要建立的文化的正确定义,以满足客户的需求。一旦明确了当前的文化如何偏离这一理想状态,组织就可以开始设计和优先考虑他们的文化之旅,包括不同干预措施的最适当时机。"
如何打造HR的数据驱动文化
根据与人力资源和人力资本分析领导者的多次对话以及我们自己的研究,我们提出以下想法,以帮助您在人力资源组织中建立数据驱动的文化。
1. 衡量现有文化。更具体地说,衡量HR群体的信念、假设和价值观,以及他们的互动方式。
根据测量的结果来调整你的其他工作。例如,如果人们对人力资源分析价值的信念和假设已经是进步的,那么花时间解释人力资源分析的价值是没有意义的。所以,根据你自己的结果,定制以下建议。
同样重要的是要识别出比其他人群更注重数据的口袋--把这些结果留到下面第6点吧!
2. 证明人力资源分析的价值。这将有助于转变你的HR人群的信念,如果看起来有潜在的不情愿。
a. 使用企业其他部门的例子,这些部门也经历了自己向数据驱动的转变,例如市场营销。
b. 使用二次研究和案例研究来证明其价值。
c. 启发 与人员分析专家接触,他可以在研讨会或社交会议上向你的团队发言,分享来自该领域的见解和经验。
3. 通过为不同的人力资源角色量身定制通讯,获得真正的认同。这就是你如何开始转变围绕人力资源分析的假设。请记住--不是每个HR专业人员都必须成为数据科学家才能在HR的数字化转型中生存。
a. 使用你的初始测量练习对受访者进行细分,并相应地调整沟通。
b. 为了有效地证明 "对他们有什么好处",并获得认同,你必须以不同的方式与那些表现出热衷于提升技能成为以数据为中心的角色的人与那些明白需要一定程度的理解和词汇,但不希望成为全面的分析师的人进行沟通,例如。
4. 让与数据互动成为常态。自上而下的方法将有助于嵌入新文化。领导层应该以身作则,希望在HR群体中效仿的互动方式。
a. 通过引导所有未来的沟通都以数据为导向,确保文化变革的赞助和高层的认同。
5. 展示那些体现数据驱动文化的倡导者。另一个将帮助嵌入新文化的关键群体是那些已经确定(第1步)对人力资源中的数据和分析具有积极信念、假设和价值观的人。
a. 识别你的倡导者网络(并以数据驱动的方式沟通你的选择过程!)。
b. 为倡导者设置加速学习和发展的机会,让他们成为讨论、建议和灵感的首选同事。
6. 练习耐心。文化变革不会一蹴而就。实现人的变化并不像实施一个新系统并将其打开。我们与帕特里克-库伦(Patrick Coolen)就荷兰银行人力资源部门的文化变革进行了交流,他说:"有时仅仅是需要几年的时间"。
a. 确保关键利益相关者明白,文化变革需要持续的投资。
b. 考虑探索像推拿这样有助于转变行为的工具。
c. 监控互动方式,以衡量成功和沟通进展。
文化和数字化转型是相辅相成的。
你的人力资源机构不能指望仅通过实施新的技术解决方案来实现数据驱动。要鼓励以数据为导向的互动方式,改变人力资源部门同事的价值观、信念和假设,还有很多工作要做。
来自myFutureHR,作者:Caroline Styr
由智能的AI翻译完成哈~
专访workday:如何使用数据和分析实现员工体验
和罗马一样,高绩效的团队不是一天建成的。但是,它们由数据构建。workday的领导力和组织有效性高级副总裁 Greg Pryor 分享了数据如何使员工能够做到最好工作。
建立高绩效团队的秘诀是什么?答案很简单:数据。最有创新精神的公司都会使用数据和分析方法来经常衡量员工的体验。这为企业提供了他们所需的洞察力,为员工创造一个能让他们发挥最佳工作能力的环境。但是,他们是如何衡量这些成功的条件的呢?我们负责领导力和组织效率的高级副总裁Greg Pryor分享了Workday自身员工体验的见解。以下是我们谈话的重点内容。
数据和技术的快速发展如何改变了员工的期望?
公司的体验与消费者的体验非常相似。无论我们在提供乘车服务或餐厅体验的反馈,我们作为消费者都会适当地训练自己问自己,"这种体验是好还是不好?"
将这种实时反馈体验转化为您的员工也很重要。对于我们Workday来说,我们每周五都会通过 "最佳工作日调查 "来衡量员工的感受。人们经常会说:"每周五?嗯,这似乎有点太频繁了。" 而我的回答是,"我们的员工一直都有重要的时刻。" 通过调查,我们已经收集了超过150万个数据点,实际上,我们可以看到,员工的体验比我们想象的要动态得多。
与用年度快照来了解员工体验不同,我们通过非常及时的员工情绪衡量标准来了解员工的状况,特别是在这个变化莫测的时代,我们知道人们的状况。通过每周一次的 "最佳工作日调查",我们每个季度都会轮流对整个调查的34个问题进行调查。有些公司可能一年或两年做一次,而我们实际上是一年做四次。
这使得我们能够进行我们所谓的文化冲刺,这让我们能够了解员工的体验,并尽快做出反应。由于我们掌握了元数据,我们可以看到,例如,我们是否在不同性别、不同年龄段、不同地域、不同种族背景的员工之间提供了类似的归属感体验。我们收集到的洞察力使我们能够帮助我们的员工领导将注意力集中在最有影响力的领域。
企业如何利用数据来更好地进行个性化的职场体验?
你必须专注于对人真正重要的东西,并牢记我们在消费体验的世界里处于什么位置。比如说,想想看交通情况。我手机上的GPS并不能告诉我整个湾区的交通状况是什么样子的,它告诉我回家的路线上的交通在哪里。这就是消费者的体验:高度相关。
现在,把它应用到你自己的环境中。在Workday的背景可以是:"我是普莱森顿的人际关系领导,负责下面的团队。" 然后,我们会查看数据并制定具体的行动方案。当我们为员工领导设计内容时,我们会根据他们团队的反馈,而不是平均数。在Workday,我们使用机器学习和其他数据分析来增强这些反馈,并提供高度相关的建议。我认为这将成为所有企业的一个越来越基本的要素。
在不确定时期,HR如何利用数据来快速提升员工体验?
无论目前的环境如何,敏捷性仍然是企业现在和未来的核心。我认为,我们最近刚刚得到了一剂大剂量的药,比我们预期的要大,但这种敏捷的能力将越来越重要。我们衡量的一个数据点是我们办公室员工的员工体验与在家或远程员工的员工体验的对比。由于 Workday 拥有这些元数据,我们知道--而且已经跟踪了一段时间--我们可以比较这两种体验。
考虑到最近的大流行病,我们只有一个明确的决定:让我们的员工远程工作,以保障他们的健康。但我们有数据表明,虽然我们必须要做一些工作,但总的来说,我们的员工领导和员工在支持远程工作方面有很好的记录。有了这些数据点,我们就可以进行调整,并知道我们在不同领域的比较,这样我们就可以更了解情况,从而更加灵活。
"Our aspiration is not to have a remarkable employee experience for some, but to have a remarkable employee experience for all."
Greg PryorSenior Vice President of Leadership and Organizational Effectiveness at Workday
"我们的愿望不是让一部分人拥有非凡的员工体验,而是让所有人都能拥有非凡的员工体验。"
Greg Pryor Workday公司领导力和组织效率高级副总裁
组织如何衡量一些难以量化的指标,如包容性和归属感?
得益于我们与Great Place to Work的良好合作关系,我们调查的六个问题都与我们所说的 "归属感指数 "有关。这些问题旨在衡量人们的包容和归属感。在我们的首席多元化官员Carin Taylor的出色领导下,我们的目标是在美国的性别、年龄、地域、职业水平和种族背景方面的差异不超过3%。
Carin用一个高中舞蹈的例子来解释包容性。包容意味着你被邀请参加舞会。然而,归属感是建立在 "我觉得我被邀请来跳舞吗?我觉得音乐能引起我的共鸣吗?我在舞池里感觉舒服吗?" 我们的诉求不是让一部分人拥有非凡的员工体验,而是让所有人都能拥有非凡的员工体验。我们利用 "归属感指数 "中的洞察力,努力确保每个人都能感受到被包容,并在某些人感觉不到的时候采取具体行动。
您对希望采用更多数据驱动的HR方法的领导者有什么建议吗?
我们通过我们的 "最佳workday脉动调查"(Best Workday Pulse Survey)创造了一种消费者的体验和期望,它是由数据的民主化驱动的。这其中最重要的是,我们将洞察力 "推送到边缘",并将其掌握在员工领导手中--在最重要的地方,我们可以采取行动。然后,我们让这些人根据数据做出正确的决策,并根据数据做出结果。我不知道我们如何才能提供这些洞察力。每个组织都必须以某种形式接受这一点,以便能够吸引、参与和启用最好的员工队伍。
以上来自workday,由智能的AI翻译完成,仅供参考。
原文标题:Using Data and Analytics to Enable the Employee Experience
作者:Ghadeer Redler
数据分析
2020年04月27日
数据分析
好文:HR如何更好的优化人员分析(People Analytics)
关键点:
人力资源部应更有意地收集整理工作场所数据
侧重于绩效预测指标而不是一般绩效审核
数据分析需要特定、明确的结果
这是数据时代,数据分析正在彻底改变人力资源。
埃森哲计算,从数字可用的工作场所数据的新来源来看,大型上市公司在美国有3.1万亿美元的收入机会。
但是,人力资源部是否准备好此机会?
长期以来,人力资源一直被视为"硬"数据的保管人,如用工成本、离职成本、缺勤率、劳动力成本等。所有这些信息都至关重要,但这些信息都是衡量业绩和生产力的滞后指标。等到数据出来的时候,再想改变策略已经太晚了。
HR可以---而且应该是----更有意地转化领先指标劳动力数据。要做到这一点,CHRO必须更加努力地推动核心人员分析,特别是在战略绩效和人才管理方面。对战略人力资源组织来说,维护数据的日子已经过去了。
CHRO必须更加努力地推动核心人员分析,尤其是在战略绩效和人才管理方面。
CHROs must drive core people analytics harder, particularly concerning strategic performance and talent management.
充分利用绩效领先指标 Fully Leverage Leading Indicators of Performance
战略分析需要领先指标和整理、综合和分析数据的能力。人力资源部还要求授权部门通过绩效分析实施真正的组织变革。但是,为了做到这一点,人力资源部门需要非常具体的数据。
例如,根据盖洛普的研究,只有29%的员工强烈认同他们的绩效评估是公平的,26%的员工强烈同意他们的绩效评估是准确的。然而,很少有人说,他们被管理的方式,激励他们做出色的工作。这些精细的详细信息与组织级绩效和增长问题一起出现。
人力资源部应了解其组织中每个指标的百分比。这些数据解释了预测绩效的因素(如员工敬业度、人才绩效、更替驱动因素等),帮助领导者了解在仍有机会时可以改变哪些因素。
但是,人力资源部门有很多方法可以帮助领导者真正利用预测分析的力量,并加快质量决策。但是,关键是要确定最少的员工和员工绩效指标,这些指标对关键结果提供最大的解释能力。根据我们的经验,以下步骤至关重要:
审核和组织来自多个来源和年份的现有数据到单个数据库(劳动力、运营和业务数据)。
利用高级分析确定哪些指标对关键业务成果(即营业额、生产率、销售额、盈利能力)以及数据质量最高的指标最可靠、最有指示性和预测性。
使用裁员指标的缩减列表来监控和预测业务绩效、通知战略更改以及确定干预和变革计划的优先级。重点回答有助于业务推动价值的基本问题。例如:我们如何有效地根据申请人数据预测特定职位的人才招聘质量?哪些因素增加了顶尖人才留在公司并继续表现的可能性?
领导者重视这种战略分析,因为它有助于他们做出正确的决策。尽管如此,人力资源部门需要更好地使用此类分析来讲述公司长期价值(与其战略目标一致)的故事,而不是仅基于描述性分析的狭隘的短期员工增强计划。
破解人才分析 Disrupt Talent Analytics
例如,考虑人才管理讨论。根据我们的经验,人才审查是经常、持续滥用的一个领域。长期以来,大多数公司都依赖于将人才分为"九盒"模式,这种模式将人才分为顶尖人才、一贯的超级明星或表现稳健的超级明星以及表现不佳的类别。
没什么不对的。但数据的质量和客观性令人担忧。
传统上,"高潜力"员工被评定为反映一组能力。员工的经理指定了该标签,但经理的评价往往充满了偏见。整个评估过程需要几个月才能完成。之后是无休止的等待行政投入,最后,个人发展计划的制定。与此同时,员工们也继续行动;发展投入迟迟或不相关。
漫长而繁琐的传统人才审查过程需要被打乱。首先是评估和分析更客观的潜在指标。但是,一旦完成了客观的审核,人力资源部门就可以更快地将评估洞察转化为真正的发展计划,特别是帮助顶尖人才的经理在与每位员工的辅导对话中定期使用这些见解。与现在一样,只有 23% 的员工强烈同意他们的经理提供有意义的反馈,让他们等待几个月才能进行有偏见的评估,这是提高绩效的可疑方法。
冗长、繁琐的传统人才评审流程需要被打乱。这要从评估和分析更客观的潜力指标开始。
The long, cumbersome traditional talent review process needs to be disrupted. This starts with the assessment and analysis of more objective indicators of potential.
谷歌(Google)是一家基于硬分析的所有决策的公司,为更好地利用数据提供了一个很好的例子。早期,Google 人员分析团队想出了一个算法来优化软件工程师的关键晋升决策。
该算法用于做出令人印象深刻的 90% 的促销决策。但是工程师们想要更高的透明度,而算法不是答案。因此,谷歌停止了该计划。公司知道人们应该做出决策,而分析只是为了用最可靠的见解来武装决策者。从本质上讲,拥有正确的数据与拥有足够的数据是需要记住的关键。
将数据分析与长期目标联系起来
HR 创新使用预测数据分析应具有明确定义的结果,所有项目都应采用。但是,为了达到最大效用,这些可交付成果需要与特定的客户、运营和业务成果以及组织层面的结果(如上市时间、缩短周期时间、快速产品创新或加速质量改进)相关联。
为了真正敏捷,人力资源必须超越结果,在领先指标(如客户和员工敬业度指标、人才和发展影响)上持续提高质量。这些是真正推动业务绩效的因素。
在客观数据的支持下,并在管理人员的实时支持下,人力资源部门可以做世界上所有分析都做不到的事情:导致可预测、可衡量、成功的结果。
直截了当地说,人力资源部门有潜力将危机转化为机会,但它必须首先能够将人员分析转化为业务决策。
作者:VIBHAS RATANJEE 来自盖洛普gallup.com
原文标题:How HR Can Optimize People Analytics
由AI翻译完成,仅供参考。欢迎交流