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    为什么人力资本分析对HR来说如此重要? 在过去的十年中,我们看到全世界的HR专业人员开始认识到人员分析对于HR未来的重要性。在人力资源部广泛采用云服务的推动下,公司开始在项目、平台和工具上投入巨资,这些项目、平台和工具利用数据进行各方面的劳动力规划、人才管理和运营改进。根据企业研究论坛(Corporate research Forum)的研究,在拥有10000名或更多员工的组织中,69%的组织现在拥有一个人员分析团队。这就提出了一个问题:为什么人力资源部门必须进行人员分析?   什么是人员分析? 根据Jonathan Ferrar在其在线学习课程“ People Analytics ”中的定义,People Analytics为: “在劳动力相关数据中发现、解释和传达有意义的模式,以为决策提供依据并提高绩效”。 人员分析团队的主要作用是为组织提供见解,使他们能够制定更好的业务决策,从而改善业务绩效,同时改善员工的体验和幸福感。从本质上讲,人员分析关注人员及其带来的影响,它提供了人力资源为企业带来的价值的外在视角。 从历史上看,HR的分析主要集中在跟踪基本HR指标或向经理提供人员总数和减员报告。但是,人员分析团队现在越来越专注于使用数据来理解人们如何影响业务价值和运营的各个方面,将分析嵌入实时应用程序中,以及我们如何获取见解并支持业务创建数据的方式。   数据在人力资源中的重要性 一个多世纪以前,石油被认为是世界上最赚钱的资源。好吧,时代在变化,有一种新的商品在出售。数据,数字时代的石油。数据是新的货币,被认为比石油更有价值。过去两年收集的数据量是以前人类收集数据量的9倍。正如乔纳森所解释的,数据价值的这种转变已经影响了组织的货币和人力资源的职能。 “数据是新的货币。我的意思是世界各地都是靠数据运转的。个人生活,职业生活。你能想到的每一种生意。所以,当你看人力资源函数时,数据都是围绕着人的。因此,分析和数据成为业务或任何业务运行的货币” 现在收集、分析和获得洞察力的速度是数据价值的驱动因素之一。根据Nucleus Research的数据,投资于人力分析机构的每一美元,将获得13.01美元的回报。 乔纳森(Jonathan)解释说: “数据之所以有用,是因为它是基于事实的,并且与观点、判断和其他事物形成鲜明对比。随着这一职业在世界范围内的发展,它变得越来越等同于其他职能。它越来越依靠数据运行,并且数据是关于人的,因此,人员分析已成为任何企业成功的HR职能的相关部分。” 数据的增加正在对整个组织产生影响。首席执行官必须不断改变其组织结构--获得新技能和能力,以在这个数字时代生存和发展。不仅是CEO的世界正在发生转变,而且员工也在受到影响。人们对与员工作为消费者的工作经历相似的期望越来越高。需要随时可用的个性化数据来支持他们做出决定,以推动他们的职业发展。 虽然数据的可用性无疑在推动着快速的变化,但是人员分析功能和人力资源利用这些数据的能力以及这些数据所产生的洞察力的成熟度是缓慢的。在大卫·格林的采访中,乔纳森·费拉尔解释说,人力资源部的情况并没有像你想象的那么好,消费者市场可能会随着消费者数据的出现而发生巨大的变化。   HR如何建立他们的人员分析能力 有许多因素可以帮助解释我们看到的滞后现象,因为许多人力资源职能并未完全体现人员分析的优势。乔纳森概述了三个主要原因。 1.能力 Jonathan解释说,许多人力资源专业人士缺乏能力,这主要是由于他们在获得专业和大学资格的同时,也缺乏学习经验,这是人力资源部门对人员分析反应缓慢的核心原因之一。  “能力,您知道人们并没有完全感觉到自己已经掌握了技能。” 世界上许多学习机构倾向于专注于培训、资源配置、就业法、绩效管理等,而不是专注于构建成功的未来分析功能所需的一些核心学科,如数学、统计和技术,以及这些要素如何改变世界。为了推动人力资源内部的真正变革,学习机构需要接受一个新的面向未来的人力资源专业人员的课程。将人力资源能力的传统方面与一些新兴技能(如技术、统计和人工智能)结合起来,使人力资源专业人员真正能够证明自己的职业生涯。 2.文化 乔纳森(Jonathan)提出了两个非常重要的问题,在确定我们如何构建人员分析能力时应该考虑这些问题: 人力资源作为一种职业文化是否能跟上数据世界变化的步伐?您的人力资源功能文化是否支持学习和使用数据?  作为一项职能,人力资源部可能无法像财务或市场营销等其他职能部门那样处于有利地位,以使其团队具备建立其数据读写能力和信心的能力。乔纳森在采访中解释说: “许多人力资源专业人士对我表示,他们只是没有信心谈论数字和定量的主题,即帮助人们奋斗和成功的组织。” 随着人力资源功能继续推动变化,同时将它与直觉的数据支持时,要真正获得成功,他们必须建立对数据故事讲述和咨询能力的信心,以确保它们推动以数据为基础的业务影响。 3.培训 最后是培训。在人力资源部门建立必要的技能时,重要的是要记住“这比拥有正确的心态和支持你的文化更重要。如果在需要的时候没有培训和对组织内正确学习内容的访问,您将永远无法真正嵌入数据文化并建立员工分析能力。根据德勤(Deloitte)最新的人力资本趋势报告,2019年的头号趋势是,组织需要改变人们的学习方式。仅仅把培训或技能看作是一次性的活动是不够的,一个训练课程或一个讲习班可以解决这个问题。公司需要采取行动,使其员工能够不断适应变化并保持就业能力。 麦肯锡(McKinsey)人力分析主管基思•麦克纳尔蒂(Keith McNulty)在“数字人力资源领导者”(Digital HR Leaders)播客上解释称,在未来几十年的颠覆中,人才管理将成为高效组织的主要区别。随着数据价值的持续增长,HR利用其人员数据(新的业务货币)来确保其作为业务战略顾问角色的机会也在增加。但为了做到这一点,我们必须投资建设和增长未来的人力资源技能。   以上由AI翻译,仅供参考! 作者:Manpreet Randhawa 来源:https://www.myhrfuture.com/blog/2019/10/1/why-is-people-analytics-so-important-for-hr
    People Analytics
    2019年11月29日
  • People Analytics
    专业制胜、引领前沿:人力资本分析论坛(HR&People Analytics Summit)上海站成功举办,汇聚近200位国内最优秀的嘉宾和前瞻的HR同仁 由中国领先的人力资源科技媒体平台HRTechChina举办的前沿专业论坛--人力资本分析论坛(HR&People Analytics Summit)上海站于2019年8月9日上海四季酒店成功举办。 论坛集结了强大的嘉宾阵容,来自全球知名企业的人力资源数据分析专家、人工智能专家和人力资源行业思想领袖,共同呈现了精彩的主题演讲,观点碰撞的圆桌讨论。200+CHRO、人力资源总监、人力资源专业人士一同见证了本场高端论坛的成功举办! 本次论坛受到行业知名前沿的人力资源科技服务商与机构的鼎力支持,它们分别是:易路、中数通、仁云、智思云、HRuno、优面宝等。 首先,主办方特别邀请到科石咨询HR数据分析首席专家Robin Yang作为主持嘉宾为大家开场致辞。在致辞中,Robin Yang谈到人工智能驱动的技术几乎开辟了无限的可能性,人力资本分析在受到技术强力推动下进行了深刻实践。 接下来,平安集团HR数据和AI负责人Bruce Ye为大家带来精彩演讲。在《人力资源智能化转型分享》演讲中,Bruce Ye从培训智能化、绩效智能化、薪酬智能化、员工服务智能化四个方面全面讲解人力资源智能化转型的痛点以及应用解决方案。通过数据分析、机器学习、深度学习、人工智能等技术手段实现“千人千面”个性化的人才培育和人才服务,从而有效推动人力资源智能化转型。 “建议以薪酬为核心,提升人力资源整体数字化能力”--易路副总裁张韵带来主题为《数字化转型下的HR创新管理》的分享。他生动讲述员工数字化核心人力+最佳薪酬实践带来的影响,使到场的参会嘉宾们受益匪浅。 接下来来自Experian的 HR Director Rosa Wang就《离职预测分析》发表了Experian内部的实践以及对于数据分析的观点和见解;对于离职预测分析的模型和前沿分析深度启发在场的HR同仁。 她指出,我们生活在一个数据不断增加的时代,如何获取人才数据以及如何利用数据做出更好的决策都是企业组织长足发展必须研究的课题。德勤(Deloitte)在一次“高影响力人物分析”(High-Impact People Analytics)研究中发现,在创造高级能力方面,最重要的因素是需要创建数据驱动的文化。 在以“创建数据驱动的文化及人力资本分析的边界(Creating A Data-Driven Culture)”为主题的圆桌讨论上,来自博世德国、商汤科技、阿里云、世茂集团、平安集团的嘉宾一同分析探讨了企业创建数据驱动文化的必经之路及必要手段。尤其是谈到世界各地的对于个人隐私保护的不同带来人力资本分析的难度和机会。特别是欧洲的GDPR的数据保护法带来的局限。 下午的论坛迎来了来自世茂集团、中数通、科石咨询等人力资源总监及高管,聚焦人力资本热点话题,结合自身实践,带来了精彩分享,呈现了一场又一场的饕餮盛宴。 “数据是人力资本分析的基础。了解统计数据,了解如何以不同方式查看数据,以及在需要时分析数据,有助于我们做出更好的决策。”世茂集团人力资源高级经理江哲文为大家带来主题演讲 《人力资源数据应用实践》,他的真知灼见使到场的参会嘉宾们收获了许多有益的启发。 紧接着,中数通的汤总在《数字化人力分析助力业务决策》中提出如何将“4Rs”映射到常见的人资管理上。他指出,如果数据是数字世界的燃料,分析工具就是引擎,数据驱动决策的解决方案。并认为数字化指标分析、多维度进行分析、不同角色场景分析、不同模块分析都需要数据量的支撑。其深刻的见解、独到的观点感染了在场参会的嘉宾。 “解决问题的方法论:以数据和事实为基础,以假设为驱动,同时兼具逻辑和真知灼见”--来自前沃尔沃汽车销售亚太区人力资源总监范珂,在《人员效能的数据分析》演讲中,为大家详细梳理了提升员工效能的三大方法:领导力发展、提升员工敬业度、利用科技手段。其特别指出一点,作分析的HR一定要掌握Excel 这个工具! 高质量的人员数据可以为人力分析团队创建正确和最优的结构来支持业务目标,科石咨询HR数据分析首席专家Robin Yang 以《组织与人才数据如何推动业务成功》为题,详细阐述了关于人才数据与业务关系的深刻见地与思考,为参会嘉宾呈现了一场精彩的演讲。 随着人工智能、大数据等技术推动,未来的人力资源部门将更加专业化和技术化,人力资源部门及管理者必须高效利用数据,创造出一种由人工智能、大数据等技术驱动的更加个性化的体验,从而不断吸引和保留优秀人才,释放人才活力,助力企业业务发展。 至此,2019年人力资本高端论坛上海站圆满举办。感谢以上来自全球及中国领先的人力资源咨询公司、服务机构的领导者和创始人们的无私分享,他们结合自身的企业实践案例,以独特的视角分享关于人力资本分析的最新认知,探讨人力资本分析的未来发展趋势。 同时再次感谢所有合作伙伴、演讲嘉宾和参会嘉宾对本次活动的大力支持! 期待12月6日北京站再见! HRTechChina 介绍 HRTechChina 是中国首家领先的人力资源科技垂直媒体平台! HRTechChina核心报道中国人力资源科技创新企业及产品信息,关注并实时分享全球的人力资源科技资讯。同时,以原创角度独家报道人力资源科技公司和创业公司;每月独家发布人力资源科技投融资数据及报告,业已成为人力资源科技领域创业者以及行业精英获取全球人力资源科技行业资讯和动态的主要渠道。 HRTechChina通过举办人力资源科技论坛,培训等丰富的活动,促动人力资源科技行业的交流;举办CEO硅谷创新参访论坛等,带领中国人力资源科技公司,创业者,高官与国外最火热的人力资源科技创业者及公司交流;关注业内的创业项目和投融资动态,促进项目和资金的对接以及提供创业企业人力资源的相关服务。 与世界知名人力资源科技组织建立良好的关系以及开展紧密的合作,向内引进先进的行业资源,向外搭建向世界发声的渠道,与广大业内人士共同致力于中国人力资源科技的进步和发展! HRTechChina官网:http://www.hrtechchina.com 2019人力资本分析论坛图片直播地址:https://live.photoplus.cn/activity/live/pc/50678844/#/
    People Analytics
    2019年08月09日
  • People Analytics
    David Green: People Analytics已经从外围进入到HR的核心 David Green是全球知名的人才分析,数据驱动人力资源和未来工作的作家,演讲者,会议主席和执行顾问。 David在帮助组织开展和加速人员分析之旅方面拥有丰富的经验。在与People Matters的独家互动中,David也将在TechHR 2019上发表演讲,分享他对组织如何利用人员分析来实现积极的业务和员工成果的看法。 全球人力分析浪潮的主要趋势是什么? 自从我六年前第一次进入该领域以来,人们对分析的兴趣水平,采用率和重要性的提升是惊人的。在此期间,我看到人力资本分析从人力资源的外围转移到人力资源中心,现在这种做法已成为劳动力战略,数字化转型以及改善员工体验的核心组成部分。 人员分析的研究一致突出了空间的增长。例如,企业研究论坛2017年战略劳动力分析研究发现,69%的大型组织现在拥有人员分析团队。因此,人才流入该领域,LinkedIn的一项研究发现,到2018年的五年内,仅亚太地区的人力资源专业分析专业人员就增加了70%。也许并不奇怪,人们分析根据我们在于未来人力资源技能的研究,这也是人力资源专业人员在2019年想要学习的最需要的技能。 鉴于有越来越多的证据表明人力资本分析可以从根本上改善公司的利润,我们可以预期未来几年会持续增长。 人力资本分析(和人力资源)领导者应该问自己哪些关键问题可以确保他们在正确的道路上获得业务影响和差异化的员工体验? 在我与Jonathan Ferrar一起开发的Nine Dimensions for People Analytics模型中,作为我们在Insight222工作的一部分,我们确定了七个关键问题,人力资源领导者应该问自己检查他们是否正在通过人力资本分析获得成功的正确途径。 1.您是否有人力资本分析的道德行为准则? 2.您的人力资本分析项目是否已使用适当的治理和标准进行选择和优先排序? 3.您的高级业务主管是否赞助人员分析项目? 4.您的首席人力资源官是否投资人员分析? 5.您的人力资本分析负责人是否具备“完成任务”的技能? 6.您是否衡量人员分析项目的投资回报率? 7.您的人力资源业务合作伙伴是否有能力进行基于证据的讨论? (1. Do you have an Ethics Code of Conduct for People Analytics? 2. Are your People Analytics projects selected and prioritized using proper governance and criteria? 3. Do your senior business executives sponsor People Analytics projects? 4. Does your Chief Human Resources Officer invest in People Analytics? 5. Does your People Analytics Leader have the skills to “get things done”? 6. Do you measure the ROI of your People Analytics projects? 7. Are your HR Business Partners capable of having evidence-based discussions?) 通过人员分析提供的见解可以解决哪些业务挑战? 人力资本分析为组织提供了巨大的潜力,可以推动业务战略,提高生产力和绩效,以及个性化和增强员工体验。 例如,尼尔森发现,每减少1%的损耗,就可以避免5美元的商业成本。同样的分析将内部流动性确定为保留的关键驱动因素。因此,领导层使员工更容易在公司内部寻求机会,并创建了人力资源计划以促进内部流动。该计划使尼尔森仅在前八个月就节省了超过10万美元的锰,增加了横向移动的数量,并随后在整个公司推出。 这只是人力资本分析可以解决的业务挑战的一个例子。下面的图1说明了我看到公司使用人员分析解决的其他业务挑战的示例。 图1:人力资本分析项目的业务和人员结果示例(来源:David Green)  组织如何利用人力资本分析来实现积极的业务和员工成果,以及改善人力资源的影响? 当Jonathan和我开发上述九维卓越人才分析模型时,我们确定了组织为企业,员工和人力资源部门创造更多影响力和价值所需的因素。 总之,这九个维度分为三个核心领域:基础,资源和价值: 人力资本分析需要强大的基础才能产生影响: 强有力的治理,数据标准和道德规范 强大的方法和优先级 - “从业务问题开始,而不是数据” 支持利益相关者和商业赞助商  需要正确的资源才能使人员分析能够实现成果: 平衡而熟练的团队 有效的技术 高质量的人力资源和业务数据 有影响力的人力资本分析在多个层面创造价值: 员工,经理和领导者的劳动力体验 高管的业务成果 数据驱动的文化和对人力资源的影响增加 在应对数字化转型的挑战时,人力资本分析提供了哪些机会? 我们听到很多关于工作的未来和人力资源在人力资源中使用的大量谈话 - 坦率地说是大肆宣传。 “我看到更多公司积极追求的一个机会是围绕个性化主题 - 为员工提供类似消费者的体验”。 我认为最合适的地方是HR直接与员工合作,共同创建人力资源计划,推动个人化,如组织内的入职,学习和职业道路。这涉及从过去的“一刀切”人力资源计划中激进而受欢迎的转变,不仅对员工更好,而且还支持诸如更好的员工规划和增加员工敬业度和企业保留等举措。 没有数据和分析,这一切都不可能。如何在没有数据的情况下为员工个性化学习和职业发展道路?你不能。这可能是为什么进一步推进数字化人力资源转型的公司也是那些在人员分析方面更先进的公司的最佳指标。数字和分析是密切相关的。 内容来自Peoplematters,作者Shweta Modgil 。感谢他们! 以上由AI翻译完成,仅供参考,如需了解更多可以查看英文: https://www.peoplematters.in/article/techhrin/analytics-has-moved-from-the-periphery-towards-the-centre-of-hr-david-green-22338
    People Analytics
    2019年07月26日
  • People Analytics
    英文阅读:PEOPLE ANALYTICS UNCOVER THE OPTIMAL SPAN OF CONTROL 英文阅读,HRTechChina每周会选取一篇HR科技专业方向的英文原版文章供大家学习。 The HR-functions of more and more companies have started a journey to establish and use people analytics – as a response to make HR more data-driven and in an effort to combine HR-activities and decisions closer to the top and bottom line. People analytics is many different things and can do many different things. I will just address one of the many areas where HR-analyses can move the company from one level to the next. SPAN OF CONTROL Imagine a company that wants to reduce the number of managers because they want a more flat and hence, agile company structure. At the same time, they want to cut costs by saving on wages to a list of managers. In other words, the company wants to change span of control, i.e. how many employees the managers supervise. It can surely be a reasonable decision to work with span of control. But does the intervention also have negative consequences that the company should be aware of? Here, HR-facts can provide insights so that top-management can make a more intelligent decision on a much better foundation. RESEARCH THE CONSEQUENCES UP FRONT The most obvious consequence you do not need analysis to see is that the remaining managers will have more employees to supervise. But it is less obvious how it will affect the employees’ well-being and productivity and hence, the top line and bottom line of the company. At Ennova, we have done a number of analyses of span of control across more than 12,000 teams all over the world. A couple of the overall conclusions are: The more employees a manager supervises, the lower the assessment - particularly immediate manager and top management The larger team size, the lower engagement and lower willingness to recommend the workplace to others (eNPS) Span of Control UNCOVER THE MORE COMPLEX LINKS However, when we study the numbers a little closer it is much more differentiated. Some specific types of managers are able to handle a large span of control. For example, in several companies we have seen that managers in units close to the customers can easily supervise more than 15 employees, yet still receive a good score from the employees, and still have a high level of engagement in the team. On the contrary, some groups of employees, e.g. talents, thrive better in teams with a lower span of control. Among other things, the explanation for this is that this type of employees requires more one-on-one feedback and a closer focus to support the development. This sets a natural limit for the number of employees the manager can handle. A third example that makes everything even more complex is that companies have different capabilities to handle span of control. Some companies are capable of having larger teams. The managers there are simply better equipped to handle the challenges that inevitably will occur with more employees on the team. THERE IS A STRONG BUSINESS CASE FOR SPAN OF CONTROL ANALYSES Hence, analyzing the specific conditions in your company will produce an invaluable insight into the consequences of employee engagement. And the engagement is a critical factor for both top line and bottom line. From a number of global analyses we know that engagement is closely related to the risk of voluntary resignations. The lower the engagement in a team, the bigger the risk that your employees resign. This will naturally affect the company’s top line and bottom line - particularly if key employees and talents resign. Recruitment and onboarding of new employees require a lot of resources. At the same time, there is often a void and deliveries are running at a lower level until the new employee has been fully integrated. Therefore, span of control analyses are also justified from a people analytics perspective, where the premise is the combination with business outcome. EVERY ORGANIZATION NEEDS ITS OWN ANALYSIS Hence, the conclusion is that there is not one optimum span of control. The context is absolutely critical for the number of employees a manager can reasonably handle. For example, whether the manager is extrovert or introvert has an impact. As mentioned, teams with a lot of talents require a lower span of control. Whether the team consists of employees with high seniority and employees who are more or less “self-managing” also has significance. Hence, all companies would benefit from conducting span of control analyses. The context in which managers operate is unique and specific. Hence, it is necessary to examine how you can optimize span of control across your particular organization.   Author  SØREN SMIT. DIRECTOR Søren wants to teach companies to use fact-based customer insights instead of gut feelings. He has written a Danish book on how professional customer insights can determine the difference between financial success and failure, and he is in charge of Ennova’s business development. 原文来自:https://www.ennova.com/en/employee-experience-insights/people-analytics-uncover-the-optimal-span-of-control
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    2019年06月22日
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    火热报名中--上海·2019人力资本分析论坛(HR&People Analytics Summit)将于8月9日在上海四季酒店举行 2019人力资本分析论坛  HR&People Analytics Summit 企业研究论坛的一项研究发现,69%的大型组织(拥有10,000多名员工的组织)现在拥有一个人员分析团队。 未来人力资源工作者技能需求中,People Analytics 成为核心能力之一,伴随企业数字化转型速度加快,从HR Analytics 到People Analytics的速度也在变化。 欢迎你,有远见的人力资源工作者一起加入到PA论坛中! 论坛时间:  8月9日  周五 9:00-17:00  (签到:8:30-9:00) 论坛地点:上海  静安区四季酒店三楼  (威海路500号) 参会费用: 1980元/人包含四季酒店自助午餐、HRTech纪念品、前排就坐等。 8月1日前  仅需980元/人,同一公司3人同行仅需2400元 8月8日前 仅需1680元/人 现场1980元/人 报名地址:https://www.bagevent.com/event/1773217 论坛介绍 未来人力资源工作者技能需求中,People Analytics 成为核心能力之一,伴随企业数字化转型速度加快,从HR Analytics 到People Analytics的速度也在变化。 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。 我们相信这是一场前沿探索和改变认知和行为的交流论坛,我们邀请行业中优秀的探索和实践者们,他们通过他们的实践和观察以及工具来帮助人力资源工作者,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! 欢迎你,有远见的人力资源工作者一起加入到PA论坛中!   论坛门票:https://www.bagevent.com/event/1773217   论坛收益: 了解最新人力资本分析方法、工具 学习掌握名企人力资本分析最佳实践 了解PA工具软件产品 占领专业发展先机,快人一步 超过200位PA专业人士,最前沿,最大规模   热点话题部分: 如何在企业内部创建数据驱动的文化 人力资本分析实践案例 人才全景画像 员工离职预测 数据分析在人力资源中的实战应用等话题    日程安排:   前沿新知,案例实践,行业大咖、科技新品   报名地址: https://www.bagevent.com/event/1773217   报名参会: 联系我们:Kelly 微信:hrtechina pa@hrtechchina.com 其他合作: 微信:hrtechgeek geek@hrtechchina.com 3月29日深圳站精彩回顾   
    People Analytics
    2019年06月19日
  • People Analytics
    怎样才能在人力分析方面更成功? 文/Jonathan Ferrar “我怎样才能在人力分析方面更成功?” 这是我在2018年底的一次客户会议上,被一家跨国知名品牌的首席人力资源官(CHRO)问到的问题。 她解释说,她想在他们的组织中建立一个“合适的”人力分析功能。她接着解释说,她的利益相关者(首席执行官、首席财务官、董事会)感到沮丧,因为他们甚至不能以常规的、一致的格式获得一个基本的人员信息仪表板,尽管在人力资源技术上投入了数百万美元。这种情况我在过去两周内又遇到了两次。 在任何情况下,高能力的人力资源管理人员都在努力从人力分析中获得价值并取得成功。 回到CHRO的对话中,我使用了David Green和我自己开发的人员分析模型中的九个维度来帮助回答这个问题。我特别列出了她应该问自己的七个问题。她对这些问题的回答将引导她走向一个成功的分析路线图。 你可以通过我们的七个问题调查来了解你目前在人力分析方面的水平。 1. 你有一个人分析的道德行为准则吗? 这个问题源于这样一个事实:你对人的分析越开放,你的员工和经理就会越信任你,他们就会越愿意与你交流数据。 2017年Insight222进行了一项调查显示,81%的人力分析项目被发现是损害?经常或有时吗?由伦理相关的问题和隐私(参见图1)。最近2019年1月,埃森哲战略文章(解码组织DNA:信任、数据和释放值在工作场所数字)发现,92%的员工是开放的劳动力市场数据的收集,但前提是它提供了个人利益。 如果你公开展示你处理员工数据的道德和法律法规,那么你可能会得到更多的关注。我建议成立一个“道德委员会”,制订及推行一套操守守则,以合乎道德及明智地分析员工资料。这个“道德委员会”还应该负责确保在进行人员分析时,员工自己能够“公平地交换价值”。 图1:81%的人力分析项目“经常或有时”受到道德和隐私问题的危害 2. 您的人力分析项目是否使用适当的治理和标准来选择和确定优先级? 关于这个话题的讨论很简单。您是否有一组来自整个业务的人员,他们定期满足并使用已定义的和一致同意的标准来选择并优先考虑人力分析所做的工作? 如果你不这样做,那么人力分析通常仍然是一个“HR对HR”的功能,影响有限。 通过建立这个“人力分析委员会”(其中一个角色是选择和优先考虑项目),你提高了对人力分析的认识,并为其提供了方向。您将关注业务(而不是人力资源)主题。图2显示了“人力分析委员会”的推荐组成。 图2:“人员分析委员会”的推荐组合 3.您的高级业务主管是否资助人员分析项目? 这是简单的。对于您组织中所有最重要的人力分析项目——让您的业务(而不是人力资源)主管资助每个项目。 换句话说,他们是否帮助定义业务问题、阐明意图、讨论可能的结果、在项目陷入困境时提供自己的时间来解决问题、提供(或争取)预算、人员或数据,以及帮助沟通结果和建议。他们是否会因为工作而痴迷于做出改变? “上个月,我的项目在六个月后失败了”,人力资源主管“不喜欢这些见解”。因此,他结束了这个项目,没有执行任何建议。我认为他觉得受到了威胁,因为分析显示了与他“想做的事情”相反的情况。 就像上面一位欧洲人力分析领导者(他很有理由不愿透露姓名)所说的那样,与人力资源高管一起工作可能会浪费精力,这让人感到沮丧。 答案很简单,让一位业务主管赞助所有重要的人员分析工作。 4. 你的首席人力资源官是否投资于人力分析? 啊,这是我最喜欢和人力资源主管讨论的话题! 通常情况下,人力资源部门会在人力资源技术上投入数百万美元,他们认为这将为所有分析以及解决其他问题提供一剂万灵药。不幸的是,人们的分析需要的不仅仅是把钱花在花哨的技术上。 总而言之,革联必须从前线领导。他们不得不做出艰难的选择,将支出从其他人力资源领域转移到人力分析上。或者他们必须使用分析项目本身来为业务创建ROI,然后使用其中的一些投资回报来重新投资于人力分析。 在欧洲的一家零售机构,我正是这样建议的。只要求1%的回报,你就能将你团队的资源翻倍。反过来又能给公司带来99%的回报。 综上所述,认真投入技能、技术和数据的CHROs将会在人员分析方面取得成功。 图3:首席人力资源官应该投资于Skiils、技术和数据 5. 你的人力分析主管是否具备“把事情做好”的技能? 在最近的一次人力分析会议上,旁边的人凑过来说道:“看起来最快乐的人分析领导者是那些在他们组织的一小部分进行有趣实验的人。”我低声回答——“是的,但它们有很大影响吗?” 简而言之,最优秀的人力分析领导者拥有以下丰富的技能: 商业敏锐性——他们了解商业,能够在最高层施加影响。他们了解公司政治。 咨询——他们可以定义正确的业务问题,管理复杂性并影响变更。 交流——他们能讲故事,吸引人们,激发行动。 确保你的人力分析主管具备这些技能,培养他们,帮助他们,或者招募一个新的。 6. 您是否衡量您的人员分析项目的ROI ? 好的,不是每个人的分析项目都是关于财务回报的。是的,他们中的一些人管理风险,一些人吸引员工和管理者,但更多地关注员工的体验。 但我们不要困惑。分析项目和工作,显示一个明确的投资回报,将得到关注。这将给你机会获得更多的投资(见上面的问题4)。 有很多例子,如图4所示的Nielsen的例子。通过与财务团队合作,并在得到一个明确的赞助商的帮助下(见上面的问题3),Piyush Mathur(当时的人员分析主管)获得了动力,帮助员工更好地管理自己的职业生涯,并为企业带来了重大价值。 图4:尼尔森人力分析项目显示了清晰的财务回报(来自人力的力量,Pearson 2017) 7. 您的人力资源业务伙伴是否有能力进行基于证据的讨论? 这是至关重要的。如果你的人力资源业务伙伴不能翻译分析,不能谈论“数字”,不能在基于事实的业务对话中感到舒服,那么就很难在人员分析方面产生影响。整个“前厅”人力资源团队都应该具备一定的数据素养,以便将分析作为工作的一个组成部分。 这并不意味着多年的直觉被忽视了。噢,不!也不意味着HRBPs必须是统计向导! 不。我们这里的意思是:你们的人力资源部门是否培养了一种分析文化,使人力资源业务伙伴能够自如地进行分析。 总结 要确保在人员分析方面取得成功,请关注七个关键问题。你可以通过这七个问题的调查来测试你在人际分析方面的卓越水平。 要了解更多信息,您可以通过Insight222联系Jonathan Ferrar或任何团队成员。我们的使命是“把人的分析放在商业的中心”——因此,如果你想在上述七个问题中寻求帮助,请致电我们。 以上为AI翻译,内容仅供参考 原文链接:How can I be more successful at People Analytics?
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    2019年05月29日
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    人员分析:在人员流动模型中建立可解释性 文/Ridwan Ismeer 最近,我有幸与来自新加坡理工大学的一群才华横溢的学生一起工作。他们的任务是帮助构建一个非常普通的人员分析应用程序:预测员工流动率(此类应用程序的优点、相关性和伦理值得商榷,可以单独讨论)。 摘要:建立一个能够准确预测员工情绪的模型,在0-6个月,6-12个月和>12个月的时间范围内的周转风险。 这两项不可谈判的要求是: 1.准确性:真阳性高,假阳性低。大多数实践者会强调低假阴性,但我们有理由不这么做。 2.可解释性:在人员分析中,模型的可解释性是采用模型的关键。人员分析的最终用户通常想要理解为什么模型要预测它是什么。事实上,GDPR有新的规定要求人工智能的决定是可解释的。 现在,任何分析实践者都可以很快地指出,这两个需求之间存在一个内在的平衡。精确的模型很少是可解释的。可解释的模型很少是准确的。但我们想检验这个假设的二分法。因为在人员分析中,仅仅精确是不够的——它需要用户能够理解。 除了我们两个严格的要求外,我们还为团队提供了一个强大的人力资源指标列表、一个足够大的数据集以及评估以下算法所需的基础设施: 和往常一样,xgboost在预测营业额方面表现最好(引用Kaggle上最常用的算法之一)。事实上,它的TP和FP速率满足了我们对精度的要求。容易解释的模型,如GLM和逻辑回归只是没有比较。 然而,任何以前使用过这个算法的人都可以证明,要想弄清楚它的黑盒子里发生了什么是多么困难。我们可以告诉股东鲍勃的离职风险很高,但我们无法解释原因。 或者我们可以吗? 将可解释性构建到像XGBoost这样的算法中并非易事,但这是可能的。除了向涉众提供处于风险中的员工的姓名之外,我们还为他们提供了一个交互平台,用于修改现有的功能,并重新运行模型,以指向导致模型将其评为处于风险中的功能。如果鲍勃去年升职了,模特会得出同样的结论吗?是的,它将。如果Bob在一个较小的团队中,模型会得出相同的结论吗?是的,它将。如果他的工资比市场上的要高呢?不。瞧。 由于用户需要进行多次迭代才能更好地理解每个案例,因此需要进行大量的工作,但是它允许我们保持较高的准确性,同时为涉众提供必要的模型内部工作,以使其更易于解释。 一些免责声明:   1.本帖旨在解决可解释性和准确性之间的错误二分法,而不是鼓励使用个人离职模型。事实上,我甚至会说,诸如加薪和提供晋升等行动绝不应以离职风险为基础。这对精英文化来说可能是灾难性的。对一般离职动因的综合分析应该是离职模型所能做到的。 2.首先,关于可解释性的必要性有很多争论。埃尔德研究中心的约翰·埃尔德博士认为,人类过于依赖基于先前经验的确认偏差,无论如何都无法客观地解释模型的结果。辩论还在继续。点击这里了解更多内容。 3.图像中使用的数据完全是基于虚假数据,仅用于说明方法。 4.我有自己的看法。   以上为AI翻译,内容仅供参考。 原文链接:People Analytics: Building for Interpretability in Turnover Models
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    2018年11月30日
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    人力资源和工作流程——生产力系统 HR & the flow of work – Systems of Productivity 文/J Jerry Moses 文章导读: 在TechHR18会议的第2天,德勤(Deloitte)的Bersin创始人乔什•伯辛(Josh Bersin)对新一代招聘、管理、学习、职业和员工体验工具是如何从根本上扰乱市场进行了分析。 他认为:技术与商业问题相一致,技术才有意义。 以下是Josh Bersin在TechHR 18会议上对人力资源技术趋势的一些见解: 技术、自动化、机器人技术都在发挥作用! 生产力是一个问题! 作社会型企业! 持续的性能管理具有巨大的影响——获取工具 大型人力资源技术供应商没有跟上步伐 人才管理需要工具来处理 我们给员工发工资方式将会被打乱 企业学习才是真正的事情! 员工福利市场具有真正的潜力 软件市场正在成长 员工体验进入工作流程 英文原文: On Day 2 of TechHR18, Josh Bersin,Founder of Bersin by Deloitte, presents a research-based analysis of how a new generation of recruiting, management, learning, career, and employee experience tools are radically disrupting the marketplace Micro trends are driving change – changes in the HR technology landscape, the way we work, and particularly, the changes in how organizations are being managed and are managing. The world of HR and HR tech is undergoing a significant shift. HR is now over Cloud, Social and Mobile – this is the time for a new breed of systems - intelligent platform strategies that are making HR and its processes real-time, productive, agile and data-driven. But “Nothing in technology makes sense unless its aligned with the business problems we are trying to solve” as Josh Bersin says. Here are a few insights on HR tech trends from Josh Bersin’s session at TechHR’18. Technology, Automation, Robotics are here and they work! According to Bersin’s research, 45 percent of companies are still focused on basic process automation. The business ecosystem is almost a decade into the economic growth, and has a plethora of generations working together in it. We are living longer, the average career spans 70-75 years, and technology is disrupting where we work along with our daily lives. Most of HCM trends, technology, robotics, AI, automation, is actually becoming real. However, we don’t know what to deal with it all because most companies are still struggling with the challenges of the right skills, structures, organizational design, and rewards systems. Productivity is an issue! Productivity is lagging. The real key for HR going forward is becoming the Chief of Productivity.  If employees use products and tools that the organizations provide to them, employes will feel better, happier, and engaged. And this is the secret of what is going to happen to HR technology – building systems for the HR that make people productive. With agility, team-centric organizations, burnout is becoming an issue while employee engagement and communication tools are overwhelming employees. This is the time for businesses to build HR software that really improves productivity and helps teams work better together? Business as a social enterprise!  CEOs are now being asked to take social positions on topics and act on behalf of communities, stakeholders, shareholders, and employees and customers. The future of business is in becoming a socially conscious enterprise and here, the most important thing would to be to develop a technology strategy that provides purpose, meaning, transparency and fairness. Businesses can no longer afford to buy technology that implements practices that someone else coded. Continuous Performance Management has a huge impact – get the tools Continuous performance management is transformative. It really and truly works! Ratings will not go anywhere but the crucial part will be to build newer and continuous processes for goal setting, coaching, evaluation, and feedback.  This is time for organizations to reconsider performance philosophy. Even with the success of the cloud HCM vendors in the market, a comprehensive solution for performance management is not available. “Team-centric” tools will be the future of HCM market in the future. Big HR Tech vendors are not keeping up Most of the ERP vendors are struggling to keep up with the evolution and changes in the business ecosystem. ERP vendors are not getting good marks for ease of use, integration, or value to the end users or employees. There is a stiff competition in the ERP market and it is becoming crowded. Talent management is done! The whole idea of Talent Management was about pre-hire to retire. But we don’t work like that anymore. Most of us work at many companies during our careers and organizations are also going through change, disruption and reorganization. Managing employees through the entire lifecycle is not really the problem but managing employees in a new management environment that is about teams, empowerment, mission, purpose, clarity and transparency of goals. It’s a totally different management environment and we need tools to deal with that. How we pay people will be disrupted The most disrupted area of HR to come is the way we pay people. Only 1 in 5 companies believes that their rewards system is actually aligned with their corporate strategy. We are still paying people the way we did in the past — salary bands, annul reviews, policies of secrecy and who is getting paid what – all this will be disrupted and we will have a whole new set of tools for employee experience. Corporate Learning is the real deal! Platforms like Degreed and Edcast are transforming corporate learning — experience platforms, micro-learning platforms, modernized LMS systems, AI-based systems to recommend learning, find learning, and deliver learning, and Virtual Reality-based learning are giving employees and organizations all the things they need. Employee wellbeing market has the true potential It’s all about the moments that matter. There is a need to improve productivity but there is a significant impetus on employee wellbeing, reducing the cognitive overload and augmenting human performance.  This vendor market is moving fast. The new world of work will be about “engagement, productivity, and wellbeing” all in one. ONA software market is now growing With the explosion of HRMS data, wellbeing data, networking data, among many other forms of structured and unstructured data, HR is struggling to deal issues of ethics, privacy, and becoming more transparent about the analytics they are doing. The Organizational Network Analytics is growing and so is a new world of “relationship analytics”. People Analytics will guarantee success. Getting into the Flow of Work Employee experience is the buzzword and we are trying to reform it in a way that applies and improves the work experience of every individual in an organization. Organizations define employee experience as a project of looking at the moments that matter, transitions, periods of time in career where one is stressed and what can HR do to make that easier. But none of the tools are designed to measure or map something like this. All tools are designed for the HR function, not this. There is a new category of software being built to help HR with the employee experience - to shield employees from the complexities of the backend HR systems and deliver all the different things the HR does in the flow of work.
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    2018年08月07日
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    2018年人力资本分析论坛-People Analytics Forum在沪成功举办! 2018年8月3日,由HRTechChina主办的“人力资本分析论坛-People Analytics Forum”在上海成功举办。 会议当日,虽逢台风天气,嘉宾参会热情不减,均准时到达会场,大会得以成功举办。近70位来自各大知名企业的HR资深高管、行业大咖参加会议,其中包括许多知名企业高管:阿里巴巴、英格索兰、罗氏、腾讯、米其林、ARM、霍尼韦尔、好时、凯德管理、中宏保险、延锋、jotun等。 本次论坛主题为:“用数据驱动人力资源”,主办方邀请了3位业内知名人士进行了精彩的主题分享。演讲嘉宾包括科石首席顾问人力资源数据分析专家杨冰,世界500强公司亚太区人力资源总监范珂,前美世咨询组织分析专家 六点一刻创始人许菊艳,共同探讨中国最前沿招聘科学技术,深度挖掘如何将大数据更好应用于招聘领域,促进招聘工作的科学化,精准化,更好把握招聘领域科技未来的趋势和方向。 首位分享嘉宾是世界500强公司亚太区人力资源总监范珂,就“如何通过人力资源数据讲故事”的主题发表了自己的观点。 接着前美世咨询组织分析专家 六点一刻创始人许菊艳分享的主题是:以始为终,有效利用人力资源数据推动业务价值实现数据重塑影响力,她从三个维度分别向大家介绍了数据是如何推动业务价值的实现-由外而内的价值创造思维;数据驱动的效能计量系统;先于业务的战略支持维度。深入浅出的剖析了大数据在人力资源领域的应用,大量案例分析的佐证,使演讲通俗易懂,赢得嘉宾阵阵掌声。 最后分享的嘉宾是科石首席顾问人力资源数据分析专家杨冰,在他的分享里,着重强调了组织人效管理。从三大板块对组织人效管理进行全面解读:组织人效管理的任督二脉-构建人效管理仪盘表的核心逻辑;如何通过数据分析诊断组织健康问题;组织效能优化路径和案例探讨。 本次论坛就招聘行业的最新领域——人力资本分析做的深度探讨,对人力资本发展方向有着深刻的意义。随着招聘科技的发展,人力资本分析将越来越多的应用于招聘领域,前景不可小觑。
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    2018年08月06日
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    如何为人力分析专业人士创造职业道路-How to create career paths for people analytics professionals(续) 文/David Green 文章导读 往期回顾: Geetanjali在2017年9月在费城举行的人力分析与未来工作会议上发言要点回顾: MERCK&CO.的人力分析团队 这个团队由三支柱组成:咨询、高级分析、报告和数据可视化 创建一个数据驱动的文化:高层领导的支持对于人员分析功能的成功至关重要 在人力分析中创造职业道路:一个能够提供发展和职业发展的组织和领导者,可以成为吸引和留住人才的关键因素。 三“C”模式:Capability-Capacity-Connectivity 今日导读: 领导人员分析团队 问7、在谈到你作为一个人分析领导者的角色时,你会对这个角色的新手或者将来想成为一个人分析负责人的人提出什么建议呢? 分享五个我认为普遍适用的特性,并且对于成为这个领域的有效领导者很重要。 优先考虑:对于人员分析领导者来说,学习如何无情地优先考虑团队将花费时间和精力的项目是至关重要的。 位置: 一个好的领导者知道如何找到合适的机会去重新定位、结合和展示这项工作。这不仅对获得声望和对人员分析的认可很重要,而且对提升团队的士气也很重要。 连接: 当你建立起新的职业联系时,你也开始建立友谊,这是一个支持网络,可以帮助你在这个相当模糊的、新的人力分析空间中导航。 与时俱进:作为一个优秀的人员分析领导者,重要的一点是要跟上外部变化的步伐,并将这种学习带回您的业务中 发展:一个有效的领导者需要投入时间和精力来建立自己的内部和外部网络,并与他们的团队分享他们的进 问8、我观察到的一个挑战是,作为一个人分析的领导者,你必须平衡在内部构建能力的重大挑战,同时关注在外部快速发展的领域。作为一名分析人士的领导者,你如何平衡这两个优先事项,以及你如何了解公司外部发生的事情? 尽可能多地阅读各种不同的出版物(博客、文章、白皮书、书籍),这些内容让我与人力分析的各个方面:从社会科学到人工智能都保持联系。 此外,与来自不同行业的其他从业者建立联系很有帮助,我通过非正式的和正式的对等网络进行联系。 最后,我试着每年参加一些活动来学习新的东西和认识新的人。   人力分析的未来 问9、你认为人力分析的主要趋势是什么? 我认为人力分析中的一些“热点领域”将在未来继续变得“更热”。 我还认为,随着研究的增长和越来越多的组织对这一领域的投资,网络的力量将得到充分的挖掘和释放。 最后,要实现所有这些类型的分析,最重要的领域之一将是关于数据使用、隐私和人员分析领域的安全性的伦理研究。   问10、我们如何平衡我们能做什么以及我们应该做什么? 谈谈你对道德和隐私等方面的关注。 过度反应或倾向于采用过于保守的方法,这可能会妨碍人员分析领域的一些重要工作。 话虽如此,与适当的实践专家密切合作,就业法律、隐私法律、伦理、通信、业务合作,和工人委员会合作是一个很好的方式,以确保除了工作的合法性。 另一种从道德角度是预先与内部客户分享你分析的可能结果,并向他们清楚地说明在每个场景中他们将采取什么行动。 在人力分析领域工作类型需要把伦理放在最重要的日程上 英文原文: LEADING THE PEOPLE ANALYTICS TEAM 7. Turning towards your role as a People Analytics Leader, what would your advice be to someone who is new to this role or who aspires to be a Head of People Analytics in the future? I think everyone has different strengths and experiences, which means their approach will vary with regards to them proving successful as a people analytics leader. But based on my personal experiences and observations of others, I can share five attributes that I think apply universally and are important to being an effective leader in this space. Prioritise: Whether you have a small or large people analytics team, it will never be big enough to meet all the demands of your clients, particularly as awareness of the team’s capabilities grow. So, it is critical for the people analytics leader to learn (and teach!) how to relentlessly prioritise the projects on which the team will spend its time and effort. A good rule of thumb is to think about the magnitude of business impact that an analysis has the potential to deliver, or a key relationship that it can help build in the business for future collaborations and sponsorship. Many teams even use formal prioritisation grids to help the process, but ultimately the leader needs to ensure that the criteria used to allocate resources to projects aligns with the vision and mission of the people analytics team (which in turn, should align with the objectives of the enterprise). It is critical for the people analytics leader to learn (and teach!) how to relentlessly prioritise the projects on which the team will spend its time and effort. Position: A critical skill for a people analytics leader is the ability to effectively position analyses before the right decision-makers at the right time to maximise positive outcomes and build a strong people analytics brand. This is probably one of, if not the most, important part of being a people analytics leader. On many occasions, brilliant workforce analyses have been underutilised in their original scope, but a good leader knows how to find the right opportunities to repurpose, combine and present this work. This is not only important in gaining prestige and recognition for people analytics, but also for boosting the morale of the team. Connect:  There is a small, but growing, community of people analytics leaders globally who collectively have a spectacular amount of experience and knowledge. Fortunately, this community is inclusive and generous, in terms of sharing their knowledge and connections with others in the field. The group is a great resource to learn about new technologies, techniques, vendors, and also receive tips and tricks that can help a new leader to avoid mistakes and grab the right opportunities. Most importantly, as you build new professional connections you also begin building friendships that are a support network to help you navigate this fairly ambiguous, new(ish) space of people analytics. Evolve: Since a people analytics leader needs to have some depth in analytical methods, it is always a good idea to read, listen and learn. Thanks to social media there are amazing resources available, many of them free, that any analytics leader can and should leverage to keep oneself updated and evolving. There are some extremely prolific writers (like David Green!) who share both original and curated content on various forums including LinkedIn. Whether you are looking for detailed tutorials on advanced data science methods or want to learn about the latest technological breakthrough and its application to people data, there is a publication, podcast, or video out there on it. Another reason why this mind set of curiosity and awareness is important is because the people analytics space is sensitive primarily due to ethics and privacy reasons; and keeping a handle on that also demands a leader who keeps their eyes and ears open. An important part of being a strong people analytics leader is to keep up with the pace of change externally and bring that learning back to your business. An important part of being a strong people analytics leader is to keep up with the pace of change externally and bring that learning back to your business Develop:  Last, but certainly not the least, a critical part of being a good people analytics leader is simply being a good leader. This implies being someone who invests in the development of their team. It is of particular importance because it is a space that has attracted a lot of exceptional talent, but still has somewhat limited opportunities for advancement. Therefore, an effective leader needs to invest time and effort in building their own internal and external network; and share it with their teams for their advancement. They should also be committed to actively finding or creating opportunities for their team members to learn new skills and develop themselves as multi-faceted professionals. An effective leader needs to invest time and effort in building their own internal and external network; and share it with their teams for their advancement 8. One of the challenges I’ve observed in being a people analytics leader is that you have to balance the significant challenge of building capability internally whilst keeping an eye externally on what is a fast-developing field. As a people analytics leader, how do you juggle these two priorities, and how do you keep abreast of what is happening outside the organisation?  I strive to practice the same behaviours that I would advise new people analytics leaders to try. For example, I follow and subscribe to content by certain thought leaders in people analytics and read as many varied publications as possible (blogs, articles, whitepapers, books) which keep me connected to the different aspects of people analytics; from social science to artificial intelligence. In addition, it really helps to connect with other practitioners in the field from different industries, which I do via both informal and formal peer networks. This helps to broaden one’s worldview, spark new ideas, and offers a forum to ask questions of your peers. Most likely, if you are facing a people analytics quandary, there is a leader out there who has faced it too and would be willing to share their experience. Finally, there are a plethora of great conference events out there, and the quality and number of these keeps rising every year. I try to participate in at least a few such events every year to learn new things and meet new people. THE FUTURE OF PEOPLE ANALYTICS 9. What do you believe will be the main trends moving forward in people analytics?  I think that a number of “hot areas” in people analytics will continue to get “hotter” in the future. The idea of employee experience will grow even wider with focus on the end-to-end experience all the way from being a prospective candidate stage to becoming an alumni of the company. This is likely to grow simultaneously with the focus on managing and optimising a new, fluid workforce that may at any one time be full-time and freelance, human and robotic. I also think that the power of networks will be fully explored and unleashed as research grows and more organisations invest in this space. The applications of network analysis are so varied and relevant, that it should continue to gather steam in the future. Finally, from my perspective to enable all these types of analyses, one of the most critical areas that will grow in importance will be the study of ethics relating to data use, privacy and security in the space of people analytics. 10. Finally, how do we balance what we can do with what we should do? How concerned are you about areas such as ethics and privacy? This is a great question, and a difficult one to answer. The frontiers of what is possible are being pushed at a break-neck speed thanks to ever larger datasets being at our disposal faster, and at cheaper cost. And that pace makes it tough to process the implications in real time. In fact, this often leads to an overreaction or the inclination to adopt an overly conservative approach that can hamper some great work in the people analytics space. That being said, I believe that an extremely important fact to understand about the space we work in is that we should not do something just because it is possible. Besides being legally compliant, the type of work being undertaken in this field needs to put ethics at the very top of the agenda even before beginning work on an analysis. Working closely with the appropriate experts in the practices of employment law, privacy law, ethics, communications, business partners and workers councils is a good way to ensure that besides the legality of the work, its potential impact on people is also being considered through the lens of ethics, privacy, and empathy.  Most established organisations have extensive reviews involving these types of stakeholders already in place. Another way to pressure test the approach from an ethics lens is to share possible outcomes of an analysis with the internal clients beforehand and ask them to articulate what actions they would take in each scenario. Obviously, this method is not possible in every situation, but when applicable it can be a useful “stop and reflect” moment. The type of work being undertaken in the people analytics field needs to put ethics at the very top of the agenda
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    2018年07月31日