作 者丨Pylin Chuapetcharasopon，加拿大waterloo工業(yè)與組織心理學(xué)博士
翻 譯丨楊冬，GHR環(huán)球人力資源智庫(kù)簽約作者，漢能全球人力資源總部OD高級(jí)經(jīng)理，南開(kāi)大學(xué)MBA
人力分析對(duì)組織究竟能產(chǎn)生多大的價(jià)值？
今天，我們以IBM和沃爾瑪為例，來(lái)探討人力分析究竟能夠如何幫助我們？
首先先簡(jiǎn)單回顧一下什么是人力分析和人力分析一定會(huì)用到的“大”數(shù)據(jù)。
一、什么是人力分析？
根據(jù)于組織中不同的側(cè)重，“人力分析”可以用于描述許多工作。
例如，它同時(shí)也被稱作勞動(dòng)力分析、人才分析與人力資源分析。
根據(jù)我的觀察，一些創(chuàng)新企業(yè)更傾向于用“人力分析（People Analytics）”替代“人力資源分析（HR Analytics）”，
因?yàn)椤叭肆Y源”的說(shuō)法似乎暗示了守舊與過(guò)時(shí)。
但這些不同的術(shù)語(yǔ)共同的核心是：
通過(guò)更具戰(zhàn)略性的方式運(yùn)用人力（例如員工）相關(guān)數(shù)據(jù)，
以做出對(duì)業(yè)務(wù)富有影響力、有效促進(jìn)組織績(jī)效的決策。
人力分析背后的主要邏輯是，
將科學(xué)性與精確性引入人力資源管理——
這個(gè)在傳統(tǒng)組織中最為感性、最依賴于直覺(jué)的部門。
由于組織需要不斷進(jìn)化以確保持續(xù)的競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)，因而它們需要明確看到人力資源管理實(shí)踐的投資回報(bào)率。
人力分析正是滿足這一需求的有力工具，分析團(tuán)隊(duì)為人力資源業(yè)務(wù)伙伴或人力資源領(lǐng)導(dǎo)者提供了決策佐證與真實(shí)客觀的數(shù)據(jù)，令他們?cè)谂c最高領(lǐng)導(dǎo)團(tuán)隊(duì)溝通時(shí)更具影響力。
二、什么是“大”數(shù)據(jù)？
由于都涉及到數(shù)據(jù)收集、運(yùn)用數(shù)據(jù)以解決問(wèn)題，人力分析與“大”數(shù)據(jù)有著顯著的聯(lián)系，但為什么我會(huì)在大字上加上引號(hào)？
原因是，盡管一些企業(yè)宣稱正在運(yùn)用大數(shù)據(jù)分析，
但從技術(shù)角度來(lái)說(shuō)，能夠被稱作大數(shù)據(jù)的，
都應(yīng)符合下面4個(gè)基本特征，以下是大數(shù)據(jù)的“4V”特征：
數(shù)據(jù)規(guī)?！髷?shù)據(jù)中的“大”代表著數(shù)據(jù)規(guī)模。
但什么才能稱作“大”呢？
根據(jù)會(huì)議的討論，對(duì)大數(shù)據(jù)的正式標(biāo)準(zhǔn)是，
需要有達(dá)到TB/PB級(jí)別的數(shù)據(jù)。
如果我們來(lái)看單純的員工數(shù)字，以沃爾瑪為例，它在全球范圍內(nèi)擁有220萬(wàn)名雇員。
設(shè)想一下包含每一位員工全維度的人力資源數(shù)據(jù)，你很快就能想象到沃爾瑪是如何處理大數(shù)據(jù)的。
數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)—數(shù)據(jù)產(chǎn)生與數(shù)據(jù)收集的速度。
過(guò)去，人力資源數(shù)據(jù)在一年中通常僅做一次或幾次收集，
例如，在入職時(shí)企業(yè)將會(huì)收集員工性別、年齡、教育經(jīng)歷等數(shù)據(jù)，
之后伴隨敬業(yè)度調(diào)研，員工還會(huì)填寫相應(yīng)的表格。
在這一維度的另一面，大數(shù)據(jù)對(duì)日常工作中每一秒產(chǎn)生的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理。
例如在每個(gè)交易時(shí)段，紐交所都會(huì)產(chǎn)生約1TB的交易信息。
但人力資源未來(lái)主義者看來(lái)，
或許未來(lái)將能通過(guò)員工佩戴的可穿戴智能設(shè)備，
了解員工的壓力水平并對(duì)他們的行為進(jìn)行實(shí)時(shí)的記錄。
數(shù)據(jù)類型—數(shù)據(jù)格式與數(shù)據(jù)來(lái)源的多樣性。
員工數(shù)據(jù)并不局限于如性別、年齡、教育經(jīng)歷等人口統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，
還會(huì)包含薪酬數(shù)據(jù)、績(jī)效數(shù)據(jù)、評(píng)估數(shù)據(jù)、入職行為等數(shù)據(jù)，
此外還可以包含一些新型的數(shù)據(jù)，例如來(lái)自組織內(nèi)部博客與社交網(wǎng)絡(luò)的文本分析等。
數(shù)據(jù)精確性—數(shù)據(jù)的不確定性。
我們已經(jīng)知曉，如果無(wú)效或錯(cuò)誤數(shù)據(jù)進(jìn)入系統(tǒng)，其分析結(jié)果也會(huì)是無(wú)效或者質(zhì)量低下的——“垃圾進(jìn)去，垃圾出來(lái)”。
不難想象，對(duì)于擁有海量規(guī)模、快速流轉(zhuǎn)與多種格式來(lái)源的數(shù)據(jù)，其精確性就更加重要了。
例如，盡管擁有更加豐富的數(shù)據(jù)，
但同時(shí)也意味著我們會(huì)遇到更多的噪音與不穩(wěn)定的數(shù)據(jù)質(zhì)量，
這都需要積極主動(dòng)的管理與數(shù)據(jù)治理。
因此，有了對(duì)大數(shù)據(jù)4V特征的概念，
我們便會(huì)發(fā)現(xiàn)一些機(jī)構(gòu)的數(shù)據(jù)分析職能或許還遠(yuǎn)未達(dá)到大數(shù)據(jù)的嚴(yán)格標(biāo)準(zhǔn)，
但無(wú)論冠以怎樣的標(biāo)簽，
企業(yè)將人力資源/勞動(dòng)力/人才/人力分析與大數(shù)據(jù)相結(jié)合的核心，
仍然是通過(guò)運(yùn)用數(shù)據(jù)分析以產(chǎn)生人力資源洞見(jiàn)，
并助力人力資源的有關(guān)決策。
這不就是循證管理嗎？
循證管理意味著通過(guò)對(duì)證據(jù)、信息、數(shù)據(jù)的使用與進(jìn)一步的評(píng)估來(lái)進(jìn)行管理決策，而非依賴于過(guò)往經(jīng)驗(yàn)、預(yù)感、傳統(tǒng)或從其他組織生搬硬套的最佳實(shí)踐。
以下是由循證管理中心提出的循證管理六步法：
詢問(wèn)（Asking）：將實(shí)踐議題或問(wèn)題翻譯成能夠被回答的問(wèn)題
獲?。ˋcquiring）：系統(tǒng)的搜尋與檢索證據(jù)
評(píng)估（Appraising）：仔細(xì)評(píng)估證據(jù)的可靠性與相關(guān)性
整合（Aggregating）：權(quán)衡并將證據(jù)集中在一起
應(yīng)用（Applying）：將證據(jù)納入決策流程
評(píng)估（Assessing）：評(píng)估決策實(shí)施的結(jié)果
這也正是會(huì)議中I/O心理學(xué)家所描述大數(shù)據(jù)與人力分析的真實(shí)過(guò)程。
在不同的會(huì)議中，多位演講者反復(fù)強(qiáng)調(diào)，在數(shù)據(jù)分析之前，首先應(yīng)當(dāng)考慮業(yè)務(wù)問(wèn)題。
遵循這一步驟，在理論基礎(chǔ)上的循證管理與人力分析得以自上而下的解決人力資源問(wèn)題。
然而，根據(jù)管理者管理數(shù)據(jù)的方式，對(duì)這一問(wèn)題的回答也有可能是“不”。
起初，由于對(duì)數(shù)據(jù)本身與模式的識(shí)別優(yōu)先于組織問(wèn)題，
因而嚴(yán)格的數(shù)據(jù)挖掘、機(jī)器學(xué)習(xí)以及通用數(shù)據(jù)探索并沒(méi)有理論可尋，
也并沒(méi)需要解答的問(wèn)題。
我認(rèn)為，這樣運(yùn)用分析的方式不是循證管理；
但如果數(shù)據(jù)模式得以識(shí)別并形成了有待解答的問(wèn)題，
同時(shí)推動(dòng)了對(duì)觀點(diǎn)的系統(tǒng)性檢驗(yàn)（在理想情況下進(jìn)行了恰當(dāng)?shù)脑囼?yàn)設(shè)計(jì)），
我們便又回到了循證管理的領(lǐng)域。
可以說(shuō)，人力分析作為二十一世紀(jì)10年代的流行詞匯，
正是上一個(gè)十年流行詞匯——循證管理的延續(xù)。
三、人力分析能為哪些事情提供幫助？
一旦擁有數(shù)據(jù)，就可以為任何事情提供幫助。
下面所列舉的例子，只是通過(guò)數(shù)據(jù)分析取得人力資源洞見(jiàn)并解決組織問(wèn)題的冰山一角：
雇主品牌—我們是最佳雇主嗎？
在不同教育背景的畢業(yè)生眼中，我們有著怎樣的標(biāo)簽？
在不同的大學(xué)中，對(duì)于我們的組織，學(xué)生們有何了解？
人才管理—新員工為何會(huì)選擇離職？
通常發(fā)生在什么時(shí)間？
為什么一些高潛人才會(huì)面臨“玻璃天花板”？
為何相對(duì)大多數(shù)部門，一些業(yè)務(wù)條線會(huì)出現(xiàn)更多高績(jī)效員工的流失？
勞動(dòng)力細(xì)分—在市場(chǎng)營(yíng)銷中，
客戶市場(chǎng)細(xì)分的概念已經(jīng)廣為人知，
根據(jù)客戶需求、興趣、偏好等不同屬性將市場(chǎng)劃分為不同的部分，
并有針對(duì)性的制定各自的戰(zhàn)略。
與之相似，勞動(dòng)力細(xì)分則根據(jù)勞動(dòng)力或員工的不同特征，將其劃分為不同的部分，并相應(yīng)制定獨(dú)立的招聘、生產(chǎn)力提升、人才發(fā)展與人才保留策略。
實(shí)時(shí)的KPI監(jiān)控。
對(duì)項(xiàng)目進(jìn)行評(píng)估——例如，評(píng)估企業(yè)校園招聘的有效性。
人才畫像——高層領(lǐng)導(dǎo)者與高潛人才應(yīng)具有的特質(zhì)、技能、個(gè)性與經(jīng)驗(yàn)分別是哪些？
薪酬福利的投資回報(bào)率分析。
看看沃爾瑪?shù)睦樱?/span>
沃爾瑪雇傭夜班的庫(kù)存上料員，在所有其他條件相當(dāng)?shù)那闆r下，
僅僅根據(jù)員工的就業(yè)偏好，你如何對(duì)候選人進(jìn)行挑選？
一位候選人聲稱他沒(méi)有任何偏好，可以接受7天24小時(shí)任意時(shí)間段的排班；
另一位候選人則表示希望在晚上工作；
直覺(jué)上，我們可能會(huì)有誰(shuí)更適合這一職位的判斷，但數(shù)據(jù)是什么樣的？
沃爾瑪數(shù)據(jù)顯示，在夜班上料員這一職位上，
表示更希望上夜班員工的離職率反而更高！
看看IBM的例子：
IBM的首席人力資源管得到提示，根據(jù)內(nèi)部溝通系統(tǒng)的分析，
一項(xiàng)招致員工不滿并引起熱議的事情是，
IBM并未就員工因業(yè)務(wù)需要使用共享出行交通工具的費(fèi)用予以報(bào)銷。
起初，基于法務(wù)與安全性（例如潛在的綁架風(fēng)險(xiǎn)）的考慮，法務(wù)團(tuán)隊(duì)禁止員工使用共享出行服務(wù)。
然而，在員工看來(lái)，像IBM這樣的高科技企業(yè)禁止員工使用類似服務(wù)是一件無(wú)法理解的事。
此外，共享出行（有時(shí)）會(huì)比出租車更便宜，而且有時(shí)是員工能夠前往客戶處的唯一方式。
在知曉這一情況以后，首席人力資源官?zèng)Q定取消這一限制，這一問(wèn)題也得以迅速解決。
不難想象，當(dāng)員工發(fā)現(xiàn)CHRO甚至?xí)肋@些微不足道小事并且快速有效的解決時(shí)，他們有多么的驚訝。
這都?xì)w功于IBM對(duì)其內(nèi)部交流工具進(jìn)行文本數(shù)據(jù)的監(jiān)控與分析，才能快速的響應(yīng)員工的需求。
總體而言，人力分析的收益包括：
運(yùn)用分析會(huì)顯著促進(jìn)決策制定，降低/最小化風(fēng)險(xiǎn)，并發(fā)掘原本可能被忽視的卓越洞見(jiàn)。
對(duì)事件的實(shí)時(shí)監(jiān)控與預(yù)測(cè)也將對(duì)業(yè)務(wù)表現(xiàn)帶來(lái)積極的影響。
SIOP（工業(yè)與組織心理學(xué)學(xué)會(huì)）會(huì)議上提出了人力分析的諸多組成部分，
我以圖片的形式將這些人力分析的不同部分、流程與利益相關(guān)方歸納如下：
在我們了解了人力分析是什么以及對(duì)組織有何益處之后，以后的文章中我們將就以下問(wèn)題展開(kāi)討論：
組織的數(shù)據(jù)成熟度水平
提出有關(guān)分析的問(wèn)題
信息收集、整理、分析與可視化
人力分析團(tuán)隊(duì)：個(gè)體與團(tuán)隊(duì)技能的構(gòu)建
利益相關(guān)方管理
數(shù)據(jù)治理
以及最終的，對(duì)人力資源分析師及團(tuán)隊(duì)領(lǐng)導(dǎo)者而言，
如何迎接人力分析挑戰(zhàn)的實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)分享。
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