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人力資源管理中的 “大數據”

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人是復雜的,但這並不意味著管理者無從對員工行為做出合理而准確的分析。
人力資源部門一直在努力提升自己的位置和重要性。這點從人力資源管理工作的命名中可見一斑:最初叫做人事管理,後來發展為人力資源管理,再後來變成戰略人力資源管理。
從人事管理到人力資源管理意味著工作內容不再局限於基本的文書工作,純粹的輔助性、行政性工作。而加上“戰略”兩個字,說明人力資源部門的作用由被動到更為主動、從支持公司戰略到從一開始就參與到公司戰略制定當中去,許多公司設立首席人才官一職,也說明了人才管理在企業中的戰略性作用。

但實際情況並不樂觀。正如在《你真的了解員工嗎?》一文中所談到的,人力資源部門在很多時候被和行政部門畫上等號,更有甚者,人力資源部門主要承擔著原來工會的工作。掌握著公司最核心資產——人的這樣一個重要部門,為什麼會給人們留下這樣的固有印像?
要把一群人管好,並朝著同一個偉大的目標努力並不是一件容易的事。為什麼呢?是不是因為員工行為太難預測?又或者是影響員工行為的因素太多,難以確定因果關系?或者出於種種顧慮,員工不願告訴管理者其真實想法?這些都有可能。但管理者的重要工作之一就是要能理解員工行為、然後管理並預測員工行為。

如何從日常工作中理解甚至預測員工行為及其行為背後的邏輯?足夠的經驗可以給我們一些洞察,但那是遠遠不夠的。比如我們常常聽到管理者抱怨90後員工難管?尤其是在中國這個變化非常快的社會中,過去的經驗甚至可能成為現在的束縛。
因此,基於數據的人才分析法顯得尤為重要。

從解決問題到主動優化

基於數據的人才分析法可以幫助企業做到以前做不到的事情。
以前,往往是管理者發現一個問題,然後用一系列方法找到背後的原因,然後再制定解決方案。而人才分析法基於更扎實的數據,能更精確地找到問題根源,但這還不是人才分析法的全部,它還能起到防微杜漸,優化現有工作流程的作用。

舉個例子:一家公司在年終總結時,HR部門按照慣例對員工做了工作滿意度調查。調查結果顯示,許多員工都提出email溝通不暢的問題。看到這個結果,HR部門就要開始做進一步診斷,到底哪個環節溝通不暢?要回答這個問題並不容易。首先,員工自己可能也不清楚問題出在哪裡;其次,即使他們知道,出於種種顧慮可能也不會真實表達出來。

但人才分析法可以讓數據說話。比如,通過對員工email往來方向和頻率的分析(不涉及郵件內容),可以看到信息流的方向,觀察到信息流在哪一個人或者哪幾個人那裡受到阻撓,他們就是解決email溝通低效的關鍵所在。這就是一個通過數據解決問題的例子。
而在此基礎上,管理者可以識別哪些員工是信息中心,哪些人是大家都信賴的專家,而這些“人們認可的知識專家”很有可能尚未被公司發掘。於是就暴露出如何更好地匹配員工專長和職位需求的問題,這也是提高個人績效和組織績效的機會。這就是根據數據進行人才管理優化的例子。

從這個例子中,大家很容易感受到,人才分析法並不只是人力資源部門的事。任何一個管理者都能從人才分析法帶來的洞察中獲益,從而找到如何提高個人、團隊、部門以及公司工作效率的契機。

漸進性變革

人的天性是風險規避,因而一聽到“變革”或者“改革”,許多員工都不由自主地產生恐慌或者抵觸情緒,因為變化意味著不確定性,而不確定性又意味著風險,變化越大、不確定性也越高。

然而,在許多時候,變革是不可避免的。許多企業進行傷筋動骨的大改革,就是因為開始時對剛出現的小問題視而不見,導致問題逐步升級,最終到了不大改不行的地步,而這樣的組織,往往存在一種惰性,使得一蹴而就的改革實難成功,企業也會因此陷入惡性循環。
而基於數據的人才分析法可以幫助企業從大量日常運營數據中發現小問題,做到持續改進。這種持續改進可以讓組織保持不斷學習、不斷優化的狀態,成為真正的學習型組織。

對企業人才的要求

要利用好人才分析法,需要怎樣的技能?
無需諱言,大量的數據可能會讓人陷入迷茫。沒有相關性、沒有洞察力的數據毫無價值。如何解讀數據處理結果,如何將結果轉化為為企業增值的方案?答案是判斷力,這才是管理者們需要掌握的最核心技能!

中國擁有大量STEM(science,technology,engineering, mathematics)背景的專業人員,他們精通數據和數據分析,能夠建立漂亮的數學模型,這些都為中國企業今後提升分析能力提供了人才保障。但光有分析型人才還遠遠不夠,還需要配合企業家軟性的商業洞察力,唯有如此,才能將海量數據轉化為有意義的商業洞察,從而為公司成長提供源源不斷的支持。

事實上,人才分析法就像一面鏡子,可以幫助我們從不同角度,對個人、團隊、部門、企業整體進行持續性診斷和優化。因此,人才分析法不僅可以令人力資源部門獲益,還能夠惠及企業內的所有利益相關方。

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