北京2020年12月23日 /美通社/ -- 日前，人力資源智享會聯(lián)合北森發(fā)布《第二屆People Analytics的發(fā)展與應(yīng)用研究報(bào)告》。報(bào)告指出，盡管對比往屆，國內(nèi)企業(yè)對People Analytics（人力分析）的認(rèn)知程度普遍增高，但仍缺乏清晰、系統(tǒng)、深入的認(rèn)知與實(shí)踐。而People Analytics能否得到有效實(shí)踐將直接影響企業(yè)“數(shù)字財(cái)富”的積累，并對以業(yè)務(wù)為核心展開的科學(xué)、敏捷性應(yīng)對起到關(guān)鍵作用。
People Analytics，即將與人相關(guān)的數(shù)據(jù)運(yùn)用于對人的管理和決策之中的方法，該方法具備對未來趨勢進(jìn)行預(yù)警、預(yù)測和控制的價(jià)值。根據(jù)企業(yè)對People Analytics的實(shí)踐訴求，主要聚焦于效率提升與成本計(jì)算和人效測算與預(yù)測兩方面。
數(shù)據(jù)連接、業(yè)務(wù)穩(wěn)定性制約企業(yè)實(shí)踐
報(bào)告顯示，約9成中國企業(yè)對于數(shù)據(jù)分析有所接觸或了解，但在對People Analytics有所接觸或了解的企業(yè)中，半數(shù)企業(yè)對于這一概念僅停留在“聽說層面”；兩成企業(yè)雖已著手實(shí)踐People Analytics，但沒有給出明確的名稱與定位；7.63%企業(yè)實(shí)踐了People Analytics，也給出了具體的名稱，但并不以“People Analytics”這一詞語命名；僅有8.78%的企業(yè)能明確知道People Analytics這一詞語的對應(yīng)含義。
北森相關(guān)專家表示，People Analytics這一概念在國外已經(jīng)普遍被HR同行們所接受，并且有相當(dāng)多的從業(yè)者和專家。在中國市場，雖然有很多企業(yè)已經(jīng)開始探索People Analytics-人力分析，但是系統(tǒng)化、模型化和工具化的程度還非常有限，這就導(dǎo)致PA的價(jià)值不明顯，不能為企業(yè)管理者的經(jīng)營和用人決策提供真正的價(jià)值。
從實(shí)踐成熟度來看，有相當(dāng)大一部分的企業(yè)已經(jīng)實(shí)踐了People Analytics或在未來2年內(nèi)考慮嘗試。但在已經(jīng)有所實(shí)踐的企業(yè)中，People Analytics的成熟度仍處于起步階段，能實(shí)現(xiàn)建模預(yù)測層面分析的企業(yè)仍是少數(shù)。
其中，人力資源部門能掌握的數(shù)據(jù)仍相對有限：能掌握“財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)”的企業(yè)為5成，能掌握“業(yè)務(wù)部門運(yùn)營管理數(shù)據(jù)”的企業(yè)僅占26.60%；人力資源部門掌握的數(shù)據(jù)有限在一定程度上不利于更為復(fù)雜的分析的實(shí)現(xiàn)，也難以做出對于業(yè)務(wù)部門決策有所影響的分析結(jié)果。
智享會認(rèn)為，人力資源部門能掌握的數(shù)據(jù)有限是影響 People Analytics發(fā)展的主要因素。
此外，北森相關(guān)專家表示，企業(yè)本身的業(yè)務(wù)發(fā)展是否成熟、穩(wěn)定也決定著People Analytics是否能夠有效落地。
目前基于系統(tǒng)的分析應(yīng)用主要可以有以下幾種：僅限于人力資源某一個(gè)模塊的分析，如招聘、薪酬等；有核心人力資源系統(tǒng)，可以實(shí)現(xiàn)人力資源內(nèi)部各個(gè)模塊的綜合分析；人力資源系統(tǒng)可以與財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)有一定的聯(lián)動，實(shí)現(xiàn)關(guān)于人效、人均成本方面的分析；人力資源數(shù)據(jù)與業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)互通，可以將“人”與“事”的數(shù)據(jù)結(jié)合起來進(jìn)行分析。
“如果僅限于人力資源某一個(gè)模塊的分析可能只能了解到某個(gè)人力資源模塊的效率情況，往往并不能很好地去凸顯People Analytics的價(jià)值。要讓People Analytics真正發(fā)揮應(yīng)有的價(jià)值，至少應(yīng)該實(shí)現(xiàn)人力資源內(nèi)部各個(gè)模塊數(shù)據(jù)的融合打通。因?yàn)榇蠖鄶?shù)管理者想要看的數(shù)據(jù)結(jié)果會較為動態(tài)和隨機(jī)，實(shí)時(shí)性很強(qiáng)，而數(shù)據(jù)建模是穩(wěn)定、持續(xù)的，我們要跟蹤幾個(gè)恒定的指標(biāo)，這樣才能夠?qū)⑦@些數(shù)據(jù)系統(tǒng)化、固化，最后產(chǎn)出有效的模型。”
報(bào)告指出，企業(yè)管理成熟意味著有穩(wěn)定的管理規(guī)范、流程、制度和系統(tǒng)支撐。伴隨著對管理和流程的進(jìn)一步優(yōu)化，就需要一定的治理標(biāo)準(zhǔn)與指標(biāo)。這樣的企業(yè)就更有可能對People Analytics 有較好的認(rèn)知，也更有可能去考慮實(shí)踐。相反，對于成熟度比較低的企業(yè)，首先要考慮的是流程規(guī)范和信息化建設(shè)，以提升管理效率，規(guī)范管理動作成為首要任務(wù)。此時(shí)，對People Analytics還處于關(guān)注、探索期，尚不具備落地的條件。
企業(yè)如何開啟People Analytics之路
報(bào)告顯示，無論企業(yè)People Analytics處于哪個(gè)階段，技術(shù)系統(tǒng)及軟件都是企業(yè)最為關(guān)注的支持因素，其次分別是專業(yè)的人才及團(tuán)隊(duì)、企業(yè)文化這兩大因素。
隨著企業(yè)實(shí)踐成熟度的提升，“企業(yè)文化”愈發(fā)不容忽視。當(dāng)企業(yè)處于People Analytics的起步階段時(shí)，高管的認(rèn)可與支持作為企業(yè)文化的一部分至關(guān)重要，是People Analytics是否能實(shí)現(xiàn)的決定性因素。而隨著People Analytics的發(fā)展，員工數(shù)據(jù)思維的形成作為企業(yè)文化中另一重要組成部分，對于People Analytics走向成熟愈發(fā)關(guān)鍵。
在企業(yè)People Analytics應(yīng)用層面，目前已經(jīng)出現(xiàn)人均效能分析、離職風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警分析、勞動力規(guī)劃、組織能力建設(shè)等四大應(yīng)用場景，并不斷得到強(qiáng)化與聚焦。
人均效能分析中，通過數(shù)據(jù)建模進(jìn)行人均效能的衡量的企業(yè)約在3成左右，主要抓取的數(shù)據(jù)因子包括員工數(shù)量、銷售收入、直接人工成本（如：工資、獎金等）。
離職風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警分析中，通過數(shù)據(jù)建模進(jìn)行離職風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警分析的企業(yè)不足3成，主要抓取的數(shù)據(jù)因子包括績效評價(jià)、職位異動情況（如：是否晉升或輪崗）、員工企業(yè)任職年限。
而通過數(shù)據(jù)建模進(jìn)行勞動力規(guī)劃的企業(yè)在3成以上，人員數(shù)量、人工成本、銷售成交額為主要數(shù)據(jù)因子。
組織能力建設(shè)方面，雖然人員的能力和潛力幾乎所有企業(yè)都會關(guān)注，但有4成企業(yè)仍沒有體系化的方法論對其進(jìn)行盤點(diǎn)與評估。在有體系化的方法論、工具對人員能力和潛力進(jìn)行評估的企業(yè)中，絕大部分依賴直線經(jīng)理評估和人才盤點(diǎn)，用專業(yè)測評工具及 360評估的企業(yè)相對較少，量化程度不足。
北森認(rèn)為，若數(shù)據(jù)分析結(jié)束后并沒有在真實(shí)的業(yè)務(wù)場景中進(jìn)行應(yīng)用，其價(jià)值便大打折扣。要讓這些分析結(jié)果真正影響業(yè)務(wù)，有兩大關(guān)鍵點(diǎn)：一方面，就數(shù)據(jù)分析本身而言，不能僅僅是人力資源自己的數(shù)據(jù)，而是要和業(yè)務(wù)管理者關(guān)心的指標(biāo)、數(shù)據(jù)有連接點(diǎn)，因?yàn)镻eople Analytics本質(zhì)上還是要幫助業(yè)務(wù)去建立數(shù)字化體系，從而使用數(shù)據(jù)，達(dá)到優(yōu)化組織及人才的目的。
另一方面，若數(shù)據(jù)分析結(jié)果涉及對于業(yè)務(wù)相關(guān)指標(biāo)的評價(jià)，如：人均利潤率低，業(yè)務(wù)部門往往會難以接受這樣的分析結(jié)果，并且無法推動后續(xù)業(yè)務(wù)部門相關(guān)優(yōu)化措施的開展。因此，比實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)分析更加重要的是人力資源部門要與業(yè)務(wù)部門達(dá)成共識，即雙方對于數(shù)據(jù)分析的邏輯、數(shù)據(jù)口徑、數(shù)據(jù)質(zhì)量均認(rèn)可，甚至業(yè)務(wù)部門要對數(shù)據(jù)分析的結(jié)果“擔(dān)責(zé)”，只有這樣，數(shù)據(jù)分析才能真正讓業(yè)務(wù)重視、認(rèn)同，并且愿意提供更多的數(shù)據(jù)來完善分析。
同時(shí)，報(bào)告指出，大部分企業(yè)在發(fā)展People Analytics時(shí)，技術(shù)系統(tǒng)及軟件、專業(yè)的人才及團(tuán)隊(duì)、企業(yè)文化的重要程度是存在一定共識的。然而，企業(yè)具體的發(fā)展路徑往往因自身的業(yè)務(wù)背景、文化背景的不同而存在一定的差異，因此如何發(fā)展People Analytics并沒有統(tǒng)一的“標(biāo)準(zhǔn)答案”。
