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预测分析通常被视为人才分析的皇冠。迈向成熟的人才分析功能的过程是一项持续的投资，它将人力资源从运营报告转移到预测未来人才成果。 同样，许多人力资源从业者都痴迷于预测分析是实现更好未来的一种解决方案，即创造更好的人才成果和效率提升的解决方案。 我想挑战这一观点并重新提议。“更好的人才成果”不应成为人力资源工作的最终目标，人力资源目标应与更高的组织目标联系在一起并保持一致。人才分析和人员分析这两个术语经常将人力资源正在做的工作深化为“仅针对人力资源的人力资源”，而不是“针对整个组织的人力资源”，让我们谈谈人力资源如何改变以赢得整个企业利益相关者的“头脑心”的5种思维方式。 01 组织机构分析而不是人力资源分析 为了使HR成为企业的战略力量，它需要将其分析议程的范围扩展到组织设计，并开始将人员数据与业务数据融合。 需要问一个问题，我的员工在执行业务战略方面有多好？从根本上讲，这不仅仅是查看工资单或HR管理信息系统（HRIS）中的人员数据，而是将其与业务数据混合在一起。通过将这些数据集整合在一起，HR将能够提供超越简单HR指标的见解但要回答对整个组织都有价值的问题。 例如可以开始分析：员工缺勤与生产力之间的关系；销售人员的哪些能力最能预测销售效率；各种培训计划对各种结果的影响如何？例如CSAT，参与度，保留率，生产率等。 02 行动而不是预测 人力资源不应被预测分析的诱惑所吸引。并不是说预测并不重要，而是在HR分析领域中，重要性被夸大了。 例如，Bersin的模型将预测分析定位为分析成熟度旅程的最后阶段。实际上，预测分析并非难事，可以与运营报告和分析一起完成。市场上已经存在可以帮助人们进行预测分析的工具，执行场景建模或根据销售目标预测未来员工人数，进行预测是可取的，但真正的价值在于采取行动。 人力资源可以利用他们的远见采取预防措施吗？是否有一个反馈环可以推动洞察力付诸行动，从而带来新的或更多的洞察力？迭代周期是否足够快以至有价值？ 03 用假设指导你的分析计划 组织数据包含信息的金矿，但是你从哪里开始呢？你如何确保所寻找的见解对企业有价值？ 可以使用自上而下的假设主导方法，定义整个企业的利益相关者想要优先考虑的关键目标。 例如，如果企业正试图通过集中化来提高生产力，则提出一系列假设性问题：某些部门的生产力是否高于其他部门？培训会影响生产率吗？我们表现最好的人来自哪里？一旦构建了严格的假设树，你就可以通过关注正确的指标来指导分析计划。 04 数据管理平台并非一刀切 不同类型的分析将需要不同的数据模型，因此需要不同的技术平台。管理关系数据（例如组织数据）或快速变化的半结构化数据将需要不同的平台。 例如，虽然数据仓库适合于存储流数据，但它不适用于场景建模。一个普遍的错误是认为存在一个“千篇一律”的平台，可以解决你所有数据的目的。大多数时候，在你的分析项目中，你将需要一系列技术平台和一种机制来在它们之间移动数据，配置哪个是主从服务信息，实施强大的数据管理计划是成功的基础。 05 游戏化和众包 当你从各种来源收集数据时，将出现数据质量问题。你如何才能使这个过程对所有人都变得简单而有价值？游戏化和众包过程，换句话说，使人们能够有趣、交互式和可视化地提供和更改数据。 与你的数据所有者事先就数据结构，收集过程和存储的规则达成一致，并集中进行清理。市场上有一些工具具有快速反馈，测量和可视化功能，一旦完成，便可以立即更新人员的数据记录，关键是使数据上传过程尽可能快速和灵活。例如，发送可以通过智能手机和平板电脑访问的简短Web表单，将使数据所有者可以轻松地提供输入，查看图表并添加见解。 如果HR正确地把握了这五种思维，HR将能够充分利用组织数据和分析，对于企业而言，这将是宝贵的资源，它可以促使领导者思考他们的员工现在所做的事情，他们未来需要做什么以及将会产生什么样的影响。 |
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