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大数据时代:人才分析的作用是什么?
发布时间:2019-04-09
 

将多种预测效度高的测评方法整合起来应用,往往会提高选才的准确性。谷歌公司,就是将基于过往行为和假设场景的结构化面试与认知能力评估、责任心测试和领导能力测试结合在一起使用。


随着互联网的普及,大数据分析成为可能。比如:通过分析用户在社交平台上或者在公司内部通讯系统中交流时的语言习惯,来推断人的性格、价值观和需求等。


提高人才的保留率


企业对关键人才的离职动向非常关注,人才在离职之前一定会有一些信号。要根据员工调查等数据的挖掘,分析不同类别的人才看重什么,然后提示用人部门采取相应的有效行动,如恰当时机提拔人才或者采取个性化的激励措施,从而提高人才的保留率。为了提高人才敬业度,或许还需要根据数据分析,决定砍掉一些起反作用的制度。


企业在人才发展方面投入了巨大的费用,但是,哪种发展方式最有效?哪种方式和组织目标的达成几乎没有什么关联?


人才分析在这些方面也会发挥作用。我们在2014年的调查发现,尽管大家都不认为课堂培训是有效的领导力发展方式,但是,在实际运用的发展方式中,课堂培训还是被排在了第一位。


如果有充分的数据证明存在更有效的方式,我想,企业决策者一定会作出新的选择,比如会选择群策群力研讨实践问题的方式、复盘的方式等。


通过数据分析,研究高绩效者的行为模式,然后,在人才发展中,指导培养对象采取新的行为方式,比传统课堂培训的实际效果明显要高。我们在为一家银行培养客户经理时,就专门分析了绩优客户经理和普通客户经理的行为差异。


比如:绩优的个人业务客户经理,主动和客户进行非工作交流的比例明显高于普通客户经理。接下来,在培训和辅导中,就强化客户经理的这种行为。


再比如:我们也研究过银行网点行长这个岗位,那些业绩持续好的网点行长,往往会平衡内部管理和外部营销,而不是那些仅仅注重外部营销的人。在网点行长培养项目中,要强化提升带团队、抓管理的能力。


提前做好人力资本投资


人力资本投资分析,其作用是帮助企业搞清:做些什么对业务表现会产生最大影响。比如:很多服务型企业的数据分析发现,员工满意度高的业务单元往往会有更高的营业收入、更低的成本、更高的员工保留率和优质客户的忠诚度。


因此,在提高员工满意度方面的投资,对业务会产生非常显著的推动作用。另外,杰出人才的绩效往往高于平均绩效的若干倍。这就提示管理者要花大价钱招募优秀人才,激励、培养并留住这类人才,这才是最值得做的人力投资!


那么,开发定制的建模工具,提前预测各业务单元何时该增员,何时该减员,建模时会考虑离职、内部晋升与转岗、业务发展机会等信息。从中国企业的现实情况来看,一把手最关注的还是组织内中高级管理职位的继任者,一旦出现这类人才的断层,对业务的影响立竿见影。


因此,如果人力部门做不到整体的人力预测,至少要根据数据分析,做到关键岗位的预测和规划,并通过外招和内培,以及人才保留政策,及早做好关键岗位的人才储备。


在中国,国有企业往往出现某个较长时段不进入的情况,若干年后,结果就会导致关键人才严重断档的现象。如果能够提前预警,就会有时间做好补救工作。人力规划要实现的目标就是在合适的位置和时间,以合适的成本,获得合适的人才。


当然,要推行基于证据/数据/事实的人才管理,还需要分析文化为支撑。如果一家企业高层不认为数据会说话,更相信自己的经验和直觉,那么实现人才分析的价值,还需要耐心筝待。

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