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Josh Bersin谈：如何创建人才密度？
在这篇文章中，我想谈谈一个新概念--人才密度。当我思考这个概念时，我认为它代表了管理中更重要的话题之一。因此，我希望你和我一样觉得它很有趣。
首先，人才密度的概念很简单，它是由 Netflix 首创的。
人才密度是指公司拥有的技能、能力和业绩的质量和密度。
因此，如果你的公司 100%都是高绩效人才，那么你的人才密度就非常高。如果你的公司只有 20% 的高绩效人才，那么你的人才密度就不高。这很容易理解，但很难实施，因为它涉及到我们如何定义绩效、如何选聘人才、如何决定谁会得到晋升、如何决定谁会参与哪个项目以及如何分配薪酬。
因此，在解释人才密度之前，我们先来谈谈大多数公司的基本信念。大多数企业都认为，他们的绩效是呈正态分布或钟形曲线的。我不知道为什么这种统计模型会被应用到组织中，但它几乎成了一项标准政策。(学术界已经证明它是错误的，我将在下文中解释）。
利用钟形曲线，我们可以确定 "平均值 "或平均绩效，然后将绩效分为五个等级。1 号是向右两个标准差，5 号是向左两个标准差。
在第一级工作的人可以获得大幅加薪，在第二级工作的人可以获得中等加薪，在第三级工作的人可以获得平均加薪，在第四级工作的人可以获得低于平均水平的加薪，而在第五级工作的人可能需要离开。在这个过程中会有很多政治因素，但通常就是这样。
正如我在《钟形曲线的神话》一书中所描述的，这些绩效和薪酬策略已经沿用了几十年。由于统计数据限制了 "1 "的数量和价值，这些策略在规模上造成了以平庸为中心的组织。如果你的绩效是 1，而你得到的是 2，你就会辞职。如果你的业务水平是 3 级，你很可能会被淘汰。你明白我的意思。由于公司大部分员工都被评为 2 级或 3 级，因此大多数经理都处于中间水平。
俗话说，A 级经理雇佣 A 级员工，B 级经理雇佣 C 级员工。因此，随着时间的推移，如果不不断调整，我们的组织几乎注定只能处于中等水平。
我并不是说每家公司都会经历这样的过程，但如果你看一下大型组织的员工人均生产率，几乎总是低于小型组织。为什么呢？因为随着组织的发展，人才密度会下降。(以 Netflix 为例，其每名员工创造的收入接近 300 万美元，是谷歌的两倍，迪士尼的 10 倍。他们是唯一盈利的流媒体公司，员工人数不到 2 万，市值 2400 亿美元）。
传统模式在工业时代还算不错，那时我们人才过剩，工作定义明确，大多数员工都以 "生产了多少小部件 "来衡量。在那个时代，我们可以把 "表现差的人 "换成 "表现好的人"，因为就业市场上有很多人。
我们不再生活在那个世界里了。我们现在生活的世界，失业率低于 4%，关键技能持续短缺，劳动力日益短缺。而由于自动化和人工智能的发展，人均收入或价值已经飙升，几乎比 30 年前高出一个数量级。
因此，我们需要一种更好的方式来考虑绩效问题，在这个世界上，人员较少的公司可以超越那些规模过大的公司。看看 Salesforce、谷歌、苹果这些本质上都是创意公司的公司，是如何随着规模的扩大而放缓创新能力的。看看规模很小的 OpenAI 是如何超越谷歌和微软的。
如今，大多数企业都是通过创新、上市时间、客户亲密度或知识产权来实现超越的，而不是通过规模或 "更努力的工作"。
在公司不断发展壮大、大量招聘员工的情况下，我们如何保持高水平的人才密度？在这方面，Netflix 写了一本书，让我来给你讲讲。
首先，招聘过程应注重人才密度，而不是人满为患。我们招聘的不是 "填补空缺 "的人，而是对整个团队有增值或倍增作用的人。我们要招聘的是能够挑战现状，带来新想法、新技能和新理念，超越 "工作 "定义的人。例如，Netflix 重视勇气、创新、无私、包容和团队合作。这些都不是关于 "做好本职工作 "的表述。
Netflix 的想法是，每一次递增式招聘都应该让公司里的其他人和团队里的其他人都能做出更高水平的业绩。现在，这对缺乏安全感的经理人来说是个威胁，因为大多数经理人都不愿意雇佣可能夺走自己饭碗的人。但这就是我们遇到这个问题的原因。
其次，我们需要围绕帕累托分布（也称为幂律）而不是正态分布来管理或创建某种类型的绩效管理流程。在帕累托分布或幂律中，我们有一小部分人创造了超常的绩效水平，你可以称之为 80/20 法则或 90/10 法则。(20%的人做了 80% 的工作）
研究表明，公司和许多人群都是这样工作的，这是有道理的。想想运动员，少数超级运动员比同龄人强 2-3。音乐、科学和娱乐界也是如此。销售和许多商业领域也是如此。
Ernest O'Boyle Jr.和 Herman Aguinis 在 2011 年和 2012 年进行的研究（共 198 个样本中的 633263 名研究人员、艺人、政治家和运动员）发现，这些群体中有 94% 的人的表现不符合正态分布。相反，这些群体属于所谓的 "幂律 "分布。
在人类的每一个群体中，都有少数人拥有上帝赋予的天赋，在工作中表现出色，他们似乎天生就比其他人优秀得多。
比尔-盖茨曾对公司的人说，他认为有三个工程师成就了微软公司。我在许多其他公司也听到过这种说法，一个软件工程师和合适的角色可以完成其他 10 个人的工作。
现在，这并不是说每个人都会陷入帕累托分布的某一层次。在你职业生涯的某个特定时间点，你可能处于 80% 的水平，而随着时间的推移，随着你的学习和成长，随着你发现自己天生擅长的事情，你最终会处于 20% 的水平。但在一个特定的公司里，这是一个不断发生变化的动态过程。这就是 Netflix 的做法--不断提高人才密度。
这对绩效管理意味着什么？这意味着，为了照顾到这样一个群体，我们必须以不同的方式进行招聘，避免钟形曲线，并为高绩效者提供高薪。不是比其他人多一点，而是多得多。体育和娱乐界如此，商业界何尝不是如此。
如果你看看谷歌、微软等公司，这些公司中有些人的收入是同行的两到三倍。只要这些决定是根据业绩做出的，人们就会接受。
显然，如果赚大钱的人是最好的政客、最帅的人或最受欢迎的人，那就行不通了。
这就引出了第三点： 在 Netflix 文化中，有大量的授权、360 度反馈、坦诚和诚实。你可能读过 Netflix 的文化宣言：人们需要诚实、讲真话、相互反馈，并注重判断力、勇气和责任感。Netflix 最近才增加了职位级别：他们多年来一直没有职位级别。
给人反馈是一项挑战，因为这让人不舒服。因此，这必须从高层开始，而且必须以发展、诚实的方式进行。这并不意味着人们应该相互威胁或诋毁，但我们都需要知道，在项目结束或会议结束时，有人可以告诉我们 "这里有什么好的地方，这里有什么不好的地方"。
作为世界上最重要的机构之一，美国军队的生老病死都离不开这个过程。如果你在军队里搞砸了什么事，你可以保证有人会告诉你，你会得到一些帮助，确保你不会再犯。在公司里，我们没有生死关头，但我们肯定可以利用这种纪律。
人才密度的第四个要素是领导力和目标设定。阻碍高绩效公司发展的真正原因之一是个人目标过多，项目和责任各自为政，人们看不到全局。
如果你的目标设定和绩效管理过程完全基于个人绩效，那么你的公司就没有达到最佳状态。这不仅不利于团队合作，而且公司中确实没有一件事是任何人可以单独完成的。因此，我们的绩效管理研究不断表明，人们应该为自己和团队的成就获得奖励。(以下是研究解释）。
为什么现在人才密度很重要？让我来谈谈几个原因。
首先，我们正在进入一个低失业率时期，因此每次招聘都将充满挑战。而且，由于人工智能的出现，公司将能够以更小的团队进行运作。还有比这更好的时机来考虑如何 "裁员"，让公司发挥最佳效能吗？
其次，人工智能带来的转型需要公司具备很大的灵活性和学习敏捷性。您需要一个高度集中、步调一致的团队来帮助实现这一目标。虽然人工智能将帮助每家公司不断进步，但您快速利用人工智能的能力将转化为竞争优势（回想一下网络、数字和电子商务是如何做到这一点的）。
(我坚信，人工智能应用最巧妙的公司将颠覆竞争对手）。我仍然对 Whole Food 的手部识别结账流程感到惊讶： 我可以预见，自助式咖啡、杂货以及其他零售和酒店服务业将会出现）。
第三，后工业时代的商业世界将开始贬低庞大、笨重的组织。许多大公司只需要很多人，但正如西南航空公司很久以前教导我们的那样，小团队才会有好业绩。因此，如果你不能把公司分解成高绩效的小团队，你的人才密度就会受到影响。
当苹果公司价值 100 亿美元的汽车被写入书中时，我打赌其中一个问题就是团队的大小和规模。我们很快就会看到。顺便说一句，我仍然推荐大家读一读《The Mythical Man-Month》，在我看来，这本书堪称小型团队组织的圣经。
如果你是一家医疗保健提供商、零售商、制造商或酒店管理公司呢？人才密度适用于你吗？当然适用！去好市多（Costco）看看那里的员工有多开心，有多投入。然后再去一家经营不善的零售商，你就会感受到其中的差别。
我在《无法抗拒》一书中举例说明了一些公司，它们都接受了我所说的 "人类精神永不熄灭的力量"。没有人愿意感觉自己表现不佳。只要正确地关注责任和成长，我们就能帮助每个人超越他们的期望。
现在是重新思考我们的组织如何工作的时候了。我们不仅要提拔和奖励表现优异的员工，帕累托法则和人才密度思维也鼓励我们帮助中层员工学习、成长，并将他们改造成超级明星。
让我们抛弃钟形曲线、强制分布和简单化绩效管理的旧观念。追求永恒高绩效的公司是充满活力的工作场所，它们能提供卓越的产品和服务，对利益相关者来说也是巨大的投资。
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为什么人力资本分析对HR来说如此重要？
在过去的十年中，我们看到全世界的HR专业人员开始认识到人员分析对于HR未来的重要性。在人力资源部广泛采用云服务的推动下，公司开始在项目、平台和工具上投入巨资，这些项目、平台和工具利用数据进行各方面的劳动力规划、人才管理和运营改进。根据企业研究论坛（Corporate research Forum）的研究，在拥有10000名或更多员工的组织中，69%的组织现在拥有一个人员分析团队。这就提出了一个问题：为什么人力资源部门必须进行人员分析？
什么是人员分析？
根据Jonathan Ferrar在其在线学习课程“ People Analytics ”中的定义，People Analytics为：
“在劳动力相关数据中发现、解释和传达有意义的模式，以为决策提供依据并提高绩效”。
人员分析团队的主要作用是为组织提供见解，使他们能够制定更好的业务决策，从而改善业务绩效，同时改善员工的体验和幸福感。从本质上讲，人员分析关注人员及其带来的影响，它提供了人力资源为企业带来的价值的外在视角。
从历史上看，HR的分析主要集中在跟踪基本HR指标或向经理提供人员总数和减员报告。但是，人员分析团队现在越来越专注于使用数据来理解人们如何影响业务价值和运营的各个方面，将分析嵌入实时应用程序中，以及我们如何获取见解并支持业务创建数据的方式。
数据在人力资源中的重要性
一个多世纪以前，石油被认为是世界上最赚钱的资源。好吧，时代在变化，有一种新的商品在出售。数据，数字时代的石油。数据是新的货币，被认为比石油更有价值。过去两年收集的数据量是以前人类收集数据量的9倍。正如乔纳森所解释的，数据价值的这种转变已经影响了组织的货币和人力资源的职能。
“数据是新的货币。我的意思是世界各地都是靠数据运转的。个人生活，职业生活。你能想到的每一种生意。所以，当你看人力资源函数时，数据都是围绕着人的。因此，分析和数据成为业务或任何业务运行的货币”
现在收集、分析和获得洞察力的速度是数据价值的驱动因素之一。根据Nucleus Research的数据，投资于人力分析机构的每一美元，将获得13.01美元的回报。
乔纳森（Jonathan）解释说：
“数据之所以有用，是因为它是基于事实的，并且与观点、判断和其他事物形成鲜明对比。随着这一职业在世界范围内的发展，它变得越来越等同于其他职能。它越来越依靠数据运行，并且数据是关于人的，因此，人员分析已成为任何企业成功的HR职能的相关部分。”
数据的增加正在对整个组织产生影响。首席执行官必须不断改变其组织结构--获得新技能和能力，以在这个数字时代生存和发展。不仅是CEO的世界正在发生转变，而且员工也在受到影响。人们对与员工作为消费者的工作经历相似的期望越来越高。需要随时可用的个性化数据来支持他们做出决定，以推动他们的职业发展。
虽然数据的可用性无疑在推动着快速的变化，但是人员分析功能和人力资源利用这些数据的能力以及这些数据所产生的洞察力的成熟度是缓慢的。在大卫·格林的采访中，乔纳森·费拉尔解释说，人力资源部的情况并没有像你想象的那么好，消费者市场可能会随着消费者数据的出现而发生巨大的变化。
HR如何建立他们的人员分析能力
有许多因素可以帮助解释我们看到的滞后现象，因为许多人力资源职能并未完全体现人员分析的优势。乔纳森概述了三个主要原因。
1.能力
Jonathan解释说，许多人力资源专业人士缺乏能力，这主要是由于他们在获得专业和大学资格的同时，也缺乏学习经验，这是人力资源部门对人员分析反应缓慢的核心原因之一。
“能力，您知道人们并没有完全感觉到自己已经掌握了技能。”
世界上许多学习机构倾向于专注于培训、资源配置、就业法、绩效管理等，而不是专注于构建成功的未来分析功能所需的一些核心学科，如数学、统计和技术，以及这些要素如何改变世界。为了推动人力资源内部的真正变革，学习机构需要接受一个新的面向未来的人力资源专业人员的课程。将人力资源能力的传统方面与一些新兴技能（如技术、统计和人工智能）结合起来，使人力资源专业人员真正能够证明自己的职业生涯。
2.文化
乔纳森（Jonathan）提出了两个非常重要的问题，在确定我们如何构建人员分析能力时应该考虑这些问题：
人力资源作为一种职业文化是否能跟上数据世界变化的步伐？您的人力资源功能文化是否支持学习和使用数据？
作为一项职能，人力资源部可能无法像财务或市场营销等其他职能部门那样处于有利地位，以使其团队具备建立其数据读写能力和信心的能力。乔纳森在采访中解释说：
“许多人力资源专业人士对我表示，他们只是没有信心谈论数字和定量的主题，即帮助人们奋斗和成功的组织。”
随着人力资源功能继续推动变化,同时将它与直觉的数据支持时,要真正获得成功，他们必须建立对数据故事讲述和咨询能力的信心，以确保它们推动以数据为基础的业务影响。
3.培训
最后是培训。在人力资源部门建立必要的技能时，重要的是要记住“这比拥有正确的心态和支持你的文化更重要。如果在需要的时候没有培训和对组织内正确学习内容的访问，您将永远无法真正嵌入数据文化并建立员工分析能力。根据德勤（Deloitte）最新的人力资本趋势报告，2019年的头号趋势是，组织需要改变人们的学习方式。仅仅把培训或技能看作是一次性的活动是不够的，一个训练课程或一个讲习班可以解决这个问题。公司需要采取行动，使其员工能够不断适应变化并保持就业能力。
麦肯锡(McKinsey)人力分析主管基思•麦克纳尔蒂(Keith McNulty)在“数字人力资源领导者”(Digital HR Leaders)播客上解释称，在未来几十年的颠覆中，人才管理将成为高效组织的主要区别。随着数据价值的持续增长，HR利用其人员数据(新的业务货币)来确保其作为业务战略顾问角色的机会也在增加。但为了做到这一点，我们必须投资建设和增长未来的人力资源技能。
以上由AI翻译，仅供参考！
作者：Manpreet Randhawa
来源：https://www.myhrfuture.com/blog/2019/10/1/why-is-people-analytics-so-important-for-hr
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