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人力资本分析和学习：在正确的时间为合适的人员提供正确的解决方案，推动员工发展
12，762 个赞、300 万次点击次数、100，000 次点击次数— 所有这些措施都为营销活动提供了某种视角。但最有价值的见解来自更深层次的分析——这种分析说明了对注册中的内容和美元之间的联系，这是衡量特定营销活动有效性的真正标准。同样，改变游戏规则的学习见解不仅来自识别给定行为的前后变化，或测试和控制组之间的观察，还来自结合学习数据、业务数据和行为数据以及进行可靠的统计分析，以个性化学习建议和职业发展干预措施。通过多个数据点进行校准，这些精确的解决方案在正确的时间向合适的人员提供正确的干预，从而推动业务成果。
学习分析
的上下文 希望更准确、更可靠地衡量学习对业务结果的影响并不是新鲜事，而是访问数据点以创建它。现在，这不仅仅是欲望——我们生活在一个不断变化的现实中，这使得测量成为当务之急。工作性质的快速变化正在造成对提高劳动力队伍的几乎持续的需求。在5年学习技能的半衰程下，1对学习和发展计划的渴望是贪婪的。
此外，随着技术和学习平台使信息更易于访问，人们现在在工作流程中学习。2虽然课堂和讲师指导的培训可能不会完全消失，但现实是，大多数学习都是非正式进行的——从员工简单的搜索操作视频来处理当前的任务，到阅读前同事发布的感兴趣的文章。
但是，所有学习解决方案并不提供同等价值，而且随着所需投资水平的提高，修剪和专注于最有效的学习计划的必要性也随之增加。
从创造到治疗
任务关键性需求到提高技能3内容源的多样性引发了从内容创建到体验固化的转移4进一步启用学习体验平台。5这种日益增长的升华需求，6课堂以外的学习扩展和数据集的激增是学习功能新时代的基石：在这个时代，分析使学习功能成为业务驱动力，为如何培养员工队伍以优化业务成果提供宝贵的见解和指导。
在日益社会化的学习模型中衡量解决方案的有效性（其中内容是策划而不是创建的）需要扩大指标和指标，不仅包括学习数据，还包括业务数据和用户行为数据。随着学习朝着扩大用户选择的方向发展（如点播电视中发现），组织需要更新其方法和设计分析工具，以捕获这些新平台中的学习。这是实时学习分析和见解的提示。
通过学习分析，组织可以及时获得有关各种学习投资对个人发展、组织学习趋势和业务成果的疗效和影响的信息和反馈。成熟的学习功能可以使用这些分析见解来推动决策，了解要继续、扩展、终止和启动哪些程序、工具和资源。
可持续的分析战略始于有效的数据战略
，评估学习解决方案对业务成果的影响的投资回报率，需要可靠的统计分析。即使在分析完成之前，它就需要独立数据集的组合，这些数据集位于业务内外的不同功能（甚至存储平台中）。有效的聚合取决于清晰的数据治理结构、标准化数据集和数据规范化过程。整合后，不同的业务、学习和用户行为数据可以使人们对特定学习资源对业务的影响有新的见解。
例如，假设您在参加财务战略实验室后，可以看到您的财务顾问的投资变化;或者，如果你能衡量你的高级董事在参加领导力研讨会后"追随者"的增加。更进一步，想象一下了解哪些链接最共享，哪些文章获得了最仔细的阅读，以及人们在寻找新信息时实际去找谁。我们已经知道终身学习领导力的重要性，7但是，如果你能根据学习习惯来识别你的明星表演者，或者在学习者自我指导注意力的领域先发制人地提高技能，那该怎么办呢？这些见解可用。数据存在。它们只需要汇集在一起进行分析。
聚合和分析孤立的数据并不容易;它需要一个有意和充分开发的数据策略。有效的数据战略应包括五个组成部分：
利益相关者之间对目标的一致
实现这些目标所需的数据假设
如何集成数据的计划
明确对所有利益相关者的期望
一个内置的审核流程，用于评估进度并根据需要进行调整
开发这种分析敏锐度的学习功能具有远见，这种功能可以帮助他们了解员工最需要哪些信息，哪些学习经验在改变目标行为方面最为有效，哪些学习解决方案与绩效最相关，反过来，学习干预对公司最有价值。
虽然将数据拼接在一起可能很困难，但它是收集对学习对业务影响见解的必要先决条件。有效数据策略的优点在于，它为研发功能奠定了基础，从自上而下和自下而上获得见解。当数据被主动管理和集成时，学习职能部门可以问：学习解决方案或学习解决方案计划对个人和业务绩效有何影响？
同时，通过实时集成实现有效的数据策略，使企业能够实现表现最好的和向后设计公共变量的趋势，从而可能将其跟踪到特定的学习资源。例如，想象一下，在所有最有效的销售人员中搜索一种常见的学习体验——也许，他们都在学习体验平台上遵循相同的 SME，阅读同一本书，或者完成相同的在线课程！将不同业务部分的数据集拼接在一起并了解特定变量的影响，需要强大的数据策略、统计专业知识和对稳健分析的承诺。
一个例子
：公共部门机构已经能够根据这种类型的学习分析优化学习投资。该客户采用基础广泛的数据策略，分析了研发投资与 KPI 绩效之间的关系，量化了在员工学习体验中所投资的价值。他们检查了运营效率指标、法规指标和业务 KPI，以评估学习投资的有效性及其对组织绩效的影响。这些投资分析以数字交互式仪表板提供，为机构领导提供单一访问点，以继续跟踪其研发投资的投资回报率。它是业务影响的链接，使学习功能能够做出数据驱动的业务决策，从而在正确的时间以正确的方式精确地向合适的人员提供最有效的学习解决方案。
让你的支出更
重要 成为利用分析推动业务向前发展的学习功能的过程，首先从了解和预测业务需求开始，并调整学习策略以优化学习投资。对于一个组织来说，要解决的可能不是与另一个组织相关的，但机会是相同的。L&D 函数聚合正确的数据集并进行相关分析以产生有价值的见解，是业务驱动因素，而不仅仅是程序提供商。
作者：
艾琳·克拉克是德勤咨询公司人力资本业务领域的董事总经理。她专注于通过学习战略、能力发展和领导力，通过人员来转变企业和组织。
David Fineman 是德勤咨询 LLP 人力资本业务领域的人力资源转型人员分析和劳动力规划专家。
Praveen Kaushik 是德勤咨询 LLP 人力资源转型实践的专家领导者，专注于学习战略、流程再造、技术部署、分析、内容集成和共享服务设计。
Mariana Aguilar 是德勤咨询公司人力资源实践的顾问，专注于数字学习解决方案、体验式学习计划开发和包容性领导力。
以上由AI翻译完成
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【调研】人力资本分析（People Analytics）在企业中职能发展与应用实践调查
尊敬的阁下：
诚挚邀请参与《人力资本分析（People Analytics）在企业中职能发展与应用实践调查》
参与调研地址：http://hrnext.cn/MX60L
调研简介：
行业领先的公司越来越倾向借助数据分析发现问题和引领人力资源管理价值创造，人力资本分析（People Analytics）成为当前热门话题，PA在企业中的实际运用情况究竟如何?针对这一系列问题，HRTechChina联合Keystone 科石咨询启动了 “中国企业人力资本分析（People Analytics）职能发展与应用实践”的调查研究，旨在了解人力资本分析（People Analytics）职能的在中国企业的实际发展和应用现状。 请在5月31日前填写并提交本问卷，合格的内容提交者将获取本次活动的调查报告与相关洞察。
本次调研由HRTechChina联合Keystone科石咨询 共同发起。提交内容我们会认真审核提交内容，仅作为本次调研报告使用，不会泄露任何公司隐私信息。
适合参与调研的对象：CHRO、HR总监、HRSSC负责人、HRIS负责人、PA专业人员、HR经理人等相关专业人士
适合参与企业的规模：100+以上规模企业（总部规模可小于100人）
关于HRTechChina
HRTechChina 是中国首家领先的专注人力资源科技商业服务平台。HRTechChina核心报道中国人力资源科技创新企业及产品信息，关注并实时分享全球的人力资源科技资讯。同时，以原创角度独家报道人力资源科技公司和创业公司；每月关注并独家发布人力资源科技投融资数据及报告，业已成为人力资源科技领域创业者以及行业精英获取全球人力资源科技行业资讯和动态的主要渠道。 HRTechChina率先在国内引入PA概念以及推广培训活动。
关于Keystone科石
科石（Keystone Consulting）是一家聚焦于组织与HR创新的咨询机构，业务涉及管理咨询、学习发展和信息调查。科石是国内第一家聚焦组织与人力资源数据与效能分析的管理咨询机构，引领该领域管理实践与方法论的建立。通过培训、咨询等方式，推出了一系列创新产品，辅导多家企业创造业内最佳实践。
项目联系：pa@hrtechchina.com
微信客服：hrtechina 科科
参与调研地址：http://hrnext.cn/MX60L
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如何清洗人力资源分析数据？给你6个详细的步骤指南！
数据清理是人力资源分析中的关键因素。在你分析数据之前，你需要对数据进行 "清洁"。在这篇数据清理指南中，我们将解释为什么数据清理很重要，以及你如何进行数据清理。在文章的底部，我们附上了一个有用的数据清洗信息图。
在数据分析中常说的一句话是。"垃圾进，垃圾出"。
这句话的意思是，你可以在数据分析中投入大量的心思和精力，得出很多结果。但是，如果输入的数据不准确，这些结果就没有任何意义。事实上，这些结果甚至可能是有害的，因为它们会歪曲现实。
为什么数据清理很重要？
HR数据往往是脏的。脏数据是指任何包含错误的数据记录。这可能是由不同的原因造成的。
最简单的是数据丢失。其他脏数据的例子有：同一工作职能的不同标签、同一人在一个系统中的多个记录、不同系统中的不匹配记录等等。
对这些数据进行清理和排序可能是一个耗时的过程。事实上，将所有这些不同的数据源的数据进行汇总，并使其符合要求，可能需要数周甚至数月的时间。这对于国际公司来说尤其如此。这些公司往往使用不同国家的不同系统来记录相同的数据。
数据的问题是很容易被弄脏。只要数据采集程序有丝毫的差异，数据就会变得不一致。
作为公司，你可以决定一次性清理所有的数据。有些公司选择了这种策略。然而，这可能需要大量的时间。因此，只清理你需要执行特定分析的数据是更明智的做法。
这种方法可以避免很多不必要的工作，并能更快地产生结果。根据第一次分析的结果，你可以决定需要清理哪些额外的数据来运行下一次分析。
数据清理有助于运行分析的顺利进行。它还有助于正常的人力资源报告，因为清理后的数据可以反馈到人力资源系统中。这将有助于提高数据质量，对后期的数据分析和数据汇总工作极为有利。
因此，数据清洗是人力资源分析过程中的必要步骤。
数据清洗的过程
在清理HR数据的时候，有两点是你需要了解的。第一是数据的有效性，第二是数据的可靠性。
当数据不有效或不可靠时，它可能告诉你的东西和你要找的东西不一样。下面的章节将对此进行更深入的探讨。理解这两个术语是很重要的。不过，如果你想找一个更实用的分步指南，可以向下滚动到下一节。
有效性
有效性是指你是否真正衡量了你需要衡量的东西。考核系统是否只测量个人的绩效，还是（也）测量谁最受经理的喜欢？数据是在整个组织中均匀地收集，还是有这样或那样的倾斜？
举个例子。波士顿市做了一个应用程序，他们的司机可以在智能手机上安装。该应用程序将测量道路上的颠簸，并通过GPS报告其位置。这些颠簸被记录下来，然后由城市道路服务部门进行修复。据一位发言人称， "该数据为城市提供了实时信息，它用于修复问题和计划长期投资"。
遗憾的是，并不是每个人都能平等地从这个系统中受益。该应用程序主要是由年轻人和较富裕社区的年轻人使用。同时，较贫困的社区并没有平等地获得智能手机和移动数据。这是数据中的一个明显的偏差。（公平性的问题）
你可以问自己的问题，以检查其有效性。
这些数据是否代表了我们想要测量的内容？
我们测量数据的方式是否存在偏差？
数据收集的方式是否清晰、一致？
数据中是否存在离群点？
可靠性
可靠性是指反复测量同样的事情并得到同样的结果。
当你在上午测量某人的参与度时，你希望得到的结果与下午再测量时的结果相似。这是因为参与度是一种随着时间的推移相对稳定的特质。
对于不同的测评人来说也是如此。如果你让比尔和吉姆给温迪的参与度打分，你希望比尔和吉姆都给温迪打出同样的分值。然而，当用来给温迪打分的量表是模糊的，可以有不同的解释，比尔和吉姆很可能会给温迪不同的评价。这就是所谓的评分者偏见，最好避免。
这听起来可能很明显，但事实并非如此。通常情况下，报告的数据取决于其他因素，如给出的指示，以及给出评分的人的心情。当我们谈论可靠性时，这就是一个大问题。当不同的人在一天/一周的不同时间，用同样的方法测量同样的数据，是否能得到同样的分数？
在这个过程中，程序起着重要的作用。在对绩效进行评分时，如果一个经理考虑的是员工过去六个月的绩效，而另一个经理只考虑过去两个星期的绩效，那么绩效评分很可能会有差异，不可靠。明确记录的程序将有助于不同的经理人以同样的方式衡量绩效。
在这种情况下，你应该问自己的问题是：
当同一事物被多次测量时，我们是否一致地得出了相同的结果？
我们是否使用了有明确记录的数据收集方法？
每一次的数据收集说明是否都得到了遵循？
一个简单的数据清理检查表
前面关于有效性和可靠性的问题可以帮助你分析你的输入数据是否足够准确，以产生可靠有效的结果。你的数据还需要符合其他几个标准。例如，你的数据必须是最新的。
过时的数据会产生潜在的不相关的结果，可能会破坏你的结果。此外，你需要检查你是否拥有所有的相关数据：记录经常会丢失。根据您分析数据的方式，这可能会或不会造成问题。有些分析方法允许数据缺失，而其他算法在数据缺失时则会很费劲。
数据缺失会缩小你的人群范围。另外，数据缺失的人群之间确实有可能存在共同的相似性。例如，如果一个部门仍然使用过时的绩效管理系统，遗漏了某些问题，这将意味着你将缺乏该部门所有员工的数据。这就会使你的结果严重偏向于其他部门，并威胁到结果的普遍性。
这是一份实用的检查表，里面有六个步骤来清理数据。
1.检查数据是否是最新的。
2.检查是否有重复出现的唯一标识符。有些人担任的职位不止一个。系统往往会为每个职位创建单独的记录。因此，这些人最终会在一个数据库中拥有多个记录。根据不同的情况，这些记录可能会被浓缩。
3.检查跨多个字段和合并的数据集的数据标签，看看是否所有的数据都匹配。
4.计数缺失值。当缺失的值在组织的特定部分中占比过高时，它们可能会歪曲你的结果。我们在前面的例子中看到了这种情况。此外，缺失值太多（即数据不足）的分析有可能会变得不准确。这也会影响到你的结果的通用性。
5.检查数字上的离群值。计算出描述性统计数字和量值。这些数据可以让你计算出潜在的离群值。最小值和最大值是一个很好的起点。
此外，您还可以计算出区间范围。您可以通过将量值3（Q3）和Q1之间的差值乘以1.5来实现。这个结果可以加在Q3上，再从Q1中减去。超出这个范围的值被认为是离群值。这篇维基百科的文章详细介绍了如何做到这一点。
6.定义有效的数据输出，并删除所有无效的数据值。这对所有的数据都是有用的。对字符数据进行明确的定义。例如，性别被定义为M或F，这些都是有效的数据值。任何其他值都被假定为无效值。这些数据可以很容易地被标记出来进行检查。
通过使用本指南，您将能够找到大多数数据不一致的地方。提示：始终仔细查看您的干净数据，您可能会发现自己遗漏的东西。祝好运！
以上由智能的AI翻译完成，仅供参考。来自AIHR
作者：Erik van Vulpen
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好文：HR如何更好的优化人员分析（People Analytics）
关键点：
人力资源部应更有意地收集整理工作场所数据
侧重于绩效预测指标而不是一般绩效审核
数据分析需要特定、明确的结果
这是数据时代，数据分析正在彻底改变人力资源。
埃森哲计算，从数字可用的工作场所数据的新来源来看，大型上市公司在美国有3.1万亿美元的收入机会。
但是，人力资源部是否准备好此机会？
长期以来，人力资源一直被视为"硬"数据的保管人，如用工成本、离职成本、缺勤率、劳动力成本等。所有这些信息都至关重要，但这些信息都是衡量业绩和生产力的滞后指标。等到数据出来的时候，再想改变策略已经太晚了。
HR可以---而且应该是----更有意地转化领先指标劳动力数据。要做到这一点，CHRO必须更加努力地推动核心人员分析，特别是在战略绩效和人才管理方面。对战略人力资源组织来说，维护数据的日子已经过去了。
CHRO必须更加努力地推动核心人员分析，尤其是在战略绩效和人才管理方面。
CHROs must drive core people analytics harder, particularly concerning strategic performance and talent management.
充分利用绩效领先指标 Fully Leverage Leading Indicators of Performance
战略分析需要领先指标和整理、综合和分析数据的能力。人力资源部还要求授权部门通过绩效分析实施真正的组织变革。但是，为了做到这一点，人力资源部门需要非常具体的数据。
例如，根据盖洛普的研究，只有29%的员工强烈认同他们的绩效评估是公平的，26%的员工强烈同意他们的绩效评估是准确的。然而，很少有人说，他们被管理的方式，激励他们做出色的工作。这些精细的详细信息与组织级绩效和增长问题一起出现。
人力资源部应了解其组织中每个指标的百分比。这些数据解释了预测绩效的因素（如员工敬业度、人才绩效、更替驱动因素等），帮助领导者了解在仍有机会时可以改变哪些因素。
但是，人力资源部门有很多方法可以帮助领导者真正利用预测分析的力量，并加快质量决策。但是，关键是要确定最少的员工和员工绩效指标，这些指标对关键结果提供最大的解释能力。根据我们的经验，以下步骤至关重要：
审核和组织来自多个来源和年份的现有数据到单个数据库（劳动力、运营和业务数据）。
利用高级分析确定哪些指标对关键业务成果（即营业额、生产率、销售额、盈利能力）以及数据质量最高的指标最可靠、最有指示性和预测性。
使用裁员指标的缩减列表来监控和预测业务绩效、通知战略更改以及确定干预和变革计划的优先级。重点回答有助于业务推动价值的基本问题。例如：我们如何有效地根据申请人数据预测特定职位的人才招聘质量？哪些因素增加了顶尖人才留在公司并继续表现的可能性？
领导者重视这种战略分析，因为它有助于他们做出正确的决策。尽管如此，人力资源部门需要更好地使用此类分析来讲述公司长期价值（与其战略目标一致）的故事，而不是仅基于描述性分析的狭隘的短期员工增强计划。
破解人才分析 Disrupt Talent Analytics
例如，考虑人才管理讨论。根据我们的经验，人才审查是经常、持续滥用的一个领域。长期以来，大多数公司都依赖于将人才分为"九盒"模式，这种模式将人才分为顶尖人才、一贯的超级明星或表现稳健的超级明星以及表现不佳的类别。
没什么不对的。但数据的质量和客观性令人担忧。
传统上，"高潜力"员工被评定为反映一组能力。员工的经理指定了该标签，但经理的评价往往充满了偏见。整个评估过程需要几个月才能完成。之后是无休止的等待行政投入，最后，个人发展计划的制定。与此同时，员工们也继续行动;发展投入迟迟或不相关。
漫长而繁琐的传统人才审查过程需要被打乱。首先是评估和分析更客观的潜在指标。但是，一旦完成了客观的审核，人力资源部门就可以更快地将评估洞察转化为真正的发展计划，特别是帮助顶尖人才的经理在与每位员工的辅导对话中定期使用这些见解。与现在一样，只有 23% 的员工强烈同意他们的经理提供有意义的反馈，让他们等待几个月才能进行有偏见的评估，这是提高绩效的可疑方法。
冗长、繁琐的传统人才评审流程需要被打乱。这要从评估和分析更客观的潜力指标开始。
The long, cumbersome traditional talent review process needs to be disrupted. This starts with the assessment and analysis of more objective indicators of potential.
谷歌（Google）是一家基于硬分析的所有决策的公司，为更好地利用数据提供了一个很好的例子。早期，Google 人员分析团队想出了一个算法来优化软件工程师的关键晋升决策。
该算法用于做出令人印象深刻的 90% 的促销决策。但是工程师们想要更高的透明度，而算法不是答案。因此，谷歌停止了该计划。公司知道人们应该做出决策，而分析只是为了用最可靠的见解来武装决策者。从本质上讲，拥有正确的数据与拥有足够的数据是需要记住的关键。
将数据分析与长期目标联系起来
HR 创新使用预测数据分析应具有明确定义的结果，所有项目都应采用。但是，为了达到最大效用，这些可交付成果需要与特定的客户、运营和业务成果以及组织层面的结果（如上市时间、缩短周期时间、快速产品创新或加速质量改进）相关联。
为了真正敏捷，人力资源必须超越结果，在领先指标（如客户和员工敬业度指标、人才和发展影响）上持续提高质量。这些是真正推动业务绩效的因素。
在客观数据的支持下，并在管理人员的实时支持下，人力资源部门可以做世界上所有分析都做不到的事情：导致可预测、可衡量、成功的结果。
直截了当地说，人力资源部门有潜力将危机转化为机会，但它必须首先能够将人员分析转化为业务决策。
作者：VIBHAS RATANJEE 来自盖洛普gallup.com
原文标题：How HR Can Optimize People Analytics
由AI翻译完成，仅供参考。欢迎交流
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【新知】2020人力资本分析（HR&PA）虚拟论坛5月13日 举办，专业前沿，名额有限，抓紧抢票！
2020人力资本分析（HR&PA）虚拟论坛
HR&People Analytics Virtual Summit
时间：5月13日 周三（9:30-17:00）
形式：Virtual Conference
报名：http://hrnext.cn/o4mn82 前200位企业人力资源管理者且4月30日前免费报名,非内部HR同仁请选择付费门票（4月30日前仅需198元/人 2人同行仅需298元）。
论坛介绍
HR&PA虚拟论坛将前沿专业的话题通过线上的模式传递给到所有能够接触到的专业同仁，这次论坛旨在帮助参会者通过论坛获得新知，保持在职业发展中的优势地位，并及时了解全球最新的人员分析、劳动力计划，敬业度管理等方面内容，同时通过数据如何帮助如何更好的预测，诊断和解决常见的工作挑战等。
企业研究论坛的一项研究发现，69％的大型组织（拥有10,000多名员工的组织）现在拥有一个人员分析团队。
我们都知道人力资源部门拥有相当大量的数据信息，特别是数字化转型后的纷繁复杂的人员数据，社交数据，数据产生和使用的场景日益多样，大的计算能力出现后，使得看似不关联的数据会产生不同的解法。HR如何更加专业和技术的去使用、测量、分析从而使组织或业务受益！
C级管理者与员工期望的提升，技术的巨大进步，会使得我们HR需要进一步的掌握新的技能和知识。尤其对于决策者来讲，从以往的模糊数据结论到目前的人力洞察。
我们相信这是一场前沿探索和改变认知和行为的交流论坛，我们邀请行业中优秀的探索和实践者们，他们通过他们的实践和观察以及工具来帮助人力资源工作者，帮助企业管理者决策者更清晰的获得数字化的概览的能力，结合所在行业、专业、经验、理论推动组织业绩增长！
时间：5月13日 周三（9:30-17:00）
形式：Virtual Conference
报名：http://hrnext.cn/o4mn82 前200位企业人力资源管理者且4月30日前免费报名,非内部HR同仁请选择付费门票（4月30日前仅需198元/人 2人同行仅需298元）。
更多会议信息不断更新中！抢先占座！机会难得！
报名参会：
联系我们：科科
微信：hrtechina
hi@hrtechchina.com
商务合作：Annie （名额有限）
18621292818 (微信)
annie@hrtechchina.com
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PA人员分析应该成为公司DNA的一部分：访默克集团（Alex）Saussinan
默克集团战略劳动力规划和人员分析团队全球负责人Alexis Saussinan将在People Matters TechHR 2020上发表演讲，分享分析的主要趋势以及组织如何利用人员分析来推动实现目标商业价值。
Alexis Saussinanan领导默克集团全球战略劳动力规划和人员分析团队，该团队拥有50,000名员工。他的团队为默克的三个业务部门（医疗保健，生命科学，高性能材料）提供支持，这些战略举措与塑造默克的未来工作方式和发展与默克集团战略相一致的面向未来的关键能力有关。该团队还负责推动默克转型，以利用高级人员分析，机器学习和AI支持战略业务和人员决策。
在与People Matters的独家互动中，Alexis将在2020 People Matters TechHR新加坡会议上发表有关将人力资源数据转化为增值见解的演讲，分享分析的主要趋势以及组织如何利用人员分析来推动真正的业务价值。
人员分析在全球掀起波澜的一些主要趋势是什么？
越来越多的数据，越来越多的可能性通过人工智能来补充人类智能，我个人认为，能够以可持续的方式并在人类业务绩效与人类之间实现完美平衡的公司能够充分利用人们的数据和分析能力焦点和道德将最有可能推动可持续的高性能和创新。
“人员分析在这里，而且还会继续存在，但是，我仍然看到很多公司不确定如何开始和在哪里开始，而其他公司在这一过程中已经很先进了。”
人员分析（和HR）负责人应该问自己哪些关键问题，以确保他们走对业务影响和差异化员工体验的正确道路？
组织需要问的一些问题是，它们是否是正确的基础，以针对企业大规模创建和交付人员分析（例如，治理，基础架构，技术，质量数据）。当涉及战略人员和业务决策时，他们如何影响公司以在HR和外部HR中创建真正的数据驱动文化？
我们还需要询问在何处以及如何推动人员分析的影响和价值并按优先级进行排序，始终确保我们可以通过创新的高级分析和AI来大规模地平衡人员分析解决方案，从而使大多数组织每天受益。确保我们的业务和人员面向未来。
通过人员分析提供的见解可以解决哪些业务挑战？
分析可以解决的一些挑战可能是，在团队/人员多样性方面，驱动业务绩效或创新的最佳领域是什么？在招聘新员工之前，我们如何确保新员工能够提供出色的绩效？我们的组织如何真正发挥作用（超越组织结构图）？谁是我们的主要影响者或意见领袖？我们组织中谁是我们的“隐藏的宝石”（顶尖人才，尚未在公司人才计划中得到正式认可的顶尖领导者）？
分析还可以确保组织在人才识别和开发过程中做出公正的决定。
组织如何利用人员分析来推动真正的业务价值以及积极的员工成果？
为了发挥其最大潜力，我个人认为，人员分析应该成为公司DNA的一部分，并自然而顺利地嵌入到业务领导者和员工旅途的每个步骤中。这是一种心态。利用人员分析提供了无限的可能性和应用领域；但是，定义清晰的战略案例以及透明的道德护栏，人员分析将在何处以及如何实现最大的业务和员工价值至关重要。在组织最高层获得强大的执行业务和人力资源赞助是前提。
我们相信，一旦有了清晰的战略人员分析路线图，专注于交付和衡量业务以及逐步实现交付的人员价值便是行之有效的方法。
在应对数字化转型挑战的同时，人员分析提供了哪些机遇？
“人员分析可以通过多种方式帮助公司定位和支持公司的数字化转型。”
它有助于从战略上确定和规划我们今天和将来实现业务战略目标所需的关键技能。通过事实和数据，它有助于了解外部世界是如何真正演变的，从而有助于避免受到情感反应甚至是虚假新闻的错误影响。它有助于支持我们的员工的发展，使他们具备正确的技能以适应未来的需求。它实际上有助于通过人工智能补充人类智能。最后，它有助于衡量我们的位置和原因，以及预测我们可以去的地方和方式。
以上由AI翻译完成，仅供参考
作者：Shweta Modgil
https://www.peoplemattersglobal.com/article/techhrsg/people-analytics-should-be-a-part-of-companys-dna-alexis-saussinan-merck-group-23943
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HR&PA人力资本分析应成为每个HR团队优先考虑的3个原因
我们已经进行了计算，结果表明，HR专业人员现在应该将数据分析添加到工具区中，如果他们还没有这样做的话。
LinkedIn的《人力资源分析的兴起：人才时代》分享的一项发现是，在过去的五年中，北美人力资源专业人员的人数增长了三倍，他们在个人资料中列出了分析技能或分析关键字。根据德勤（Deloitte）的2017年《人力资本趋势》报告，有71％的公司将人员分析（也称为人才分析或劳动力分析）视为重中之重，尽管只有9％的公司认为自己对哪个人才维度会推动组织绩效产生强烈的想法。 。
越来越多的人力资源专业人员被要求分析数据以找到模式和趋势，这些模式和趋势将导致预算和劳动效率，更好的招聘结果以及在一系列战略问题上做出更明智的决策。这是接受这一发展的三个原因。
1.HR&PA人员分析将改善您公司的绩效
在使用分析方面，人力资源落后于其他领域-销售，营销，财务，运营，IT。同时，越来越多的研究表明，人力资源团队采用分析技术在推动业务发展方面具有无可争议的价值。
根据德勤公司的一项行业研究，使用人才分析来支持业务决策的公司三年平均利润要比同行高82％。该研究还表明，具有更强大的人才分析能力的企业能够“展示人才与领导力管道，成本降低和效率提高之间的明确联系。”在研究的三年中，这些公司的股价均为30比标准普尔平均水平高出％。
我们的《2018年全球招聘趋势》指出，人力资源对数据的主要使用是为了增加保留率，评估技能差距并建立更好的报价。例如，如果您担心人员流失，则可以研究员工调查，360度评论，竞争经历和晋升历史，以“开始对答案进行三角测量”。
人员分析还可以用来吸引人才。例如，英特尔在波兰的办公室需要软件工程师。当公司搜寻C和C ++的技术人才时，LinkedIn的数据工具Talent Insights揭示了华沙和克拉科夫的软件工程师的后代。数据还显示，华沙的人才分布在众多公司中，而在克拉科夫，软件工程师仅集中在少数公司中。因此，英特尔在克拉科夫开展了针对性强的广告牌活动，并在那举办了一次招聘活动，访问英特尔职业网站的访问量增长了20％。
“人力资源分析的兴起”是任何人才分析工作的关键组成部分，“它具有开发功能假设，将数据转换为可行的见解，明确传达这些见解以及为业务提出以数据为依据的建议的能力。 ”
2.分析能力将为您提供更多职业发展机会
根据LinkedIn的《2018年全球招聘趋势》，“数据是新的企业超级大国。”这意味着它也应该成为您的超级大国。约有64％的招聘人员和招聘经理至少有时会使用数据，而79％的受访者至少在某种程度上会在未来两年内使用数据。
当然，数据只是一个起点。我们用它来做-我们如何处理数字-产生真正的价值。
根据我们的报告，北美约22％的公司目前在人力资源中使用分析，其中一半在公司内部为人才分析创建了全职角色。金融服务和技术软件是迄今为止人才分析应用最广泛的行业。
总部位于佐治亚州的信息技术和服务提供商Sierra-Cedar的研究表明，预计明年将有45％的大公司和51％的中型企业增加在HR技术上的支出。
但是，分析不仅仅是获取更多预算的一种方法。这可能是提升公司阶梯的一种方法。
数据驱动型领导者：通过人员分析提供可衡量的业务影响的有效方法的合著者珍妮·迪尔伯恩（Jenny Dearborn）指出，2016年有史以来第一次，超过一半的新任命的首席人力资源官并非来自人力资源部门。资源。相反，它们来自市场营销，销售，运营，财务，或者说，“几乎其他任何地方”。
迪尔伯恩（Dearborn）的解释：“原因之一是缺乏数据和分析专业知识。”
3.在讨论最重要的战略问题时，分析能力将使您坐下来
根据2017年普华永道首席执行官调查，77％的公司负责人认为，对其业务的最大威胁是关键技能的可用性。“关键技能”的定义千差万别，这取决于您是在设计自动驾驶汽车，起诉税务欺诈还是将零售业务从实体转为在线。但是，无论您的业务水平如何，都需要找到它。
正如任仕达（Randstad）数字战略负责人格伦·凯西（Glen Cathey）在2018年人才连接会议的分组会议上讨论的那样，招聘团队历来对由高管们下达的目标几乎没有控制权，这些高管们可能不了解真正的可能性。“当我们谈论设定招聘目标时，”格伦说，“它必须基于数据。”
这正是Autodesk的高级招聘经理Jennifer Kopatz与正在寻找软件工程经理的招聘经理合作时所做的。她的同事正在寻找一位具有Web开发经验，高级教育和其他11项必备条件的经理。通过使用LinkedIn Talent Insights，Jennifer向招聘经理显示，满足其所有要求的应聘者不到300名，其中大多数是为Autodesk无法与之竞争的高薪公司工作。
总之，珍妮弗和她的同事分析了不断增长的候选池不同的可能性的实时性。最终，他们同意扩大可接受学校的清单，并减少必备的清单。他们在两个星期内向候选人提出了要约。
首席执行官将越来越多地期望其人力资源团队利用数据分析来找到有关关键问题的解决方案，这些问题涉及从多样性和包容性到地理位置，从员工队伍规划到雇主品牌塑造等主题。
“我们如何围绕劳动力结构，人才吸引和发展做出明智的决定，甚至在我们生命周期的末期，即裁员或离职时？” 奥罗拉（Orora）人才和发展总经理，前全球人才总监保罗·斯特拉特福德（Paul Stratford）问。为澳洲电信，澳大利亚电信的领导者。“外部市场上的人才供应是什么？”
为了回答这些问题，LinkedIn成立了自己的16名成员的人才分析团队，该团队主要专注于劳动力效率，劳动力规划，人才培养和多样性，这些领域是人力资源的日常领域。但是，该团队还与我们的工程团队合作，为新产品和市场制定了地理位置战略，使我们能够更好地了解竞争格局并发展业务。
最后的想法
詹妮（Jenny）还是SAP的首席学习官，他说：“大多数公司拥有他们需要的所有数据，只是他们不知道如何使用它们。”
这对人力资源专业人员和公司来说，是一个巨大的机会，他们会找出如何解开隐藏在数字中的答案。
我们的分析？从各方面来看，人员分析似乎都是一个快速增长的领域。
以上由AI翻译完成。仅供参考
作者：Mark Menke https://business.linkedin.com/talent-solutions/blog/talent-analytics/2019/why-people-analytics-is-a-priority-for-hr
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David Green谈：2020年人力资源的10个预测--将“ H”放回HR
我同意丹麦物理学家尼尔斯·波尔（Niels Bohr）的看法，“ 预测非常困难，尤其是对未来的预测，”而《银河漫游旅行者指南》的作者道格拉斯·亚当斯（Douglas Adams）则说：“ 试图预测未来是杯子的游戏。”但是，我也同意亚当斯的观点，即越来越多的人甚至不情愿地玩游戏，因为“ 世界变化如此之快，我们需要对未来的实际情况有所了解，因为我们可能要下周住在那里。”…谁能抵制将2020/20年愿景应用到2020年的诱惑？
＃1 “人”回到人力资源领域
机器人不会接替我们的所有工作。这可能会成为一个很好的头条新闻-反乌托邦总是有益于血液循环，但事实并非如此。历史告诉我们，工业革命创造的工作多于失去的工作。没有理由期望第四次工业革命会有所不同。确实，来自世界经济论坛的数据预测，到2022年将有1.33亿个新角色出现，而7500万岗位将消失。那些将自动执行的任务大部分由例行和重复性任务组成，而人工智能所产生的许多工作将使我们更具创造力，影响力和人性化。在这里，人力资源不仅可以成为领导与人相关的问题的工作乐队的指挥者，而且可以发挥至关重要的作用，
＃2每个公司都需要针对性的人力资本分析和AI的道德规范
随着人力资本分析的采用不断增加（请参阅第3条）以及在人力资源部门使用人工智能和机器学习的情况，因此，制定《道德宪章》以减轻围绕使用人员数据的风险并为员工带来利益的需求已成为前提。 -必要条件。好消息是，根据埃森哲（Accenture）的研究，只要个人受益，就有92％的员工愿意收集有关他们的数据。有望在2020年继续实现个性化（请参阅第5条）和个人分析的增长，以支持围绕绩效，职业和福祉的决策。我们在Insight222进行的近期研究发现，目前只有23％的公司制定了《人员分析道德准则》 。制定道德宪章原为 我们与The People Analytics Program成员共同进行的第一个共同创造项目。这些公司以及其他已实施道德宪章的公司拥有蓬勃发展的人员分析团队，为企业和员工创造价值，并为进入2020年及以后的持续成功做好准备。
＃3人力资本分析（PA/People Analytics）继续蓬勃发展
如果2019年是People Analytics终于到来的那一年，那么2020年很可能会成为超速驾驶的一年。我们与Insight222的许多人员分析团队合作。他们几乎都在数量上增长（与我们合作的许多团队的规模在2019年翻了一番或三倍），预算（在人力资源其他领域的资源正在缩减）和责任感（在领域中增加了广度和深度）例如员工体验，员工队伍规划以及开发基于分析的产品）。我预计，随着更多的人员分析负责人直接向CHRO报告，以及各组织增加投资以提高其更广泛的人力资源团队的数据素养，这种情况将在2020年加速。
＃4员工体验变得更加重要
EX已经是人力资源领域中最大的事情，但是，正如TI People 最近的《员工体验状况研究》所显示的那样，它只会变得越来越大，有92％的人认为EX在2021年将比今天更加重要。尽管最初对EX的关注可能是由于员工期望的提高（就像在客户体验中一样），但越来越多的证据表明，拥有强大EX的公司的表现要优于市场（参见图1）。我们与Insight222合作的大多数公司目前都在开发或实施EX程序。用来理解，设计和衡量员工体验的方法-尤其是在“关键时刻”正在变得越来越复杂，越来越由数据驱动并且更加连续。同样2月28日中国上海也将举行《2020员工体验论坛》。
图1：高绩效公司的股票表现与道琼斯指数和标准普尔指数（来源：Willis Towers Watson，确定构成高绩效员工体验的因素，2019）
＃5学习的个性化和个性化–一种规模，一劳永逸
EX的一个关键要素是创造个性化的体验-完全不同于过去适用于所有人力资源计划的单一规模。HR可能是个性化应用最广泛的领域是学习，鉴于我们处于重新技能时代，终身学习特别及时。诸如myHRfuture之类的工具使员工能够基于他们想要学习的技能和知识以及通过机器学习策划的内容来创建定制的途径，这些工具正变得越来越普遍，并有助于推动学习革命。
＃6技能是未来新的货币
在自动化时代中，最大的挑战也许不是人员的全面替换，而是从对工作的关注转变为看到按技能或任务进行细分的公司（见图2）。基于我们与Insight222合作的公司，这种新的技能水平将对劳动力规划（未来的技能，组合：构建，购买，借贷或机器人），学习（技能，学习和非学习）产生越来越重要的影响），人才培养（位置策略，品牌，人才库）和并购策略。这对于人员分析（越来越多地与劳动力计划结合）和人力资源技术（基于与我一起工作的客户的反馈，目前在这里不能满足需求）是一个巨大的机会。
图2：今天和2020年的劳动力细分（来源TI People）
＃7关系问题– ONA推动业务价值
随着公司变得越来越敏捷，更加协作并且越来越不分层，组织网络分析可以为工作的完成方式提供新的视角-特别是有助于最大程度地提高公司的社会资本价值。通用汽车利用ONA的见识来促进创新。Microsoft已使用它来支持入职并强调经理行为以提高团队绩效和敬业度。McKesson使用ONA来了解高绩效销售专业人员和团队的网络行为。这些只是案例研究中越来越令人印象深刻的集合中的三个。观看下面的McKesson案例视频，并在ONA在People Analytics中的作用中找到有关ONA的更多信息。 并探索ONA领先专家Rob Cross的工作。
＃8人力资源继续重塑和反思
人力资源无疑是业务最激动人心的领域之一，但如果要满足业务领导者和员工不断增长的期望，它也需要改变。简而言之，人力资源必须变得更加数字化，更加敏捷并且具有更多的数据素养才能实现更大的业务价值。好消息是，HR专业人员意识到了这一点并想学习（图3）。重点介绍了人力资源专业人员告诉myHRfuture他们最想学习的六项技能。因此，他们的组织和CHRO必须提供资金，支持和投资来实现这种发展。除了建立能力之外，人力资源还需要继续转变为以员工为中心的与员工一起工作以及为员工服务的心态，而不是他们。我从Leena Nair（联合利华），Diane Gherson（IBM），Peter Fasolo（J＆J），Kathleen Hogan（Microsoft）和Katarina Berg（Spotify）等先锋CHRO越来越多地看到了这一点，他们巧妙地将以人为本的设计方法与创造结合在一起通过人力资源可证明的商业价值。
图3：人力资源专业人员想要学习的六大技能（来源：myHRfuture，未来人力资源技能，2019）
＃9人力资源科技市场持续升温
Josh Bersin表示，HR Tech持续升温，目前市场价值超过3000亿美元。微软，SAP和Workday等主要公司都在进行重大投资。新兴市场不断创新，并产生了巨大的兴趣和投资。也许不足为奇的是，对于买方，分析师，投资者和卖方自己而言，市场变得越来越混乱。来年看到更多宣传（在AI和Blockchain等领域），创新（在技能和劳动力规划等领域）和整合并不感到惊讶，例如，当我输入这篇文章时，我得知Degreed已收购了Adepto。。预计2020年会有更多整合。
＃10提升健康，文化和D＆I的价值
尽管EX，People Analytics和设计思想的兴起都有助于将“人”重新带回HR，但仍有许多工作要做。杰弗里·普费弗（Jeffrey Pfeffer）的著作《为薪水而死》（Dying For A Paycheck）对现代管理实践如何产生压力，损害员工敬业度以及员工的身心健康提供了严厉的指控。Pfeffer还提供了证据，这也如何影响公司绩效。但是，也许情况正在发生变化。如果可以相信企业圆桌会议首席执行官的宣布，那么我们将看到世界上最大的公司从仅专注于股东转向以所有利益相关者为中心的更加平衡的目标（消费者，员工，供应商和社区以及股东）。在这里，People Analytics变得尤为重要，尤其是在部署它来帮助确定诸如员工健康计划之类的计划的投资回报时。例如，Leena Nair在Digital HR Leaders Podcast上与我分享了一点，联合利华发现，每投入1美元用于员工健康，他们将获得2.50美元的回报。显示员工健康的业务价值–以及健康的文化，强大的EX，多元化和包容性举措似乎是定额人力资源可以构成该职能的未来。
以上来自David Green的预测，有删减
由AI翻译完成。仅供参考。
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是时候为人力资本的分析建立一个员工价值主张
作者：Jan Schwarz
本文是白皮书的配套文章，是员工分析的员工价值主张，今天来研读一下。
我是那些相信大多数人都想在世界上做善事的那些类人。人们通常希望对他人进行恰当的对待，他们希望以某种有意义的方式对社会作出贡献，他们希望改善他们周围的朋友和家庭的生活。有意义或有目的是个人幸福的基本要素。
我也相信这适用于一个人的职业生活。不管职位描述中列出了哪些要求，雇主自然希望人们在工作中表现出色，为组织的成功和健康做出贡献，并改善同事的工作生活。在许多方面，工作可以成为实现更广泛的社会目标的工具。
然而，如果你是一家大公司的一员，你怎么知道你是否成功地实现了这些令人钦佩的目标？同样重要的是，公司会注意到吗？
人力资本的分析：这对你的人有什么好处？
乍一看，上面的问题似乎可以用人力资本的分析来回答。许多调查报告说，总体上，具有人力资本的分析能力的组织表现优于没有人力资本分析的组织。强大的商业业绩(无论是坚实的利润率还是增强的创新)有时会给员工更多的机会来实现更大的目标，提高个人的幸福感。审议下列发言：
“改善我为之工作的业务，意味着我的职业生活也会有所改善。”
“高绩效文化意味着我有更多的机会超越和影响变革。”
“优化学习和认证项目意味着我将有机会建立必要的技能，以实现更广泛的目标。”
事实上，与我交谈的许多商界领袖都认为，如果一个人是高绩效组织的一员，他们比为一家苦苦挣扎的公司工作的话，他们有更多的机会发挥影响力。但我对此有不同的看法。
虽然上述说法可能是正确的，但它们并没有最终证明商业业绩和个人福利之间总是有联系。我认为，创造个人影响力的机会不仅仅是公司整体的成功。实际上，这是一家公司对个人的积极关注，再加上对各种功能的不断分析探索。如果组织真的要通过人员分析来满足个别员工的需求，那就必须通过设计来实现。
EVP：为什么要人力资本的分析，为什么是现在
今年，每个人力资源和人事分析经理都应该对公司/员工合作伙伴关系的目标进行定义和制定。工人们越来越意识到信息安全和数据隐私问题。当涉及到收集和分析员工数据时，组织必须努力获得或保持员工的信任。要做到这一点，一种方法就是不断地让员工理解“这对我有什么好处？”
确定人员分析如何为单个员工提供价值并不是一项容易的任务。我们如何获得衡量人力资本的分析对个人的影响的细节？我们如何决定谁负责为员工提供价值计划？
这些都是Visier的研究和客户价值主管莱克西·马丁(Lexy Martin)提出的问题。一年多前，我在阿姆斯特丹的一次会议上开始思考这些问题。她花了30多年的时间从雇主的角度研究人力资源技术的价值，她认为现在是从雇员个人的角度着手处理价值概念的时候了。然后，我们合作并扩展了开发用于人的分析的员工价值建议(EVP)的想法。
EVP是完全人性化的分析实践的重要组成部分。与其让组织仅仅解释有关个人的数据，更重要的是完全人性化的实践为员工提供了解释和分析员工数据的工具，从而为员工提供了明确的价值。
Lexy经常喜欢使用框架，因此我们通过探索一个熟悉的框架来了解人类的动机：Maslow的需求层次结构，从而深入探讨了这个主题。总之，马斯洛的理论是，一旦基本需求(如安全、保障和归属感)得到满足，一个人就会被个人掌握所激励。在满足了这一需求之后，人们就会被超越所激励-追求更普遍目标的愿望。
我们的结论是，任何从员工角度对人的分析的讨论都应该强调人类对学习、成长和实现目标的渴望。同时，更基本的人类需要也不能被忽视。
Lexy和我然后建立了我们自己的马斯洛的等级结构，说明了员工的基本需求和更普遍的职业目标在这一架构内。我们希望公司在建立自己的EVP时会考虑这一点。
前进之路
如果人力资源和人员分析领导者倡导基于对人事的动机的理解的员工价值主张，那么他们的员工分析活动将更加顺利，同时为员工和雇主提供价值。
在内部和外部专家的帮助下，莱克西和我迄今策划的想法已经在白皮书“人的分析的员工价值主张”(EmployeeValuationofPeople Analytics)中得到了体现，但工作还远未完成。需要更多的讨论和思考，才能得出员工价值主张在实践中应该是什么样的。
作为人们分析的实践者和供应商，我建议我们有意识地决定朝着一个重要的目标努力：为员工个人提供价值，就像我们对股东和商业领袖所做的那样。
作者：Jan Schwarz
原文链接：https://www.visier.com/clarity/time-to-build-an-employee-value-proposition-for-people-analytics/
以上AI翻译完成，仅供参考
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专业制胜、引领前沿：人力资本分析论坛（HR&People Analytics Summit）上海站成功举办，汇聚近200位国内最优秀的嘉宾和前瞻的HR同仁
由中国领先的人力资源科技媒体平台HRTechChina举办的前沿专业论坛--人力资本分析论坛（HR&People Analytics Summit）上海站于2019年8月9日上海四季酒店成功举办。
论坛集结了强大的嘉宾阵容，来自全球知名企业的人力资源数据分析专家、人工智能专家和人力资源行业思想领袖，共同呈现了精彩的主题演讲，观点碰撞的圆桌讨论。200+CHRO、人力资源总监、人力资源专业人士一同见证了本场高端论坛的成功举办！
本次论坛受到行业知名前沿的人力资源科技服务商与机构的鼎力支持，它们分别是：易路、中数通、仁云、智思云、HRuno、优面宝等。
首先，主办方特别邀请到科石咨询HR数据分析首席专家Robin Yang作为主持嘉宾为大家开场致辞。在致辞中，Robin Yang谈到人工智能驱动的技术几乎开辟了无限的可能性，人力资本分析在受到技术强力推动下进行了深刻实践。
接下来，平安集团HR数据和AI负责人Bruce Ye为大家带来精彩演讲。在《人力资源智能化转型分享》演讲中，Bruce Ye从培训智能化、绩效智能化、薪酬智能化、员工服务智能化四个方面全面讲解人力资源智能化转型的痛点以及应用解决方案。通过数据分析、机器学习、深度学习、人工智能等技术手段实现“千人千面”个性化的人才培育和人才服务，从而有效推动人力资源智能化转型。
“建议以薪酬为核心，提升人力资源整体数字化能力”--易路副总裁张韵带来主题为《数字化转型下的HR创新管理》的分享。他生动讲述员工数字化核心人力＋最佳薪酬实践带来的影响，使到场的参会嘉宾们受益匪浅。
接下来来自Experian的 HR Director Rosa Wang就《离职预测分析》发表了Experian内部的实践以及对于数据分析的观点和见解；对于离职预测分析的模型和前沿分析深度启发在场的HR同仁。
她指出，我们生活在一个数据不断增加的时代，如何获取人才数据以及如何利用数据做出更好的决策都是企业组织长足发展必须研究的课题。德勤(Deloitte)在一次“高影响力人物分析”(High-Impact People Analytics)研究中发现，在创造高级能力方面，最重要的因素是需要创建数据驱动的文化。
在以“创建数据驱动的文化及人力资本分析的边界（Creating A Data-Driven Culture）”为主题的圆桌讨论上，来自博世德国、商汤科技、阿里云、世茂集团、平安集团的嘉宾一同分析探讨了企业创建数据驱动文化的必经之路及必要手段。尤其是谈到世界各地的对于个人隐私保护的不同带来人力资本分析的难度和机会。特别是欧洲的GDPR的数据保护法带来的局限。
下午的论坛迎来了来自世茂集团、中数通、科石咨询等人力资源总监及高管，聚焦人力资本热点话题，结合自身实践，带来了精彩分享，呈现了一场又一场的饕餮盛宴。
“数据是人力资本分析的基础。了解统计数据，了解如何以不同方式查看数据，以及在需要时分析数据，有助于我们做出更好的决策。”世茂集团人力资源高级经理江哲文为大家带来主题演讲 《人力资源数据应用实践》，他的真知灼见使到场的参会嘉宾们收获了许多有益的启发。
紧接着，中数通的汤总在《数字化人力分析助力业务决策》中提出如何将“4Rs”映射到常见的人资管理上。他指出，如果数据是数字世界的燃料，分析工具就是引擎，数据驱动决策的解决方案。并认为数字化指标分析、多维度进行分析、不同角色场景分析、不同模块分析都需要数据量的支撑。其深刻的见解、独到的观点感染了在场参会的嘉宾。
“解决问题的方法论：以数据和事实为基础，以假设为驱动，同时兼具逻辑和真知灼见”--来自前沃尔沃汽车销售亚太区人力资源总监范珂，在《人员效能的数据分析》演讲中，为大家详细梳理了提升员工效能的三大方法：领导力发展、提升员工敬业度、利用科技手段。其特别指出一点，作分析的HR一定要掌握Excel 这个工具！
高质量的人员数据可以为人力分析团队创建正确和最优的结构来支持业务目标，科石咨询HR数据分析首席专家Robin Yang 以《组织与人才数据如何推动业务成功》为题，详细阐述了关于人才数据与业务关系的深刻见地与思考，为参会嘉宾呈现了一场精彩的演讲。
随着人工智能、大数据等技术推动，未来的人力资源部门将更加专业化和技术化，人力资源部门及管理者必须高效利用数据，创造出一种由人工智能、大数据等技术驱动的更加个性化的体验，从而不断吸引和保留优秀人才，释放人才活力，助力企业业务发展。
至此，2019年人力资本高端论坛上海站圆满举办。感谢以上来自全球及中国领先的人力资源咨询公司、服务机构的领导者和创始人们的无私分享，他们结合自身的企业实践案例，以独特的视角分享关于人力资本分析的最新认知，探讨人力资本分析的未来发展趋势。
同时再次感谢所有合作伙伴、演讲嘉宾和参会嘉宾对本次活动的大力支持！
期待12月6日北京站再见！
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