2019年组织发展趋势:拥抱人力资源数据
富有洞察力的人力资源数据正在开始转变长期依赖人力劳动的流程,包括工资单,招聘和人力资本管理。
众所周知,数据已经改变了组织的业务方式。基于数据的应用程序和数据分析正在帮助销售,营销,产品开发和其他领域推动创新,消除低效率,改善客户体验管理并追逐以前难以想象的增长。
人力资源还可以使用数据做出明智的决策,帮助他们的组织取得成功。人力资源数据的见解已经开始改变长期依赖人力劳动的过程。薪资,招聘和人力资本管理只是人力资源部门的一部分,可以从细分的,细节丰富的数据中受益,例如,显示部门层面的信息或有关竞争组织如何发展的启示。
以下是三个不断发展的领域,人力资源数据可以帮助您的组织更好地管理人才并提高盈利,掌握这些趋势有助于为您的部门或组织成功。
使用数据作为助手
通过人工智能支持的技术收集、分类和分析的数据不应被视为人工劳动的结束,相反,AI应该充当人类的助手。从组织数据中收集的见解有望帮助人力资源领导者以新的方式处理他们的职责,并解决更适合人工智能的挥之不去的问题。通过这种方式,数据将越来越多地允许决策者专注于需要更人性化的优先级和任务。
例如,数据可以显示哪些员工有离职的风险,这使得人力资源部门能够与经理讨论潜在的结果,然后他们可以主动与员工交谈,以确定他们是否满足于工作。数据还可以揭示经理何时难以保留新员工。这可以帮助人力资源部门确定哪些经理可以从额外的培训中受益 - 甚至是体贴的,数据支持的对话。数据可以确定某个部门何时超出其分配的加班预算,使人力资源部门能够帮助管理人员更好地指导他们的计划。
与人员进行沟通正是人力资源部门应该做的事情,数据分析让人力资源部门能够采取有意义的见解。由于数据的原因,实现人力资源中的“人”元素可能比以往更加直观。
为管理层提供他们需要的数据
更加以数据为中心使人力资源部门能够积极主动地迎合另一个趋势:需要定期向高管和经理提供重要数据。管理层通常忙于运营组织,通常没有多少时间仔细审查数据,但通过将数据分析纳入其工作流程,人力资源部门可以隔离管理人员和一线管理人员需要看到的成就,问题和异常的统计快照。
通过我们的薪资服务提供的见解,今年我们的一个客户合作伙伴节省了330万美元,因为经理手头有数据表明加班超支已经成为一个问题。各地的人力资源工资专家肯定会让他们的主管,首席财务官和其他高管感到高兴,如果他们能够传递直接,准确的见解,导致任何不必要的开支被削减。
数据可以促进员工成长
人力资源和管理层之间的信息流动主题很好地转化为2019年的另一个趋势:更加注重改善员工与企业的关系。当人力资源部门有数据帮助员工提高绩效,学习新技能或在组织内寻求晋升时,人力资源部门不必仅依靠传闻。
在帮助那些对管理角色表示出兴趣的员工时,人力资源部门可以使用数据来概述当前管理者所遵循的具体职业轨迹。主管还可以依靠数据洞察力向员工展示他们需要获得或锐化的技能组合,以提高他们当前职位的绩效并为管理的未来做好准备。
成长型组织了解在员工发展中投入资源和时间的必要性。他们希望员工从他们的工作中学习并获得满足感。反过来,员工也渴望获得指导。当管理人员和人力资源部门明确指出员工可以采取的专业发展步骤时,员工会欣赏他们的上级重视个人发展。
开始使用人力资源数据促进创新,增长
致力于数据驱动的人力资源管理方法应该是您的组织2019年的首要任务之一。分析与您自己的组织相关的数据以及您的竞争对手的成功和失败可以使您的人力资源部门能够为您的公司推进关键目标。将其付诸实践应有助于为您提供时间,洞察力和信心,从而做出明智的业务决策并增强您与员工的关系。这是一个值得追求的目标。
以上为AI翻译,内容仅供参考。
原文链接:Embrace These HR Data Trends and Make 2019 a Year of Employee and Organizational Growth
Workday People Analytics:利用人工智能、机器学习和增强分析的优势
文/Pete Schlampp
有人说,数据是新石油。但是几乎在所有公司,其生成的数据远远超过他们能够分析利用的数据。而在很长一段时间里,Workday的目标都是帮助公司从数据中汲取有价值的见解。从内置报告和分析开始,随着Workday Prism Analytics和Workday Data-as-a-Service的推出,随着数据量、速度和种类的增长,Workday扩大了产品范围,帮助客户充分利用他们的数据。
Workday Prism Analytics致力于开放性和将非Workday的数据引入系统,是您的财务和人力资源团队的数据中心。今年夏初,Workday通过收购增强分析的市场领导者Stories.bi,在分析之旅中又向前迈进了一步。
今天,我们很高兴地宣布Workday People Analytics,是一个全新的应用程序,它将向高管、组织领导人和人力资源业务合作伙伴提供关于他们的员工队伍中最关键的趋势视图,以及了解趋势的最可能的驱动因素。它将利用强大的人工智能(AI)、机器学习和增强分析技术,提供动态创建的关键指标,并伴有解释性叙述——我们称之为故事。
How We Got Here
首先需要一些背景。注意让Workday People Analytics与我们现有的产品一起工作。由于Power of One,Workday有一个数据模型,因此我们的应用程序能够非常轻松地处理有关人员的数据。对于Workday人力资本管理(HCM)的客户来说,Workday People Analytic将利用这些数据进行开箱即用。即使对于那些不使用Workday HCM的客户,他们也可以通过Workday Prism Analytics从任何HCM系统中引入外部数据,因此这些见解仍将可用。
That’s Great, Now What?
其次,我们必须以更好的方式将有价值的信息交给高管。因此,Workday利用了增强分析将许多应用于企业问题的AI功能集合在一起,包括:
自动模式检测功能,可以查找人类可能看不到的重要变化
图形处理以查找大量数据集之间的连接
机器学习预测最重要的问题供您查看
用自然语言来解释一个简单的故事中发生的事情
Workday的人工智能将搜索数百万种可能的数据场景,并确定优先级,以故事形式自动向高管推送个性化见解。故事为正在发生的事情提供了一种自然的语言解释。洞察力可以是积极的,也可以是消极的——它们只是你应该知道的事情。它们会自动地对你的数据进行更深入的挖掘,并告诉你为什么会这样。这为领导者提供了在做业务决策时所需要的基本信息。
See What Matters Most
Workday People Analytics是我们第一个使用增强分析的地方。它将为管理人员,组织领导者和人力资源业务合作伙伴提供可操作的指导,将动态创建的故事与静态内容相结合,涵盖组织构成、多样性、招聘、保留和人员流失以及人才和绩效等方面。
您将看到最重要的事情,以便您可以在最短的时间内做出最佳决策。这将使得组织的行动,创新和学习速度更快。
Workday People Analytics不是自动生成针对特定问题的预测,而是提供一种叙述,以指导管理人员在一个广泛的领域中找到聚焦点——无论是具体的团队、位置、客户还是产品线。它使用机器学习来预测和展示真正重要的东西。换句话说,Workday People Analytics会告诉您需要了解的内容。
例如,一位人事主管可能会收到一条消息,表明新员工流动总体上有所增加,他们不仅应该关注伦敦的销售组织,还要考虑薪酬以及特定的招聘经理。该应用程序可帮助领导者专注于影响其业务的最重要问题,并回答以下高价值问题:
招聘过程中的瓶颈是什么?
该组织多样性的五大趋势是什么?我们作为一个社区如何发展?
整个组织可以从哪些卓越的领域中学习?
我们在哪里看到异常高的磨损?它背后的驱动力是什么?
因此,信息负载减少了1000倍——你会发现什么是最重要的,这样你就能在最短时间内做出最佳决策。组织行动、创新、学习更快,形成良性循环。
Future’s So Bright…
Workday People Analytics只是一个开始,我们很高兴能够进入数据的新时代,超越自助服务,进入人工智能能够有效预测的世界。未来,我们将在所有Workday的产品中应用增强分析。Workday People Analytics将于明年秋季提供给早期用户,通常在2019日历年末提供。单独销售给Workday HCM客户,它将作为Workday Prism Analytics的一部分提供。我们确信好戏还在后面。
以上为AI翻译,观点仅供参考。
原文链接:Announcing Workday People Analytics: Leveraging the Strength of AI, Machine Learning, and Augmented Analytics
数据分析
2018年10月06日
数据分析
为什么预测分析(Predictive Analytics)是人力资本管理改变的关键?
文/ Chiradeep BasuMallick
这是一个由数据推动的时代。对于人力资源专业人士来说,数据驱动的人力资源分析有助于简化战略规划,改善决策,使员工能够从公司更智能、更有吸引力、更高效的生命周期中获益。在这种情况下,预测分析可以改变核心人力资本管理(HCM)过程,如员工流失管理、员工情绪监控、人才获取和能力规划。
通过预测人力资源分析能力,HCM解决方案将真正改变上述所有情况。让我们来看看几个关键的影响领域:
对员工进行剖析,并进行准确的分类
有了大量关于技能、教育和背景经验的员工数据,预测分析可以帮助评估每个员工的准备程度。这确保了最适合的申请者被雇佣,新员工被分配到最合适的岗位。企业还可以了解哪些员工最值得拥有,并根据未来的结果预测,制定员工福利计划。
管理员工流失率,衡量员工忠诚度
通过预测性人力资源分析,人们可以建立复杂的模型,根据有关员工潜在流失的数据生成触发器。HCM解决方案通过将员工流失风险因素与绩效数据相结合,可以准确判断员工的工作效率,检查员工流失率,并专注于提高员工忠诚度和员工福利计划。
预测能力和招聘要求
人力资源分析可以通过对最佳资源可用性、需求可能下降或上升以及其他有用的细节进行正确的检查和平衡,从而确保人员配备。这也将有助于招聘团队掌握工作量,确切知道需求何时会激增,以及如何填补缺口。与此同时,由于准确的产能预测,您的员工也可以减轻工作负担。
员工情绪分析
到目前为止,这是人力资源分析最重要的益处。除了年度调查或反馈机制外,预测分析还能帮助评估员工对自己在公司的角色的看法。通过跟踪员工对不同话题的看法,跟踪他或她在社交媒体上的数据,绘制他们的绩效图,我们可以分析员工的动机商数,留在公司的愿望以及与企业目标一致性程度。然后,这将继续促进成果、精简增长、有利于重新调整员工福利计划,精简对核心业务目标的关注。
结论——未知的领域和灿烂的前方道路
对于人力资源团队来说,对预测分析如何帮助日常任务分配感到有点不确定是很正常的。然而,今天,全面的HCM解决方案必须包含这些关键的预测分析组件,帮助揭开高度复杂和竞争激烈的市场的神秘面纱。
最后,预测性人力资源分析将创造有意义和令人满意的员工体验,带来真正的长期利益和关系建设。
以上为AI翻译,观点仅供参考。
原文链接:Why Predictive Analytics is a Game Changer for Human Capital Management
数据分析
2018年09月28日
数据分析
LinkedIn推出Talent Insights,正式涉足商业智能领域文/Ingrid Lunden
LinkedIn ,一个专门发布个人或组织专业档案的公共网站,人们将其视为网络招聘的起点,如今这项服务已经吸引了超过5.75亿用户,2000万家公司和1500万活跃职位列表。但现在在微软的所有权下,该公司已经开始越来越多地构建其它服务; 今天看到最新的服务是它们推出的一个名为Talent Insights的新功能。
Talent Insights之所以重要,部分原因在于它是LinkedIn首次涉足商业智能。作为该企业分析的一个分支,它旨在帮助高管和其他企业最终用户做出更明智的业务决策。
此外,Talent Insights值得注意是因为它是趋势的一部分。LinkedIn已经推出了许多其它服务,使其不仅仅是一个单纯的社交网络,而更多的是IT生产力工具。它们为用户提供了一种查看和计划前往潜在工作(或其它业务)的通道; 与Microsoft软件集成,包括与Word 和Outlook中的简历构建集成 ; 并在其Sales Navigator 产品中添加更多CRM工具。
有趣的是,距离LinkedIn 首次宣布Talent Insights 到今天实际推出已有一年。该公司表示,部分原因在于期间一直在修补它的缺口以使产品完善:它一直在与众多客户间进行测试——现在有100个使用Talent Insights——比如在人力资源、招聘和营销等部门工作的员工。
今天推出的产品大致类似于公司一年前预览的产品:它有两个部分,一个专注于公司人员,称为“人才库”,另一个专注于公司数据,称为“公司报告”。
其中第一项将允许企业在LinkedIn数据库中进行搜索,以发现那些与企业已经招聘过的人才特征相似的人才,并找出他们目前的位置(就位置和公司从属关系而言),以及他们动向,他们可能有什么共同的技能,以及如何更好地发现那些拥有所有这些特征的人。
第二组数据工具(公司报告)提供了类似的分析概况,比如关于您的组织以及您希望在相关教育水平和相应劳动力学校等领域与之进行比较的组织; 员工拥有或不拥有的技能; 等等。
运营Talent Insights的高级产品经理Dan Francis在接受采访时表示,目前用于为Talent Insights提供支持的大部分数据主要来自LinkedIn本身,尽管还有其他数据来源,例如来自劳工统计局的材料。(事实上,即使是LinkedIn的其它一些数据库,例如在其招聘列表中,甚至在其新闻/内容播放中,填充两者的材料都来自第三方。)
他还补充说,让公司提供他们自己的数据来使用数字运算——无论是他们自己的报告还是其他公司的报告 - “在我们的路线图中,”表明LinkedIn看到了这个产品的一些进程。
添加更多数据源也可以帮助公司显得更加公正和准确:虽然LinkedIn在专业配置文件方面是庞大的,也是同类信息中最大的信息库,但它并不总是准确的,比如在某些情况下可能完全受过时了或故意误导的信息影响。
(相关:LinkedIn还没有为人们发布任何“验证确认”的个人资料,例如你在Facebook或Twitter上发布,以证明他们是他们所说的人,他们在工作的地方工作,以及他们的背景这是他们声称的那样。我猜测可能是如果是错的,以明确的方式验证一切是非常困难的,所以LinkedIn依靠公众监督的力量来保持人们的诚实度。)
“我们对此非常透明,”Francis说。“我们并不认为这是一种全面的产品,但它是一种代表性的样品。在确保数据质量良好方面,我们非常谨慎。我们知道有时数据并不完美。在某些情况下,它是方向性的。“
以上为AI翻译,观点仅供参考。
原文来源:LinkedIn steps into business intelligence with the launch of Talent Insights