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1、同程藝龍認為,對于 People Analyics,大部分企業在實踐過程中已經有了類似的概念,也已有或深或淺的嘗試,只是缺乏統一的名詞。在同程藝龍的 People Analyics 實踐,是以支撐組織戰略、解決業務問題為出發點,打通整合多處數據源,通過交叉的多維度的分析或基于數據模型,進行可視化的數據呈現,輔助于戰略或決策的落地和人力資源管理。其根本目的是用于輔助企業的人力或業務戰略的落地,也可輔助人力資源的日常管理。 以解決問題為出發點。區別于傳統的運營性工作匯報或報表,PA 的初衷和目的,是解決問題,可能是解決公司層面戰略落地的問題,例如,提高人效、快速拓展業務、降費增效等,可能是解決 H
2、R 日常工作中的問題,例如提升高績效員工保存率、人才實時動態判斷等。PA 不是為了做報表而做報表,而是為了解決業務痛點做數據支持,以終為始地進行數據分析。 打破數據壁壘,進行全面綜合的交叉分析。通常分析透徹一個業務問題,僅通過單一模塊的數據難以支持。需將人力資源主系統和其他周邊相關的系統(如:績效、培訓、招聘、 人才發展系統等)的數據整合到一起,才能更好地挖掘相關問題背后的原因,進行綜合的交叉分析。 不僅分析過去已發生的,更嘗試預測未來。People Analyics 不僅用于了解已經發生的事情,更需要用于探索未來相關場景中某些事件的發生概率,如:離職風險預測,用工規模、 人力成本預測等。 不少企業傾向于基于成熟數據工具或平臺落地。原因其一是數據模型一旦建成,數據源時刻變化,但數據結論的實時性要求很高,通常難以人工實時處理,大多基于系統模型處理。其二,成熟的 BI 工具,可以讓數據的視覺呈現方式可以有更好的表達。