劳动力分析
收藏：100+HR关键指标（Top 100+ HR Metrics）
人力资源的数字化和数据驱动管理，已成为企业在新商业环境中制胜的关键。根据最新的调查显示，超过80%的企业领导者表示，在过去几年充满挑战的环境中，如果没有HR科技工具和数据分析的有力支持，他们的企业很难实现有效运转。
深入理解并有效运用HR指标，可以帮助我们在人才招聘、员工保留、敬业度提升、继任规划、多元化与包容性建设、培训发展等领域作出更加智慧且精准的决策，为组织创造显著的战略价值。
为此，我们特别整理出“100个HR关键指标（Top 100 HR Metrics）”，全面涵盖指标定义及计算公式，助您精准掌握组织的人才状况，制定切实可行的战略决策。希望这份指标指南，能帮助您及所在组织释放人力资源数据分析的全部潜力，提升HR工作的战略影响力。
无论您是HR新手还是资深从业者，相信本指南都能助您更精准地将数据转化为行动，驱动组织成功。
下面，让我们一起探索这些关键指标，开启数据驱动的人力资源新篇章！
Workforce Metrics（人员结构指标）
Headcount（员工总数）
Headcount Growth（员工增长率）
FTE Growth（全职员工增长率）
Average Age（员工平均年龄）
Aged 60+%（60岁以上员工占比）
Average Years in Position（平均在职年数）
Average Years in Service (Tenure)（平均任职年限）
% Full-Time Employees（全职员工占比）
% Part-Time Employees（兼职员工占比）
% Contingent Workers（合同工占比）
Talent Acquisition Metrics（人才招聘指标）
Number of Hires（招聘人数）
Hire Rate（招聘率）
Failed Hires（失败招聘人数）
Hire Fail Rate（失败招聘率）
Time to Hire（招聘时间）
Time to Fill（职位填补时间）
Time to Start（入职周期）
Recruitment Costs（招聘成本）
Hiring Costs（入职成本）
Cost per Hire（每次招聘成本）
Source Channel Cost（招聘渠道成本）
Average Hire Pay（平均入职薪资）
Average Hire Age（平均入职年龄）
Number of Vacancies（职位空缺数量）
Vacancy Fill Rate（职位填补率）
Retention Metrics（员工保留指标）
Number of Leavers（离职人数）
Overall Turnover Rate（整体离职率）
Voluntary Turnover Rate（主动离职率）
Involuntary Turnover Rate（非自愿离职率）
Retention Rate（员工保留率）
Stability Index（稳定指数）
Average Tenure at Exit（离职员工平均任职时间）
% Regrettable Loss（遗憾流失比例）
Cost to Replace Employees（替代员工成本）
Cost of Turnover（离职成本）
Retention (Flight) Risk Score（离职风险评分）
Impact of Loss Score（员工离职影响评分）
Internal Mobility Metrics（内部流动指标）
Number of Promotions（晋升人数）
Promotion Rate（晋升率）
Time to Promotion（晋升所需平均时间）
Lateral Moves（横向调动数量）
Lateral Move Rate（横向调动率）
Time to Lateral Move（横向调动所需时间）
Demotions（降职数量）
Demotions Rate（降职率）
Time to Demotion（降职所需时间）
Build Rate（内部填补职位比例）
Buy Rate（外部招聘比例）
Performance Metrics（绩效表现指标）
% High Performers（高绩效员工比例）
% Low Performers（低绩效员工比例）
% High Potentials（高潜人才比例）
% Talent（人才比例）
Learning and Development Metrics（培训与发展指标）
Learning Completion Rate（培训完成率）
Total Training Hours（培训总时长）
Total Training Cost（培训总成本）
Cost per Employee for Training（人均培训成本）
Time to Productivity（员工达成生产力的时间）
Skill Gap Percentage（技能差距百分比）
Organizational Structure Metrics（组织结构指标）
Reporting Layers（报告层级数量）
% Managers（经理比例）
Direct Span of Control（直接管理幅度）
Indirect Span of Control（间接管理幅度）
Rewards Metrics（薪酬激励指标）
Total Base Pay（总基本薪酬）
Total Bonus（奖金总额）
Total Fully Loaded Labor Cost（员工完全负担成本）
Average Base Pay (Full-time)（全职员工平均基本薪酬）
Average Base Pay (Part-Time)（兼职员工平均基本薪酬）
Target Bonus（目标奖金）
Actual Bonus（实际奖金）
% Bonus Achieved（奖金达成比例）
Fully Loaded Cost per Employee（每名员工的综合成本）
Relative Salary Position（相对薪资水平）
Compa Ratio（薪酬比率）
Time to Salary Raise（薪资提升所需时间）
Diversity and Inclusion Metrics（多元与包容性指标）
Diverse Employees（多元员工数量）
% Diverse Workforce（多元化员工比例）
% Diverse Managers（多元化经理比例）
% Diverse Leadership Team（多元化领导团队比例）
% Diverse Promotions（多元化晋升比例）
% Diverse Hires（多元化招聘比例）
% Diverse Turnover（多元化员工流失比例）
Inclusion Index（包容指数）
Inclusion Net Promoter Score (iNPS)（包容性净推荐值）
Pay Gap Across Diverse Groups（不同群体间的薪酬差距）
Absenteeism Metrics（缺勤指标）
Absence Rate（缺勤率）
Absence Cost（缺勤成本）
Absence Frequency（缺勤频率）
Absence Duration（缺勤时长）
Bradford Factor（布拉德福德系数）
Succession Management Metrics（继任管理指标）
Coverage Ratio（继任候选人覆盖比例）
Listed Successors（列出继任候选人数）
Available Successors per Position（每职位可用继任者数量）
Succession Readiness（继任准备度）
Employee Engagement Metrics（员工敬业度指标）
Employee Net Promoter Score (eNPS)（员工净推荐值）
Employee Engagement Participation Rate（员工敬业度活动参与率）
其他重要指标（Other HR Metrics）
Average Revenue per Employee（人均创造收入）
Time to Productivity（员工达到生产力的平均时间）
Skill Gap Percentage（技能差距比例）
Total Training Cost per Employee（每位员工培训成本）
Time to Salary Raise（获得薪资提升的时间）
Build Rate（内部培养率）
Buy Rate（外部招聘率）
Number of Listed Successors（被列为继任者的员工数量）
Available Successors per Position（每个职位的可用继任者数量）
Promotion Rate（晋升率）
Demotion Rate（降职率）
Reporting Layers（组织结构报告层级）
Direct Span of Control（管理人员直接管辖人数）
Indirect Span of Control（管理间接范围）
Skill Gap Percentage（技能缺口比例）
Total Training Cost per Employee（每名员工的培训成本）
% Absenteeism（缺勤率）
Average Bonus Percentage（平均奖金比例）
Training Cost per Employee（每名员工的培训成本）
上述总结涵盖了HR领域最关键的100项指标，提供清晰定义与作用，便于快速查阅与决策参考。
劳动力分析
全面解析Gartner人力资源转型的四大关键要素
随着企业环境的快速变化，HR职能的转型已成为提升组织竞争力的关键所在。Gartner提出了人力资源转型的四个关键要素，涵盖领导力、运营模式、团队能力与技术支持，帮助企业应对不断变化的市场需求，优化人力资源的运营效率。
下面将详细介绍这四大要素，帮助企业HR领导者更好地理解和应用。
1. 卓越的HR领导力
成功的人力资源转型始于卓越的HR领导力。作为企业人力资本和文化的领导者，CHRO（首席人力资源官）需要从传统的职能管理角色转向更具战略性和前瞻性的业务伙伴。他们不仅要制定HR战略，还需根据市场变化和企业目标调整这些战略，确保HR职能能够支持业务需求。
CHRO的五大角色：
企业文化的引领者：塑造以人为本的企业文化，提升员工敬业度。
动态人才市场中的竞争者：面对人才短缺和高竞争的市场，制定具有竞争力的招聘和保留策略。
战略变革的推动者：推动企业战略转型，确保人力资源管理符合业务目标。
利益相关者的调和者：在不同部门和领导层之间平衡各种需求，推动跨部门协作。
值得信赖的顾问：为CEO和高层提供有力的决策支持。
2. 现代化的HR运营模式
HR的运营模式是HR转型的核心所在。现代化的HR运营模式强调灵活性和敏捷性，以应对企业的不断变化需求。根据Gartner的建议，HR运营模式的转型需从以下四个方面着手：
重新定义HRBP角色：HR业务伙伴（HRBP）的角色将从事务性管理者转型为战略人才领导者。他们需要具备更强的分析能力和战略思维，以推动各业务部门的人才管理策略。
创建HR问题解决专家团队：该团队作为HR的“弹性肌肉”，能够灵活应对各类战略性问题，开发并优化HR流程、政策和实践。
建立下一代卓越中心（COEs）：未来的COEs将更加灵活，依赖于外部专业资源，与HR其他职能协同工作，确保HR政策和实践的专业性和灵活性。
打造HR运营和服务交付团队：通过HR技术支持和共享服务，HR运营团队能够更高效地服务于员工和管理层，确保企业日常运作顺利进行。
3. HR团队能力提升
HR团队的能力建设是HR转型成功的基石。随着混合工作模式的普及，企业对数据驱动的HR决策和战略性人才管理的需求愈发强烈。Gartner指出，HR团队需具备以下三大关键能力：
数据驱动的HR洞察力：HR团队需要掌握如何通过数据分析洞察员工行为和需求，并将这些数据转化为切实可行的战略决策。通过有效使用人才分析技术，HR可以找到关键人才的“热区”，制定针对性的培养和保留计划。
HRBP角色分化与专业化：HRBP将进一步细化为多个角色，包括战略人才领导者、问题解决专家和人员关系管理者。每个角色都需要具备项目管理、战略咨询和关系管理等核心能力。
跨部门创新与合作：HR不仅要提升内部能力，还需通过引入外部创新和跨部门合作来解决新出现的劳动力问题。HR应成为企业创新的推动者，引导跨部门合作，确保创新想法能够在企业内部落地。
4. HR技术支持
HR技术的进步为HR转型提供了强大动力。随着生成式AI、机器学习（ML）、自然语言处理（NLP）等技术的普及，HR流程的数字化转型加速推进。Gartner指出，HR技术的应用不仅应提升员工体验，还需帮助HR实现流程自动化和数字化，从而提升整体运营效率。
HR技术战略的核心：
以人为本的HR技术应用：HR技术的目标是为员工提供无缝的工作体验，确保技术在工作流程中发挥支撑作用，而非增加负担。
平衡技术投资与风险：HR技术领导者需在创新和成本之间找到平衡，确保技术投资既能推动业务转型，又能控制潜在风险。
数据安全与隐私保护：随着远程办公的普及，HR技术需确保员工数据的隐私和安全，采用更灵活的访问管理策略，防止数据泄露。
总结
人力资源的转型不仅仅是对现有流程和职能的升级，更是对HR领导力、运营模式、团队能力和技术支持的全面重构。通过Gartner提出的四大关键要素，企业HR团队能够更好地应对未来的挑战，提升业务支持能力，推动企业实现可持续发展。
详细可以访问Gartner的官网
劳动力分析
医疗人员招聘公司AMN Healthcare以3亿美元收购医疗服务提供商MSDR
美国最大的医疗保健人员招聘公司之一 AMN 医疗保健服务公司同意收购医疗保健人员招聘和临时医疗服务提供商 MSDR。
MSDR 由两家医疗保健人员招聘公司组成，专门从事临时工和高级实习： 总部位于新泽西州的Medical Search International和总部位于亚特兰大的DRW Healthcare Staffing。MSI 成立于 2002 年，为医疗保健系统提供精神科、麻醉科、放射科和外科方面的医疗保健专业人员；DRW 成立于 2011 年，专门从事精神科、麻醉科和外科方面的工作。
此次交易价值 3 亿美元，预计将于本季度完成，资金来源包括手头现金和借款。
"AMN Healthcare 总裁兼首席执行官Cary Grace在一份新闻声明中说："我们非常高兴地欢迎 MSDR 团队加入 AMN Healthcare 大家庭，为我们全国各地的客户提供更多的劳动力解决方案。"现在比以往任何时候都更重要的是，医疗保健系统能够简化获得服务、技术和医疗保健专业人员的途径，以支持他们所服务的患者和社区。
根据 AMN Healthcare 的数据，这笔交易扩大了这家总部位于达拉斯的医疗保健人员派遣服务提供商在临时医疗服务领域的收入增长。
收购 MSDR 后，AMN Healthcare 的解决方案组合将扩大，为客户提供更大、更多样化的候选人库，其中包括专门从事一些最需要、最紧缺服务的医疗保健专业人员。此次收购还将使 AMN Healthcare 和客户受益于 MSDR 团队在招聘、安置和运营方面的专业技能和知识，包括专为临时工量身定制的候选人匹配技术。
2022 年，MSDR 的收入为 1.04 亿美元，2023 年年初至今的年化收入约为 1.55 亿美元。根据计划，DRW 的首席执行官兼管理合伙人 Chris Wang 将留任 MSDR 总裁。
关于 AMN Healthcare
AMN Healthcare 是为全美医疗保健机构提供医疗保健整体人才解决方案的领导者和创新者。公司通过其创新的招聘和人员配置策略以及广泛的职业机会，提供无与伦比的最全面的优质医疗保健专业人才网络。凭借独到的见解和专业知识，AMN 医疗保健公司帮助医疗机构优化员工队伍，成功降低复杂性，提高效率，改善患者治疗效果。AMN 提供管理服务计划、医疗保健猎头解决方案、供应商管理系统、招聘流程外包、预测性劳动力分析、收入周期管理、认证解决方案和其他服务。AMN Healthcare 致力于培养和维持一支多元化的团队，以反映我们所服务的社区。我们致力于吸纳多种不同的背景、经验和观点，这使我们能够在医疗保健服务行业中不断创新并保持领先地位。
劳动力分析
【观点】进行劳动力规划与分析应该关注的五大因素
每个工作场所，每个组织，都有特定的员工人数。人力资源团队都在努力维持这个数字，以便防止有意外的人员流动，提高工作效率。
但是，作为人力资源专业人士，在寻找员工时，不仅要关注候选人具备的技能和经验的组合，以帮助公司实现目标。还需要预测未来员工需要具备的技能，以帮助员工创建职业道路，并防止人员流失。这就是劳动力规划和分析的作用。使用真实的人员数据来进行预测，规划未来的招聘需求，并达到商业目标。
什么是劳动力规划？
劳动力规划是预测企业短期和长期的人员配置需求的过程。人力资源团队利用这一业务规划策略来确定员工的技能差距，并预测未来的劳动力需求。劳动力规划使组织劳动力和企业的战略目标保持一致，既把员工与大局联系起来，又确保正确的人在正确的时间担任正确的角色，从而实现整体目标。
劳动力战略规划也是在员工流失时减少生产力损失的一种方式。不可避免的是，工人会辞职，其他人会退休，还有人被解雇。有时，这些事件是出乎意料的，人员的突然减少，使团队不得不争先恐后地填补由此产生的生产力差距。劳动力规划要考虑到这些情况，以便能迅速填补这些缺口，避免生产力的损失。
什么是劳动力分析学？
劳动力分析或人员分析，这两个词经常交替使用，指的是分析你公司的人员数据并将其用于决策的过程。虽然劳动力分析和人力资源分析有时被用来表示同一件事，但它们是不同的。劳动力分析具体指的是员工数据的细分，而人力资源分析指的是对人力资源流程和程序的分析以及它们对业务的影响。
劳动力分析被用来为劳动力规划战略提供信息。劳动力分析能够帮助组织发现包括员工绩效、参与度和保留率等重要指标的趋势。帮助组织分析和解决问题。
有助于劳动力规划的5个因素
在劳动力规划的每一步，人力资源部门都有无数的因素需要考虑，以下是有助于劳动力规划的5个因素。
1. 当前和未来的公司目标
企业目前的情况和未来的计划引导着组织的劳动力规划战略。你的公司是一个全新的创业公司还是一个成熟的行业参与者？是一个不到100人的紧密型组织，还是一个拥有数千名员工的全国性特许经营机构？
劳动力规划也受公司目标的驱动：你现在是快速招聘还是计划明年招聘？企业会不会发展到提供任何额外的产品或服务？是否有计划在不久的将来为员工提供新的软件产品或工具，或者你的软件解决方案是否已经完善？所有这些都会影响到人力资源的规划。
2. 公司文化
公司文化会影响到你的组织是否是一个有竞争力的雇主，是否能够招聘和留住顶尖人才。56%的员工表示，对于工作满意度来说，公司文化比工资更重要，而且它是员工转换工作的最常见原因之一。这意味着未定义公司文化可能是造成人员流失的主要原因。
在紧张的劳动力市场上，更高的工资可能会赢得顶级人才。但是对这些数据的分析表明，公司文化和为员工提供发展平台会让组织与众不同。做个调查，了解员工对你的公司文化的感受。然后，如果需要的话，人力资源团队可以寻找方法来加强文化建设，吸引和保留最适合的候选人。
3. 当前和未来的人才供应
劳动力规划受到当前和未来的人才供应情况的影响。劳动力和技能的短缺，公司的自然减员率，以及候选人管道决定了人才供应。例如，如果劳动力分析表明，你的公司很可能难以招聘到具备某种技能的人才，就可以考虑延长招聘的时间。
4. 离职率和退休率
平均营业额和预期退休率有助于人力资源部门预测某些事件的发生，即使它们是意外发生的。这会让你的团队深入了解可能失去的人才和由此造成的技能短缺，如何调整和防止生产力的损失，哪些技能是雇用替代者时必须具备的，以及未来需要填补的技能差距。这些都是人力资源部门应该考虑的因素。
5. 技术的影响
技术能够促成生产力的提高，在某些情况下，甚至能够代替某些职位角色。如果你预计技术的进步会对员工人数或员工绩效产生影响，那么在劳动力规划中就应该考虑到这一点。
为什么劳动力规划和分析是重要的
劳动力规划和分析利用数据来帮助你做出更好的决定，以防范不确定性，解决劳动力中的差距，并推动业务绩效。科学的劳动力规划能够实现以下目标：
寻找并雇用那些技能和经验适合每个职位并有长期发展潜力的候选人
根据员工的技能和表现，预测哪些员工会成为高绩效人员，以便组织能留住他们。
发现驱动员工参与的因素，以帮助提高绩效和保留率。
使人才管理目标与组织目标相一致。
进行继任计划并确定潜在的晋升人选。
劳动力分析软件是必要的
劳动力规划中涉及大量的数据收集。使用手工或基于电子表格的系统来维护所有这些数据，会导致劳动力规划效率低下。而且，与手工操作一样，数据输入也有可能出现人为错误。
使用劳动力规划软件可以减少错误，以创建可实时调整的有效人员配置计划。它还能够分析员工生命周期的每个阶段的人员数据，以便人力资源部门能够了解正在发生的事情，并对员工体验进行改进。
实施一个全方位的人才管理系统，在不增加人力资源部门现有工作量的情况下，整合和分析你的人员数据。准确地规划未来的业务需求，执行以数据为基础的人员举措对组织的发展具有重要意义。
文章来源：Human resources today
劳动力分析
【加拿大】SaaS初创公司Produce8获得了600万美元融资，以帮助远程、混合和数字优先团队更有效地工作
近期，总部位于温哥华SaaS初创公司Produce8获得了600万美元融资，加速未来劳动力分析的发展。使远程优先团队的数字工作更加透明。
目前，越来越多的早期技术投资者支持为远程工人和管理人员提供更多的数据和可见性。Produce8是一家初创的SaaS公司，旨在为分布式和数字优先的团队提高生产力，Produce8在2020年从温哥华的Top Down Ventures获得最初的种子资金后，Produce8发布了其早期访问平台，引起了人们的关注。通过利用远程优先的分布式工作模式，由经验丰富的联合创始人团队领导，Produce8已经组建了一支由20多名员工组成的优秀团队，推动其持续增长和发展。
Top Down Ventures的管理合伙人Chris Day说："我们投资Produce8是为了解决大约7500万北美知识工作者的万亿美元的问题。很少有人会认为劳动力的动态没有被永远改变。现有的解决方案一直专注于员工监控和生产力执行。我们相信有一个更好的方法，通过关注人和他们的个人福祉来解决根本原因。通过分析与我们使用的应用程序互动的数据，Produce8可以为如何修复数字工作提供建设性的反馈。通过最小化协作分心和工作碎片化的影响，团队可以减少数字倦怠，最终更好地管理远程工作"。
Produce8的联合创始人Mark Scott说："我们很高兴得到这种财政支持以及我们所有利益相关者的有意义的参与。通过我们与远程团队的讨论，以及与目前利用Produce8的测试版和早期访问用户的互动，我们感到我们的产品方向得到了令人难以置信的验证，并为我们成长的下一个阶段感到期待。"
根据The Information Overload Research Group的数据，美国知识工作者浪费了25%的时间与数据流互动，包括Slack、Zoom和其他数字工具，每年给企业带来9970亿美元的损失。
为了帮助用户和他们的团队了解彼此之间的互动，Produce8将在其最初推出时提供清晰的数字工作数据。Produce8拥有量化所有应用程序和工作流程的时间损失的洞察力，通过有影响力的测量，以改善团队合作，利用技术来提高员工生产力和健康水平。该公司计划在2023年年初推出IT服务市场，并期望迅速扩展到其他行业的垂直领域。
今年早些时候，Produce8作为测试版创业公司在多伦多的技术会议上参展并登台演讲。11月，Produce8参加了在渥太华举行的SaaS North活动。
随着Produce8完成其早期访问计划，它将继续与参与的用户合作，以微调其产品并解决现代数字团队的需求。该公司还一直在与其他具有未来工作理念的组织建立合作关系。
关于Produce8
由Mark Scott和Joel Abramson创立的Produce8是一个数字工作分析平台，帮助分布式和数字优先的团队衡量和了解他们与技术和相互之间的互动。Produce8 将团队所有应用程序的所有操作都集中在一个地方，因此每个员工都可以轻松一目了然地看到正在进行的项目。让每个员工腾出时间去做真正重要的事情。
劳动力分析
首席财务官不应该把劳动力分析完全交给人力资源部门
人员分析消除了关键管理和运营问题背后的许多猜测。
首席财务官们拥有海量的金融数据和将信息转化为洞见的分析工具，因此他们对大数据的力量并不陌生。
但是，财务主管可能无法更快速地了解员工数据，这些数据涵盖员工绩效、薪酬、人口统计、职业经历、福利、员工行为、时间利用率和人员流失。
没有理由不那么严格地理解这些数据。对于一个典型的公司来说，劳动力成本总计高达经营成本的70%。事实上，几年前进行的几项研究讲述了一个令人信服的事实：
安永在首席财务官参与战略性员工队伍计划的水平与更广泛的业务绩效之间建立了密切的联系。
德勤（Deloitte）的Bersin发现，拥有“成熟”人才分析的公司，其股价在三年内超过竞争对手30%。
CEB（现为Gartner）的一项调查发现，通过在劳动力分析领域处于领导地位，企业可以将毛利率平均提高4％，每10亿美元的收入可以节省1200万美元。
战略见解
劳动力分析的早期采用者的目标是简单地管理劳动力的总成本（TCOW）。如今，与人力资源紧密合作的CFO可以利用市场和行业趋势来确定劳动力模式和人才风险，预测生产力，发现招聘和保留方面的挑战，从人力资源计划中预测投资回报率，以及查明否则可能会错过的领导机会。
首席财务官可以使用人才数据通过以下方式为人才的获取和部署带来战略见解：
确定降低分配和雇用生产性劳动力成本的方法；
确保薪酬、福利和其他奖励与业务绩效保持一致；
以更好的方式从人力资源开发和福利计划中获取投资回报；
确定和解决表现不佳的迹象；
打破隔离利益利用等方面的不匹配；
检测并实施整个员工的流程改进。
数据和人员分析消除了关键管理和运营问题背后的大部分猜测，可帮助公司制定更明智的人才决策，提高绩效，甚至挑战那些可能使企业长期蒙蔽的传统智慧。
将绩效和人力资源计划联系起来
数据分析也为深入了解人力资源回报计划创造了新的机会。例如，公司可以查看人口健康和缺勤数据以及计划参与和奖励数据，然后将调查结果与生产率数据进行比较，以确定福利和业务影响之间令人信服的必然结果。
发现一个特定的人口统计数据利用率低的医疗保健筛查，使公司能够设计出反应灵敏和更有效的健康活动。
人员分析可以识别成本异常，尤其是在管辖法规差异很大的跨国运营中。例如，由于薪资范围、福利成本和雇佣法律的变化，人员成本可能会因地理位置而异。通过建模，决策者可以分析这些成本并确定特定角色的最佳地理位置。
预测分析可以揭示其他管理决策的盲点。假设一家公司正在考虑冻结招聘以解决利润下降的问题。这是一个足够常见的情况，但是通过应用预测分析，可能会很清楚，减少劳动力和增加工作量将无法满足生产需求。
进一步的分析可能会揭示，雇佣特遣队人员，加上支付加班费，可能要比通过冻结招聘而节省的成本更高。
正确的信息
管理非结构化数据是一项日益严峻的挑战，因为雇主试图从各种数据源、数据管理包、集成和预测工具和方法中提取“信号”。
问题是，具体的数据和分析首席财务官和首席风险官应优先处理财务风险并确保适当的人工成本回报。
公司应如何分解劳动力分析以提供战略见解？我们认为有四个主要领域可以利用：
医疗分析：人口健康、缺勤、计划参与、健康状况和相关财务数据的结合可以帮助更好地影响人口的身体健康，并帮助人们有效地管理他们的健康。
财务分析：固定收益计划、固定贡献计划、权益、薪酬和其他个人财务数据，以及业务数据，有助于评估奖励支出的投资回报率，并帮助员工更好地管理其短期和长期财务目标。
多样性分析：人才管理、学习与发展、继任计划以及相关指标可以帮助建立满足多代员工需求并支持多样性和包容性目标的工作环境和奖励结构。预测分析还可以帮助改善招聘和保留策略。
敬业度分析：类似于外部营销工作，内部集中的员工敬业度分析使组织能够测量和预测人们对程序设计、沟通范围和市场力量的反应。
健康、财富、职业和敬业度分析的结合提供了对人进行最有效投资所需的见识，并为他们提供了在工作和生活中保持健康和高产所需的工具。
没有员工绩效与组织绩效之间的明确联系，管理人员就无法正确评估和奖励个人。员工看不到自己适合大公司的位置，从而减少了工作投入。公司的整体表现受到影响。
在正确的时间以正确的方法进行分析
领导者应该寻找的是一个单一、直观、响应迅速的报告系统，它消除了数据验证的任务，并为首席财务官提供了开始推动业务绩效的工具。（了解更多：https://hrtechchina.com/）
来自不同人才数据源的一次性报告（通过电子表格、手动流程、IT编码等完成）无法提供理解、预测和监控业务风险所需的战略洞察力。
查找一个劳动力分析平台，该平台：
合并财务和人员数据；
不仅仅依靠HRIS分析来评估人员数据；
收集绩效、人才、人口健康、参与度和奖励投入方面的完整人员数据；
建立当前状态基线作为控制措施；
评估和预测真正的“人员回报”分析，包括总劳动力成本以及从该劳动力中获得的感知价值和实际价值，并具有细分至任何业务职能的能力；
对照同行和理想状态对这些数据进行基准测试；
允许人力资源和财务部门为业务和人员场景建模，以制定明智的劳动力决策。
最后
如今的首席财务官不仅仅是指导公司财务业绩的关键人物。他们需要触及公司价值链中的每一个环节，最重要的是包括员工在内。人才分析必须成为战略重点。
以上由AI翻译，仅供参考！
作者：Jack Freker
来源：cfo
劳动力分析
2020年了解人力资源技术
在本文中，讨论了公司如何更好地把握其特定的人力资源需求，并开始采用促进长期与员工互动的技术和流程。
人力资源部如何决定哪种技术最有效地帮助他们实现目标？我们着眼于三个关键领域-员工体验、劳动力分析和预测分析，以及人力资源主管如何开始评估市场上的许多技术和服务。
第四次工业革命正在进行中，组织在数字化转型上花费了数万亿美元。其中包括云计算解决方案、集线器技术、人工智能、人员分析、流程自动化、物联网（IoT）和预测分析。个人如何与技术互动以及我们可以使用的新工具正在改变我们的工作方式。HR不能袖手旁观，它必须帮助推动转型。然而，弄清这对HR的影响并非易事。
在2019年人力资源技术会议暨展览会上，我们听到了人力资源专业人员的一些一致主题。大量供应商和定点解决方案在确定他们应该投资的地方时意味着更多的不确定性。许多人努力在已经建立的人力资本管理系统中寻找价值。有人质疑，鉴于他们的情况，什么解决方案最有效，以及组织内部由谁来做决定。在许多情况下，决定正确技术的整个过程似乎都掌握在it部门手中，而不是人力资源部门。
与会者表示，他们始终需要更好地利用构成当前人力资源服务交付的众多不同、不灵活的平台，找到将这些平台结合在一起的方法，以创造更具吸引力的员工体验，并使人力资源团队更容易整合平台，从而提高工作效率。它是关于简化复杂的事物。这种需要一致的员工体验，人力资源计划和员工个人之间的每一个接触点与雇主独特的员工价值主张相一致。
那么组织如何才能理解这个令人困惑的技术市场呢？我相信答案是专注于HR可以用来更快地做出更明智决策的几种最有用和最有前途的技术。
Hub Technologies：以个人为中心的体验
为了使“人”保留在人力资源中，技术应着重于帮助个人就可获得的奖励和发展计划做出明智的决定。
组织显然希望有尽可能最好的人才来执行其任务。正确完成任务后，该任务将直接与其独特的员工价值主张（EVP）联系在一起。制定EVP并没有千篇一律的方法，每个组织都必须根据其独特的品牌和目标感来区分其战略。同样，采用与特定组织相关的人力资源技术也没有“最佳实践”之类的东西。
没有两个雇主拥有相同的人才目标，因此一个组织的正确生态系统可能不适用于下一个组织。一家全球软件开发商与中型中型制造商的人力资源需求截然不同。尽管有很多幕后流程和交易都相似，但是吸引和激励人才的需求需要针对特定组织的面向员工的技术组合。
除了创建独特的EVP之外，还有数百万种不同的员工期望。最佳的员工体验是针对我们服务的每个人而设计的，这要求我们使用与每个人的期望相符的沟通渠道、内容、语气和数据来对待每个人。
以人为本的设计，基于您要设计的人员建立完整的用户（在本例中为员工）体验的过程以及以适合他们需求的量身定制的交互结束的过程，有助于吸引这些受众一集中。通用方法对于自上而下的通信可能很有价值，但其他方面却没有太多。即使以角色驱动的模型有助于缩小理想体验，仍然存在过分刻板的风险。个性化的模型可确保个人数据（包括过去的互动）用于通过正确的渠道传递正确的消息和语气来创建有意义的员工体验。
情境体验——在正确的时间提供正确的内容——提供了额外的好处，即仅以相关的工作和生活事件为基础，以超个性化的方式进行工作。对于员工和组织来说，沟通的内容越多，对个人越有价值，就越有可能产生预期的结果。（了解更多：https://hrtechchina.com/）
集线器技术的出现，再加上量身定制的雇主品牌和后端分析，可帮助雇主和员工坚持不懈地提高绩效和所有人的绩效。随着人工智能系统“学习”更多关于个人偏好的信息（通过机器学习），无论后台运行的系统是什么，该技术都能适应个人的偏好。这是公司最适合其供应商选择策略的地方：在保持一致的流程和指标的同时，保持与员工相关的体验。
人力资源分析：改善人员和业务绩效
人力资源分析现已成为HR在员工队伍规划中的角色的命脉。衡量和分析这部分“大数据” —有关绩效、薪酬、人口统计、职业经历、福利、员工行为、时间利用率和人员流失的数据，可以帮助确定劳动力模式和人才风险，预测生产力，应对招聘和保留方面的挑战，从人力资源计划中获取投资回报，并发现可能会错失的领导力机会。
人力资源分析还正在缩小人才、福利、人口健康的狭窄孤岛，使它们相互交叉，影响员工体验，造福个人。
预测分析：洞察力
与人紧密结合，分析是展望未来的力量：预测分析。劳动力数据使HR和企业领导者能够制定基于证据的决策，以解决和改善营业额趋势，留住高绩效人才、预测人才需求，甚至预测绩效低劣者的法律风险。预测性分析越能指导组织选择和发展其才能、奖励和人力资源计划，则对公司和个人的效果都越好。
今年早些时候，参与我们全球幸福调查的机构将预测分析的有效性评价为令人难以置信的84%。但考虑到这项投资的高昂成本，人力资源部和it部门必须协同工作，在整个业务需求范围内纳入多种方案，而不仅仅是预测单独的招聘和发展需求。
总结
市场上有许多人力资源技术和服务。至关重要的是，永远不要忽视目标：技术应该能够帮助公司及其员工更快地做出更明智的决策。在后台运行的管理平台应以改善业务决策和企业成果为目标。面向员工的系统需要支持人们实际使用其福利的方式，跟踪实现其职业目标的进度，并参与公司在健康、财富和职业范围内增强员工体验的方式。（了解更多：https://hrtechchina.com/）
但是，在与员工互动方面从来没有采用现成的方法，而人力资源主管需要不断评估其基础架构和独特的挑战。每个组织都有独特的需求，一旦明确确定了这些需求，就应该指出最能满足这些需求的技术。
我们遇到的许多会议参与者都采用了通过我们一直在谈论的强大分析工具，将整个HR技术领域整合到组织中的模型。他们坚持梦想，可以在汇总所有相关数据的情况下做出人员和业务决策。这说明了人力资源部门需要带头帮助IT部门了解完整人员数据分析的价值。
使员工的个人需求与组织的业务需求保持一致，对于使工人和雇主都取得成功是必不可少的。对于人力资源部门来说，要找出最适合使用的最佳技术，这是唯一会有所收获的策略。
以上由AI翻译，仅供参考！
作者：Scot Marcotte
来源：hrtechnologist
劳动力分析
如何在2020年实现人力资源转型
人口变化。
提高员工的期望。
不断变化的商业环境和激烈的人才争夺战。
这只是近年来影响人力资源的严重变化和趋势的一小部分。不幸的是，这个行业一直未能适应这些变化，并不断改进，这导致了一个普遍的看法，即人力资源是失败的。
尽管人力资源部门肯定不会离开，但它需要开发新功能以保持相关性。这是新一轮人力资源转型浪潮开始发挥作用的地方。其目的是使人力资源成本更低，效率更高，并引入更多以员工为中心的工作场所文化。
换句话说，这不再是由一组人力资源领导者领导的运动，而是整个公司的战略。
在本文中，我们将讨论令人振奋的下一代HR转型的内容以及它如何塑造HR的未来。
2020年的人力资源转型：这次有何不同？
过去，可以考虑转变的战略试图使现有的人力资源行业更加合规、有效和高效。
尽管今天相同的目标同样重要，但人力资源专业人员的需求却在增加。今天，人力资源本质上已变得更具战略意义。此外，它现在必须通过确保公司能够更轻松地进入新市场并保持吸引高级人才的渐进式人员配备模型，来实现业务增长和战略。
人力资源转型策略将人才短缺问题视为紧迫问题之一。实际上，根据Gartner的说法，缺乏合格的专业人员现在已成为2019年公司新兴风险中的头等大事。
因此，显然，人力资源转型将更具影响力和复杂性，因为它必须解决这些复杂的问题，增加价值并保持相关性。
那么它如何克服这些挑战吗？这是最新的人力资源转型的三个基本阶段。
第一阶段：利用技术
解决限制人力资源专业人员所做的任何事情中都使用技术的传统思想，是成功转型的第一步。每个人力资源实践都会从技术中受益，这里只是一些示例：
公司内部的沟通。通过使用经过特殊设计的通信工具和平台，人们可以共享信息，在不考虑其位置的情况下召开会议，与客户联系以及进行其他事情
劳动力。人力资源专业人员可以利用技术来远程聘用人员，与人员举行会议、签订合同，在特殊平台或数据库上研究候选人、培训员工、规划职业并个性化福利
员工业绩。通过使用专门的自动化工具进行分析，报告和激励来管理员工绩效
组织沟通。公司范围内的通信系统可以帮助HR专业人员共享最佳实践、制定政策、制定决策和执行其他事情，而与组织规模或员工位置无关。
对于许多人力资源专业人员来说，对技术提供的信息和数据的访问将改变游戏规则，因为他们将更加有能力并且知道做出更好的决策。
第二阶段：创建以员工为中心的文化
为了保持相关性并为组织提供价值，人力资源部将需要改变支持员工的方式。与人力资源部员工的对话不同，我们将看到这种对话变得更加“成人对成人”了。这意味着人力资源专业人士将需要努力改善员工在组织中的旅程，并帮助他们实现自己的发展目标。
创造这样的文化远远不只是问雇员他们的职业发展目标是什么。以下是以员工为中心的文化要求进行的一些更改：
更改IT基础架构，使其能够在任何地方（云HR解决方案等）更好地为员工提供服务；
定期进行员工调查，以了解他们对最新消息、决策等的看法以及对公司发展政策等的建议，并帮助他们分享新想法；
介绍灵活的工作时间表。这意味着提供远程工作机会和其他津贴，从而改善工作与生活的平衡；
使工作场所对员工更友好。这包括介绍诸如学生贷款偿还、会员计划或水疗护理、内部庆祝活动和其他津贴之类的想法；
改变领导风格。经理和主管应转变个人领导风格，使其与以员工为中心的文化相协调，即增加开放性，采纳员工建议，提供建设性反馈以及进行人才对话等功能。
以员工为中心的文化不仅使员工能够为组织做出更多贡献，而且还提高了他们的承诺以及留下的欲望。人力资源部门一直在努力与先进的招聘策略抗衡，而人才短缺的问题简直是无价之宝。
第三阶段：引入劳动力分析和报告
如今，大多数公司都使用大量令人难以置信的HR数据，却没有采取任何措施来利用它。公司无法理解和利用工作场所分析的主要原因之一是缺乏能够交付的工具，但是由于采用人工智能技术的系统的出现，这种情况正在迅速改变。
证明使用工作场所分析的价值的最简单方法是从“正在发生什么？”到“可能正在发生什么？”的转变。
例如，一家公司拥有大量的劳动力数据，但还不太了解趋势的主要驱动因素。这是所谓的“信息成熟度曲线”的起点，可以用“正在发生的事情”这个问题来概括（因为这就是人力资源部在这一点上的要求）。
信息成熟度曲线的下一个阶段是使用技术过渡到基本的工作场所分析。在这一点上，人力资源部门找到了“为什么会这样？”问题的答案，或者发现了组织中人力资源趋势背后的原因。
当HR开发出利用功能性和预测性分析的能力并最终能够回答“可能会发生什么？”的问题时，就会进入最后阶段。在这一点上，人力资源分析产生的见解非常适合用于可增加业务价值的战略性人力资源决策。
以下是数据分析工具如何帮助产生有用的见解的示例：
问题：
劳动力中的技能缺口导致采购成本过高并导致绩效不佳
用于生成分析的报告和数据：
未完成的工作报告，有关填补这些工作的申请的数据，有关雇用关键人员的时间的数据以及关于技能内部移动的报告
产生的见解（分析结果）：
分析工具发现，a）关键职位的招聘过程在6个月内放慢了速度，导致填补这些职位所需的时间增加了，b）申请者的数量在一年内减少了30％， c）劳动力中的可用技能不足以弥补差距。
解决问题的措施：
管理层可决定采取以下行动：a）改变招聘政策，从国内其他地区或国际候选人中招聘；b）使用社交媒体招聘工具和研究，找到更多候选人并邀请他们参加面试，c） 减少招聘专业人员花在未能提供候选人的来源上的时间。
如您所见，采用数据驱动的方法可以有效地获得特定的见解并做出基于证据的决策来解决与人力资源相关的问题。
因此，您将成功完成人力资源转型策略的三个阶段。显然，这一次转型的范围和效果比以往任何时候都更广泛、更复杂，因此通往全新的HR的旅程将并不容易。但是，这是公司必须采取的措施，以保持竞争力并解决当前瞬息万变的环境中企业面临的问题。
以上由A翻译，仅供参考！
作者：Bridgette Hernandez
劳动力分析
如何使用劳动力分析来雇用更多不同的人才
编者按：改善员工的多样性和包容性仍然是全球CEO的头等大事。
工作场所的多样性和包容性是一个多方面的问题，只有组织对积极变革的坚定承诺才能改善。包括Visier首席执行官兼联合创始人John Schwarz在内的150多名全球CEO率先签署了《CEO促进多元化和包容性承诺行动》，“旨在团结工商界，通过工作来促进多样性和包容性。跨组织和部门共同进行。”
签署这一承诺的首席执行官们认识到，采取行动要更加周到，让每个人都能平等地获得就业机会，并为更多的人才打开大门。在当今的商业环境中，构建更多样化，更具包容性的工作场所可能只是您所需要的。
研究一次又一次地表明，拥有多元化和包容性员工的组织会赢得：
具有种族差异的公司获得高于国家行业中位数的财务回报的可能性要高35％，而具有性别差异的公司这样做的可能性要高15％（McKinsey ）
从长远来看，拥有更多女性董事的公司在统计上优于同业公司（Catalyst ）
在基于团队的评估中，包容性团队的表现优于同行 80％（Deloitte Australia ）
（Catalyst也有一个很好的信息图，显示了企业应在多样性和包容性上进行更多投资的39个原因）。
人才招募负责人已经注意到。Jobvite发布了他们的年度社会招聘调查，并显示43％的调查参与者（由招聘人员和人力资源专业人员组成）在做出雇用决定时认为多样性在某种程度上或非常重要。
正如我之前提到的，数据驱动的招聘是根据直觉做出这些决定与根据事实做出决定之间的区别。为了使您的员工队伍更加多样化，请使用科学的方法来揭示有关招聘过程的事实，尤其是您需要注意的危险信号：
1：忽略当前的员工人数
尽管可能会吸引所有类型的人并希望坚持下去，但现实是，不同类型的人将需要不同的营销计划以吸引他们作为雇主。其中一些计划可能比其他计划更为昂贵。这就是为什么采取科学方法为您的人才培养工作制定正确策略的重要性。
如何使用分析方法进行修复：
第一步是确定您的多样性差距在哪里。使用分析方法查看您当前的员工人数，并按性别，种族，退伍军人身份等检查人员。此过程将揭示一些见解，例如您的组织是否需要更多的少数族裔人才来担任行政领导职务，或者是否需要更多的女性担任STEM职位。
一旦知道自己的立场，您就可以与业务负责人一起确定哪个多样性目标更为重要，并相应地为这些计划分配预算。
2：招聘渠道缺乏多样性
当招聘经理迫使招聘人员尽快招聘关键职位时，很容易忘记在渠道中增加多样性。数据驱动的招聘人员不断监视漏斗，以查看随着候选人在管道中移动，多样性是增加还是减少。
如何使用分析方法进行修复：
使用分析来跟踪招聘渠道各个阶段的多样性比率（即性别，种族和退伍军人身份）。这样可以清楚地说明在招聘过程中您失去了多元化
候选人。
3：未能使访问者与候选人匹配
我们所有人都有无意识的偏见，这些偏见可能会影响我们的判断，无论我们是否愿意。当这些盲点潜入招聘决策时，可能会影响各种求职者的机会。
如何使用分析方法进行修复：
当面试官的多样性与应聘者的多样性相匹配时，有一些关于减少偏见的研究。例如，一位女性面试官与一位女性候选人相匹配。这是一个值得您的组织尝试的实验。密切关注它是否会提高您的招聘率。数据将显示您是否应该针对所有空缺职位尝试这种做法，而不仅仅是专注于获取各种候选人的做法。
4：将多样性作为一揽子数字进行衡量
仅仅说“多样性增加了10％”是不够的。当提高员工队伍的多样性是您的业务目标之一时，至关重要的是要跟踪多元化团队的招聘成功率。为什么？
如何使用分析方法进行修复：
如果目标是雇用更多退伍军人，则需要能够显示成功雇用了多少人。劳动力分析技术可以轻松地按组将您不同的候选人分开，并向您展示您在每个类别中的成功程度。
5：忘记看招聘后数据
从长远来看，聘用机票的各种候选人实际上可以揭示有关您的租车做法的重要见解。这些员工在公司待了多长时间，他们的表现如何以及他们获得晋升的时间多久可以告诉您很多不同员工的素质。
如何使用分析方法进行修复：
如果您将所有聘用前和聘用后数据系统都连接在一个平台上，则可以定期分析各种员工的绩效，并关注他们所获得的晋升（以及在任职期间实现这些晋升）。这些见解将帮助您确定高素质和多元化的员工。使用此信息来重新创建你走上聘请他们摆在首位的步骤，这样你就可以不断地吸引和聘请多样化和高潜力的员工。
为什么对招聘人才有整体看法
Aptitude Research Partners的联合创始人兼首席执行官Mollie Lombardi 在最近的一篇文章中说：“组织意识到，他们今天的招聘工作将以两种重要方式影响他们未来的成功：他们的业务执行能力和能力继续寻找并吸引优秀人才。”
伦巴第对战略人才培养的研究表明，招聘不再仅仅依靠运营指标（如雇用时间和转化率）来衡量和交付战略影响力。
“公司需要从候选人到求职者再到新员工，从候选人的旅程的每个阶段着眼，以更加全面的视角。”
正如以上错误所显示的那样，人才培养分析可以揭示招聘过程中各个阶段以及之后的许多重要见解。从头到尾，数据驱动的方法创建了更加多样化的招聘渠道和更强大的员工队伍。
以上由AI翻译完成，仅供参考
作者：Ian Cook
来源：https://www.visier.com/clarity/hire-diverse-talent-workforce-analytics/
劳动力分析
什么是人力资源分析？定义、重要性、关键指标、数据需求和实现
文/ Puja Lalwani
分析是指对有助于决策和性能改进的数据模式的解释。人力资源分析衡量人力资源指标的影响，如雇佣时间和保留率，对业务绩效。
人力资源是一种以人为本的功能，是大多数人都能感知到的。但对于那些认为人力资源团队的贡献仅限于提供求职信和新员工入职的人来说，人力资源分析可能证明他们错了。当战略上使用分析时，它可以改变人力资源的运作方式，以一种更加积极的方式，给人力资源提供洞见，并允许它为组织的底线做出贡献。
如果你想开始人力资源分析，这里是你可以开始的地方。
目录
第一部分:什么是人力资源分析?
1.人力资源分析、人力分析和劳动力分析:它们有什么区别?
2.人力资源分析如何驱动业务价值?
第二部分:人力资源分析衡量什么指标?
第三部分:人力资源分析工具需要什么数据?
1.内部数据
2.外部数据
第四部分:如何开始人力资源分析
1 .建立集体心态
2.引入数据科学家
3.从小事做起
4.获得法律团队的批准
5.选择一个人力资源分析解决方案
第五部分:那么，你应该投资人力资源分析解决方案吗?
第一部分：什么是人力资源分析?
为了理解人力资源分析的本质，并解释它是如何影响企业绩效的，我们请了全球人力资源分析与规划解决方案战略副总裁、SAP SuccessFactors首席专家Mick Collins为我们进行了分析。
“人力资源的作用- -通过管理组织的人力资本资产- -将影响四项主要成果:(a)产生收入，(b)尽量减少开支，(c)减少风险，和(d)执行战略计划。
“人力资源分析是一种方法，它可以让人们了解对人力资本资产的投资如何促成上述四种结果的成功。这是通过将统计方法应用于综合人力资源、人才管理、财务和运营数据。”
1.人力资源分析、人力分析和劳动力分析：它们有什么区别?
人力资源分析、人力资本分析和劳动力分析的区别
术语HR analytics、people analytics和workforce analytics通常可以互换使用。但是每一项之间都有细微的差别。它将帮助您了解差异，以便能够评估与其功能最相关的数据。
人力资源分析:人力资源分析专门处理人力资源功能的指标，如招聘时间、每位员工的培训费用和晋升前的时间。所有这些指标都由HR专门管理。
人力分析:人力分析，虽然作为人力资源分析的同义词使用很方便，但在技术上适用于一般的“人”。它可以包括任何组织之外的个人团体。例如，术语“人员分析”可能应用于分析组织的客户，而不一定仅限于员工。
劳动力分析:劳动力分析是一个包罗万象的术语，专门指一个组织的员工。它包括现场员工、远程员工、零工工人、自由职业者、顾问，以及在组织中以各种身份工作的任何其他个人。
在HR上下文中，一些劳动力分析指标和HR分析指标可能重叠，这就是为什么这两个术语经常被用作同义词。两者的目标也可能是相同的。例如，关于员工生产力和绩效的数据为人力资源和劳动力分析提供了信息，目标是提高保留率和增强员工体验。
2.人力资源分析如何驱动业务价值?
HR可以访问有价值的员工数据。如何使用这些数据来支持组织中的更改?
有很多关于在员工体验中复制消费者体验的讨论。从本质上讲，与消费者行为和心态相关的数据可以为利用这些因素实现销售最大化的策略提供信息。类似地，通知HR功能的数据可以用来改进员工体验，进而最大化业务结果。
Collins提供了一个如何利用人力资源分析来提升商业价值的例子。“人力资源分析可以用来衡量重新杀戮的投资，这将提供正确的能力，支持新的收入模式，在销售结果出现时，利用数据驱动的洞见来修改培训内容。”“这是决定性的粒状数据，它不仅能影响底线，还能改变组织中的员工敬业度。”
“因此，”柯林斯继续说道，“你可能会认为人力资源分析的‘投资回报率’是通过使用数据进行人才决策来增加业务价值。”
第二部分：人力资源分析衡量什么指标?
人力资源分析测量的常用指标
几个人力资源指标对业务价值有贡献，但是度量这些指标时的关键问题是:业务需要什么?这个问题最好的答案是和商界领袖交谈。管理层和人力资源主管之间的战略协作将有助于确定人力资源分析策略。基于组织的关键绩效指标(KPI)， HR可以提出能够影响这些KPI的指标。
值得注意的是，高管们清楚地看到了分析需求与分析对公司利润的影响之间的联系。作为一名人力资源从业者，您将需要构建一个案例，说明为什么跟踪与公司人员相关的指标是至关重要的。例如，管理层可能对自愿离开公司的人数不感兴趣。他们可能感兴趣的是，这些员工中有多少人担任战略职位或拥有高技能，他们的就业时间，导致他们离职的原因，替换这些员工的成本，以及最后，所有这些事件如何影响公司利润。
以下是人力资源分析跟踪的一些常见指标:
1）员工人均收入:将公司收入除以公司员工总数。这表示每个员工产生的平均收入。它衡量的是一个组织在通过员工创造收入方面的效率。
2）Offer acceptance rate (Offer acceptance rate):接受正式工作邀请(非口头)的数量除以某段时间内提供的工作邀请总数。较高的比率(高于85%)表示一个良好的比率。如果低于这个数字，这些数据可以用来重新定义公司的人才收购策略。
3）培训效率:通过对多个数据点的分析，如员工在培训后的绩效提升、考试成绩、员工在组织中的角色向上转换等。
4）每名员工的培训费用:培训总费用除以接受培训的员工总数。
5）自愿离职率:当员工自愿选择离职时，就会发生自愿性离职。它的计算方法是将自愿离职的员工人数除以组织中员工总数。
6）非自愿离职率:当一名员工被解雇时，被称为“非自愿离职”。“离职率的计算方法是将非自愿离职的员工人数除以公司员工总数。
7）招聘时间:从发布招聘启事到招聘某个人填补该职位空缺之间的天数。
8）招聘时间:从接近应聘者到被录用之间的天数。
9）旷工:旷工是一种生产力指标，用缺勤天数除以计划工作天数来衡量。旷工可以洞察员工的整体健康状况，也可以作为员工幸福感的一个指标。
10）人力资本风险:这可能包括雇员风险,如没有特殊的技能来满足的一种新型的工作,缺乏合格的雇员担任领导职位,潜在的员工离开工作基于几个因素,如与经理的关系,赔偿,缺乏一个明确的继任计划。
第三部分:人力资源分析工具需要什么数据?
常见的数据源人力资源分析解决方案
一般来说，人力资源分析工具需要的数据分为内部数据和外部数据。数据收集的最大挑战之一是收集正确的数据和高质量的数据。
1.内部数据
内部数据是指从组织的人力资源部门获得的数据。核心人力资源系统包含几个数据点，可以用于人力资源分析工具。HRIS系统包含的一些指标包括:
1) 员工任职期间
2) 员工薪酬
3) 员工培训记录
4) 绩效考核数据
5) 报告结构
6) 关于高价值、高潜力员工的详细信息
7) 对雇员所采取的纪律处分的详情
这里唯一的挑战是，有时这些数据是断开连接的，因此不能作为可靠的度量。这就是数据科学家可以发挥重要作用的地方。他们可以组织这些分散的数据，并创建相关的数据点，这些数据点可以用于分析工具。
2.外部数据
外部数据是通过与组织其他部门建立工作关系而获得的。来自组织外部的数据也很重要，因为它提供了一个全局视角，而使用来自组织内部的数据则不能。
1) 财务数据:在任何人力资源分析中，全组织的财务数据都是计算的关键，例如，每个员工的收入或雇佣成本。
2）特定于组织的数据:根据组织类型及其核心产品(产品或服务)，HR需要补充分析的数据类型会有所不同。例如，柯林斯说:“全球零售商的人力资源主管应该用商店收入、成本和客户体验数据来为他们的分析引擎提供动力，而建筑公司的人力资源主管可能会追求运营数据——健康和安全——以及与或有劳动力成本相关的数据。”
3）来自员工的被动数据:员工不断地提供数据，这些数据从他们获得工作的那一刻起就存储在HRIS中。此外，他们在社交媒体上发布的帖子和分享以及反馈调查的数据可以用来指导人力资源数据分析。
4）历史数据:几个全球性的经济、政治或环境事件决定了员工的行为模式。这些数据能够提供有限的内部数据无法提供的洞见。例如，2008年的经济衰退是一场全球性事件，它改变了员工对工作或“工作”的看法。随着人们不断失业，自由职业者、初创企业和零工经济开始腾飞。来自这样一个关键历史事件的数据可以帮助预测未来劳动力对类似变化的反应。然后，它可以用来确定当前劳动力的趋势，并预测自愿和非自愿的人员流动。
第四部分:如何开始人力资源分析
完整的人力资源分析周期
对于那些热衷于使用人力资源分析来进行基于数据的决策的HR领导者来说，这里有一些建议:
1 .建立集体心态
在操作和数学方面开始工作之前，HR领导者必须让他们的团队和组织为分析驱动的工作流做好准备。虽然与管理层讨论分析的必要性是变更的一部分，但是另一部分是让您的团队准备好处理他们现在将用于度量变更的数据量。这是数字化转型的一个关键方面。让团队从小型项目开始，并要求他们创建报告，以便与业务领导人讨论，这是一个很好的开始方式。
2.引入数据科学家
数据科学家将成为人力资源团队不可或缺的一部分。它们最适合评估分析解决方案的可行性。它们还可以保证统计建模和预测的鲁棒性。
正如柯林斯所说，“数据科学家将在创建跨人力资源的分析文化方面发挥宝贵的作用。随着人力资源业务合作伙伴和多面手的角色不断发展，包括数据策略、分析和沟通等技能(阐明‘科学背后的故事’)，数据科学家将充当教练，指导整个人力资源部门的同事如何理解和应用这些洞见。”
3.从小事做起
要使涉众相信人力资源分析可以驱动业务价值，一个很好的方法是首先成功地实现一个小项目。这些项目被称为“速成”，可以在短时间内产生切实的成果，并具有很高的影响力。
4.获得法律团队的批准
人力资源分析使用的数据收集类型在很大程度上受法规遵循的控制。在实施人力资源分析解决方案时，需要考虑的一些法律因素是:
雇员私隐及匿名
员工同意收集的数据的数量和类型
建立数据收集的目标并通知员工
使用第三方软件运行人力资源分析时的IT安全性
人力资源分析供应商的位置——数据将存储在哪里——以及他们是否遵守当地法律
与您组织的法律团队合作，确保遵守道德规范和遵从性规范。
5.如何选择人力资源分析解决方案
任何大规模使用的人力资源分析解决方案都必须具有特定的组件。
人力资源分析解决方案的关键特性
1. 他们回答高管们提出的商业问题。这可能要求您投资于解决每个问题的解决方案，从而导致投资于针对每个问题的粒度数据的多个分析解决方案。或者，您可以选择一个可以评估多个指标来回答每个业务问题的解决方案。
2. 它们很容易被非数据科学家的个人使用。为非专业人员创建的可访问解决方案是理想的，因为他们希望在不中断数据科学家的工作流的情况下评估任何一个或多个指标。
3.它们是基于云的，而不是基于本地的。基于云的解决方案还可以在不需要大量IT集成的情况下帮助访问。这赋予HR在需要时使用解决方案的自主权。
4. 它们具有统计分析和机器学习技术。大数据平台需要以机器学习和自然语言处理为动力的先进数据管理系统。这使得该技术能够自主学习和推理，揭示数据科学家可以分析的见解。
5. 它们基于预测分析。“(预测分析)是从现有数据集中提取信息，以确定模式和预测未来结果的做法。分析师使用统计方法来预测未来的替代选择——当前的离职率是否会继续以同样的速度增长，还是会随着就业市场的走强而出现离职潮?”科林斯解释道。
6. 它们具有可视化技术。大量数据的可视化表示可以更好地理解趋势和事件。通过分析引擎处理的复杂数据需要高级可视化软件，因为它不能用简单的图表和演示文稿来表示。
7. 它们可以通过订阅模型获得。软件即服务(SaaS)平台的订阅模型非常有用，因为它们很容易让您访问最新的技术升级。它们还消除了购买分析解决方案的大量前期费用，并且可能是一种更节省成本的分析投资方式。
第五部分:那么，你应该投资人力资源分析解决方案吗?
人力资源分析提供了一些毋庸置疑的好处。它使人力资源团队能够显著地简化流程，从而降低成本、减少损耗，并因此提高底线。通过任务自动化，您可以自由地创新和探索人力资源的人力方面，而不必花费时间跟踪来自多个源的海量数据。总的来说，使用人力资源分析可以改善员工体验，直接转化为业务结果的改善。
然而，人力资源分析也带来了一些真正的挑战。正如柯林斯告诉我们的那样，“尽管人力资源部门对预测式人力资源分析的应用很有野心，但我最近采访的两位人力资源主管说，‘我们希望能够预测一切!“分析如何成为人力资源核心竞争力的愿景受到有限消费(洞见仅在人力资源的四面墙内共享)和行动(研究不会导致项目变更或新的投资)的限制。”仍有许多进展需要取得。”
此外，由于数据在整个组织中是竖井式的，关于实现分析目标的讨论也不清楚，HR对分析所需的有价值的数据常常没有得到充分利用。
挑战在于等待实际结果。预测分析可能至少需要24个月的时间来显示有意义的结果。所以，现在是时候开始人力资源分析了。
作为一名人力资源从业者，通过向关键的利益相关者提出强有力的业务案例，您可以利用分析的力量成为为业务做出贡献的战略业务伙伴。
您的组织是否计划实施人力资源分析?
以上为AI翻译，内容仅供参考
原文链接：What Is HR Analytics? Definition, Importance, Key Metrics, Data Requirements, and Implementation
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