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人才数据分析指南:理念.方法与实战技巧 版权信息
- ISBN：9787521726978
- 条形码：9787521726978 ; 978-7-5217-2697-8
- 装帧：一般纯质纸
- 册数：暂无
- 重量：暂无
- 所属分类：>>
人才数据分析指南:理念.方法与实战技巧 本书特色
（1）全新人力资源工作视角：过往人力资源从业者的视角大多局限在部门内部，本书引入了全新的商业和组织运营视角，阐明了未来的人才数据分析工作不再仅仅服务于人力资源部门内部的各业务场景，而是更多地起到支撑企业战略、服务业务挑战的作用。 （2）新颖的人才数据分析方法：不同于过往以统计学理论和方法为主线的数据分析类书籍，本书提供了更多新颖且实用的人才数据分析方法。 （3）经典人才数据应用案例：深入剖析了很多国外经典案例，对于尚未广泛将人才数据分析深度应用于人才管理领域的中国企业来说，具有重要的经验借鉴意义。 （4）独特的作者实践经验：两位作者都具有过硬的专业背景和丰富的国际化人才数据分析项目的实践经验，对人才数据分析的前沿理念及方法在企业的落地有着独到的见解。
人才数据分析指南:理念.方法与实战技巧 内容简介
对于所有人力资源从业者来说，理解人才数据分析是一项至关重要的技能。特别是现在，它不再仅仅是数据团队或者分析师的工作，已然成为人力资源工作不可或缺的一部分。在这样的背景下，本书力图帮助人力资源从业者理解如何从人力运营部门的视角有效运用人才数据的全局画面，为其处理员工数据和企业数据树立信心，并促使其通过分析将信息真正转化为洞见。 本书内容涵盖如何从企业战略出发，获取数据、收集和分析数据以及利用这些洞见来增加商业价值，它们对于人力资源从业者来说都是不可或缺的能力。通过对英国心脏基金会、阿斯利康等借助人才数据分析提高文化融合度和员工敬业度、提升绩效和降低成本的组织进行案例研究，本书展现了人才数据分析是如何切实地影响企业运作的。除此之外，就数据分析如何嵌入人力资源流程，数据驱动的方法如何贯穿所有工作活动，本书也给出了切实可行的建议。
人才数据分析指南:理念.方法与实战技巧 目录
译者序
序 言
前 言
**部分 变革的背景
**章 重新定义人力资源：变革的背景
人力资源和新的工作场景：3D 模型
从人力资源职能向人力运营职能转变
未来的人力运营部门
参考文献
第二章 数据与人才数据分析的时代
衡量商业价值
人力资源领域的数据和人才数据分析
参考文献
第二部分 向数据驱动的方法转变
第三章 人力资源的商业化思维
拥有强烈的商业导向的必要性
培养你的商业意识
参考文献
第四章 开拓新的工作方式
人力运营部门的架构
数据和技术驱动的新人力资源从业者
参考文献
第五章 使用数据
从数据到信息，再到知识
但是我们什么数据都没有
用不同的视角看数据
利用数据和技术构建业务案例
参考文献
第三部分 人才数据分析的价值
第六章 人才数据分析框架
从报表转向分析的框架
参考文献
第七章 从人才分析来看商业洞见
通过人才分析获得商业洞见
参考文献
展开全部
人才数据分析指南:理念.方法与实战技巧 节选
第十章 前方的路：通过人才数据分析打造人力运营部门 本章提供了我们从各种组织中观察到的基于未来的主题和趋势，这些组织正在向建立人力运营部门的行业趋势迈进。本章将从**章“重新定义人力资源：变革的背景”中确定的一些初始挑战和问题出发，全面审视未来的人力运营部门。 建立人力运营部门是一个不断循环的迭代过程，在这个过程中，测试和开发关键问题的解决方案至关重要，比如建立组织的灵活性，建立网络，在整个组织中建立信任，通过数据收集洞见并构建一种注重未来发展的企业文化。人力运营部门不仅应该具有不受外部因素干扰的人力资源职能，还应该超越所有组织的界限，因为它可以提供与员工和业务相关的全盘见解。 本章内容包括： █ 定义人才数据分析战略：这部分内容将着眼于制定人才数据分析战略时需要考虑的一些关键因素，无论你是作为HRBP还是作为分析团队的一员开展业务。除此之外，这部分内容还涉及了战略劳动力规划（SWP）和以数据为基础的方法的作用和定位。 █ 人才数据分析的未来：这部分涉及了我们看到的一些主要趋势——如果你踏上人才数据分析之旅并在这一领域开发出一些核心能力，那么人才数据分析领域的下一步将会是什么？ █ 未来的人力运营部门：我们将探讨以人为本的组织特征，未来的人力运营部门应致力于将这些特征纳入其战略目标。 定义人才数据分析战略 业务战略 当企业谈论战略时，这意味着它们将经历一个为组织明确方向或目标的长期规划和思考的过程。战略的概念正在发生改变，因为这是一个更加动态的过程。过去，高管们走进董事会，拿出一份计划，然后不管形势如何变换，员工们都会义无反顾地遵照执行。 拉夫堡大学的安迪·贝利说：“世界已经发生了变化，现在企业有了战略并希望得到员工的认同，这样员工就能理解组织的发展方向，并希望通过正确的行为或行动来实现这一目标。”其中，大部分战略是通过数字化技术的发展来实现的。他进一步补充道：“现在的内部沟通系统非常发达，旧的等级制度正在消失，我们看到的更多的是敏捷的组织结构。从战略上说，这就是让你仍然朝着一个长期的方向发展，当世界发生变化时，你也能及时做出调整。”因此，*新的关于战略的观点是，战略就是要考虑更长远的问题，但又不受制于此，这样，当机会出现时，组织就能迅速做出反应。毕竟，战略性干预确实可行，而且的确可以从组织内部任何地方产生。 那么，在一个不断变化的世界里，你如何制定战略呢？我们建议使用麦肯锡的三层增长模型。1 █ **层：在短期内为组织现有的商业模式和核心能力提供持续的创新。 █ 第二层：扩展组织现有的商业模式和核心能力，开拓新客户、新市场或新目标。 █ 第三层：创造新的能力和业务，以灵活应对颠覆性机会或其他干扰。 我们需要确保组织拥有的*有能力的人才着眼于未来的第三层工作，并让有能力的人管理当前的**层。这样，我们只需要担心第二层，也就是我们如何从今天的位置移动到明天想去的地方。但我们只有在描述了明天的模样之后，才能考虑这个问题。 尽管有一些专家哀叹：在如此动荡的时代，怎么还使用这种模型？2我们建议使用三层增长模型并将其作为路线图是有原因的：即使在旅程中，我们也可以改道到沿途的其他点位上去。 能 力 领导力和人才能力在战略制定与实施过程中发挥着重要作用。你可以有两家非常相似的公司，也可以有两个非常相似的战略，但只会有一家是成功的，原因就在于领导层和关键角色，他们实际上能够带领人们度过动荡时期。 兰开斯特大学的保罗·斯帕罗阐述了战略性人力资源在人才战略与业务战略中的同等重要性，他说：“这不仅仅涉及你内部的战略家或高潜力人才，以及如何更好地管理他们，还涉及组织在当今环境中更广泛的技能和能力。”了解正在创建的新知识领域和复合型专业技能非常关键，因为我们知道这对企业的未来非常重要。 人才数据分析战略 在这种背景下，你需要确定一个长期计划或战略，来推进人才数据分析。业务战略是该计划形成的关键因素。根据我们的经验，一些人力资源职能部门仍在努力应对过时的人力资源技术、组织内不相关的问题数据集以及缺乏数据分析能力等问题。做出任何改变，都需要一个战略或计划来作为行动纲领，因此我们不仅需要支持人才战略，还需要改进这个人才战略。 当我们从长远的角度出发，转向高成熟度模型时，人才数据分析可以帮助我们细化、定义和执行人才战略。 以下是我们对建立人才数据分析战略的建议（见图10-1）： █ 你的人才数据分析战略与你的业务和人才战略应当保持一致：保持人才数据分析战略的一致性并将其视为实现组织业务目标的一个组成部分至关重要。请记住，人才数据分析为你的组织提供了全面的基于证据的洞见，以了解关于你的员工优势和缺陷。这意味着你可以管理人员风险，将员工与工作相匹配，适当地奖励员工，通过人才举措来提高生产效率。 █ 数据和分析文化：我们在第八章中谈到了这一点，这支持了从基于直觉的决策方法向更基于证据的决策方法的转变。在这种方法中，决策是从基于数据的洞见做出的。 █ 数据质量：如果没有数据，你就什么都没有。关键是，你要有足够的历史数据。这些数据要集中在一个地方，或至少可以很容易地汇集到一起，而且是被清理过的。拥有旧的或无用的数据是没有什么意义的，因为这些数据会拖慢你的速度。你需要梳理出有用的数据，以帮助你回答你所设定的业务问题。这很可能需要一个更好的技术解决方案，以便能够在未来对此做出回应。 █ 数据分析能力：人力资源从业者面临的*大挑战之一是缺乏解读数据的专业分析能力。人才数据分析能力是当今*受欢迎的技能之一，因此我们需要确保所有从业者都能不断学习这一领域的知识。3正如第九章所概述的那样，整个人力资源和学习与发展领域都需要提高数据分析能力，以便从业者能够在这个数据世界中应用他们的专业知识和特长。对数据所表达的内容做出务实的理解，是机器人和算法目前还做不到的。 █ 沟通策略：为了*大限度地扩大对组织的影响，人力资源部门必须清楚和有信心地宣传其结果。这不仅是给客户和业务领导讲故事，而且是在整个组织内分享调查结果，并在分析方法中创造动力和兴趣。 █ 以人为中心的数据分析：虽然战略、流程和技术被用来推动业务目标，但*终推动业务的还是人。人才数据分析可以助力员工在工作中产生积极影响。例如，通过使用数据，人力运营部门可以积极主动地支持员工的福利，让员工工作得更快乐、更健康和更投入，增加员工对企业的黏性，这反过来又会提高他们的业绩和在组织中的职业生命周期。4 █ 使人才数据分析成为新常态：人力运营部门需要将人才数据分析当作新常态，不是作为一种附加功能或“有很好，没有也行”的功能，而是作为未来运作方式的一个组成部分，并通过更好、更快地根据数据做出员工决策来支持组织的业务战略。这将提高人们的期望值，特别是在战略劳动力规划等其他流程方面。我们必须承认，数据存在于所有关键的业务实践中。如下文所述，战略劳动力规划具有一定的复杂性，而且需要进一步优化。 战略劳动力规划 战略劳动力规划是一个确保组织拥有实现其业务目标所需资源的过程，其方法是积极主动地规划、调整和预测未来的劳动力能力。战略劳动力规划正变得越来越重要，因为随着对问题的方法处理转向以数据为基础，人们现在正在寻求更复杂的方法。 安·莱克（An Rycek）在思科负责管理全球虚拟销售和工程的劳动力规划与分析，她介绍了自己是如何将业务战略与劳动力战略统一起来的。她认为：“劳动力规划应该是业务规划的一个组成部分，它不应该仅仅是人力资源的一个流程。在进行年度业务和人数规划时，我们应该确保随着时间的推移将它们整合起来，这样人们也可以对未来的技能进行规划。” 劳动力规划就是要在合适的地点，以合适的成本、合适的时间、合适的角色、合适的技能，获得合适的人员，以实现合适的结果。对于企业来说，这就是要确保业务战略与劳动力战略完全一致。莱克进一步补充道：“战略劳动力规划确保我们的员工队伍几乎与我们不断发展的业务战略一致。”思科有一个很好的流程，正在确保战略劳动力规划真正以业务为导向，而不仅是一个以人力资源为中心的流程。莱克的角色是如何执行这一流程的例子之一，因为她是业务战略和规划与人力资源合作的一部分。 尼克·凯姆斯利（Nick Kemsley）是一位经验丰富的战略劳动力规划从业人员，下面的内容概述了他对战略劳动力规划方法中需要解决的问题和改变的想法。
人才数据分析指南:理念.方法与实战技巧 作者简介
纳迪姆克汗，是一位商业作家、主题发言人、未来学家，人才战略、数字化转型以及未来工作领域的领导力教练、咨询顾问。在过去十年中，他曾经服务于很多世界顶级组织，包括可口可乐、歌德学院、得捷电子、PARCO、和阿瓦里国际酒店等，通过人才规划帮助他们提高企业经营业绩。纳迪姆出生于巴基斯坦，成长于英国，最初在苏格兰接受教育。在回到巴基斯坦后，他获得了企业管理学院MBA学位，并获得高校教师资格，开启了他的学术生涯，之后投身于组织发展领域的咨询工作。随后，纳迪姆获得了兰彻斯特大学领导力与管理专业的奖学金，开始修习人力资源与咨询专业的课程。在兰彻斯特大学，纳迪姆的研究方向聚焦于人力资本分析对于组织业绩提升的重要性的理解，最终获得了优秀的成绩。之后，纳迪姆与家人回到英格兰定居，并参与了一些人力资源变革、人才管理以及未来工作领域的全球知名项目。作为人事发展特许协会（CIPD）的成员、7级高级硕士学位获得者，纳迪姆是《人力资源管理杂志》（People Management Magazine）、UK Domain、领英的定期撰稿人。他也是西北部蓝开夏郡商会的软技能培训师。带着对人力资源变革的志向，纳迪姆拒绝了博士的录取通知、接过接力棒，与戴夫共同撰写本书，力求为全球HR群体做出贡献，引领人力资源面向未来。目前，他是Optimizhr公司的总裁，Optimizhr公司是一家数据与人才分析解决方案提供商，以商业优化能力增强和对齐组织战略。戴夫米尔纳因其经营的社交媒体（@HRCurator）而被广为人知，这个公众号在人力资源未来的一切领域、职场与组织战略有效性方面的劳动力分析应用领域等属于全球领先影响者。他主要的研究领域是组织发展与设计、员工敬业度、体验型战略、劳动力架构设计、执行力训练，以及HR与数字化转型项目，这些项目都基于数据的支撑。戴夫出生并受教育于英国，最初在国民西敏寺银行（NatWest）从事零售和企业业务领域的运营工作。他获得了银行家特许协会（ACIB）的认证，并从事了多年企业风险评估的工作。作为国民西敏寺银行发展项目中的一部分，他以引导师和教练的身份，用两年的时间全职加入了该项目的评价与发展小组，通过创新性的评价中心与发展中心，聚焦研究高潜人才的识别。随后，他参加了一个专家小组，聚焦研究HR在人力资源部中角色的变化。同时，他作为高级咨询顾问，用十多年的时间聚焦研究人才结构、评估与甄选、领导力发展，以及贯穿业务的HR角色的转变。戴夫是人事与发展特许协会的成员（CIPD），并在开放大学获得了心理学学位，他现在是一位职业心理学家（CPsychol）。 2000年戴夫离开国民西敏寺银行/苏格兰皇家银行，加入PSL（一家心理测量发展咨询公司）并成为该公司的咨询总监，聚焦为英国及欧洲的组织提供基于评估和发展的解决方案。Kenexa于2006年收购了这家机构，当时他作为EMEA区域（中东、中东、非洲区域）咨询总监主要进行评估领域的实践工作，随后他逐渐聚焦于大型客户的能力升级与组织变革。这其中包括了2008年到2013年之间在中东地区开展的密集的咨询项目。2013年，Kenexa被IBM收购，戴夫的角色发生了转变，开始运营一些全球范围参与的大型敬业度项目，并成为HR角色定位的宣贯者。由于越来越多的组织接受到了来自数字世界的工作挑战，这些项目涉及了技术的推广、人力资源部中数据与分析的变革等。作为其中的一部分，他成为推进HR未来、数据的角色、分析的必要性和新技术等主题会议的定期演讲者，以推动HR在日新月异的变化中展现自己切实的业务价值。 2018年他离开IBM，开始专注研究他的兴趣领域，如人力资源变革、人才数据分析学和HR在组织中的重要性等。这些内容帮助人力资源部更具商业视角，促使企业获取劳动力变革的经验。戴夫还是企业研究论坛（CRF），阿什里奇商学院、南加利福尼亚大学高效组织中心的业务伙伴，以及iPsychTec的顾问。
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