什么？HR都轉行數據分析師了？
王茜、段祎辰
2019-08-20
近年來企業最高層的核心關注點已經發生了明顯的變化和轉向。
十年前，管理層更多聚焦在創造營收（topline）上，例如如何拓展新市場、如何快速實現營收翻番、是否進行收購交易、是否上市等。但是，最近幾年，我們明顯觀察到如上的粗放式的跑馬圈地需求已經不再是主流，而轉向如何實現降本增效的精益化和精準化管理。
這種自上而下的轉變倒逼企業的各個部門必須實現自我革新和能力重塑。對于HR而言，最大化人力資本效能、提升人才數據分析能力將迫在眉睫，即人才與人才戰略的數字化轉型將是新時代搶占競爭制高點的應對與取勝之道。
轉變背后的動因：企業面臨多方挑戰
（1）“企業人才戰略落地”之難：相信大部分企業都有業務發展戰略，但擁有清晰、可行、前瞻的人力資源戰略就不是那么普遍了，并且真正的挑戰還不止于是否能有一個清晰的人才戰略描述，關鍵在于如何把宏觀抽象的戰略變為可落地的策略和行動。
這其中的困難點主要來自于實現準確的人才規劃與預測、高效的人才識別與尋源、適應的人才能力模型搭建、前瞻的競爭對手研究以及高效的統籌不同部門，建立敏捷型組織等等。這些痛點使得大部分企業的人才戰略難以真正落地，或造成轉型項目失敗。
（2）“人力資本效能提升”之難：精益化管理對于HR的直接要求體現在如何制定基于數據的人力資源規劃、如何提升人才分析（People Analytics）能力，以及如何最大化人力資本效能。
全球管理學大師拉姆·查蘭在他的新書《人才制勝》（Talent Wins）中提出了“黃金三角”的理論，即在數字化時代，CEO需要與CFO和CHRO搭建一個“黃金三角”，共同引領組織轉型與變革，從而將人力資本放到與財務資本同等重要的地位。其中CHRO的人力資本決策核心抓手便是依托于大數據的人才洞察與決策。
（3）“HR管理價值定位重塑”之難：基于人才戰略落地和人力資本效能提升的要求，企業人力資源管理者的價值定位也將從傳統的人事行政的功能性管理轉移到“變革推動者”和“業務戰略合作伙伴”上來，積極主動了解公司的具體業務與發展方向，參與到主流程內，為高層戰略決策提供所需建議。
在今天的商業環境下，由于宏觀經濟的不穩定、新興技術的興起與普及以及精益化管理模式的要求造成了上述的三個核心難點。
因此要求相應的人才管理與決策也必須進入精益時代，人才與人才戰略數字化將勢在必行。人才也將真正實現從成本變為資本，我們可以想象一下，今后在每一個關鍵決策時刻，企業最高管理層都能獲得來自于人力資源部門相應的關于人才與組織的“數字報表”，那么人力資源的數字化變革將真正翻開新的篇章，進入新的時代。
應對挑戰的解決之道
（1）觀念刷新：上文提到HR新的價值定位應該是“變革推動者”和“業務戰略伙伴”，這就要求從業者自上而下刷新自己認識問題、思考問題和解決問題的觀念，即在數字化時代人力資源管理應該時刻聚焦于：“向前”——前瞻性制定人才戰略與關鍵人才管理規劃，“向上”——為戰略轉型和組織能力建設提供HR角度的整體思路和可行方案，“向深”——深化完善HR管理機制、流程與工具等底層基礎設施。
上述“三個向”即就是我們所說的數字化思維與能力的核心要求。
但必須承認，企業的人才管理數字化進程或者數字化思維的培養和能力建設不可能一蹴而就，若想最大化發揮數據在人才管理與業務決策中的作用與效能，還需注意以下三點：決策應基于數據與洞察（而不是拍腦袋）；應用數據研判趨勢（而不僅僅是聚焦內部，總結現狀）；洞察需支持與引導業務（而不是輔助性、滯后性的參與業務流程）。
（2）基礎夯實：不管是對于企業最高決策層還是普通從業者，數據本身的重要性已無需過多贅述，企業也在嘗試多維度獲取數據，常見的實踐有兩種：一種是借助公司內部力量，自行收集與整理，這更多是自身數據的盤點；另一種是從外部市場上的咨詢公司或調研公司購買數據報告，以獲取外部洞察。
但是根據《領英2018年招聘趨勢報告》顯示，有42%的受訪者認為現有的數據收集質量太糟糕，20%認為數據的來源渠道過于單一，14%認為數據的可用性不強。
這組調研結果非常典型地反映了目前大部分企業使用數據的瓶頸和痛點。數據本身是企業實現數字化轉型的第一步和最堅實的地基，如果數據本身質量差，可用性不強，很難想象基于此能做出有洞察的決策。
（3）能力重塑：首先分享一個很有趣的觀察，領英大數據洞察（LTI）分析全球CHRO/HRVP過往一年增長最快的技能，前十項中有四項涉及到與業務直接相關的戰略視角和人力資本分析的相關技能。隨著新技術的發展和普及，我們有理由相信這個趨勢仍將繼續深化。
由此可以看出，人力資源從業者已經自上而下開始培養自己的人才數據分析能力，這是傳統的能力模型很少涉及的領域，因此根據領英的研究和觀察，在新時代下，HR需要重新構建自身與組織的能力素質模型。
具體表現在三個維度：商業和戰略思維（Strategy）、數據分析能力（Data Analytics）以及HR專業知識（HR Domain）。擁有這三大技能便可以有針對性地使用大數據分析方法處理HR問題，推動企業變革，提升自我價值定位。
其中商業和戰略思維要求HR擁有前置性的業務洞察能力，熟識如何提出假設，將數據解讀成可付諸于行動的洞察，提出相應的建議等；數據分析能力是與HR相關的數據專業化技能，知道如何定義與解構問題，如何收集與分析數據，使用什么工具來可視化呈現數據等；最后，HR專業知識是應用數據和分析的關鍵和基礎，也是我們的老本行，這能保證用對的方法解決對的問題。
（4）問題解決：待我們數據基礎已經完善、觀念與能力也已經到位，最后就是如何高效收集數據、分析數據與解讀數據以真正的解決企業面臨的決策。就人力資源領域而言，如果企業剛啟動人才數據分析工作，可以從傳統核心領域開始（如招聘尋源、薪酬績效和人才發展等），兼顧新興領域（如雇主品牌、多元化、人才戰略規劃等）。傳統核心領域適合作為人才數據分析的起始點，在取得初步成果和組織能力提升后，可擴大到新興領域。
最后我們需要探討人才數據分析的使用場景與維度，結合市場領先企業的實踐操作和領英的觀察研究，人才數據分析可聚焦在診斷現狀（Diagnosis）、預測未來（Forecast）和提出方案（Solutions）等三個維度推動變革，即人才分析的DFS模型。
期待走在數字化轉型浪潮前端的你，借助數據洞察的力量，回歸管理第一性，邁出數字化組織能力建設最扎實的一步。（財富中文網）
王茜是LinkedIn（領英）中國征才解決方案總經理，段祎辰是LinkedIn（領英）中國大數據洞察解決方案高級顧問。
財富中文網所刊載內容之知識產權為財富媒體知識產權有限公司及/或相關權利人專屬所有或持有。未經許可，禁止進行轉載、摘編、復制及建立鏡像等任何使用。
