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最強硬技能!HR為什麼要懂「大數據」和「商業智慧」?

大數據、商業智慧(BI)和人力資源分析,三個經常被談論的詞。你知道它們彼此的關係嗎?大數據和商業智慧給「人力資源領域」帶來什麼價值呢?本文通過不同例子解釋你需要瞭解的問題。

什麼是大數據?


大數據傳統上有四大要素,也被稱為4V特徵。


1.量(Volume):大數據的大,不是千兆位元組,而是兆位元組和千萬兆位元組。大數據中的 「大 」代表Excel表格中數以百萬計的單元。事實上,它往往非常巨大,甚至不適合放在Excel中。


2.速度(Velocity):大數據不是靜態的,它有一定的動力。它在不斷收集新的數據。以twitter的數據為例,大量的數據是一秒鐘幾百條的推文和轉發。


3.多樣性(Variety):大數據具有一定的多樣性。我們不僅討論結構良好的數據(以整齊的列和行排序的數據)。我們也討論非結構化的數據(例如普通電子郵件中的數據)。


4.真實性(Veracity):大數據是混亂的,不可能被100%性任。質量和準確性有加強空間,所以「數據清理」是分析大數據的一個過程。由於大量的數據,其中一些小錯誤可以被抵消,所以大量的數據彌補了單個數據點的不正確性。


Bernard Marr補充第五個V:價值。

除非你能將其轉化為價值,否則獲得大數據是沒有用的!

大數據如何應用於人力資源


對於大數據是否適用於人力資源,個人持不同看法。簡單的答案:是的,當然可以!


然而,更細膩的答案是:這取決於不同數據。HR往往不是很精通數據是有原因的:他們工作中的數據量有限。讓我們將麥肯錫和馬爾(Marr)的大數據第五個V一起考慮進來,人力資源數據是甚麼樣子呢?


1.多樣性(Variety):HR部門可以接觸大量的數據。包含員工數據、薪酬信息、參與度分數等都是結構化數據。而績效評估、電子郵件內容等比較有趣的分析,它們是非結構化的。


2.真實性(Veracity):人力資源數據往往混亂而不可靠。例如某人在公司的職業歷史數據經常有缺失,日期只是被簡單紀錄,眾多的重組和改組讓我們很難追蹤某人在一個部門呆了多長時間。當某人的職稱在過去3年中改變了2次,你怎麼知道他一直到底維持了哪項職責?


3.量(Volume):總體來說,HR部門數據量是很低的。一個大型數據庫的員工記錄超過幾千兆位元組的案例,幾乎沒有。這不一定是件壞事,但它使人力資源數據成為大數據的例外。因為通常,大數據是......更大。然而,對於普通的HR來說,幾千兆位元組的數據已經很了不起了!


4.速度(Velocity):人力資源部門的數據速度也很低。人力資源數據通常是靜態的。只有當有人轉換職能或不同部門被洗牌時,記錄才會被改變。除此以外,數據大多保持靜態。


5.價值(Value):人力資源數據無疑是有價值的。當以正確的方式利用時,它可以被用來發現勞動力風險,做出更好的人事決策、幫助公司建立競爭優勢。


所以,大數據是否適用於人力資源?


它無疑是的。人力資源分析是對勞動力產生價值的洞察方式。透過使用比大多數HR曾使用過的更大數據集來實現。這就是人力資源大數據的本質。

什麼是商業智慧 BI?


根據Gartner,商業智慧BI是一個概括性的術語,透過不同應用、基礎設施和工具,使人們能夠分析信息,以改善和優化決策和績效。


不過,公司數據通常散落在不同的系統中。這些系統並不互相溝通,例如銷售數據和庫存數據或網站訪問數據沒有相連。


結合這些數據的工具,可以看出哪些客戶買了什麼東西(結合網站數據和銷售數據),或者哪些商品賣得最好(結合庫存和銷售數據)。這些都是商業智慧工具的好例子。

商業智慧如何應用於人力資源


如銷售例子,商業智慧(BI)也可用於人力資源數據。通常「人員追蹤系統」和「績效管理系統」通常沒有結合,這使HR無法分析哪些員工表現最好。商業智慧工具可以幫助結合這些數據。合併數據後,做以下三件事就會容易得多。


1.匯總數據:大多數人力資源報告是由臨時報告組成,不同數據被手動組合。商業智慧工具有助於數據匯總,產生自動報告。


2.視覺化數據:大多HR系統是交易系統,產生交易數據。事務數據用一個時間維度和一個指向、或一個、多個對象值來描述一個事件。例如:某人在某日被雇用、某人的合約在某日被終止。這兩個行為在系統中被記錄為單獨事件。


這系統的建立是為了保持記錄,而不是為了報告或可視化數據。BI工具擅長從多個系統中匯總數據並將其可視化。


3.分析數據:最後是數據分析。BI工具在分析數據方面,比一般人力資源系統更強大。例如,Power BI、Tableau 和MicroStrategy 。它們能夠對大量數據進行統計分析。


簡而言之,BI工具是用來匯總、視覺化、分析和報告數據的。

什麼是人力資源分析?


人力資源分析是對業務成果的人員驅動因素的系統識別和量化。換句話說,它是一種數據驅動的人力資源管理方法。人力資源分析法使我們能夠對以下問題給出答案。


1. 每個營業人員過去歷史業績和個人能力的關係? 是否有哪些能力和特質對於業績的增長能帶來顯著的價值。這可以作為招聘和培養人才的重要依據。


2. 員工流失率高,分別是哪些原因,針對不同原因,我們是否有系統性的因應對策?並且基於這些原因來預測哪些現有員工有可能離開?


3. 公司如何制定有效的教育訓練計劃? 根據不同員工族群的特色和需求理解,來進行更貼近員工需求的個性化教育訓練課程。


4. 滿足員工的資訊民主的需求,員工需要定期知道的資訊,比如今年已經領了多少薪水和獎金,勞健保繳納狀況,今年的假期使用情況,費用預算和實際花用情況,個人工作工時的統計記錄等這些散在各地的數據,如果人資能協助從員工個人角度來進行匯總,也可能是給員工的一種福利,大量節省員工去詢問,查詢和整理這些數據的時間。


諸如此類.....

人力資源分析、大數據、商業智慧的關系


大數據和商業智慧是通用的商業術語。應用於人力資源,便構成人力資源數據分析的基本要素。


人力資源分析廣泛的定義,人力資源分析是數據驅動的人員管理。商業智慧應用是人力資源分析的一個基本部分,它有助於連接數據源、透過人力資源數據的綜合報告為HR產生洞察力。 參考資料:https://www.aihr.com/blog/big-data-business-intelligence-hr-analytics-related/