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【戰略讀書會】《人力資源與大數據分析》落實組織化的三階段,找方向、建指標、畫關聯

2019年四月戰略讀書會我們共讀《人力資源與大數據分析》由讀書會幫主KC為我們解讀其中的原理與思考方式,主要從特性探討、數據應用、HR的數據思維、共享人才資訊、組織數位化打造到最後的案例討論。

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【01】如何用數據來「預測」未來的選、育、用、留
【02】數據連動圖:落實組織化的三階段,找方向、建指標、畫關聯
【03】特性探討:大數據跟AI於組織層面的發展
【04】HR+數據:升級數據應用的發展邏輯
【05】數據共享:雙指標下人才匹配度衡量
【06】從零開始,打造數位化組織
【07】數據應用的情境探討:人才招募、作業品質、績效管理

戰略讀書會中,我們藉由彼此的經驗交流,從個人實際運作數據的經驗,來結合目前數據應用的模型,從中找出哪些層面是我們可以來思考,以及這些要點,要如何創造新的應用發展。

 

【01】如何用數據來「預測」未來的選、育、用、留

公司裡做數位轉型時,如何用AI來做。也就是透過數位能量的創新,找出創新的商業模式。

戰略讀書會幫主KC提到,愈到後來愈發現,數位轉型,不只是從業務端,連現在的HR,都需要掌握數位化的應用。但這時會面臨到一個問題,該由何處來下手,或是從哪方面來升級。

目前主要的作法是,透過線上測試、人臉辨識等系統,來做薪酬福利,或是出缺勤管理。

接著,在從這些數據中,分析哪些數據有落差,以此來「預測」可能會出現的行為,例如:離職、升遷等。
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從選、育、用、留,這些基本的職能來看,都可以透過大數據與AI的結合,通過蒐集到的資訊,交由AI來驅動,以此達到「預測」未來人才的需求與發展。

這時,對於HR來講,我們就需要培養「數據化」思維,也就是如何透過數據來預測未來。

從出缺勤管理,留任率等,還能不能從外部來看,也就是加入外部人才,來加入到創新的團隊裡。讓數位化的操作,不僅從HR的專業來看,還能從跨部門的真實需求來設計。

 

【02】數據連動圖:落實組織化的三階段,找方向、建指標、畫關聯

數據分析這件事情,我們已經有在做,那麼今天可能會有驚奇,新鮮的地方,主要在「統計分析」這一塊。

所謂「統計分析」就是藉由過往數據來分析,進行績效管理,釐清現在的訓練方向,以及招募人力的需求。主要是從過去「已經發生」的資訊,來做系統的整合。

然而,現在統計分析的未來應用上,則是聚焦在,如何從這些「數據脈絡」中掌握未來的資源,這邊主要有兩大思考點,分別是:團隊的適應性、數據選擇的關鍵指標。

一、團隊的適應性:
戰略讀書會幫主KC分享到,目前在做一些企業輔導案裡,就已經有企業團隊導入數位平台,串聯起所有人的資訊,並且透過不同團隊來相互競爭,以此來激勵團隊的產能。

最後會發現,現在定位在「產能優化」上,透過演算法,來不斷推進整個製程的效率最優化。這時,所面臨到的挑戰,反而不是數位的技術,而是來自團隊內部的聲音。

因為當我們在推行數位化的轉型時,就會出現幾種聲音:支持者、反抗者、觀望者。因此,團隊在進行新的嘗試時,不只需要考慮導入全面數位化的操作應用,還要思考「人」在轉型成數位化時,需要調適的部分。

二、數據選擇的關鍵指標:
第二個重點則是從人力資源單位的功能來看,連結各個單位,就是首要考量的點,例如:如何把行銷、研發、製造等,把彼此的數據整合在一起。

接著在整合後,哪些關鍵性指標的調整,會強化整體企業的運營成果,通過這個數據應用的過程,就能大致掌握數據與團隊增長間的關係。

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緊接著戰略讀書會幫主KC從流程的操作面來分享,當組織導入數位化時,可以規劃成三個階段,分別是:連結數據、檢視數據指標、連動數據。

第一階段:數據連結
每個部門裡都有資料的產生,我們要蒐集哪些數據、以及數據要用什麼方式呈現,還有用什麼樣的平台來串連這些數據。

第二階段:檢視數據指標
當數據整合在一起後,接著就是找出「關鍵數據」。所謂「關鍵數據」指的是,這數據只要一有變動,就會影響企業運營的成效,也就是會發生顯著的變化。

與此同時,每個數據與數據之間,也會有牽引的作用。所以,分析關鍵指標時,不只單看一項指標來衡量,還需要從整體性、全面性的角度來檢視,每個數據之間的關聯性、有些數據是顯性指標,然而有些數據是隱性指標,卻佔有不可取代的位置。

第三階段:連動數據
當找出關鍵指標的數據後,藉由不斷嘗試,讓組織的增長持續發展。但這時就會發現,只變動單一部門的行為是不夠的。

因為組織裡每個人的行為結果,都會對組織的效率產生推進或阻礙,所以需要描繪出每個人的行為對應數據後,會牽引哪些數據的人與行為,最終就能描繪出一張數據與行為之間的關聯圖,這就是所謂的「連動數據」。

 

【03】特性探討:大數據跟AI於組織層面的發展

除了從流程應用面來看,戰略讀書會幫主KC還提醒我們從本質性來看,也就是現在的大數據應用,不只是出現在現在,人類很早以前,就已經再運用這些數據,只是型態上的不同。例如:紫微斗數、占星術。這種由天地的數據來預測個人的未來行為,這就早期的大數據應用。

大數據的目的在於,把海量的數據蒐集起來,並且通過這些數據來分析,找出「關鍵指標」。也就是知道事件背後的關聯性,與關鍵的影響因素,不只是我們表面上看到的情況。

通過數據,我們更能理性,客觀的具體分析,找出「為什麼」會有這樣的情況發生,也就是以數據來找出關鍵影響點。

擁有數據後,再來透過AI的數據分析,運用這些數據,通過深度學習,產生接近於人類的行為。

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在佛教裡面有所謂的「六根」,由臉、耳、鼻、舌、身等,AI通過這些接收器,來彙整數據的生成,再來針對人類需要的結果,進行複製演算,呈現深度化的展現,進一步強化模擬人類需要的行為結果。

目前我們認為的智慧冰箱、智慧家電,主要只是整合資訊,未來結合AI能力後,讓每個連結資訊後,針對人類需求進行擬人化的調整。

從這個發展脈絡來看,當Ai能夠更大範圍的去運用數據,例如:通過圖像、聲音的整合,依照人類想要的成果,做出擬人化的行為,最終釋放需要人類的大腦,讓人類與機器來創造更有效能的生產效能。

 

【04】HR+數據:升級數據應用的發展邏輯

戰略讀書會幫主KC分享到,在進行組織數位化時,除了要整合內部的數據系統,還包含了我們HR在應用數據時,該掌握的思維特性。

針對過去的數據,來推測未來的行為發展與趨勢,也就是能夠做到「預測」。這就像我們從過去的經驗,來總結哪些行為有效,哪些行為需要再改進。

例如:現在的飛機上都裝有傳感裝置,能夠依據回報的數據來推測出,哪個環節出了狀況,以及設法在這之前做好防範。

目前現階段企業,在導入數位化的過程,主要把人力資源、行銷、生產的數據,進行系統化的演算,讓數據做到預防的效果。

但是,對於HR來說,我們就已經從過去績效、行為表現,預測未來的行為,當這些行為指標更能夠被數據化,透過關鍵數據來整合,不僅能創造出更精準的行為預測,還能夠釋放HR投入在這裡的精力。

此外,從人力資源的角度來看,我們的內部客戶、主管,要怎麼認同,了解HR數位化的價值,就在於展現HR的專業。

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透過「HR+數據」的能力,針對各跨部門單位,提出「應該怎麼做」以及「會有什麼影響」來做思考,在結合數據的串聯,掌握哪些關鍵數據,以此來推動整體的業績與人才發展。

戰略讀書會幫主KC還分享一個核心秘訣,當現有的焦點都放在內部創業,或自主研發與服務創新時,我們要如何展現出人資的價值,其中一個心法是,我們在向外溝通時,以用戶視角來看,而非直接以人力資源的角度來分享。

換句話說,不只是用人力資源的語言來說服,還要用經營客戶的觀點,來看對方常會遇到的問題,以及該怎麼做,用「行動」來產生結果。

這也就回到「現在組織的營運問題是什麼?」我們就必須要清楚了解,透過你的數據分析、數據整理,除了內部資訊,還有外部系統與環境,最終以系統整合起來,再來透過不同「關鍵指標」來進行不同種的分析模式,以此來找出解決方案。

 

【05】數據共享:雙指標下人才匹配度衡量

HR在數位化的進程中,未來會有很多KPI將進一步與AI來連結運用,也就發現更有意義的KPI,能不能給其他企業做參考,現在定義的KPI,主要從人才的留任率、敬業度來出發,但是當數據成為指標時,就需要從另一種觀點來分析。

戰略讀書會幫主KC提到,當大數據與AI進一步整合,就會不斷串聯起各家的數據,也就是未來每家企業在選人才時,就會看到各家人才的數據,這些人在這家企業做了什麼專案,成果表現,以及影響力等。

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然而,不是每家企業都有這樣資源來做數據分析,未來如果有大量的數據,加上有個平台,能把所有的企業資訊整合起來,就能更有效率的掌握人才的需求與配對。

因為當中小型企業的內部,擁有少量的資訊,就能跟整個平台整合,以此來找出最佳人才解答。

要凸顯出平台的效果,就需要有明確的指標,以此來衡量人力成本有沒有超出預算,當我們在進行預算衡量時,主要有兩種:一類是財務預算;另一類則是人力預算的人才需求點。

接著再針對這兩個數據的落差來進行衡量,這些數據是否提升財務指標,或是人才成本的上升,反而讓後期的人事成本升高,卻又沒有創造出相對應的財務成果。

這也意味著,你所預期的效益,需要從人才預算到財務指標來衡量,因為最後的落後指標還是要回歸到財務指標。

 

【06】從零開始,打造數位化組織

我們怎麼在企業內部推行數位化的發展,整合串聯起各部門間的數據,並進行人力資源的串聯。戰略讀書會幫主KC針對在前期導入數位化的應用上,提出三大階段,主要從組織使命、確認數據指標的有效性來組織內部的數位化氛圍。

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第一階段:明確使命
首先,要先明確我們的「任務使命」,但是,不是每家企業都有明確任務使命,也就導致,在設計關鍵指標時,很難回歸到財務指標,也就沒有辦法掌握數位化的連結點。

換句話說,任務使命,是讓我們有方向來找出關鍵指標,以此回推到數位化的設計時,該著重在哪個環節,以及先發展的地方在哪,最終明確知道要蒐集哪些數據資料。

第二階段:規劃重點
明確任務使命後,接著該怎麼明確規劃方向裡的細節,也就是透過數據與組織間哪裡要強化,還有哪些相關議題需要來探討。

大部分,都會從人力資源的角度來思考,其實我們還可以跟老闆對話,了解這些問題從營運管理的層面上來思考。

又或者與高階主管進行核心的訪談,透過訪談掌握確切需要專注的議題有哪些,這樣在執行細節時,就能降低不瞭解真實的問題點與實際的需求,導致數位化的過程產生反抗。

第三階段:釐清數據
透過前面的提問與思考,來擬訂方向與需要解決的議題,在結合數位化的解答,也就是從內部現有的資料來整理。掌握數位化的推進時,哪些數據需要強化,哪些數據需要捨棄。

其中探討到,當我們在整理數據時,會發現有些數據指標有錯誤,也就是有下數據在裡面,這就會造成未來在推演時,出現不精準的情況。

所以為了避免出現數據價值的貶值,在前期討論數據指標時,就需要確保每個人都認同這項數據是有利於組織增長。

 

【07】數據應用的情境探討:人才招募、作業品質、績效管理

戰略讀書會的最後,我們通過數據應用的情境與案例來做討論,當數據與實際的工作結合時,會發現哪些問題,以及該注意哪些細節,還有過程中會遇到的事情會有哪些,以此來逐步整理出數位化下,還有哪些延伸的思考點。

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一、人才招募:衡量指標

一開始我們從「監控資料」的角度來討論,首先我們先釐清,什麼叫做「監控指標」。例如:你在做招募時,做了哪些事情,以及這些事情合不合哩,這就叫「監控指標」。

當有HR做好招募,也把人找進來,但是老闆卻說你沒有給我人。然而,卻出現,你給了人才,卻都不是對方喜歡的,導致人才一直流失。

在一段時間後,發現HR找人不夠快,結果HR提出一組數據說,我們有不斷在填補人,卻一直沒有補滿。

後來發現一個基層主管,只要新人一進來,交給這位主管,卻沒有辦法就留住人。這時就讓我們就思考,主管能不能留住人,也要成為監控指標,而不只是找人指標。

二、作業品質的監控

HR在設計「監控指標」時,不只要關注需求方,還在從需求方使用的指標來衡量,確認這個問題是流程性問題,還是的功能單位的問題。

例如:當我們在找人時,有兩種監測指標,一種是被動的監測指標,也就是從人力網站來找到的人才。還有一種指標是「主動指標」,也就是我們主動關注的人才指標。如果只是永遠在被動,就很難立即到合得來的人。

另外,在數據指標的判斷上,我們常常會以「數量」來做為思考,但還可以從「流程」的角度來思考,例如:我們在招募時,透過職能來設計結構性面談,通過漏斗式的提問思考,來檢視對方解決問題的能力以及思考方式。

針對每次質化的調整,再來回推到量化的數據來作為反饋,以此確認這些質化效果是否有成效。

三、績效分析的管理:走動式管理+APP化

傳統績效管理一年一次到兩次,這件事情很難做到即時反應績效的狀態。結合大數據就有它的必須性,因為當下的回饋,才會有時效性,對於行為調整與績效的成長能更確實。

要創造這種效果,就需要有隨時隨地做反饋的機制,例如:以APP型態來設計管理平台,當有這個平台,就能隨時拿著手機,記錄到管理平台上。

如果有需要即時修正與回饋,就可以針對線上平台的反饋與紀錄來調整。

 

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下個月戰略讀書會,將分享《復盤》,這本書,主要從我們每個月都在討論KPI裡面來探討。

所謂「復盤」就是圍棋裡的一種學習方式,也就是重新撰寫一遍棋盤,看哪裡下的好,哪裡需要再調整,針對反覆推演與路徑的判斷來做檢討。

當「復盤」的概念帶入到企業中,又該怎麼實現,以及復盤的過程,有哪些細節需要注意,以此來帶動人才與組織效能的有效反饋到持續增長。

 

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