HR Metrics和人力资源分析

HR Metrics和人力资源分析是HR的一项有用的策略工具，它通过基于事实和数据而非单纯的假设或个人意见来分享整个系统运作的信息。随着时间的推移，HR Metrics已经发展出更多的定量和定性测量方法，这使得能够访问大量数据变得更加容易。人力资源分析有助于通过差距分析，并涉及预测未来的企业目标和对象。

HR Metrics和人力资源分析起源于泰勒时期，当时他提出了科学管理的概念。在这一领域的广泛研究揭示了随着HR职能领域的增加，HR Metrics和人力资源分析在共享关键的人事信息方面发挥着主导作用，并支持战略决策所需的关键数据。由于HR今天正在扮演更多战略性角色，因此这些技术受到了HR专业人士的高度重视。

HR Metrics和人力资源分析目前正处于转型阶段。如今，组织使用指标来评估或审计他们的HR计划/项目并衡量其成功。数据指标和人力资源分析帮助组织通过分析可用信息来实施有效且更明智的决策。

目标

HR Metrics和人力资源分析的主要目的是将HR目标与战略业务活动联系起来。它使信息的获取更加便捷，以供管理层做出正确的决策。因此，应该确定适当的HR指标和分析。HR Metrics和人力资源分析可以用来分析关键的员工相关数据，如员工特征、战略业务目标和整体HR策略、人才招聘和管理、员工健康和生产力细节以及多样性目标。要进行HR指标分析，数据收集是最关键的步骤之一，可以从HR数据库中获取这些信息。可以从各种来源收集这些详细信息，例如：

• 员工工作任期
• 包括各部门和业务单位新招聘人员信息在内的招聘详情。
• 部门设计和开展的调查。
• 通过访谈收集现有、新入职或离职员工的信息。
• 通过焦点小组。

使用HR Metrics和人力资源分析

报告： 报告解决了与决策相关的某些非常重要的问题。它涉及决定选择和呈现哪些指标、向谁传达这些指标、以及如何及何时报告。这是识别影响整体员工表现、激励和生产力的现有问题或漏洞的最有用工具之一。这提供了一个机会，通过推荐一个战略行动计划来解决现有的不足或漏洞，从而推动绩效卓越和提高组织生产力。除了提供量化数据外，它还涉及解释信息，将其置于正确的情境中，并推荐持续改进的适当策略。

仪表板： 仪表板通常用于衡量和显示任何组织定义的指标。它帮助经理们在组织的不同层级检查指标。所识别的指标称为关键绩效指标（KPI）。仪表板提供了HR某些关键功能领域的总结详情或一目了然的信息展示。它还提供了分析关键HR指标或额外详情的机会。

基准测试： 基准测试是一种有用的策略工具，通过这种方式可以将设定的预定义标准与现有的成就或结果进行比较。它提供了对实现成果可行性的实际见解，有助于重新定义目标，并通过分析现有的现实和限制来进行比较预测。

数据挖掘： 数据挖掘技术是HR专业人员最宝贵的工具之一，因为它依赖于从通常大型数据库中获取的数据模式，以获得知识并通过对因果机制的理解来实现有效的决策。它使用多种统计技术如多元回归和相关性来分析这些数据模式及其关系。数据挖掘过程本质上包括三个阶段：（1）初始探索阶段；（2）模式识别或模型发展阶段；（3）最终实施/部署阶段。

• 探索： 这是选择数据记录子集和准备数据的阶段；
• 模型构建： 这个阶段涉及开发各种模型，并通过考虑各种因素或标准来选择最佳模型；
• 部署： 这是实施选定的最佳模型以实现有效决策并达到预期结果的阶段。

预测分析： 这是HR专业人员用于有效战略决策和通过评估关键指标或流程来改善整体组织盈利能力的重要工具。

运营实验： 运营实验有助于建立模型，管理者根据这些模型做出关于组织实际运作的决策。它有助于确定相关变量及其对系统的有用程度。

人力资源建模： 人力资源建模是一种有用的技术，HR专业人员可以通过这种技术了解由于组织环境变化而导致的人力资本需求的变化。这可能是由于战略联盟如合并/拆分、收购或剥离，或者由于组织产品需求的变化。