【益昇eHR】HR数字化转型的数据需求来源及数据管道建设思路,你Z容易忽视这件事!

发布日期:2022-04-13 14:56浏览次数:

 【益昇eHR】HR数字化转型的数据需求来源及数据管道建设思路,你Z容易忽视这件事!


✓拨乱反正:数字化转型转的是什么?


是数字化的方式衡量HR管理举措的价值而非E-HR的技术应用。


在谈数据运营与管理阶段之前,首先要“理清”数字化转型的概念。如果目前的线下内容需要线上线下串行,以提高整体效率,这不是数字化转型,而是线上的E-HR电子化阶段。


E-HR的目的是使公司能够利用信息技术IT和互联网工具在已经建立事务型业务流程和工作且效率相对较低的情况下,加强个人的处理时效。人力资源数字化转型是指对人力资源及其价值分配、价值创造、价格评估等进行数字化重新定义,结合具体的应用场景,而不是基于业务活动本身,找到每项活动与整体的关系,如价值和运营程度。


✓数字化转型中的数据管道如何建设?


当前绝大部分人力资源数字化转型的企业,只是实现E-HR效率提升阶段。企业往往在前期投入许多的人力物力,当系统建设得相对完备后却不知如何运用。究其原因,很多企业忽视了数据管道建设关键步骤的第 一步,而从数据链接、上系统、开发软件等第 二阶段开始。从这里切入的HR从业者实际上是在回避一个核心问题:为什么要这些数据?这些数据有什么用?因而进入了数字化转型的误区:为了数字化而数字化。


针对上一个问题,建立数据管道建设的关键步骤究竟是什么?根据我们的管理实践经验,首先要回答的问题是前面提到的灵魂拷问:我们要什么数据?为什么要这个数据?我们把这个部分定义为数据管道的顶层设计,输出物就是数据管道的建设清单。


如何完成数据管道的顶层设计,我们举个例子来说明。例如,一些公司重视HR在招聘维度的支持,因此衡量HR价值输出的重要核心指标之一是按时达成率。按时完成招聘人数=按时完成招聘人数/招聘总要求*100%。


这里就有2个数据需求需要纳入数据管道建设:1是按时招聘完成人数;2是招聘需求人数。


这里的按时招聘人数会根据层级人员的不同而有所变化,可能需要不同的招聘周期。具体而言,高层岗位需要在3个月内征聘,中级职位需要在1个月内征聘,初级职位需要在15天内征聘。这个15天,1个月,3个月的标准梳理实际就是对称业务预期,统一绩效衡量评价标准的过程。因此,为了实现这些数据的自动化采集,我们需要考虑开发线下模板和界面,以规范业务路径,提高招聘需求。如图所示:

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然后,员工需要链接到前端招聘需求,形成一个数据生成循环,因此,需要在工作结束时同步开发一个链接端口,以确保每个入职员工都能自动链接到前端招聘需求,从而可以实时自动收集每个招聘专员的按时达成率数据。如图所示:

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从而输出这样的管理界面,供招聘团队管理者实时掌握团队绩效的输出情况。



同样,一些公司的HR资源管理并不注重招聘,而是注重留住人才。为了实现本课题的数字化管理,首先在内部沟通中明确了HR在人才保留端方面的核心支撑点,主要分为三个段落。




第 一段:前端,如何做好人才流失预警?


第 二段:中端,如何做好核心人才的激励,


第 三段:核心人才提出离职诉求时的应急挽留应对机制;后面2段大家都比较好理解,我选择第 一段也是大家都比较关心的离职预警数字化应用案例来说明,数据管道顶层设计要如何来做。要破题离职预警,首先要回答的问题就是,哪些数据可能会影响到员工离职?我们内部数据团队输出了“5W+1”离职预警模型,如下图:

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我们根据这些模型数据,对职业发展平台等各个维度进行了数字化定义和解释。我们定义了三组数据:晋升、平调和降级。晋升越短,离职的可能性就越低。这里我们需要衡量一个员工从上一个晋升时间周期到现在的时间长度。我们遵循这个算法的时间越长,离职风险运算分数就越高,反之亦然。如是等。

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把每一个建模的维度都用数字化定义清楚,然后就形成了离职风险模型预测的数据清单。然后才是系统的建设实现数据的自动化采集,这些工作都完成以后,我们就能在职人员实现数据的在线监测并针对高风险离职人员对业务线及时作出预警,输出这样的标准交付物给到业务部门管理者,如图所示:

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类似的案例还有很多,篇幅关系这里不一一举例,小结一下这个部分:在数据管道建设的第 一步,我们不能忽视数字化转型的数据顶层设计,数据需求清单必 须与数据需求清单相匹配,数据需求清单梳理的过程将涉及业务流程的重新设计、组织架构的调整和重构。通过数据真 正推动组织变革。


✓保障HR数字化转型中数据管道建设成功的关键


要素有哪些?


需要有专门进行数据管道统筹建设的负责人,需要在该阶段考虑好:企业需要什么样的数据?如何界定业务间数据的颗粒度,数据使用频次如何?数据从哪里来,如何规划数据的生成轨迹?数据颗粒度的大小决定了数据管道的需求和系统数据采集的方式等,因此负责人需要根据现阶段的应用场景进行规划。


需要确保人力资源主流程的相关业务活动能够进行数字化翻译。例如,要评估HR的招聘质量,需要看当前组织流程中所生成的数据流是否能够支撑该项评估,如是否具备数据查看HR总招聘任务、每日招聘工作完成情况、招聘任务完成的质量区分等。在这一阶段,企业不仅要关注主营业务活动的端到端的完结,还要确保节点和内容数字化翻译,只有提前考虑需求和相关维度,设计流程数据,才能建立起功能完善的系统,记录相关维度的数据。


系统规划的适当前瞻性、兼容性。企业在做人力资源数字化转型中,需要打通运营、生产、财务等数据进行多维数据交叉分析,虽然无法提前规划后期需要打通的具体数据,但从系统建设本身的功能需求来看,企业需要在HR系统上线时预留接口。

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这是一个需要长期磨合和探索的过程,HR从业者需要从思维与实践两个方面着手,思维上,要跳出HR领域,用业务思维去思考问题,找到真 正能够触达业务部门关注点;实践上,要回归HR专业,识别HR管理活动对业务绩效的影响的程度,并通过数字化的方式翻译和呈现。但坦诚讲,目前具备这样能力的HR,屈 指可数。

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