テクノロジーとデータというと、Web 上での情報漏洩がすぐに思い浮かびます。
しかし、データの利用は直接的にテクノロジーに関連していない分野にも利益をもたらす可能性があります。例えば、人事部門では、People Analytics（人材分析）として知られる評価戦略でデータを活用しています。
この戦略と人事管理におけるその利点がまだわからない場合は、個人データと会社のチームのデータの管理に People Analytics を使用する方法をご覧ください。
ピープルアナリティクスとは何ですか?
People Analytics は、従業員に関するデータの収集と使用を主なアプローチとして使用する戦略です。このために、同社は複数の異なるソースからの情報に基づいてこのデータを横断するソフトウェアを使用しています。
このようにして、人事マネージャーはこのデータの編集を使用して、人事管理と従業員データを最適化できます。同時に、戦略により、マネージャーはチームと従業員についてより適切な意思決定を行うことができます。
People Analytics の主な目的は、人事部門における意思決定を直感的ではなく、収集されたデータに基づいて行うようにすることです。これにより、セクターの積極性が高まり、意思決定の有効性が向上し、エラーの可能性が減ります。
LinkedIn の調査によると、データ分析を専門とする人事専門家の数は 5 年間で 2,42% 増加しました。つまり、企業がこの種のスキルを求めるようになり、その結果、専門家が専門化するようになりました。
この意味で、データ分析により、一般に主観的な次のような要素を定量化して評価することができます。
- 生産性。
- 婚約;
- 従業員の満足度。
- 役割のパフォーマンス。
使い方？
一般に、People Analytics には、データの収集、カタログ化、評価の完全なエンドツーエンドのプロセスが含まれます。まず最初に、企業はどのような質問や要素を評価したいのかを知る必要があります。
最初のステップは、人事部門が分析プロセスで使用するデータを収集することです。この収集は通常、オンラインまたは対面で実施されるソーシャル ネットワーク上のアンケートや特定のアンケートを通じて従業員の間で行われます。
次に、データを入手して計算が始まります。この段階で、企業は収集したデータを使用して、プロセスの開始時に尋ねられた質問に答えることができるようになります。ただし、特に企業が大量のデータを取得する場合は、他の要素を計算することも可能です。
次に、People Analytics プロセス自体である分析が登場します。このプロセスでは、チームは会社と従業員との関係に利益をもたらすことを目的として、より明確な意思決定を行うための調査と計算の結果を収集します。
それはなんのためですか？
上記のプロセスに基づいて、ピープル分析により、企業は発見ごとに的を絞った戦略を作成できます。この意味で、エンゲージメントを高めたり、職場環境を改善したりするための具体的な行動を生み出すことができます。
違いは、これらのアクションのそれぞれが、マネージャーの直感ではなく、データに基づいているということです。したがって、各戦略の結果はより積極的となり、より直接的な利益をもたらす傾向があります。
さらに、People Analytics は、企業が新しい人材を雇用するだけでなく、人材を維持することも支援します。たとえば、従業員の離職率に関するデータを通じて、企業は離職率を削減するための戦略をより適切に評価し、人材をフィルタリングすることができます。
したがって、データを入手し、その解釈方法を知ることで効率が向上し、会社に大きな利益をもたらすことができます。 People Analytics はこれに最適なツールです。