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December 02, 2020

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人种学:帮助MSP人性化大数据

2的第2部分(阅读 Part 1)

人员编制中的人种学数据

在上一篇文章中,我们研究了民族志在商业中的巨大价值。人种学是 从社会成员的角度出发,系统地研究人与文化。和 该研究领域为特遣队人员配备提供了很多东西。

MSP不断聚集 指标和员工数据以增强他们的计划,但他们及其员工合作伙伴可能会 忽略他们用于招聘的社交媒体中存在的重要人种学数据 efforts.

社交媒体,可穿戴智能设备,图像共享平台和视频流应用程序不仅仅可以成为社交和与人才联系的工具,还可以将其挖掘出来。 人种学人员配备数据。

通过战略性地分析这些信息,MSP及其员工合作伙伴可以使人员变得人性化 分析,优化雇佣品牌,提高绩效和满意度,完善招聘策略,增强保留率和生产率,提高多样性利用率或发现挑战等。

人性化数字领域

公司已经依靠大数据来改进业务实践并简化决策流程。根据最近的统计数据,有73%的组织承认他们已经在商业智能和数据分析平台上进行了投资,或者将在未来两年内进行投资。

在人员配置行业中,我们已经目睹了将大数据集成到招聘中 部门。然而,正如亚马逊最近在《纽约时报》的一次曝光中批评的那样,这些数据集没有将人为因素纳入等式中,而忽略了关键行为和属性。通过排除人的需求(例如同情,支持,认可,指导和沟通), 非个人数据可能会成为企业功能障碍和病态就业的催化剂 cultures.

亚马逊领导者捍卫了自己的严格指标,称其围绕决策和召集做出了更加清晰 独家的数据驱动管理“解放”。然而,正如迈克尔·施拉格(Michael Schrage)在他最近的《哈佛商业评论》社论中反驳的那样:“当文化真正地致力于以数据为驱动力时,数据可以从字面上指示您和您的同事下一步应该做什么。对很多人来说,这不是解放。它的 奴役。”他认为,真正有效的数据必须包括同情心。这就是民族志的地方 可以发挥关键作用。

以Netflix首席内容官Ted Sarandos为例。该公司在数据驱动的节目制作上投入了大量资金,创建了可以更准确地预测观看者的欲望和行为的高级算法。这样做是通过将人种学信息引入数据系统来实现的。

当Netflix邀请演员凯文·斯帕西(Kevin Spacey)出演如今屡获殊荣并广受赞誉的明星时 它告诉他:“纸牌屋”,我们相信您。我们已经运行了数据,它告诉我们观众将观看此系列。我们不需要您做飞行员。”仅大数据并没有达到这个目的 在AI驱动的真空中得出结论。这些算法背后的真正秘密?驾驶员和 observations.

让我们看看如何将人种学人才数据整合到一起可以改善关键 每个MSP程序的各个方面。

民族志推动文化融合

根据最近的研究,全球超过80%的组织将文化适应性作为首要的就业重点。然而,正如劳伦·里维拉(Lauren Rivera)在《纽约时报》中所观察到的那样,“文化契合度已演变为一个更为模糊和潜在危险的概念。它已经从对谁将在给定的工作场所中蓬勃发展的系统分析,转变成经理人对他们宁愿与谁共处的判断。”

当今的数据收集过程利用社交媒体,共享平台和技术 促进人与人之间的互动,以获取对人才的抱负,技能,激励因素和能力的更深刻见解。这些信息充满了人种学细节,分析人员可以使用这些细节来开发更清晰的信息  当前人才和感兴趣的候选人的图片:性别,年龄段,受教育程度,地区,兴趣,职业目标等。

与人员分析系统集成后,合并后的结果将增强企业的招聘和保留计划。工人是根据技能来选择的, 与组织战略相吻合的经验,个性和价值观。人才本身对他们的角色和团队有更高的依恋感,产生更多的成果,并以出色的业绩完成任务。

崭新的面貌-无需寻找特定的工作经验,职称,关键字或学位,因此,策展人和MSP可以配备人员,以崭新的视角寻找应对挑战和障碍的新员工。例如,人种学数据可以使招聘人员更好地配备招募人员,以将天生具有创新精神和冒险精神的人才与寻求有活力的个人以刺激变革的计划相匹配。

在这种情况下,人种志提供了一种强大的方法来识别愿意提问的候选人 建立改进方法,策略,方法和思想的实践。在不同的 商业文化,人种志招聘技术将有助于找到专注于建筑的人才 关系,团队和协作式问题解决技术。

人种学推动多样性倡议

尽管今年建筑多样性得到改善,但妇女人数 技术领域的专业人员仍然很少。而当雇用选择是基于 他们压制了人口,性别和文化多样性,而不是个人适应,而不是文化契合。

这些都是危险的水面。盖洛普(Gallup)的研究表明,当员工队伍多样化且敬业度高时,企业可以实现46%的收入增长,利润增长58%。对于涉及复杂决策和创造力的工作,多元化的团队要胜过多元化的团队。

为了蓬勃发展,企业文化需要体现这些策略,而不是强调相似的传记, 经理和人才之间的背景,个人信仰和性别。

目前,MSP使用的VMS工具在其标准编程中内置了多种考虑因素, 然而,仅通过这些工具来确定客户现有的劳动力多样性水平通常是对可能不存在的数据的模糊,具有挑战性的探索。人种学有潜力提升MSP已经强大的多样性解决方案,从而更清晰地反映出前期的多样性状况,以及更为关键的是,目前最吸引该组织的候选人类型。

因此,如果民族志数据将主要申请人描述为白人男性,则MSP可以查明 造成这种情况的因素,计划修改文化和品牌的计划草案,预测需求,建立专业供应商参与的业务案例以及通过访问客户系统可能缺少的细节来加快新策略。掌握了这些信息,并通过强大的报告进行了充实 MSP具有VMS的功能,可以帮助其客户实现更大的多样性目标。

人种学可以增强就业品牌

最有效的雇佣品牌是直接的,引人注目的和精确的。这是不可能的,甚至 吸引眼球的服务,MSP及其员工合作伙伴可以列出客户工作文化的方方面面。

但是,通过挖掘人种学数据,人员配置专业人员可以专注于该计划的关键方面,这些方面将吸引理想的候选人,例如出色的工作与生活平衡,出色的收益,协作团队,学习机会,技能发展等。

当申请人开始研究您的组织时,他们无疑会偶然发现评论, 影响他们对您的声誉和人才品牌的看法的评论和讨论-令人鼓舞和沮丧。您可能会发现负面的意见可能是由于 误解或缺乏信息。

人种学不仅有助于弄清观众的特征和组成,而且还可以开展积极的宣传活动,以防止误解或意外的印象。当您对想要联系的人有了更深入的了解后,您便可以更好地开发内容,视频,图像和故事,从而与您理想中想要推广的职业品牌对话。

将大数据与人种学融合以提供出色的分析

跟踪和记录您的数据。如果不收集信息,则没有任何可分析的内容。的规则 经验是,收集的数据越多越好。大多数公司已经拥有某种系统 捕获,记录和报告其才能,特别是作为MSP计划的一部分:人类 资源信息系统(HRIS),供应商管理系统(VMS),申请人跟踪系统(ATS)甚至内部数据库。

至少,大多数人员配置专业人员会在 入职,包括聘用日期,任职时间,薪资水平,部门位置,职称等。

Going beyond these metrics with ethnographic information will strengthen the analytics by uncovering the professional ambitions, motivations, interests and career goals of the workers you want. Recording that data can prove instrumental in determining a match between top talent and ideal business 文化。

整合人种学数据。通过将人种学详细信息与HR分析,数据库和其他正在使用的软件相集成,人员配备专业人员可以对人才(现有,潜在和需要的人才)有更深入的了解。将人种学信息集中起来并与其他计划数据合并后,可以更轻松地确定与绩效管理,薪酬,最佳招聘来源,多元化状​​况,地理热点以及其他对MSP和招聘经理有价值的信息有关的关键细节。

通过人种学将大数据人性化

预测分析,大数据,商业智能系统和以指标为基础的运营文化已经定义了21世纪的商业模型。但是,对数据的过度依赖可能会使当今人才渴望的人际关系边缘化。正如TalentCulture在评估大数据的演变中所讨论的那样:“可用的大量信息可能是压倒性的。坦率地说,其中的许多内容可能与您真正需要查看的数据无关。因此,今年将包括您提取的数据的个性化。”

也许更重要的是,使用人种学将数据人性化可以为迈克尔·施拉格(Michael Schrage)认为被妖魔化为“无灵魂,反乌托邦”工作场所的公司提供“简单,强大且与文化兼容的解决方案”:通过更好的共情分析来抢占坏员工。

苏尼尔·巴盖(Sunil Bagai)
苏尼尔·巴盖(Sunil Bagai)
苏尼尔(Sunil)是硅谷的思想领袖,演讲者,激励人,也是开创性的Crowdstaffing生态系统背后的远见卓识。他融合了远见,技术和业务技能,正在改变人才招聘格局和工作的本质。在创办Crowdstaffing之前,Sunil曾作为IBM,EMC和Symantec等公司的业务领导者磨练过他的技能和经验。 “我们需要以指数的方式思考,以认真构筑人类,文明和工作的未来。当我们进行协作和共同努力时,每个人都会繁荣。”
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