除了是出色的广告工具外,职位描述还为配备人员的重要信息提供了有效的人才招聘流程。不清楚,过时或不完整的工作[...]
除了是出色的广告工具外,职位描述还为配备人员的重要信息提供了有效的人才招聘流程。不清楚,过时或不完整的工作[...]
December 02, 2020
阅读更多艾菲尔铁塔今年庆祝了自己的130岁生日。它最初被认为是通往1889年世界博览会的门户,它是纪念巴士底战役100周年的纪念碑。尽管它在今天一直是我们全球意识的标志性一部分,但大多数人并没有意识到它当时对巴黎人是一种讨厌。传说中的法国小说家盖伊·德·莫帕桑(Guy de Maupassant)公开鄙视了这座塔楼,但每天下午都在餐厅用餐。当被问到为什么时,他回答说这是城市中唯一看不到的地方。
他的故事是一个有趣的隐喻,代表了劳动力行业专业人员对人力资源分析软件和“大数据。”在注重创新的组织领导者中,它们已成为流行的流行语。谷歌前人事部门高级副总裁拉斯洛·博克(Laszlo Bock)在其自夸的商业手册“工作规则!”中预言了数据驱动的人力资源职能。就像艾菲尔铁塔一样,人们 分析和大数据是现代科学的象征。许多人力资源主管,招聘经理和人员配备&招聘专业人员将他们视为丑陋,复杂的结构,破坏了他们曾经原始的环境。因此,作为de Maupassant,他们找到了隐藏在该体系结构中的方法以避免看到它。
正如人力资源专家Tim Sackett所说:
“这就是各地人才招聘的问题。我们并没有真正听所有数据在告诉我们什么。我们收集所有信息。我们获得评估分数,人格和认知指标,进行深入的背景筛选,进行基于行为的访谈,检查候选人的专业推荐,跟踪他们的Facebook页面,检查候选人没有的非正式推荐我们知道,我们会做任何事情来尽可能多地了解候选人。然后会发生什么,我们根据直觉做出决定。”
令人鼓舞的消息是,人才招聘领导者开始拥抱大数据及其将为他们的世界做出的有意义的贡献。让我们更深入地研究人员分析以及它如何成为人们的福音 雇用经理及其临时员工计划,而不是费劲。
人员分析或人力资源分析代表了一种新的方式,可以通过以证据和数据驱动的预测变量代替直觉和直觉来做出更精确的劳动力决策。换句话说,这种大数据使招聘经理和招聘人员可以使用有意义的标准来确定人才的选择,安置,发展甚至离职的决定-这些信息已在统计上与可以证明和重复的结果相关。不太相关的标准以及错误的余量被推开了。
人物运动分析成功的一个著名例子是奥克兰运动棒球队,该队在影片“钱球。”
尽管如此,关于分析如何影响关键人力资源和招聘指标的研究还很少。我们的朋友在 软件建议 试图补救 2015年报告,“使用HR Analytics软件改进关键绩效指标。”他们发现,当时有37%的小型企业开始使用HR分析软件来帮助做出更明智的招聘决策。在所有接受调查的用户中,那些依赖人员分析的公司将其绩效指标评为“好”至“非常好”。
在最常见的情况下,Software Advice写道:“人力资源分析用于改善公司的底线。这是通过确保有足够的员工创造最大的收入,或者确保新员工具有与公司最成功的现有员工相似的技能和属性。”同样重要的是,它还可以“汇总数据并确定趋势”。
软件建议收集的数据表明,使用HR分析和HR分析软件的公司的绩效要优于未使用HR的公司。通过这些平台,研究表明,所有关键任务KPI均得到改善:
正如Software Advice所说明的那样:“例如,关于通用的招聘时间,那些使用HR分析软件的受访者报告的绩效要明显高于非软件用户:总共有86%的受访者表示“好”或“非常好”性能,而只有58%的非软件用户表示相同。”
这项投资比人们认为的更经济,人力资源分析软件可以通过制定更明智的招聘决策来帮助小型企业节省关键资金,从而提高投资回报率。此外,“人力资源软件领域中的大多数系统现在都是基于云的,并且这种部署方法比传统的内部部署要便宜得多。 前期费用。”
为了说明人员分析如何增强人才获取专家的招聘流程,请考虑一个基于Software Advice研究的示例。在这种情况下,假设某招聘组织正在寻找一名具有管理职责的高级数据分析师的职位。
软件建议发现,HR分析软件的采用率低可能源于对该定义的误解:“事实证明,只有55%的受访者能够识别正确的定义。另外45%的人选择的定义不尽人意。因此,HR分析软件的低采用率可能部分是由于对此类系统可以完成的工作的无知。
从最纯粹的意义上讲,HR分析需要对工人数据进行统计建模。这是人才高管在转向数据驱动的招聘方法时可以从右脚开始的方法 计划及其人员配备供应商。
鉴于该行业已将注意力转移到将人才职能从行政转移到战略上,人们会认为人力资源分析将被所有人员配备和招聘负责人所接受。然而,现实是,不到一半的全球公司使用分析来制定与人才相关的决策。就像130年前的艾菲尔铁塔一样,这种大数据似乎代表了一个气势宏伟的结构,将其巨大的抽象阴影投射在曾经熟悉的景观上。
理查德·斯特劳布(Richard Straub)在《哈佛商业评论》(Harvard Business Review)中写道,“工业时代的管理思维方式正成为我们全面实现数字革命技术承诺的障碍。我们惯用的思维方式是束腰带,束缚了这些工具可能释放的人力和创造力。”
人员分析带来的好处是无与伦比的。尽管现在看起来似乎很陌生,但是在不久的将来,大数据将作为对人才行业的集体意识所铭记的纪念碑而出现。
图片学分: //thewarningsign.net/2011/09/27/movie-review-moneyball-2011/