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从1到N：企业数字化生存指南 7.2 通过数字化的方式创造更大的人才价值
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在数字化时代，除了关注推进数字化所必需的人才招聘和培养外，通过数字化的数据分析方法——人才高级分析方法——提升企业其他业务人才的价值，是数字化给企业的一大助力。
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人才高级分析方法的价值
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随着数字化的不断演进，人才高级分析的方法也变得更为系统。从整体而言，要将该方法融入企业中来，首先需要在理念上建立人才高级分析的概念，认同其可适用于人才价值的提升；其次是进行初步的应用、基于实际的用例，通过执行分析功能，测试人才价值提升的结果；最后是跨越鸿沟，将经过验证的方法固化下来，在制度和流程上确保将人才高级分析方法应用于企业内人才价值创造的方方面面。
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在各企业的数字化进程中，我们发现人才高级分析方法可以从四大方面创造价值。
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（1）提高员工生产力并增加收入：人才高级分析方法可以在人才筛选、入职、培训以及管理等各个环节上，确定最优组合，以此提高生产力和收入。
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（2）提高重要岗位人才匹配的准确度和速度：通过扩充候选人才库的资源，客观采纳候选人的经验和能力证明，以及候选人匹配度结构性评分等方式，提高关键岗位的人才匹配度，并提升人才招募的速度。
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（3）理解未来员工：通过对公共专业数据（如LinkedIn）的数据挖掘，在新兴数字化能力方面，找到更多具备顶尖技能的顶尖人才（如自动化、人工智能等）。
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（4）提高各核心人力资源流程的效率和准确率：将人才高级分析纳入企业人才管理流程，升级业务流程与之相互融合；设计人力资源分析职能，并设计清晰的路线地图。
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除此之外，人才高级分析方法对传统人力资源所关注的重点事项也都有所兼顾，如图7-2所示：
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图7-2 人才高级分析方法对传统人力资源的重点关注事项
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如何获得成效
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从我们的经验来看，人才高级分析方法通常以“三步法”的方式推进。
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第一步，明确背景并整合数据。
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首先，充分理解业务背景，明确企业的战略，尤其是在数字化转型时的目标，确保计划和人才需求之间达成一致。其次，提出假设条件，理清人力资源绩效的动因。然后，根据假设条件创建数据需求，采集相应的数据，并执行初步的数据诊断。
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数据的采集可能会涉及四个范围：一是员工特征，包括人口学数据、心理测试、简历信息等员工的个人数据；二是员工环境，包括工作地点、轮班信息、工作要求和薪酬等；三是员工观感，包括组织健康指数、360评价数据等；四是员工行为，包括员工的行事历程、电邮互动等。
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例如，一家全球对冲基金在进行人才高级分析时，收集的数据来源包括了HRIS、ATS、绩效管理等系统，以及外部数据源（如LinkedIn）。数据收集之后，根据与绩效的一致性和相关性，对其中部分数据进行了融合和清洗，从而估算出最优的目标变量。
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第二步，建立模型和“事实库”。
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首先，根据目标和假设，建立预测模型，以理解影响绩效的主要原因。其次，通过离散回归分析的方式，理解员工行为中的主要趋势，以及员工中可能存在的小群体或小圈子的共性。然后，基于模型预测每位员工最可能的绩效表现。同时，建立互动式仪表盘，用于数据搜索，包括人力资源管理和业务用例。
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同样以某家全球对冲基金为例，使用机器学习的技术对员工数据进行分析，寻找高绩效员工的行为原因。通过个人绩效分析发现，共有10个“反直觉”的因素与员工绩效高度相关，其中一个发现是，个人因素比集体因素对绩效的影响力更大。
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第三步，制定战略，并将洞见转化为行动。
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首先，对分析结果进行“回放”分析，充分挖掘其中的洞见，并根据分析结果，召开行动计划研讨会。其次，与人力主管和各事业部负责人一起，对未来的人才战略规划进行调整，并明确当下应该马上采取的行动措施。然后，重新审查关键流程，研讨在其中加入高级分析和数据建模的可能性。
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回到该对冲基金的例子上来，他们通过与各事业部人员的访谈，深入讨论分析的结果，包括其中的成果和困惑，并以此定义行动计划和清单。根据分析讨论的结果，他们将人才招募的成功模式重新聚焦在2～3个原型上。同时，在人力资源管理流程模块中，加入清洗后的数据和预测模型，包括HRIS系统、人才搜寻和招聘流程等。通过采取这一系列举措，这家公司的人才绩效水平得到了显著的提升。
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人才高级分析方法在企业中的应用案例