很多人說，HR這個職業越來越邊緣化，未來可能消失。
錯！HR職業不會消失，但會進化。
HR界有一件非常遺憾的事。
人力分析（People Analytics）在德勤全球人力資本趨勢中，連年上榜、重要性持續提升，但成熟度卻嚴重不足，
在國外被視為“HR的未來工作”，備受關注；
但在國內，不僅與之真正相關的乾貨書籍寥寥無幾，普及推廣方法論或分享管理實踐理論的實戰專家更是少之又少。
我嘗試對有關學習資源進行歸類和翻譯，希望促進同行朋友間的交流與探討學習。
1 日益增長的人力分析師需求
2002年，奧克蘭運動隊的主教練比利·比恩（BillyBeane），通過基於運動員嚴格績效統計評測的數據，對球員進行選拔的方式，徹底改變了棒球的面貌。
藉由這一方法，他率領這支球隊創造了聯賽歷史上最長的連勝紀錄。
事實上，人力資源也有屬於自己的數據分析“全明星隊”：數據分析師。
作為獨立服務方或內部HR團隊的一員，這些數據專家通過計算能力分析組織內部的海量信息，解答與其工作場所、勞動力有關的重大問題。
例如：
在總成本高達500萬的培訓項目中，哪一部分最有效地促進了業務結果？
在公司最佳員工的簡歷中，有哪些最常出現的詞彙？
通過哪些因素能夠預測員工流動率？
管理者如何跟蹤組織內部技能的發展情況，以挑選能夠勝任任務的最佳員工？
招募技術序列高潛人才的單一最佳渠道又是什麼？
Eudumonia（波士頓一家市場諮詢公司）創始人Christa Degnan Manning表示：“人力分析師目前受到廣泛關注，主要原因之一是公司希望能夠看到在勞動力領域投資與真實業務產出之間的對應關係。”
同時，對人力資源職能而言，數據分析也是一個全新的領域——精通數據科學與人力資源的人才仍然十分稀缺，無法滿足實際市場需求。
換句話說，對公司領導者而言，尋找像比恩那樣能夠改變遊戲結果的關鍵數據分析人才，根本就沒有真正有效的人才庫。
但這一切也許正在改變。
Vestrics（一家北卡羅來納州人力資源數據分析軟件/服務提供商）總裁兼CEO Brian Kelly表示，近幾年人力資源專業的畢業生通常會接受一些數據分析方面的訓練，
此外，很多MBA也邁入了人力資源領域，為人力資源職能帶來了數字運算與分析的能力。
同時，人力資源分析師的需求也在持續增長。
根據德勤公司2018全球人力資本趨勢報告，84%的被調查公司認為人才分析重要或者非常重要，其重要性高居所有趨勢的第二位，而認為自己公司對這一挑戰已經做好“充分準備”的受訪者只有10%。
儘管人力分析的普及並不算迅速，但歸功於業務流程的自動化與更快的計算能力，有效數據的規模迎來了指數級的增長。
密西根大學Ross商學院執行副院長ScottDeRue表示：“我們一直希望瞭解人們決策背後的驅動因素，現在我們有機會收集大量數據並實施分析…過去需要花費一週時間才能完成的工作現在只需要一天。”
諷刺的是，有時指標卻揭示了這一強有力分析能力所依賴的特定技術的侷限。
以Google為例，數據分析專家發現，如判斷力、同理心、協作能力之類的軟技能，是影響管理者效能的關鍵因素，因此，Google的招聘與發展團隊現在更加關注候選人這些領域內的能力。
未來，數據分析將成為人力資源的重要組成部分。
哥倫比亞大學信息與知識戰略學部主任KatrinaPugh表示，為了應對日益複雜的業務挑戰，人力資源部門將以他們此前無法實現的方式挖掘分析數據，以更好地理解人力資本的動態變化。
2 組建團隊
除了顧問，公司仍然需要熟悉組織內部特定需求、善於溝通並解釋研究目的、結果、過程的HR人員，來組建團隊。
許多公司也在內部尋找那些喜愛技術並具備特定軟技能的員工以培養成為未來的分析師，而那些來自於其他部門的同事同樣是筆寶貴的財富。
例如，營銷部門通常擁有數據專家，他們能夠經過HR領域的培訓來成為人力分析師。
此外，外部專家——包括工業與組織心理學家或組織行為學博士研究生也都是招募數據分析專家的有效渠道。
儘管如此，由於這一領域中的人才並不能“自然成長”，尋找優秀的人力資源分析師依然非常困難，這也令當前對分析師的需求變得更加緊俏。
Cezary Kuziemski，NBC環球前資深勞動力分析師，曾在一週內接到多個職位邀請的電話。
Manning強調，對HR從業者的好消息是，儘管數據科學日益重要，人力資源背景以及對企業文化的瞭解仍然是重中之重。
例如，儘管數據能夠表明一家制造工廠的員工敬業度出現下滑，但唯有了解實際工作環境的人才明白這一現象與一項長期福利的取消恰好吻合，例如取消免費咖啡。
數據科學家斷言，未來的數據分析將從簡單的彙報數據發展為預測行為以及制定解決方案。
例如，DeRue曾為一家流失率波動的跨國公司提供數據分析服務，他能夠準確識別出哪位人員將要離開公司，以及分析出促使他選擇留下的關鍵影響因素。
“那些能夠建立起對大數據進行蒐集、分析並採取行動這一能力的公司將贏得領先優勢。”DeRue表示。
3 人力資源分析師配方
由於人力分析屬於新的領域且需求旺盛，因而優秀的人力資源數據分析師仍然難以尋找——除非人力資源部門能夠進行自主培養。
以下是他們所需要的：
- 一針“統計劑”：分析師需要具備統計分析（從雙盲實驗到迴歸分析）能力；
- 一桶“故事水”：如果你無法解釋數據為什麼重要，數字還有什麼作用？
- 一罐“業務汁”：如果分析師未能理解公司工作與經營邏輯，他們就無法提出正確的問題；
- 一杯“好奇液”：好奇害死貓，但它無疑會幫助我們瞭解在一家公司什麼方法有效、什麼方法無效以及背後的原因；
- 一包“協作粉”：與其他部門協作將幫助我們發現勞動力挑戰以及相關的數據。
HR知識的“攪拌器”：分析師需要理解是什麼促進了所在組織人才吸引、員工敬業度、保留以及績效管理。
當數據與業務結果相關，且預測結果指向公司大概率能夠進行計劃的項目時，人力分析在提升投資回報率方面展現了巨大的潛力。
4 科學與藝術
許多專家相信，未來的HR部門將更多地依賴於熱衷且擁抱數據的員工。但即便如此，對HR而言，保持對組織中個體的熱情仍然至關重要。
失去HR對人性的關注將無不令人遺憾。KatrinaPugh表示：“設想一下在你做出決策時，你甚至不瞭解人們每天來到這裡並投入工作的原因……”
未來，是人力資源實踐與數據科學相融合的天下，人力分析師將為他們的組織擊出漂亮的“全壘打”。
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