人资大数据不只是到职率或离职率让你掌握人才趋势

人资大数据多半被限缩在企业内的重要指标追踪，到职率、离职率、员工参与互动或满意度。走在尖端的企业，会与资料科学家一起分析工作行为，甚至预测员工的动态。然而大数据不只是内部数据，如何掌握外部环境资料，与内部匹配或掌握未来趋势，今天我们有更好的作法。

 

数据分析正流行，人资部门首当其冲？

第一波的数据分析风潮，从价值链靠近客户那端开始吹起，行销、业务、会员经营善用数据分析，寻找新旧客户未被满足的需求，挖掘尚未发现的金矿。走到2020 年，数据分析的要求已扩散到公司各个角落，包含人资、财务、行政等营运部门。

 

「请问人资部门有分析过员工到职率吗？」、「部门员工满意度有没有提升呢？数据能显示吗？」…有时这些近乎严苛的问题，会出现在主管会议当中。高阶或部门主管质疑人资无法拿出具体数据，但人资却苦恼于软性的工作(特别是与人和关系的工作)，很难用数据彰显出来。

 

人资的工作，不应数据分析而被忽略或低估。

 

落后/领先指标，进化人资大数据

有妥善经营的企业人资，会追踪到职率、离职率、员工参与互动或满意度等落后指标，尝试对于投入成本的工作有个解释。我们甚至看到一些台湾领先企业，善用工作分析工具(例如微软Workplace Analytics )，分析日常办公行为，例如平均花多少时间在会议里？在视讯电话中？或者一天发了多少讯息在讨论？进而做到预测员工工作表现成效。

 

 

我们常会戏称LinkedIn 的企业方案，是企业人资的战情室。利用清晰易懂的图表，协助企业人资或室主管掌握即时资讯和趋势(人才库与产业的差异)、产业人才动向(国家、城市、产业变化)、雇主品牌声量(了解目前和求职者互动最佳的品牌)、产业竞争对手人才分析(了解竞品的人才轮廓以及消长动态)。

 

其中，我们浅谈一下竞争对手的人才分析。可以很快掌握对手近期征才的动态，进而推测是否有新事业发展，或是投入更多资源在业务端。我很推荐的是了解竞品团队的人才轮廓，比方说大多来自哪一个学校毕业？或是之前在那里工作过？详细研究之下，一方面更理解竞争对手，另一方面则是走出差异化的人才规划。