北森推出基于一体化HR SaaS的People Analytics解决方案

2021-01-26186

在外部环境高度不确定的VUCA时代,企业生存与市场竞争也面临着严峻挑战。归根结底,企业竞争的根本是人才的竞争,能否利用数字、智能科技掌握核心人才优势是企业管理者及人力资源从业者的重要课题。

日前,一体化HR SaaS及人才管理平台北森发布全新“People Analytics解决方案”,从衡量组织对人力投资的有效性、人力资源配置的有效性、组织管理与人才管理能力、人力资源运行效率、组织整体绩效和运营成果五大方面入手,帮助企业切实找到人力资源投资与业务产出之间的真实对应关系,从而识别当前业务问题和管理问题,预测未来的机会与风险,重塑HR的业务影响力。

PA建设三部曲

企业人力分析四大挑战

People Analytics(人力分析)是将与人相关的数据运用于对人的管理和决策之中的方法。根据企业对People Analytics的实践诉求,主要聚焦于效率提升与成本计算和人效测算与预测两方面。

根据Bersin by Deloitte《High-Impact People Analytics》报告,PA的成熟度分为:零碎和不受支持、巩固与建设、便捷与整合、制度化与商业一体化四个阶段,83%的受访企业处于前两个阶段。然而无论企业处于哪种阶段,企业PA实践主要面临着四大挑战:

1、人力资源管理信息化。人力资源系统是人力分析的基础,如果数据散落在各个分散的应用中,数据的实时性、准确性、集合能力就无从谈起,建立在大数据基础上的科学决策更是空谈。

2、数据治理。系统建立产生的数据,并不直接可以应用与分析。数据的及时性、完整性、真实性。数据是否符合逻辑,数据统计的标准和口径是否一致,都深刻影响者人力分析能否顺利开展。所以需要制定数据标准和操作规范,进行体系化持续性的数据治理。

3、人力分析指标建构。数据之间如何进行有效的关联,来支持运营决策?上文提及的人效衡量指标是什么?业界有没有通用的标准和对标数据?这些都是影响PA分析成熟度实现关键跨越的核心因素。

4、整合性分析与预测模型构建。当企业有了成熟的分析指标来衡量人力资源相关数据后,从人力资源到企业业务与战略目标需要更多的财务与运营数字支撑、更广泛的视角、更深刻的洞察提供综合性的决策指引,当然,在此过程中前沿的AI、BI科技必不可少。


七步法开启PA之路

基于近20年来在人力资源科技领域的专业积累,与服务6000家客户的最佳实践,北森首先构建PA体系7步法,以科学理论引领PA的应用。

北森PA体系构建七步法

7步法体系将PA流程按照战略解码和人力指标体系建立,人力分析成熟度分析,系统架构和技术支持,数据治理和数据标准,实现报表和主题分析,数据监测、预警与报告,以及决策加速进行划分,让企业PA变得体系化、流程化,以便更好地进行场景落地。

在7步法之外,北森同时强调要重视PA专业团队建设。通常情况下,企业PA团队中,应该有一位战略分析师牵头,由企业的人力资源部门负责人HRD、HRVP、CHRO、或者是CEO来担当;其次,至少有一名HRIS,负责HR系统的建设和维护,推动流程规范和变更,负责报告制作和维护,第三方系统对接,需求对接,用户培训等。

“如果可以,专职的负责数据治理的PA人员也是必要的。跨职能、集中式的PA团队有助于推动构建业务一体化智能商业决策中心,整合公司数据资产,为公司经营和商业活动提供数据分析的技术支持。”

PA解决方案化解应用难题

针对企业PA挑战与困惑,结合7步法体系,北森推出People Analytics解决方案,从建立PA指标地图,数据智能分析,AI自动预警等方面入手破解应用难题。

该方案中,北森整合了人力资源十大类标准主题,与各细分行业主题,包含100多项关键问题,数百项人力分析指标,并逐步预置到北森People Analytics应用中,形成指标库,帮助客户建立即开即用的PA指标地图。

同时,基于北森PaaS平台,Ocean数据分析平台可以提供一体化数据,并支持对接其他系统或导入相关数据,灵活定义对象关系,轻松构建数据模型,通过预置27种图形、300+函数、600+报表,快速定制需要的报表、图表与主题,深度洞察业务、支持运营决策。

更有前沿AI科技基于一体化HR业务数据,预置规则,让数据“主动告诉”用户业务中的异常。无论是业务流程异常、电子合同未签署还是部门管理异常、加班超时等,系统可以通过机器学习技术不断优化数据分析模型,让预警更有指导性。

数据指标看板

据了解,整套PA解决方案均基于北森iTalentX平台,通过招聘、组织人事、假勤、薪酬、绩效、测评、继任、培训学习、敬业度调查等人力资源各业务模块的打通,帮助人力资源全场景业务一体化与数字化更好落地。


相关动态
查看更多动态