本文轉自【美通社】；
北京2021年1月26日 /美通社/ -- 在外部環境高度不確定的VUCA時代，企業生存與市場競爭也面臨着嚴峻挑戰。歸根結底，企業競爭的根本是人才的競爭，能否利用數字、智能科技掌握核心人才優勢是企業管理者及人力資源從業者的重要課題。
日前，一體化HR SaaS及人才管理平台北森發佈全新“People Analytics解決方案”，從衡量組織對人力投資的有效性、人力資源配置的有效性、組織管理與人才管理能力、人力資源運行效率、組織整體績效和運營成果五大方面入手，幫助企業切實找到人力資源投資與業務產出之間的真實對應關係，從而識別當前業務問題和管理問題，預測未來的機會與風險，重塑HR的業務影響力。
企業人力分析四大挑戰
People Analytics（人力分析）是將與人相關的數據運用於對人的管理和決策之中的方法。根據企業對People Analytics的實踐訴求，主要聚焦於效率提升與成本計算和人效測算與預測兩方面。
根據Bersin by Deloitte《High-Impact People Analytics》報告，PA的成熟度分為：零碎和不受支持、鞏固與建設、便捷與整合、制度化與商業一體化四個階段，83%的受訪企業處於前兩個階段。然而無論企業處於哪種階段，企業PA實踐主要面臨着四大挑戰：
1、人力資源管理信息化。人力資源系統是人力分析的基礎，如果數據散落在各個分散的應用中，數據的實時性、準確性、集合能力就無從談起，建立在大數據基礎上的科學決策更是空談。
2、數據治理。系統建立產生的數據，並不直接可以應用與分析。數據的及時性、完整性、真實性。數據是否符合邏輯，數據統計的標準和口徑是否一致，都深刻影響者人力分析能否順利開展。所以需要制定數據標準和操作規範，進行體系化持續性的數據治理。
3、人力分析指標建構。數據之間如何進行有效的關聯，來支持運營決策？上文提及的人效衡量指標是什麼？業界有沒有通用的標準和對標數據？這些都是影響PA分析成熟度實現關鍵跨越的核心因素。
4、整合性分析與預測模型構建。當企業有了成熟的分析指標來衡量人力資源相關數據後，從人力資源到企業業務與戰略目標需要更多的財務與運營數字支撐、更廣泛的視角、更深刻的洞察提供綜合性的決策指引，當然，在此過程中前沿的AI、BI科技必不可少。
七步法開啓PA之路
基於近20年來在人力資源科技領域的專業積累，與服務6000家客户的最佳實踐，北森首先構建PA體系7步法，以科學理論引領PA的應用。
7步法體系將PA流程按照戰略解碼和人力指標體系建立，人力分析成熟度分析，系統架構和技術支持，數據治理和數據標準，實現報表和主題分析，數據監測、預警與報告，以及決策加速進行劃分，讓企業PA變得體系化、流程化，以便更好地進行場景落地。
在7步法之外，北森同時強調要重視PA專業團隊建設。通常情況下，企業PA團隊中，應該有一位戰略分析師牽頭，由企業的人力資源部門負責人HRD、HRVP、CHRO、或者是CEO來擔當；其次，至少有一名HRIS，負責HR系統的建設和維護，推動流程規範和變更，負責報告製作和維護，第三方系統對接，需求對接，用户培訓等。
“如果可以，專職的負責數據治理的PA人員也是必要的。跨職能、集中式的PA團隊有助於推動構建業務一體化智能商業決策中心，整合公司數據資產，為公司經營和商業活動提供數據分析的技術支持。”
PA解決方案化解應用難題
針對企業PA挑戰與困惑，結合7步法體系，北森推出People Analytics解決方案，從建立PA指標地圖，數據智能分析，AI自動預警等方面入手破解應用難題。
該方案中，北森整合了人力資源十大類標準主題，與各細分行業主題，包含100多項關鍵問題，數百項人力分析指標，並逐步預置到北森People Analytics應用中，形成指標庫，幫助客户建立即開即用的PA指標地圖。
同時，基於北森PaaS平台，Ocean數據分析平台可以提供一體化數據，並支持對接其他系統或導入相關數據，靈活定義對象關係，輕鬆構建數據模型，通過預置27種圖形、300+函數、600+報表，快速定製需要的報表、圖表與主題，深度洞察業務、支持運營決策。
更有前沿AI科技基於一體化HR業務數據，預置規則，讓數據“主動告訴”用户業務中的異常。無論是業務流程異常、電子合同未簽署還是部門管理異常、加班超時等，系統可以通過機器學習技術不斷優化數據分析模型，讓預警更有指導性。
整套PA解決方案均基於北森iTalentX平台，通過招聘、組織人事、假勤、薪酬、績效、測評、繼任、培訓學習、敬業度調查等人力資源各業務模塊的打通，幫助人力資源全場景業務一體化與數字化更好落地。
消息來源: 北森