ピープル アナリティクスは、データドリブンな環境でスタッフの実際の可能性を解き放つことができます。 これは、これらのシステムを向上させ、長期的な会社の成功を達成するために、職場でのすべての人々のプロセス、機能、問題、および可能性を評価する手段です。 最近の Deloitte の調査によると、求人の受け入れ率の引き上げ、HR アシスタンス チケットの引き下げ、報酬の最適化は、ピープル アナリティクスがすぐに HR の新しい通貨になりつつある方法のほんの一部にすぎません。 この記事では、ピープル アナリティクス スペシャリストの職務内容と給与範囲の概要とともに、ピープル アナリティクスとは何かを見てみましょう。
ピープル アナリティクスとは
ピープル アナリティクスは、これらのシステムを向上させ、長期的な経済的成功を達成するために、職場でのすべての人々のプロセス、機能、問題、および可能性を評価するデータ駆動型の目標指向の方法です。
ピープル アナリティクスの別の言葉は、タレント アナリティクスまたは HR アナリティクスです。 基本的に、ピープル アナリティクスを取得して評価することは、統計やその他のデータ解釈ツールを使用して、より良い意思決定につながります。
より賢く、より戦略的で、データ駆動型の人材決定がより身近になり、これは、より良い採用決定からより効果的なパフォーマンス管理、定着率の向上まで、従業員のライフサイクル全体に適用されます。
ピープル アナリティクス プロセス
ピープル アナリティクスは、より直感的で予測的なものになりつつあります。 その期待に応えるために、プロセスには次の手順が含まれます。
＃1。 関連データを収集します。
「当社のビジネス目標に関連するデータは何ですか?」 ここでの主な質問です。 これにより、人事管理範囲内の運用業務など、直接的な監督が必要な分野に集中することで、かなりのリソースを節約でき、測定可能な経済的成功をもたらすことができます。
戦略的価値をもたらさない場合、そのデータを掘り下げることは時間の無駄になる可能性があります。 何に集中すべきかを知ることは、適切な統計、データ マイニング、機械学習、調査管理、および戦略的な労働力管理テクノロジの適用にも役立ちます。
＃2。 実験、調査、強化
忙しくて視覚的に断片化された市場では、市場を調査し、多くの可能性を試し、どのオプションがビジネスを最も強化するかを判断することにより、ピープル アナリティクス ツールを選択することが重要です。 データ マイニング、データ変換、およびデータ視覚化の手法はすべて、ユーザー フレンドリーなセルフサービス インターフェイスを介して利用できます。
幅広い機能を備えたプラットフォームでは、重要なデータを取得するために多くの手動操作が必要になることが多く、これらの側面は厳密なテストによってのみ検証できます。
＃3。 行動計画を準備します。
最終目標が何であるか、関連するデータは何か、利用可能なソリューションは何か (明確な長所と短所の分析に基づいて) を理解したら、アクション プランを作成します。 ビッグデータと予測分析を人材管理、リーダーシップ開発、および組織能力に適用すると、行動計画の微調整に役立つことがよくあります。
さらに、明確に定義された行動計画を持つことで、特定の変化が起こっている理由と会社がどこに向かっているのかをよりよく理解することができ、より多くの利害関係者のサポートを生み出すのに役立ちます.
＃4。 法的な落とし穴を回避します。
すべてのデータが法律に従って収集されていることを確認することが重要です。 分析プロジェクトを開始する前に、法務チームにデータ ソースの手順とプロトコルを評価してもらいます。 それだけではありません。
生データを収集して処理した後、結果を適用または公開する前に、結果を承認する必要があります。 デジタル世界でデータ保護とプライバシーに関する法律が絶えず進化しているため、最新の動向を把握し、法令順守を再確認することが不可欠です。
＃5。 無駄のないシステムを開発します。
プロジェクトの複雑さに関係なく、手順が従わなければならない全体的な戦略は、単純明快なものでなければなりません。 データ分析と解釈の基本的なプロセスは、適用、更新、読み取りが簡単でなければなりません。
簡素化された取り込みと設計 (データの収集と分析の設計)、データのクリーニング (無関係または信頼できないデータの削除)、データの分析 (定量的および定性的な調査)、洞察の共有 (データの解釈と提示) を作成します。 これにより、手順の流れに関する混乱、時間の浪費、または標準化されていないプロセス構造で発生するサブプロセスの繰り返しなどの不要な問題を排除することができますが、必要に応じて変更することもできます。
目標は、有限の可動コンポーネント (人と環境のダイナミクス) と、柔軟で適応可能な人分析システムおよび手順との間で適切なバランスを取ることです。 適切なスキルセットを備えた適切なチームを配置すると、プロセス全体を合理化し、品質管理を適用することが容易になります。
＃6。 データ駆動型の測定可能な人事ビジネス プランを作成します。
現実的な人事ビジネス戦略は、機能的な分割を回避し、人材をビジネスとシームレスに連携させることができます。 ピープル アナリティクス イニシアチブからの明確な KPI と ROI 目標により、影響が頻繁かつ透過的に監視されることが保証されます。 勝利戦略は、データと効果的な行動計画によってサポートされなければなりません。
＃7。 テクニカル サポートに連絡してください。
今日、テクノロジーは生活のあらゆる部分に浸透しています。特に、大量の分析データをエラーの余地がほとんどまたはまったくない状態で処理する必要があるピープル アナリティクスなどの手順が重要です。 未来の HR IT テクノロジーは、リアルタイムのデータを簡単に利用できるようにします。 俊敏性とリアルタイムのインテリジェンスによって、今日の競合他社とは一線を画す可能性があるため、これを逃してはなりません。
ピープル アナリティクスの重要な傾向
ピープル アナリティクスは、新しいデータ マイニング テクノロジーとデータ解釈方法論に大きく依存しているため、ピープル アナリティクスのトレンドは並行して進化しています。 ここでは、ピープル アナリティクスを形作るトップ トレンドと、それがビジネスとどのように相互作用するかについて説明します。 一部の傾向は二重のループ効果を持ち、人材分析に影響を与え、その結果、人事の他のすべての側面に影響を与えます。
＃1。 人事は、それが何であるか、そして何をするかを変えています。
ピープル アナリティクスは、人事機能のあり方を急速に変化させており、採用の処理方法、業績の測定方法、報酬の計画方法や成長の計画方法、学習と保持のより適切な管理方法に影響を与えています。
最近の Deloitte の調査によると、求人の受け入れ率の引き上げ、HR アシスタンス チケットの引き下げ、報酬の最適化は、ピープル アナリティクスがすぐに HR の新しい通貨になりつつある方法のほんの一部にすぎません。 さらに、HR 手順がビジネスのニーズに合わせて進化するにつれて、ピープル アナリティクスは XNUMX 回限りのプロジェクトから、HR が多大な利益を得ることができる、リアルタイムで簡単に適応できる手段へと移行しています。
＃2。 HR ビジネスの相互作用は変化しています。
仕事のエコシステムにおける最近の進歩に伴い、HR とビジネス関係者 (社内外の両方) との間の接触も変化しています。 ピープル アナリティクスは、現在のリーダーシップの傾向を反映するように進化する必要があります。 透明性はここで形成されている重要な傾向であり、認知的洞察が重要です。
今日のビジネスは、仕事をより適切に予測して管理するために、XNUMX つまたは複数の側面間の意味、相関関係、場合によっては相互依存性を特定するために、一見関連のないデータ ストリームを理解できなければなりません。 ピープル アナリティクスは、戦略的な計画と実行手順に役立つ実用的な推奨事項を生成する可能性を秘めています。
＃3。 人事と従業員の関係の変革
今日の従業員は、消費者レベルの期待を持っています。 組織はピープル アナリティクスを使用して、従業員のエクスペリエンスを向上させています。 候補者や従業員が企業とやり取りするすべてのやり取りは、魅力的な洞察を得るために使用できるデータ ポイントです。 その目的は、HR が単なるサポートの役割以上のものになり、それ以上のものと見なされるようにするために、HR と従業員とのやり取りを改善することです。
＃4。 インサイトの質の向上
日常的に期待される洞察の質は、過去数年間で変化しました。 分析リテラシーとデータ セキュリティという XNUMX つの重要な要素が優先される場合、ピープル アナリティクスはこれらの期待に応えることができます。
技術者への依存を減らし、新しい視点を可能にするために、より多くの従業員が分析に関する知識を身に付ける必要があります。 企業でピープル アナリティクスがより一般的になるにつれて、データの整合性とセキュリティを強化し、すべてのリスニング チャネルとパルス チェックを維持する必要があります。
ピープル アナリティクス スペシャリストの職務内容とは?
ピープル アナリティクスのスペシャリストは、分析コンサルティング アプローチを使用して問題を解決し、解決策を形作ります。質的方法論と量的方法論の両方を使用して組織の問題を処理し、規律ある方法論的アプローチを使用します。 ピープル アナリティクスの専門家は、データを他の形式の情報と組み合わせて活用し、健全な意思決定を行う問題解決者です。 データと証拠を使用して、組織全体の人の問題に関する組織の意思決定を改善し、データをより大きな組織のデータセットと結び付けて、戦略的な意思決定に影響を与え、貢献します。
役割と責任
ピープル アナリティクスの専門家として、次の活動に携わることが期待できます。
- 使用するデータベースの選択とアドバイス
- データの識別とその使用の可能性
- 人間の問題に対する協議的分析アプローチの採用
- 人のデータを使用してビジネス上の問題を解釈および調査する
- 個人のデータ セットを作成し、より大きな組織のデータ セットと照合する
- 問題に対処するために、定量的および定性的な研究デザインを使用および使用する
- 基礎から多変量までのデータ解析を実施
- データが透過的で、アクセス可能で、使用可能な方法で報告されるようにする
- 最善の行動方針について、HR ビジネス パートナーにガイダンスを提供します。
ピープル アナリティクスの役割の種類
以下は、ピープル アナリティクスで遭遇する可能性のある職務の一部のリストです。
- ピープルアナリスト
- シニアピープルデータアナリスト
- HRISマネージャー
- ピープル アナリティクス マネージャー
- ピープル アナリティクス コンサルタント
- ピープル アナリティクス責任者
米国のピープルアナリティクスの平均給与はいくらですか?
2023 年 74,410 月の時点で、米国におけるピープル アナリティクスの年間平均給与は XNUMX ドルです。
会社と職種に応じて、ピープル アナリティクスの報酬は時間単位、週単位、または月単位で支払われる場合があります。 アルバイトの大部分は、時給または週給です。 給与計算機を使用すると、平均収入は 36 時間あたり約 1,431 ドル、6,201 週間あたり XNUMX ドル、または XNUMX か月あたり XNUMX ドルです。
ピープル アナリティクスの給与は、平均で 62,370 ドルから 90,680 ドルです。 ピープル アナリティクス スペシャリストの平均給与の範囲は大きく、昇進、昇進、昇給の見通しがいくつかあることを示しています。 才能、教育、資格、地理、経験年数など、多くの要因がこれらの機会に影響を与えます。
オンライン ピープル アナリティクス コース
ピープル アナリティクスから始めることは、多くの人や企業にとって重要なステップです。 よくある質問には次のようなものがあります。 どこから始めればよいですか? どのような機器が必要ですか? 避けるべきよくある落とし穴は何ですか? これらの懸念に対処するピープル アナリティクス コースは、非常に有益です。
コースには、基本的な統計の理解から人事データと指標、実際の分析の実装まで、あらゆるものが含まれます。 ピープル アナリティクスは非常に幅広い分野であり、さまざまなレベルの経験があり、すべてのコースがすべての人にとって等しく魅力的であるとは限りません。 ここでは、開始するためのピープル アナリティクス コースをいくつか紹介します。
＃1。 ピープル アナリティクス認定プログラム – AIHR アカデミー
この完全な HR 分析認定資格は、データを使用して、組織と同僚の両方に利益をもたらす、事実に基づいたより良い人事決定を下す方法を学びます。 人材分析スペシャリストとして卒業すると、人事部門全体でデータ主導の意思決定を推進できる包括的な人事データ分析スキル セットが身に付きます。
このコースには、30 以上のビデオ コース、複数のクイズ、課題、業界の専門家へのインタビューなどが含まれており、そのすべてがシラバスで詳しく説明されています。
コースを修了すると、オンライン HR 分析コースの分野で世界最大かつ最も専門的な機関である AIHR アカデミーから証明書を取得できます。
＃2。 ピープル アナリティクス – ペンシルベニア大学
これは、ペンシルバニア大学 (米国) が提供するオンライン ピープル アナリティクス コースです。 業績評価、人員配置、連携、タレントマネジメントなど、ピープルアナリティクスの基礎をXNUMX人の講師が教えます。 人事分析の多くの実例を使用して、各主題を説明します。
さらに、このコースでは、データ管理、企業内で一般的に利用可能なデータ ソース、データ分析のためのさまざまな統計手法、およびピープル アナリティクスを開始する際の潜在的な間違いについて紹介します。
コースの学習時間は約 XNUMX 時間で、無料で受講できます。 少額の料金で、クイズと大学の修了証明書にアクセスできます。 これらのクイズは難しく、ビデオレクチャーに十分注意する必要があります。
＃3。 R プログラミングの基礎
このコースは R に関するものです。人事分析は Excel スプレッドシートで実行できます。 一方、Excel には大きな制限があります。 R は、オープンソースの統計、視覚化、およびデータ モデリング プログラムです。 R のプログラミング言語は、データ操作と統計計算のために特別に開発されました。 人事分析で頻繁に利用される大量のデータセットの統計的方法論と視覚化機能を提供します。
R は、Microsoft Excel、Access、SPSS など、HR データのベンチマークと分析に使用される一般的なツールを超えています。 R は、データをすばやくインポート、編集、および視覚化できるコンピューター言語にそれらすべてを組み合わせます。 これは、R には何らかのコーディングが含まれていることを意味しており、学習曲線が長くなります。
したがって、R は Excel よりも習得が困難です。 ただし、R は無限の計算可能性を提供し、Excel よりもはるかに広範な分析を実行できます。
＃4。 R プログラミング – ジョンズ・ホプキンス大学
より高度な R コースは、ジョンズ ホプキンス大学で利用できます。 この中級レベルのコースは、終了までに約 20 時間かかります。
XNUMX名のインストラクターがコースを教えます。 R でのプログラミングのより技術的な部分に移る前に、R の基礎を教えることから始めます。コースの終わりまでに、線形回帰モデルなど、R でより複雑な統計手法を実行できるようになります。
すでに400,000万人以上の受講生が在籍する人気講座です。 このコースに登録するには、少なくとも基本的な R の経験が必要です。
＃5。 R における HR データ サイエンス – AIHR アカデミー
People Analytics で利用できる最も革新的な手法の XNUMX つは、予測モデリングです。 人事部門で予測モデルを作成する能力を持っている人は比較的少ないため、これは非常に人気のあるスキル セットです。
HR Data Science in R コースは、これらの能力を学ぶのに役立ちます。 R を利用して HR の問題に対処し、従業員のエンゲージメントと離職率を予測する HR 分析を構築する方法を学びます。 R やプログラミングの専門知識は必要ありません。基礎から始めます。
このコースでは、R でのデータ管理、R でのデータ探索と視覚化、およびデータ分析のさまざまな分野に関する XNUMX つの動的なケース スタディについて説明します。
ピープル アナリティクスの例は何ですか?
スイスに本拠を置く銀行である Credit Suiss は、ピープル アナリティクスの一例です。 Credit Suiss は長期間にわたり、誰が、なぜ、どのくらいの期間退職したかなどのデータ ポイントに関する情報を収集しました。
ピープル アナリティクスの 7 つの柱とは?
ピープル アナリティクスの 7 つの柱は次のとおりです。
- 組織文化
- タレントマネジメント
- リーダーシップ
- 労働力計画
- 学習と開発
- パフォーマンス管理
- 従業員の関与
ピープル アナリティクスの XNUMX つのレベルとは?
ピープル アナリティクスは、記述的、診断的、予測的、処方的の XNUMX つのレベルに分類されます。
ピープル アナリティクスの目的は何ですか?
ピープル アナリティクスは、ピープル プラクティス、イニシアチブ、および手順の有効性を判断するのに役立ちます。
ピープル アナリティクスは HR でどのように使用されていますか?
人事部門は、ピープル アナリティクスを使用して、人材パイプラインの問題などの領域に関する洞察を得たり、保持努力の有効性を評価したり、従業員のパフォーマンスと労働力の生産性を理解したり、どのウェルネス プログラムや学習プログラムが効果的かを判断したりできます。
ピープル アナリティクスが重要な理由
ピープル アナリティクス ツールを使用すると、企業は、過去の応募、会社のニーズ、および成功に基づいて、新入社員に何が必要かを判断するのに役立ちます。 People Analytics は、企業が過去のデータに基づいて新規採用者を理解するのに役立ちます。
要約する
ピープル アナリティクスは、これらのシステムを向上させ、長期的な会社の成功を達成するために、職場でのすべての人のプロセス、機能、問題、および可能性を評価する手段です。 仕事の行動面を深く掘り下げ、人間と人間以外のさまざまな仕事の構成要素間の因果関係を把握し、最新のピープル アナリティクスとワークフォース アナリティクス テクノロジーを使用してより賢明な意思決定を下すことができます。
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参考文献
