人資部門最能善用資料分析?

Is HR the Most Analytics-Driven Function?
湯瑪斯.戴文波特 Thomas H. Davenport
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一項針對1,500位領導人的調查,揭露了驚人的結果。

過去十年來我一直主張,人力資源部門有潛力成為分析法的領導者之一。我過去認為關鍵字是「潛力」。目前情況不再是如此。我最近與甲骨文公司(Oracle)合作進行的一項全球調查顯示,目前人資部門在企業中擁有最多的分析功能,甚至略微超越量化導向的部門,例如財務部。許多人資部門正使用先進的分析方法,像是預測(predictive)模型和規範(prescriptive)模型,甚至人工智慧。

這相較於十年前是很大的變化,當時我才剛開始研究人員分析法的使用情況。〔珍妮.哈瑞斯(Jeanne Harris)、傑瑞米.夏比洛(Jeremy Shapiro)和我於2010年在《哈佛商業評論》上發表了一篇關於這個主題的文章〈識才決勝點〉〕。那時,我們發現的唯一真正精密複雜的人資分析能力,是在Google和哈拉斯娛樂公司[Harrah's,目前稱為凱撒集團(Caesars)]。相關報告很多,可是預測不多。很少有人資單位擁有專門的分析人員。「人資分析法」通常意謂著討論組織擁有多少員工,或者衡量員工參與度的最佳方式。

即使在這項新調查的結果出來之前,我就已懷疑目前的情況會非常不一樣。大多數的大公司至少擁有一個小型的員工、人才、勞動力或人資分析的團隊。有許多會議專門討論這個主題。今天的組織很常建立模型,用來模擬勞動力成長、員工流失、參與度和其他關鍵變數。

這項調查的對象涵蓋五大洲23國的1,510位受訪者,包括人資(61%)、財務(28%)和一般管理(10%)的資深主管、董事和副總裁。我受聘協助設計這項調查,並分析和報告調查結果。所有受訪高階主管任職的公司,營收都超過一億美元。詳細結果如下。

雖然人資部門明顯朝分析的方向發展,可是我沒預料到調查中呈現很高程度的複雜分析活動。以下是一些重點:

 51%的人資部門受訪者表示可以執行預測性或規範性分析,只有37%的財務部門受訪者可以進行這種更先進形式的分析。

 89%的人同意或強烈同意「目前,我的人資部門能夠非常熟練地使用資料數據,來決定未來的勞動力計畫(例如:所需的人才)」,只有1%的人不同意這段敘述。

 94%的人同意「目前,我們能以高度自信預測關鍵職位員工的離職可能性。」

 94%的受訪者也同意「目前,我們可以即時且正確地了解員工的職涯發展目標。」

 被問到「你使用下列哪一種分析法?」時,最多回覆是「人工智慧」,占31%。當被問到受訪者如何使用人工智慧的細節時,最常見的回答是「透過員工流失模型來找出面臨風險的人才」、「預測高績效的新員工」,以及「藉由履歷分析來尋找最合適的人選」。

幾乎在全球每個地方和每個特定問題當中,自我評估的人資分析能力水準都很高,可是在亞洲、歐洲和澳洲的組織中,這種能力略低。一般來說,這種能力在美國、中東和拉丁美洲的水準最高。以各個產業來看,在「旅館餐飲、旅遊與休閒」和「媒體與娛樂」等類別中,這種能力最低。能力特別高的產業,包括金融服務、能源與公用事業、專業服務和批發分銷業。

財務部門一直以來都是根據數字來運作,但為什麼人資部門比財務部門更安心使用先進的分析法?多年來我一直注意到,財務單位和領導他們的財務長,一直覺得很難超越敘述性的分析和報告(這方面他們做得很好),進一步執行更先進的分析。當然這種常態當中也會有一些例外,但它有助於說明,為什麼先進分析法的成長在人資部門更加迅速。

可是,就數據和分析來說,企業中沒有任何一個職能部門可以單獨運作。甲骨文公司之所以把人資和財務高階主管都列為調查對象,一個原因就在於這兩個部門愈來愈需要協同合作。勞動力支出常是組織最高成本項目之一,而且公司的財務狀況,會決定勞動力人數和組成的波動。這項調查發現人資和財務部門之間有高度的協作和相互尊重,以及雙方協作的需求日益增高。例如,82%的受訪者同意或強烈同意「整合人資和財務的數據是我們今年的優先任務」,只有5%不同意這一點。然而,這項調查之後進行的幾次訪談顯示,在分析法方面,仍有許多機會可以增加分享數據和協作。

當然,在人資分析的領域裡,並非一切都很美好樂觀。我相當有興趣地發現,這個部門對分析工具的使用情形,超越它詮釋分析結果的能力,以及根據詮釋來採取行動的能力。當受訪者被問到哪些領域的人資分析技能「最需要培養或改進」時,排名最前面的選擇是「根據數據和分析法來解決問題」。另外,「培養量化分析和推理技能」、「透過數據說故事,為業務領導人提供建議」的排名也相當前面。我的經驗是,其他部門也同樣缺乏這些技能。或許,這是另一個跡象顯示人資分析法已相當成熟,因為它面臨的人類技能短缺問題,同樣也長期困擾著各家公司裡的分析法使用者。

(蘇偉信譯)



湯瑪斯.戴文波特

湯瑪斯.戴文波特 Thomas H. Davenport

美國貝伯森學院(Babson College)管理與資訊科技傑出教授,麻省理工學院數位經濟計畫(Initiative on the Digital Economy)研究員,也是德勤分析(Deloitte Analytics)資深顧問。他著有十多本管理書籍,最新著作為《只有人需要應徵工作:智慧機器時代的贏家和輸家》(Only Humans Need Apply: Winners and Losers in the Age of Smart Machines,繁體中文版書名為《下一個工作在這裡!》),以及《人工智慧優勢》(The AI Advantage)。


本篇文章主題人力資源管理