Deloitte (Herman Research Institute Deloitte) 가 Bersin 에서 실시한 연구에 따르면 기업의 60% 이상이 대규모 데이터 분석 도구에 막대한 비용을 지출하고 있으며, 이러한 도구들이 인적 자원 부서가 데이터에 더 의존하는 결정을 내리는 데 도움이 되기를 바랍니다. 하지만 실제로 그렇게 한 회사는 거의 없습니다.
거대한 격차
480 개 기업에 대한 조사를 통해 기업의 4% 만이 직원의' 예측 분석' 을 달성한 것으로 나타났다. 즉, 소수의 회사만이 직원 성과 및 유임에 영향을 미치는 요소를 진정으로 이해하고, 데이터를 사용하여 채용 대상을 결정하고, 성과와 급여의 상관 관계를 분석하는 방법을 알고 있습니다. 저희 연구에서 14% 의 기업만이 직원 데이터에 대한 실질적인 데이터 분석을 했습니다.
나머지 84% 는 무엇을 하고 있나요?
엉망진창인 각종 보도. 이들 기업은 여전히 데이터를 효율적으로 관리하는 방법에 대해 혼란을 느끼고 있으며 데이터 구성을 위해 노력하고 있습니다. 연이은 데이터 보고에도 불구하고 표준화된 운영 지표를 생성할 수 없어 데이터를 실제로 사용할 수 있습니다.
사실, 많은 기업들이 데이터 사용에 있어서 아직 비교적 초급 단계에 있다.
데이터 분석의 성숙도 모델
공이 그 일을 잘하려면, 반드시 그 기구를 먼저 이용해야 한다.
물고기가 물을 얻는 것과 같은 큰 데이터를 적용하려면 소프트웨어와 도구가 중요하지만, 효율적인 데이터 관리 모델, 양질의 데이터 소스 제공과 같은 다른 투자도 무시할 수 없습니다. 문제와 요구를 식별할 수 있는 비즈니스 컨설팅 기능 재무 및 운영 분석 부서와 긴밀한 접촉을 유지합니다. 비주얼 디자인 및 커뮤니케이션 기술. 이러한 기술은 통계 지식, 데이터 분석 기술, 수학 응용 능력만큼 중요하다.
사실, 대부분의 HR 팀은 통계자를 찾는 것이 어렵지 않다고 말합니다. 어려운 것은 데이터와 비즈니스 애플리케이션을 결합하여 연구 결과를 착지 방안으로 바꿀 수 있는 프로젝트 관리자를 찾는 것입니다.
기능적 차원에서 효율적인 분석 기술 팀은 비즈니스 이해, 컨설팅 기술, 데이터 시각화 기술, 데이터 관리 기능, 통계 지식, 리더십 등 다양한 분야를 갖추고 있습니다. 그들은 기업의 경영 문제를 진단하고 해결해야 할 뿐만 아니라 경영진에게 신선하고 시기적절한 정보를 제공해야 한다.
기업이 큰 데이터를 이용하는 과정에서 가장 큰 문제 중 하나는 사람들이 데이터를 소유한 후 고유 한 행동을 바꿀 수 있도록 하는 방법입니다. 대부분의 관리자들은' 사고 체계' 와 다년간 축적된 이른바' 경험 모델' 을 가지고 있다. 이것들은 모두 의사결정자들이 데이터를 믿고 사용하는 것을 방해하는 요소들이다.
"의도적 범죄" 인적 자원 관리자
연구 대상에서 한 회사는 임금 인상을 변수로 직원의 이직률과 유임률을 분석했다. 그들의 이전 급여 수준은 대략 정규 분포에 부합하며, 성과가 좋은 직원들은 성과가 낮은 직원보다 약간 높은 임금 인상을 받았다. 보고서는 다음과 같이 말합니다.
"우리의 다른 연구결과에서 알 수 있듯이, 회사의 현재 급여 분배는 잘못이다. 두 번째와 세 번째 밴드 (성과가 우수한 직원) 에 있는 직원들은 급여 인상 폭이 평균 수준인 9 1% 에 불과하더라도 회사에 남아 있기로 했다. 즉, 이 사람들은 너무 많이 가지고 있습니다.
반면, 정규 분포의 맨 오른쪽에 있는 직원들은 임금 인상 폭이 15%-20% 의 평균보다 높은 경우에만 남는다. ""
대부분의 관리자들은 고위 직원의 성과가 중급 직원보다 훨씬 높다고 생각한다. 만약 이 사람들이 회사에 남아 있을 수 있다면, 그들에게 고임금을 지불하는 것은 사실 회사에 매우 유리하다. 그래서 연구 결과를 알게 된 후에도 그들은 여전히 예전처럼 직원들에게 월급을 지급한다. 이에 따라 기업들은 관리자들의 고유한 사고 방식을 바로잡기 위해 교육 프로그램과 새로운 소프트웨어 도구를 도입해야 했습니다. 이를 통해 데이터에 따라 보상과 보상 분배를 더 많이 결정할 수 있었습니다.
오직 14% 만이 실제로 큰 데이터를 사용합니다.
데이터 지원이 있는 HR 결정이 더 높은 투자 수익을 가져올 수 있다는 것을 증명하는 사례가 너무 많습니다.
하지만 유감스럽게도, 너무 많은 회사들이 이 분야에 발을 들여놓지 않아 그로부터 이익을 얻을 수 없었다.
데이터 분석 기능을 HR 전략에 통합하지 못하고 큰 데이터 지원을 위한 내부 관리 및 급여 분배 시스템을 생성할 수 없다면 실패자가 되는 운명은 필연적이다.
변쇼가 공유하는 데이터 분석 성숙도 모델입니다. 당신은 지금 어떤 단계에 있습니까? 더 많은 정보는 글로벌 아이비리그가 더 많은 건품을 공유하는 것에 집중할 수 있다.