數據分析(Data Analytics) 趨勢分享系列(二) - Deloitte

數據分析(Data Analytics) 趨勢分享系列(二). 如何應用數據分析進行人才管理. 勤業眾信聯合會計師事務所管理顧問服務部/ 黃志豪協理、羅善明副理. 如何應用數據分析 ... 趨勢分析 數據分析(DataAnalytics)趨勢分享系列(二) 如何應用數據分析進行人才管理 勤業眾信聯合會計師事務所管理顧問服務部/黃志豪協理、羅善明副理 如何應用數據分析進行人才管理 經由資訊系統化的過程，企業理應累積了相當可觀的人力資源相關資料，若透過數據分析的手法，將可轉換成非常有價值的資訊，並可提供企業決策高層，例如人資長(CHRO)對於業務推展不同的思考觀點，同時可作為內部人力資源決策訂定的參考指標。

然而，多數的人力資源主管在面臨業務重大決策的同時，並未將這些有用的資料做最妥善的運用，仍是依據舊有的人力資源管理思維進行決策。

因此，如何應用數據分析進行人才管理已是業界領先企業刻不容緩需面對的必要課題。

進階數據分析應用在人才管理上的 對於人才發展的態度化被動到主動： 利用內部人力資源系統既有的資料，對於不同的功能業務進行人力資源分析，同時提供科學化的數據供管理階層參考。

熟悉資料分析重要性的管理者： 越來越多的企業意識到人資單位管理者，應著重具備公司業務經驗或財務背景及思維，將資料的重要性融入人力資源管理的領域中。

不同世代造就人力資源背景的多樣性： 利用進階的數據分析技術將不同質化面向的資料，轉化成系統化的量化指標，使得不同背景的員工都能放在對的位置上，達到適才適所的綜效。

資訊科技技術更新及資料取得成本的降低 雲端計算技術的發展使得企業對於資料管理及分析的成本大大的降低，同時也讓複雜的人力資源分析可以變得更快、更即時、更高的可讀性。

完整內容請參閱2014年07月號通訊 企業的因應之道─完善人才分析(TalentAnalytics)機制 勤業眾信會員所(BersinbyDeloitte)針對人才分析(TalentAnalytics)設計了一套完整的人才分析成熟度模型。

此外，依據此成熟度模型的分類，勤業眾信會員所(BersinbyDeloitte)曾於2013年針對全美及加拿大共435家大型企業進行人才分析問卷調查。

調查中可以發現，大部分的企業人力資源單位的管理思維仍停留在傳統作法，對於企業內部進階人才分析的議題仍尚未著手進行。

而具備成熟的模型分析的企業具有以下幾點共通的特性： 具備強大的模型開發技能 善於分析資料背後代表的意義 具備良好的資料品質 具備有效及完善的儀表板(Dashboard)機制 結語 企業人力資源單位應開始著手思考如何在傳統既有的管理機制外，也應積極尋求轉型的契機，使用進階的數據分析手法，替企業創造最大的人才價值，才能於激烈的商業環境中立於不敗之地。

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