最近的许多研究认为，人力资源需要成为一个战略伙伴。然而，最新的研究认为，尽管人力资源专业人士认为人力资源应该成为战略合作伙伴，但人力资源在成为战略合作伙伴方面并没有取得多大进展。
由于人力资本在推动组织效率方面的重要性日益增加，人力资源在制定和实施企业战略、成为组织的高附加值部分方面发挥关键作用的潜力是存在的。如果由于人力资本的地位，人力资源职能可以成为战略发展和实施的重要组成部分，为什么人力资源职能一再不能成为战略合作伙伴?至少有一种可能性是因为人力资源管理缺乏分析和基于数据的决策能力，而这些能力是影响组织战略所必需的。对此的一种解释可能是因为它缺乏正确的度量标准和分析模型。与财务和市场营销相比，当涉及到从战略角度评估人力资源流程和实践的指标，以及显示人力资源实践和组织有效性之间关系的分析模型时，人力资源往往达不到要求。
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“许多公司青睐那些在名牌学校学习成绩优异的求职者，但美国电话电报公司和谷歌公司已经通过定量分析证明，积极主动的能力是工作表现出色的更好预测器。”
他们追求建立高绩效的文化;领先的公司越来越多地采用分析员工数据的做法，并将复杂的数据仓库、数据挖掘和商业分析技术应用到这些数据中。该实践允许从他们的才能中获得最大的价值，并为有效地管理员工提供见解，以便能够快速有效地实现业务目标。尽管大多数组织有足够的数据使分析变得有价值，但这些数据通常以多种格式生成并存储在多个地方。人力资源分析的目标是使用高质量的数据，并建立高性能的业务流程，以杠杆的人力资本在组织。利用分析来理解人力资源实践和政策如何转化为组织绩效，是人力资源职能为其组织增加价值的有力工具。统计技术和调查方法可以用来检验特定的人力资源实践和绩效结果之间的因果关系，如客户满意度，每名员工的销售额和特定业务活动的盈利能力。在许多方面，人力资源功能的最终考验是显示其活动的底线效果的能力。这是一种有效的方式，以增加其对公司的业务决策和未来的业务战略的买入。
人力资源计划的优化技术
作为人力资源，我们经常不能准确地指出我们的计划是如何影响业务结果的。例如，我们可能会通过为获取人力资源的多个方面而开发的指标进行大量度量。它们可能像流动率一样简单，像投入分数、投资回报率等复杂因素的直接成本。但我们的失败之处在于，所有这些都被认为是孤立的，因此这些倡议的设计是为了满足每个人的需求。但通常情况下，由于形成了强大的协同效应，这两个项目的影响可能会超过两个单独项目的影响，有时它们可能会相互抵消，形成致命的组合。这里的优化技术有助于隔离各种投资的影响，并让我们更好地了解它们在哪里工作，哪些领域没有得到预期的结果。它可以突出我们需要给予额外关注的领域，并设计更合适的举措。现在让我们看看如何实现这个优化的想法。
“使用‘回归分析’对数据进行分析，有助于确定员工在一项任务上花费的天数/小时数和工作的重复性。员工的职业抱负被考虑在内，以达到高绩效(高、中、低类别风险)的ABC风险模型。人力资源团队然后利用这些见解为不同的风险类别创建正确的参与和管理战略，”MindTree执行副总裁兼首席人力资源官Ravi Shankar说。
从战略人力资源管理的角度来看，人力资源计划需要是适当的、整合的和战略一致的，以获得我们为预期结果所做的投资的最佳影响。那么，我们如何才能使这些倡议合适呢?这里的关键是，我们需要超越那种“一刀切”的观点。计划需要是细分的。每个员工群体都有不同的需求和不同的贡献，所以我们不能对所有人使用相同的计划。例如，研发团队的培训要求与生产团队不一样，销售团队的激励结构与财务团队不一样。这种细分不仅可以是管理和非管理级别，新员工和老员工，还有很多其他方式。因此，理想情况下，甚至在我们开始设计人力资源计划之前，我们首先需要对员工进行细分，然后决定哪个计划适合谁，并相应地实施。不仅如此，在设计主动性工作之前，我们需要记住我们脑海中更大的画面是什么，我们到底在尝试做什么，为什么?这应该基于业务战略，以及不同的人力资源人才部门如何与该战略保持一致，从而改变战略价值或可用资源的独特性的关键。 Thus all our initiatives need to be strategy consistent. Lastly now that we have identified the vision and mission and objectives of our initiatives and the employee segments for which we are customizing them, we need to look into various HR sub-functions like training, performance management, compensation, staffing, recruitment etc. and then redesign HR practices and programs accordingly and design initiatives for each of the supporting areas. Thus we can integrate them into synergistic combinations that can give us greater impact than their arithmetic summation.
使用分析作为人力资源投资战略的优化工具
人力资源专业人员的工作不仅仅是设计和实施各种人力资源计划。他还必须跟踪它实际产生的影响，哪些回报是正的，哪些是错的。但问题来了，人力资源经理需要一种机制来知道什么是最佳的投资水平，因此，它既不缺乏倡议所需要的时间和努力，以在越过投资门槛后开始给出结果，也不过分做事情，越过最大效率的界限，走向影响的下降。组织有多个线性指标来衡量人力资源投资的多个方面，以及ROI、周转率、参与度等概念，但他们不知道如何将这些指标结合起来，创建一个自进化的预测模型，精确地告诉他们做什么是正确的，做什么是错误的。这里我们可以举一个简单的例子来理解模型是如何工作的。
让我们假设这样一种情况:人力资源部门想要确定哪些人力资源政策、计划和主动性能对员工在组织中的参与度产生积极影响。这可以帮助他们决定什么样的人力资源计划可以弥补目前对员工敬业度水平产生负面影响的差距。
几乎每家公司都表示重视员工敬业度，但包括星巴克(Starbucks)、有限品牌(Limited Brands)和百思买(Best buy)在内的一些公司可以精确地识别出某家商店员工敬业度增加0.1%的价值。以百思买(Best Buy)为例，在该商店的年度营业收入中，这一价值超过10万美元。
我们的建议是，首先确定在捕获影响不同员工群体敬业度水平的指标时，哪些指标是相关的。我们深入挖掘每个人力资源的子功能，并试图理解什么样的信息可以为这种分析提供见解。例如，我们可以采用度量来捕获员工满意度(这反过来捕获了诸如成长机会、培训和发展选择、薪酬和福利等方面)、员工对同事和主管的承诺、员工自治和授权水平以及跨人力资源的多个子功能的许多其他方面。现在百万美元的问题是,从所有这些指标,以某种方式或其他影响总体参与指数的各种员工部分,都应采取制定的最终指数指标和相对的sub-metrics weightages会构成。
应用统计工具和方法可以确定权重。如果我们有过去5年或更长时间与所有这些指标相关的数据，我们可以使用它来执行回归分析。根据回归方程的系数，我们可以决定组成度量的权重。使用这种技术的主要优点是回归分析是基于公司的历史数据，因此对实施它的组织来说是专有的。不仅如此，我们还可以直接推断出哪些指标对指标影响最大，以及它们与人力资源的哪些领域相关。现在，如果回归分析是定期执行更新的数据，它可以成为一个动态的自我发展和自我学习的度量，其中的权重将直接根据原始数据变化，从而捕获各种举措及其对不同员工群体的影响的实时图片。例如，在管理层面，我们可能会意识到，与成长和自主性相关的满意度对参与度更重要;而对于销售团队来说，薪酬和福利方面可能更有影响。
在人才上花费巨大的职业运动队一直是分析技术的主要用户。为了保护自己的投资，AC米兰足球队创建了自己的生物医学研究机构。该单位利用每位球员约6万个数据点，帮助球队衡量球员的健康和健康状况，并做出合同决定。
如果我们发现随着时间的推移，基于回归分析的关键度量正在失去它的相对影响，我们可以重新查看相关的主动性，并决定在该领域中进一步的改进。判别分析可以用来比较的主动性是最具影响和区别在两个员工部门之间的比较研究。例如,如果我们实现一个新的倡议为所有员工在我们的企业中,判别分析可以帮助提供两组不同的行动是如何影响(采用者和non-adapters)和可以采取什么措施来消除这种差异,并提供一个类似的组织文化。
未来的范围
这个模型可以通过应用预测建模技术来进一步改进，最终的模型可以比较不同时间的系数，并基于建模技术预测一个计划将会有多有效。它将帮助我们更准确地决定应该投资的领域和金额。然而，这是一个需要进一步探索的领域，以帮助人力资源部门制定投资策略，并预测其影响，甚至在要求最高管理层承诺其新投资提案之前。
毕马威印度人力资源分析解决方案帮助客户在五个关键人才领域，即5c:成本、能力、能力、连通性和合规，产生有意义和可执行的见解。
结论
虽然ROI提供了一个有价值的影响衡量标准，作为一个真正的战略合作伙伴的业务，人力资源功能需要向前迈进一步。人力资源团队的下一个障碍是优化，这是一种前瞻性的规范性分析技术，它确定了人力资本改进的投资领域，可以最大限度地提高组织的效力、效率和影响。其目标是利用能够从历史趋势中学习的模型，对投资策略进行有针对性的调整。在这里，优化能够评估如何采取步骤来预测改善未来的结果，这是通过利用大量的员工数据来完成的。为了最大限度地利用这些数据，人力资源部门必须拥抱技术，并与它携手并进，以创造一个高性能的文化。
本文由来自XLRI的Arpit Jain和Anirban Ghosh撰写
