People Analyticsは新しい大きなトレンドであり、それを知っておくべき理由があります

People Analyticsは新しいトレンドです知っておくべき理由があります

仕事の人々に関するデータと分析についてのすべて

人々の分析は、HRデータとそれをデータ駆動の具体的な洞察に変換して、ビジネスの進め方を改善するプロセスとして定義されることがあります。

人々の分析（または才能分析または労働力分析とも呼ばれる）は、データサイエンスの概念を使用し、データモデルを実装し、データを可視化して具体的な洞察を推奨することを目的とした、深くデータ駆動のエビデンスに基づくデータ分析の一環です。単純に言えば、人々の分析は抽出からビジネスへの伝達までのデータライフサイクル全体を指しますが、HRデータに焦点を当てています。

人々の分析は、組織にとって不可欠です。なぜなら、今以上に組織がその人々によって作り上げられる影響によって、ビジネスの目標、使命、使命の評価が決まるからです。

人々の分析は小さな、ニッチなチームではありません。むしろ、組織全体を巻き込み、労働力戦略を推進する重要な役割を果たします。

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なぜ人々の分析が必要なのか？

今では、70%以上の企業が人々の分析を高い優先度と考えていると述べていますが、利用可能なデータを持っていると報告している組織はわずか8%で、自社のパフォーマンスに影響を与える人材の要素をよく理解していると考えている企業はわずか9%です- これは、より多くの企業が人々の分析を考慮すべき機会があるということです！

現在、組織は労働力、職場、および労働の世界について、根本的に変わる状況に直面しています。将来の組織が現在到来しているこの変化の時代において、才能の獲得と従業員のエクスペリエンスはビジネスのKPIに重要な貢献をしています。

データと人々の相互作用は、さまざまな理由から有望に見えますが、主に次の理由で有望です。

• 人々の分析のための生データは企業で既に存在しています- 人事はすべてを追跡、保管、維持しています
• 多くのデータは時間の経過とともに変化しません- 人々に関する事実（人種、性別、勤務履歴など）はあまり頻繁に変わりません
• 人的資本はビジネスにとって評価が高まる資産であり、コストを節約するかビジネスにコストをかける可能性があります

HRデータを分析し、人材管理と組織のパフォーマンスを最適化するための洞察を得る能力を持つ人にとって、人々の分析は適しています！

一日の人々の分析者の生活

人々の分析者は、ビジネスと人事に関する問題を理解し、分析し、実行し、解決し、既存および新しい労働力の機会を特定する責任を持っています。

人々の分析者は、他のデータアナリストとほぼ同じような一日を過ごしますが、違いは扱うデータです- 人々の分析者は人事データを扱いますが、これに限定されません。以下に挙げるものなども扱います：

• 人材獲得
• 離職（人々が会社を去る率）
• 従業員リスト
• 従業員の感情
• 従業員の定着とエンゲージメント

人々の分析者は、HRの影響と洞察の発見と表現を推進するために、データモデル、ツールと手順、統計分析、定量的および定性的研究、予測モデリングの設計、開発、および実装をリードする責任があります。

人々の分析は、リーダーにとって洞察を生み出し、効果的かつ効率的な人材戦略を立案するための高度な分析的なサポート/リソースとして機能します。

人々の分析者になるには何が必要ですか？

• 基本的な分析ツールセット- SQL、Python、R、SAS、Qlik、Tableau、Power BI、Microsoft Excel、Alteryxなどのツールを使用したデータの抽出からデータの可視化までのエンド・トゥ・エンドのデータライフサイクルに熟達していること、およびデータベースアーキテクチャの理解
• ビジネスの洞察力
• 良好なコミュニケーション能力と人間関係構築能力（ユーモアのセンスも少々）
• データを使ったストーリーテリング- 情報提供と意思決定への影響を推奨するための分かりやすいプレゼンテーションの作成と実施
• 創造的な問題解決能力- 既存のプロセスを革新し、アウトサイド・インの視点で複雑な問題を解決する能力
• 最も複雑な状況でも最小限のガイダンスで個人でまたはチームで働く能力
• ビジネスにデータを伝える能力- 予測モデルを実行することは簡単ですが、ビジネスにその意味を理解させることが本当の課題です
• コンサルティングスキル- 問題の定義、仮説の構築、プロジェクト管理、解決策の開発、変更管理、ステークホルダー管理など
• ネットワーキング- 現実世界からのパルスチェックを得るために
• 心理学のバックグラウンドを持っていますか？ それはお金を生み出します！

人事分析とは何をするのか？

• 人員：従業員数、人材の構成、人口統計、離職率、人材獲得のプロセスなど、主要な人事指標の高レベルな概要を関係者に提供します。
• 離職と転職：離職、社内異動、役職移動（横方向および昇進）、新入社員/優秀な従業員の離職、自主的または強制的な離職に関する洞察を提供します。
• 人数の内訳：リーダー、部門、マネージャーレベル、役職などにわたる社内および契約労働者の従業員に関する洞察を提供します。
• 人材の活用：既存の従業員の人材構成を示し、内部および外部の採用、昇進、退職などの人口統計情報を提供し、公正な報酬パッケージを確保します。
• 人材獲得のプロセス：応募プロセスで候補者が進む人材ステージの人材構成を示します。
• 公正な職場：従業員の継続と関与に取り組み、従業員のエクスペリエンスに影響を与える要素を理解し、幸福な職場を作り出す必要性に対応します。
• 採用の改善機会：応募からオファーレターまでの採用プロセスで候補者が最も多くの時間を費やしている箇所を分析し、改善の機会を特定します。
• 費用対効果：退職する従業員を予測することでお金を節約します。
• 従業員の感情：パルス調査を通じて従業員の感情を測定し、仮説を調査結果と照らし合わせ、改善の機会を特定します。

これでこのブログ記事は終わりです。お読みいただきありがとうございます！お楽しみいただけたでしょうか。ストーリーテリングについて、データの旅、2023年にお探しのものについて、コメントで教えてください！

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ラシはシカゴ出身のデータの魔術師で、データを分析し洞察を伝えるデータストーリーを作り出すことが大好きです。彼女は専門のヘルスケアデータアナリストであり、週末にはコーヒー片手にデータについてブログを書いています。

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