人力资源管理软件职场干货：对于hr，数字化转型有哪些挑战和机遇
发布于 2023-3-20 10:50:17 阅读次数：
对于HR而言，数字化转型会有哪些挑战和机遇？
在数字化转型趋势下，HR面临双重挑战。
挑战一：如何帮助业务实现数字化转型？
我有个客户，是一家央企，他们要做数字化转型，但是公司很大，内部好几万人，很多都是年纪比较大的，所以管理者很头疼，要转型转不动，怎么弄？
后来他们请HR从省公司选了600个年轻人，专门培训数字化转型的能力，然后从中选出来一部分优秀的人，去引领公司里数字化转型的业务。
那么，HR帮助业务实现数字化转型，具体如何做？可以分为以下三个步骤：
1 培养管理者的意识
大家知道，转型首先是意识的转变，然后才是行动的转变。
2 梳理所需的关键人才
比如，过去很多服装公司举行发布会，要提前很早去设计和生产，现在D2C，都是根据消费者数据，反向去订制，所以现在服装公司需要用户调研人才、数据分析人才。
3 搭建新的管理体系
思考用什么管理方式和企业文化帮助引进的人才与企业内部人才更好融合。
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挑战二：HR自身如何实现数字化转型？
HR不仅要帮助业务转型，自身也要顺应时代趋势，实现数字化转型。具体表现为以下3个部分：
1 用数据促进自身效率提升
比如，新员工入职流程效率提升，薪资发放数据化。
2 用数据促进员工体验提升
比如员工培训有数据结果，可以促进员工培训体验提升；业务数据可以上系统，员工可以减少日报周报的书写。
3 用数据促进人才决策提升
比如分析人才流失数据，更好去做人才选用育留。很多年前，谷歌就成立了人力分析团队，通过建模可以追踪大量员工数据（比如业绩数据、出勤数据），通过分析这些数据，可以提前几个月预计员工离职，提前规划岗位需求。
其实目前进行数字化转型的企业里，成功率不到三分之一，不成功的案例里，70%是组织和人才的原因。那么HR应该如何应对挑战？
1 意识改变
HR的专业能力不等于价值。专业能力要结合对业务的敏感性，能发现问题解决问题，才是价值的体现。
2 能力进阶
HR需要掌握人力资源专业外的能力，比如：
第一，业务理解能力。HR要能看懂业务。
第二，数据分析专业技能。数据收集来以后，怎么去分析、展示。
数据技能是数字化转型背景下的核心抓手，数据思维能够帮助理解业务；数据分析能够帮助解决问题；数据表达能够帮助影响业务。
第三，解决问题、说服影响这些软技能。数据分析出来后，有这些能力，可以去搞定业务。
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案例：HR在日常工作中，如何用数据跟业务部门对话？
你是HR负责人：公司月度例会上，技术经理提出说部门员工工作量太大，加班时间长，要求加人，而另一边，老板又一直强调要控制用人成本，你怎么办？要不要招？招多少？
招了人，老板会质疑人力成本为什么那么高，不招人，技术部门完成不了工作会跟老板抱怨HR不支持……
思路：用数据来发现问题、说服业务
1、了解人员负荷情况和各月加班趋势，探究加班是普遍趋势还是个别情况？
2、了解加班严重的是哪些群体？
3、基于以上分析，针对业务要求加人的请求，暂时先进行人员储备，如持续高水平加班，则适当进行人员补充或采用借调方式补充“人力”，针对识别出的几个“异常点” ，核算后采取临时支持措施。
具体方法：
把技术部门员工上下班打卡数据拉出来一看，发现加班的人群中，入职不满3个月的新人占比很高。分析一下可能有几个原因：
比如，老员工压榨新人；或者，最近新人招了很多，但是还没有完全上手，导致新人不得不加班学习……那就可以提出方案：让老带新，新人快速上手，就解决了。所以分析下来，就不是个编制名额的问题，而是个管理问题。
还可以去拉2个月前的工作时长数据，进行对比分析。发现前2个月加班时间不长，最近两个月开始加班时长增加，那么去调查技术部门这2个月有没有什么特殊项目。原来发现上了新项目，大概需要6个月时间，已经加班了2个月，那就可以提出方案：临时项目采用外包方式，而不是新增岗位编制。
HR都不要去现场看技术部加班有多忙，就光拉一下数据，做一些对比分析，就知道背后的原因。
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正因为数据能力在数字化时代的重要性，高德纳（Gartner）咨询公司预测：未来几乎“人人都是数据分析师，能自助分析数据”。
领英《2021年中国新兴职位趋势报告》：数据分析能力成为众多职业必备的职业技能：“专业技能+数字化技能”的复合型人才大受欢迎。
而不懂得数据技能的专业岗位，有可能会面临着被淘汰。据悉，某著名地产集团在财务数字化转型之后，砍掉80%的核算编制，只留20%做财务分析。
HR岗位也会面临类似趋势：能够驾驭数据资产、并懂得帮企业驾驭数据资产的HR，未来一定能胜出！
对于HR来说，数据分析能力层次：
1、数据可视化 不是说画个饼图。HR各个模块的数据，都会有一些数据指标。组织人才是否健康，做成仪表盘。监控跟HR相关的指标。
2、从这个仪表盘中分析和洞察，一个员工离职之前是不是能预测。最近业务发生了什么。
3、数据的建模和预测
本文摘自互联网
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