Human Resources har en lång historia och har genomgått stora förändringar under sin livstid. Det finns många missuppfattningar och många människor har föråldrade perspektiv på HR som det ser ut idag.
HR-analysär visserligen alltmer accepterade som mycket betydelsefulla och viktiga, men de är ännu mer missförstådda och inte alltid helt accepterade som en viktig aspekt av HR.
Men att inte förstå vikten av datadriven HR skulle vara ett allvarligt misstag, och HR-analys bör inte ignoreras av någon som vill konkurrera framöver. Denna metod är direkt relaterad till information om en organisations eller ett företags hjärta och själ - dess medarbetare - och kan vara mycket inflytelserik när den används på rätt sätt.
Den globala marknaden för detta område förväntas växa från 1,9 miljarder USD 2019 till 3,6 miljarder USD 2024Vi uppmanar ledare och HR-avdelningar att utveckla en korrekt förståelse för HR-analys och använda dessa insikter för att utveckla och förbättra sina system och förfaranden inom denna bransch.
Låt oss gå igenom åtta vanliga uppfattningar om HR-analys och diskutera varför dessa myter inte stämmer.
Myt 1: Komplexa metoder och tekniker är alltid bättre än enkla.
Många tror att ju mer komplicerade och tekniska systemen eller metoderna för HR-analys är, desto bättre.
Detta kan inte vara längre från sanningen. Datadriven HR handlar om att göra överflödet av information så lätt att förstå som möjligt. Om du överkomplicerar processen blir det svårt att förstå resultaten, hitta den mest väsentliga informationen och integrera den på ett värdefullt sätt. Det kan också vara kostsamt och sluka massor av tid och energi.
Tekniskt sofistikerade processer kan vara användbara, men bara om de leder till resultat som fördjupar förståelsen för arbetskraften i förhållande till er verksamhet.
Bra datadriven analys integrerar olika tillvägagångssätt och kombinerar strategiskt komplexa tekniker (när det är fördelaktigt) med beprövade metoder för att skapa insikter som kan underlätta beslutsfattandet och hjälpa dig att förbättra affärsmetoder och nå större framgång.
Myt 2: HR-analys kan "göras" eller "avslutas" och kan ge "permanent" information eller lösningar, där allt handlar om målet snarare än resan.
I företagsvärlden finns det en uppfattning om att HR-analys är ett program med ett utgångsdatum. Vissa antar att när man väl har hittat användbar information om sin personalstyrka kan man integrera den i sina HR-program och sedan "vara klar med det".
Men i själva verket är HR-analys en pågående, dynamisk och aldrig sinande metod som får sin nytta av sin livslängd. En "en gång för alla"-strategi är en dum strategi, eftersom arbetskraften, den globala marknaden och HR-området ständigt förändras.
Datadriven HR handlar verkligen om att ständigt lära sig mer om sina medarbetare och sin organisation för att kontinuerligt kunna göra långsiktiga, hållbara och ständigt föränderliga förändringar som förbättrar rutinerna och ökar företagets chans att lyckas.
Myt 3: HR-analyser är bara nödvändiga och/eller användbara för stora företag.
Även om denna uppfattning är förståelig, är den långt ifrån korrekt. Även om stora företag kan behöva HR-analys i högre grad (eftersom deras personalstyrka är större, mer komplex och svårare att förstå), bör små organisationer verkligen prioritera denna aspekt av HR.
Små och medelstora företag som utvecklar sina HR-analysprogram har samma fördelar som stora företag som gör detsamma, allt från att identifiera svårmärkta trender i resultat till att optimera medarbetarnas välbefinnande och därefter attrahera högkalibrerade rekryteringar.
Myt 4: HR-analyser kommer att bli föråldrade och har inte mycket att erbjuda i den AI-drivna framtiden för företag.
Precis som många tror att "robotarna" - eller automatiserade system som drivs av prediktiv och intelligensbaserad programvara - kommer att ta över de flesta jobb inom områden som HR, hävdar vissa att HR-analyser kommer att fasas ut av automatiserade program i takt med att AI blir allt vanligare och integreras djupare i affärsvärlden.
Verkligheten är dock att HR som helhet och analysen av HR-data kommer att bli mer djupgående informerad av och integrerad med AI-programvara.
Enligt Oracle kommer 47% av företagen att införliva AI-baserade lösningar i sina HR-system senast 2022, medan lösningar som dessa redan används av mer än 17% av företagen.
AI kan inte stå för sig själv. Det måste integreras på ett genomtänkt och beräknat sätt baserat på de specifika behoven, målen och egenskaperna hos varje unikt HR-team/verksamhet för att fungera som ett användbart verktyg. För att avgöra var, när och hur AI ska användas krävs robusta HR-analysmetoder, och AI kan inte bli framgångsrikt inom HR-området utan datadriven HR.
Myt 5: Varje mönster i HR-data är representativt för ett orsakssamband.
En vanlig missuppfattning inom matematik, dataanalys och många andra områden är att korrelation = orsakssamband. Som alla duktiga matematiker vet är det viktigt att komma ihåg att inte varje mönster av input/output representerar ett orsak/verkan-förhållande.
Var försiktig när du drar slutsatser av dina analyser, och testa och verifiera alltid till synes kausala kedjor för att undvika fel i beslutsfattandet.
Myt 6: Ramverk för HR-analys är nödvändigtvis dyra, svåra att installera och kräver en datavetare.
Även om detta område kan kräva stora investeringar och komplexa tillvägagångssätt, är HR-analyssystem inte i sig kostsamma, otillgängliga eller svåra att bygga. Och även om många företag kan dra nytta av att anställa en data scientist på heltid eller ett expertteam, finns det andra sätt att utveckla en framgångsrik datadriven strategi för HR.
Som ledare och HR-experter kan ni välja att implementera prisvärd men ändå kraftfull programvara som effektiviserar era analysmetoder och ger användbara data för HR-teamen, anlita konsulter för specifika projekt eller initiativ snarare än som heltidsanställda, eller anta en enkel och okomplicerad strategi som prioriterar ett fåtal tillväxtområden när ni bygger upp ert ramverk.
Med hjälp av alla verktyg, tekniker och resurser som står till ditt förfogande kan du undvika att göra en alltför stor investering och lättare installera eller bygga vidare på ditt HR-analyssystem.
Myt 7: Mer data är alltid bättre.
Detta är en av de mest utbredda myterna om HR och en av de mest skadliga. HR-data är bara användbara om vi kan, ja, använda dem. Och ett överflöd av information gör det svårare att se resultat, svårare att extrapolera och mycket mer utmanande att utnyttja och införliva.
För mycket HR-data kan vara omöjligt att hantera och paralysera HR-team eller datavetare. Att ha tillgång till rätt data - den data som kan hjälpa dig att förbättra din verksamhet - är det som är viktigt, och vad som är rätt för din organisation kommer att bero på en rad företagsspecifika faktorer och globala trender.
Myt 8: HR-analys existerar isolerat från "andra" aspekter av en verksamhet och är egentligen bara relevant för HR-avdelningen.
HR och HR-analys existerar inte i ett vakuum. Dessa områden handlar om arbetskraften, som är en integrerad del av alla företag, och resultaten från HR-analysmetoder kan påverka beslut, processer och resultat i hela verksamheten.
Datadriven HR är högst relevant i alla organisationer, och när det görs på rätt sätt kan det optimera resultaten inom alla avdelningar.
Slutsats
Precis som inom alla andra discipliner är det viktigt att förstå verkligheten när det gäller vanliga uppfattningar och föreställningar om HR och dess tillhörande metoder, konsekvenser och effekter.
Acceptera inte bara det du hör som sanning, utan gör alltid din research, lyssna på verifierade experter och ifrågasätt idéer innan du antar dem som övertygelser som styr dina beslut.