人事領域における「意識の変化」と人事データを使った最先端の仮説構築・検証方法

従来、人事は採用や給与労務など「プロセス側」とエンゲージメントやキャリア設計というような「付加価値提供側」に分断されてきました。だからこそ、扱うデータもそれぞれ担当者がバラバラのシステムで管理し、従業員ライフサイクルを俯瞰した一気通貫の分析・意思決定ができてこなかった事実があります。 

しかし、近年は、採用活動の経緯から、福利厚生や給与などの条件、エンゲージメントや勤怠情報などを全て統合し、従業員のライフサイクルを一貫して分析し、制度設計や意思決定に活かすことが理に適っているとわかっています。

ライフサイクルを俯瞰して人事を科学することができるのが「ピープルアナリティクス」です。データは分断せず統合し、しかるべきアクセス権限を設計することで、人事・経営・現場マネジメントが一枚岩となって組織をデータを通して把握し、より良い意思決定をすることができます。

授業では、なぜ、分断された人事データで判断をすることが危険か、また様々な人事データを集めて分析し仮説を導き出した成功例などをお伝えします。