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变革管理
利用人力资本分析管理转型和变革
我们生活在一个以闪电般的速度变化着的世界里，信息量过大，技术革命不断改革，并且充满不确定性，就像我们每个人都在经历着Covid-19的阶段。所有这些变化都在改变着我们的生活方式，改变着我们如何相互沟通，改变着我们如何创造和分享知识，改变着我们如何做个人的事情，甚至改变着我们如何处理人际关系。
原文标题：Managing Transformation and Changes Using People Analytics
挑战和转型
全球性的Covid-19大流行对企业的管理方式提出了新的挑战。各个组织不仅在日常业务上发生了巨大的范围变化，而且经济秩序也发生了重构。现在，许多组织为了生存，不得不转变业务、组织和工作方式。与分布式团队合作就是这样一个很好的例子，这种业务转型适用于现在的大多数组织。
最大的挑战是，组织也必须以同样的速度在这些变化中运作。因此，他们需要不断调整之前的业务管理方式。由于世界已经变得如此变幻莫测，因此，在任何经济领域的快速变化中，采用这种方式已经成为任何经济领域的唯一出路。因此，现在对于企业来说，必须要以新的弹性、适应性的方式来开展业务，在其生态系统中参与并提供经济价值。
虽然这很有挑战性，但也为组织创造了一个机会，让组织通过渐进式的战略进行自我转型，以实现长期的可持续发展。为了实现转型，组织不能只关注技术赋能和流程，他们需要重新思考组织战略、领导力、文化和人才。组织必须激活、调整、激励和装备领导者，以激发和推动变革。
此外，让员工参与其中并赋予其权力也至关重要，因为变革是由最复杂的系统--人组成的。今天，组织需要基于分析的洞察力来帮助他们管理和跟踪这些复杂的组织变革的进展迹象，改变员工的行为、领导能力和业务成果。
利用人力资本分析，超越一般做法
人力资本分析不仅仅是人力资源组织所需要的。其他业务职能部门也已经认识到，他们需要用人员数据来分析和规划，并对入职、离职、绩效、薪资、留用、参与、继任、学习、领导力等人员职能进行循证决策。
此外，还可以利用这些数据为企业提供最优质的客户服务，带来创新，帮助企业转型。与不这样做的企业相比，那些对员工进行数据驱动决策的企业能够获得更高的绩效、更好的结果，并获得更高的回报。
虽然根据LinkedIn发布的《2020年全球人才趋势》（Global Talent Trends for 2020），人力资本分析（People Analytics）是第2大热门趋势，但我们还没有看到与变革、文化和转型相关的热门实践（还没有）。目前，企业主要是利用人力资本分析实践来衡量员工绩效、战略劳动力规划、识别技能差距、评估招聘渠道、评估人才供/需、识别飞行风险以提高留用率，以及减少招聘/晋升中的偏差等方面的人员分析实践。
根据LinkedIn的数据，许多组织在开发人力资本分析功能方面还只是处于早期阶段。从最初努力以有组织的方式收集数据，到利用洞察力获取竞争优势，需要经历一条陡峭的学习曲线。
人力资本分析是一个不断发展的过程，并且随着组织网络分析（ONA）、文化分析、工作场所分析等领域的扩展而不断发展。通过这些新的应用和领域，组织可以从分析员工的行为、价值观、人际关系、工作场所习惯和社会情绪中获得洞察力。这可以帮助他们在改善员工体验、未来学习等诸多挑战中获得帮助。
两年前，我介绍了文化分析及其用例。我解释了文化是如何对任何组织来说，文化是一个关键的基石。无论你考虑的是人才招聘、人员参与、业务绩效，还是任何转型，文化都是这一切的核心。使用文化数据来识别企业文化的行为特征，识别出高度一致的个人，是任何企业未来成功的关键。
这些数据还可以帮助我们利用对个人与组织当前或目标文化的契合度的洞察力进行招聘、发展和晋升。在很多情况下，我们需要重新审视我们当前的文化，并将其推向一个全新的方向。文化分析，可以看作是人分析的一个分支，它是利用计算和可视化的方法来推导和利用对组织中的共同价值观和信念的洞察力。而变革管理的转型和组织文化变革是使用人分析的关键用例。
在组织变革中使用人力资本分析法
与转型相关的组织变革并不容易，因为它需要有一个适应性的战略，并得到领导者的大力支持，能够培养一种拥抱变革的文化。从员工队伍和工作场所的不断变化，以及组织面临的诸如Covid-19等不可预知的事件所带来的挑战，可以清楚地看到对适应性战略的需求。捕捉正确的数据对于假设、实验、测量和利用探索性数据分析产生洞察力，为这些变化做出更好的决策非常重要。
组织在考虑转型时，需要数据来评估与领导力和文化变革相关的风险、进展、采用和使用情况。对于组织变革，重要的是确定改变的行为、工作方式和员工之间的持续协作。与其应用检查表的方法来进行变革管理，组织最好是专注于倾听员工的声音，并采用这种投入来确定变革的关键驱动力。
要开始收集信息，数据的来源可以根据需求、限制、基础设施和隐私设计的不同而有所不同。有不同形式的数据，当这些数据经过正确的分析后，可以从字面上转化为一些有价值的见解；在这种情况下，实时沟通和协作数据在企业内部是最常见的，无论是你的电子邮件、在线会议工具、客户平台甚至是项目管理平台，都可以成为企业的数据。
总有机会利用调查数据进行变革评估，比如说参与度数据，以及其他持续的倾听技术来强制执行结果，但要看需求。这些从不同来源收集的数据，当与组织和人力资源数据点相结合时，可以提供一些奇妙的洞察力，以便做出更好的行动驱动决策。下面的图1显示了可以构建的完整景观，可以为管理变革和转型提供可操作的洞察力。
在我们使用正确的可视化工具产生有用的见解之前，适当的数据工程、相关性和建模是至关重要的。它们可以为我们提供一种可访问的方式来查看和理解数据中的趋势、离群值和模式。当我们能够将这些数据段整合到现有的业务仓库中，并利用数据挖掘功能来发现有用的模式时，这将是一个很大的优势。此外，还有大量使用组织网络分析(Organizational network analysis (ONA)工具来了解人与人之间的联系及其关系，这为协作和信息流提供了一个数据驱动的视图。
最后，当我们在处理文本时，大多是从这些沟通和协作数据中收集到的文本，总能利用文本分析将非结构化的文本数据转化为有意义的数据进行分析，对意见、反馈、情感分析、实体建模等进行测量，以支持基于事实的决策。过去几年产生的大部分数据都是非结构化数据，主要是文本，但也有图像、视频等；这在很大程度上仍然是大多数组织没有开发的，尤其是在人力资源和人员数据方面。
使用自然语言处理科学的员人力资本分析可以非常有用地推动业务成果。总的来说，人力资本分析可以通过产生定量的行为洞察力，了解人们在工作中做什么、转型将如何影响他们的工作，以及行为的改变如何提高业务绩效，从而真正改变组织变革。
因此，在洞察力方面，这些数据可以产生关于劳动力行为和工作方式的有意义的分析和度量，包括变革行为、协作模式和沟通效率。这些都可以帮助组织在转型过程中监控理想的行为和目标工作方式。任何变革和转型的另一个重要方面是了解领导的角色和行为，同时确定非正式的领导者和变革推动者。
对于任何成功的转型，总是需要完全重新思考组织的设计。这些数据点也可以让我们对决策有效性指标、当前的瓶颈、组织发展范围有一个更好的认知，这对重新设计目标组织、保持组织的精益化有很大的帮助。除此以外，对于理解多样性和文化也可能会有宝贵的见解。虽然文化分析完全是一个独立的话题，但正如我前面提到的那样。
组织活动指标，如参与度、保留率和内部岗位轮换频率等，也可以用来支持转型。然而，最有效的分析是，当利用这些数据产生的洞察力还能提供生产力、效率和绩效的清晰图景，以及风险指标，可以帮助领导者在管理变革时对业务结果做出更好的决策时，才是最有效的分析。根据转型目标的不同，组织可能会利用所有这些数据产生不同的其他洞察力。
BCG认为，人力资本分析可以识别出最有效地提高绩效和放大转型效果的车轮。他们的分析经验表明，通过提高员工的留用率、通过更好的领导力减少减员，以及赋予女性推动业务发展的能力，组织可以将客户满意度提高21%。正确使用人力资本分析，可以发现令人难以置信的可操作性的洞察力，从而找到真正需要解决的业务问题的核心。
利用人力资本分析技术实现数据驱动的变革
我们很多人都知道Spotify的敏捷方法论，它是一种以人为本的自主框架，在强调文化和网络的重要性的同时，也强调了敏捷的扩展性。Spotify还引入了 ‘Tribes’, ‘Chapters’, 和 ‘Guilds’等团队术语，这些团队的目标是促进团队合作、协作和创新的好方法，也让团队成员有了主人翁意识和赋能感。
所以，这个方法论使用了Squads、Tribes、Chapters和Guild，其基础是Squad，它的作用就像一个Scrum team。Squad会自我组织，决定最佳的工作方式，从Scrum sprints到Kanban，再到混合式工作方式。Squad是以单产品和单项目为中心。
产品负责人为Squad确定优先级并管理积压的产品，而敏捷教练则与他们一起工作，加速转型。Tribe是由一群在共同领域工作的小队组成。Tribe与小分队合署办公，人数限制在100人以内。分会是小分队的一部分，是一个团队成员共同工作的小组。最后是行会，是一群有共同兴趣的人组成的团体。上图2说明了两者的关系。
Time is Ltd.提供了一个非常有见地的案例，他们用他们最喜欢的生产力工具如Slack、G Suite、O365、Zoom等来衡量一个组织的各个团队的数字化协作，这些工具可以节省时间、节省金钱，提高团队的工作效率。在他们的一个客户采用Spotify的敏捷方法论的过程中，他们提供了一些假设，如图3所示，以确定正确的KPI来成功衡量敏捷转型。因为能够持续监控所实施的结构是否也反映在员工的协作行为中，这一点至关重要。
图3 - 衡量敏捷转型的关键假设
这些关键假设被选为测试对象之一，并在监测本组织敏捷转型期间的进展情况时用作指标。这些数据是通过Office-365日历数据的汇总来获得的，这些数据记录了组织内相当一部分的协作活动。通过捕捉电子邮件、聊天记录、Jira、Slack或Google Doc等沟通数据，总能获得更精确的结果。另一个数据源则是为团队获取组织的数据。
通过使用频率分析和社会化映射（OSA工具）对协作模式的分析，团队获得了下面的洞察力，用于上述各自的假设。
1、原始员工网络和新的敏捷设计的网络之间的互动频率的变化。
2、聪明的人在各自的班组和部落内部的关注时间比例随时间的推移而变化。
3、员工在会议中的行为，包括会议的参会人数、重复性会议、会议邀请、一对一会议、会议时长等。
图4是对比敏捷转型进度的不同图表。更多关于此案例研究的详细信息，请通过数据驱动的变革管理下载完整版。使用被动数据衡量敏捷转型。
这些分析对于衡量转型和了解组织设计或重新设计的必要性至关重要。最终，这些洞察力有助于组织利用已有的数据，并确定新的KPI指标，从而更有效地管理正在进行的敏捷转型。这也适用于管理我们身边正在发生的其他转型和变革。此外，组织还可以探索与员工福利、烧伤率、参与度、生产率等相关的指标。
总结：
我们已经看到，人力资本分析是如何将数据与有效的决策联系在一起的，以及如何从人类行为中获得洞察力，帮助员工和组织更好地履行职责。人力资本分析不再是人力资源部门的必备工具箱。它是企业需要建立的一种实践，这样他们就可以利用所获得的洞察力来获得竞争优势。
诚然，企业正经历着不断的变化，面临着来自不确定性、市场不稳定、数字化、新的工作方式和全球化的挑战。人力资本分析能够带来相关的数据，使变革管理能够回答许多问题，而这些问题对于企业正在经历的不断变化是至关重要的。
以上由AI翻译完成，仅供参考
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