如何进行人力资源调研

人力资源调调查的步骤:
1.成立人力资源调查工作小组 。工作小组由公司总经理和各部门主管、人力资源规划专职人员组成,总经理担任组长,人力资源部经理任执行副组长 。
2.制定人力资源调查计划 。要树立预算管理意识 , 做好人力资源调查预算,在保证工作质量的前提下 , 低成本高效率地完成人力资源调查工作 。
3.收集、整理资料信息 。在进行正式的人力资源调查前,必须全面收集、整理相关的资料信息,力求全面认识组织人力资源现状 。
4.统计分析相关资料 。人力资源部负责对收集的资料进行分析,并且将以上获取的数据整理为数据、模型、图表或其他电子数据库形式,直观、清晰地描述组织人力资源状况 。
5.撰写分析报告 。
人力资源调查标准:
每家公司都有自己的“标准” , 关键在于这个标准的可操作性,人力资源调查的“标准”绝不是岗位说明书 。职位(岗位)说明书只能是一个基本的要求,无法清楚地落实于行为表现 , 它只能作为建立素质模型的参考依据 。
人力资源调查的标准一定是“素质模型”,或者叫岗位胜任力模型,是驱动员工产生优秀工作绩效的各种个性特征的集合 。反映的是可以通过各种不同的方式表现出来的行为、个性、技能、知识、内驱力等 。“素质”是判断一个人是否能够胜任某项工作的基准和标准,是决定并区分工作绩效好坏、差异原因的个人特征总和 。
通常来讲,企业素质模型的构架包括两方面,一是核心能力,一是专业岗位所须具备的知识和技能 。所谓“能力”,又是指企业经营管理上对某个职级、岗位所需的知识、技巧和行为综合定义 。企业能力模型通常包括四大模块:中间的部分是行为、心理倾向 , 即任职者的性格、价值观、行为模式、风格、爱好等;基于此的企业核心行为能力,则包括为使企业成功实现战略目标,每个员工都必须具备的能力 , 核心能力反映了企业的核心价值和文化;另外还有领导能力,是指不同职位和级别的人所需要的领导能力,是领导者带领团队组织走向卓越的能力,包括处理事务的技能与观点,可以从过去的成功与失败中不断的提炼与完善;还有就是专业能力 , 是指某一个岗位所需要的特定的专业能力 。
人力资源调查的内容:
为全面掌握企业人力资源现状 , 依据调查工作侧重点的不同,可以将人力资源调查分为人事信息调查、人力资源能力调查、人力资源政策调查、人力资源心理状态调查 。
【如何进行人力资源调研】
1.人事信息调查 。人事信息调查是人力资源调查的基础工作 。按照部门和职位分别对任职者的年龄、性别、教育程度、工作年限等因素进行统计,制作《职位结构分析表》、《年龄结构分析表》、《人力资源数量分析表》、《教育程度与人力资源成本分析工具》等,并用图表的形式表示出来,同时进一步探索它们与晋升、离职率等之间的关系 。比如,考察员工在不同年龄阶段业绩和离职率的分布特征,受教育程度与离职率之间的关系等,为组织进行科学的人力资源规划提供参考 。
2.人力资源能力调查 。人事信息调查主要是对员工年龄、学历、职称、专业等人事信息的统计分析 , 有助于直观认识企业人力资源的结构 , 但是并不能完全反映企业人力资源现状 。能力是衡量企业人力资源实力的一个具有说服力的指标 。因此,业务能力分析、人际关系能力分析、成就能力分析等反映人力资源现实性和发展性的能力调查比单纯学历、职称调查更重要 。
员工的个体能力素质剖析数据,可以对员工职业定位与发展方向进行分析 , 并对其进一步接受个性化培训提出指导和建议 。企业员工的总体素质剖析数据 , 对企业员工群体的能力优势和差距进行分析,可以为企业制定人力资源战略规划提供决策依据 。
找出企业目前拥有以及未来需要的关键技术与关键能力 , 并建立追踪员工能力现状及其发展性的管理系统,制作《人力资源能力分析表》 , 并将技术与能力调查与招募、培训、晋升等人力资源系统结合 。需要注意的是技术与能力调查不是一次即可的解决方案,而是持续的过程,能力调查要及时更新 , 才能符合企业发展的需求 。
3.人力资源政策调查 。只有解决了政策和机制问题 , 人力资源调查才会为人力资源管理奠定坚实的基础 。对公司现有人力资源管理政策进行梳理,判断人力资源管理政策的系统性和有效性,分析相关政策是否有助于现有人力资源的保留和开发,是否能够支持组织战略目标的实现 。依据组织发展战略,对现有人力资源政策进行梳理和修正 。
4.人力资源心理状态调查 。个性测试、心理测验是人力资源调查的一项重要内容 。对员工的行为进行预测,不但有利于做好人力资源规划工作,也可为组织制定有针对性的政策,采取相应的管理措施提供参考 。企业应该逐步建立员工心理档案系统,用科学的手段了解企业员工的个性特征、行为偏好等情况,通过观察和研究员工个性与离职率以及其他管理因素之间的相关关系,制定合理的人力资源规划,有的放矢地制定各项管理制度,引导员工行为导向符合组织期望的行为方向 。
人力资源调查方法:
1.资料查阅法 。人力资源部负责查阅公司整体战略规划数据、企业组织结构数据、财务预算数据、各部门年度规划数据等相关资料 。由人力资源规划专职人员负责整理企业人力资源政策、薪酬福利、培训开发、绩效考核、人力资源变动等方面的数据资料,从以上数据中提炼出所有与人力资源规划和调查有关的数据信息,并整理编报 。
2.问卷调查法 。人力资源部根据公司经营战略计划和目标要求以及人力资源调查工作进度计划,下发相关调查表,在限定工作日内由各部门填写后收回 。在人力资源调查工作进行期间,各部门应该根据业务需要和实际情况,及时、全面地向人力资源部提供有关的信息数据,人力资源部工作人员应该认真吸收接纳各部门传递的信息 。
3.潜能测评法 。潜能测评关注的是员工比较稳定的个性和能力特征,而个性和能力是影响个人业绩的重要因素,也是影响企业核心能力是否持久并不断创新的基础因素 。进行潜能测评的主要工具有:结构化面谈、心理测验和情景测验等 。
4.业绩调查法 。通过业绩调查,除了分析关键人才的综合能力与表现外,还能够发现业绩不佳背后的根源,为改进人力资源政策提供第一手的资料 。进行业绩调查,不仅要查阅员工的业绩档案,还可以对其上级主管进行深度访谈 。此外,为了更准确地把握员工能力,还可以运用360度反馈技术 , 征询同事或客户的反馈,获得大量有价值的信息 。
人力资源调研分析:
人力资源调研分析报告是基于对收集到的各种信息的充分分析得出的 , 这些包括企业的内外部信息、问卷信息、访谈信息和相关资料等 。从人力资源的职能模块上来看,调研分析报告可以包括人力资源职能分析、企业文化分析、组织结构分析、人员素质结构分析、人力资源规划与招聘录用分析、培训分析、目标绩效分析、薪酬分析、员工激励分析、制度建设分析、员工满意度分析和员工期望值分析等 。
人力资源调研后的分析工作是非常重要的,其核心是发现问题、分析问题并为企业提出完善的解决方案 。调研分析报告的编写是一项非常艰苦的工作 , 一方面大量的数据和资料需要计算机系统处理,另一方面调研工作人员还要做出客观的评价并在此基础上提出整体解决方案 。如果分析透彻合理,提出的解决方案就能有效地解决企业人力资源问题并极大地促进企业的进步,反之则很难实施并对企业毫无帮助 。所以,绝大数企业在开展人力资源管理现状调研和分析时乐意寻求独立的咨询顾问机构合作或提供帮助,正是利用该机构一些内在的信息和优势 , 如调研项目运作的规范性、研究人员的专业化、分析能力、行业经验、计算机辅助功能和调研水平评价标准等 。目的是保证整个调研结果客观、真实而有效 。
作为一家企业的人力资源部经理,如何进行有效的调研与分析,从中获取人力资源规划与设计的切入点,这是做好人力资源管理的基础与关键 。
华博咨询:人力资源大数据应用实践(三)
本文整理自王爱敏老师主讲的华博咨询线上课程《人力资源大数据应用实践》
所以说到这个地方给大家调侃一下,大家早些年经常会说什么人力资源的人不干人事 , 不是我们不干人事了,我们在这个位置限制我们去干大家认为的那个人事 , 因为我们不熟悉战略、不熟悉业务,为什么?因为在早些年人力资源不是特别受重视,属于不上不下的状态 , 说到这可能大家感受会比较一致,就是老板不重视HR , 比如一些重要的业务会议、运营会议、高管会议,我们HR的头没有机会、没有权限坐在那里一起去碰、去开会、去聆听、去理解,那又怎么样去传达给其他的人力资源的执行者?所以说每次我做咨询的时候,我特别愿意给公司的CEO去探讨这个问题,首先要把这个项目做好,你的人力资源真的起到作用 , 一定是要从老板入手,你作为公司的老板、CEO的话,你对人力资源的理解是什么?如果你对人力资源的理解不够高度 , 那我们做起项目来说,你执行完最后能不能真正给你的组织助力,真的不好说 。所以我这几年给一个上市公司的董事长做人力资源顾问的时候 , 前几个月我重点就是理念的一个分享,分享给董事长、给他分公司的总经理,让他们认识到人力资源重要性 。
这样做完了之后 , 做人力资源的人才真正的能够介入到到高管里面去 , 能够真正的去懂业务,才能够真正的为咱们公司、为咱们组织发挥应该有的作用 , 所以我觉得业务理解的前提是战略,战略的基础上是业务理解,这是我一直特别强调的,也是给咱们大家特别分析的一个东西,觉得后面都是一些技术层面的东西 , 咱们大家大致知道一些就行了,我们在这个基础上这些数据能理解 。数据收集清晰、数据准备这样的一个模型评估应用,那么这里的话可以说是从数据理解一直到数据模型,我觉得可以把它称为一个黑盒子,就像飞机黑匣子似的 。这里我们可以技术人员去做,我们作为HR来理解它 。我们在这个基础上 , 在前面指导这些技术人员之后,我们最后应用的时候 , 当然必须还是我们 HR的高管们去应用,包括我们的CEO 。这个后面我具体再来给大家说 , 这是我们要追寻的商业逻辑,这个是特别重要,我一直特别强调,也特别想给咱们大家分享的一个内容 。
在前面的商业逻辑的基础上,我们还有指标体系的一个逻辑图 。我们这个逻辑是指的什么呢? 我们使用逻辑驱动,其实是循证思想里的这么一个逻辑驱动 。那逻辑驱动的分析方法,能够让人力资源管理者更巧妙的理解人力资源分析和实际的运营之间的关系,能够使我们的HR使用与企业运营管理的思想框架比较一致的思想逻辑 。也就是说我们公司的战略是什么?我们的业务是什么?我们HR理解的基础上,其实你就站在了跟公司的老板一个水平线上,这样你才能够听懂老板在说什么 , 听懂企业要怎么发展,我们才可能更好的为企业服务 , 才能够更大的提高我们分析结果的可靠性 。我们再看指标体系的这个逻辑图,我们在一些战略业务的基础上,我们才考虑人的问题,人的问题是什么?咱们的公司的经营战略这里要考虑的,我们还要看人才的一个生命周期,那么形象、服务、创新、质量、效率等等我不去展开了,对咱们大家来说都比较熟悉 。那么这是我们根据人才信息收集对于人才我们做的人才的一些项目选拔、评估、发展、奖惩,还有我们的一些关键指标 , 财务、运营、能力、顾客,这是咱们BIC的一个思想 。具体来说咱们看这个表格,我们是从对于人才发展周期的角度、逻辑来说,我们就选拔、评估、人才发展、人才激励、人才保留这几个来考虑 。我们分析的纬度又是从哪里去分析呢?优化、预测分析、关联,咱们是其实从下边往上走 , 我们描述和对标,关联分析,然后进行预测,最后优化 。我们从人才选拔的角度来说,我们从哪些方面?从基础的数据 , 关联的交叉分析,我们预测优化怎么去考虑?人才评估的角度来说,我们也是遵循这样的一个逻辑,就是描述基础数据 , 我们找关联分析 , 我们进行预测,我们怎么样优化我们的管理等等 , 包括人才发展的这些这种人才的发展的一个角度来说,我们遵循数据分析的这样的一个逻辑怎么去做?这是这样的一个逻辑思维 。
前面给大家提到了,我们进行指标体系构建的商业逻辑 。一个是商业逻辑,最主要的是从战略和业务的理解,第二个重要的是从人才的成长规律的一个角度去考量 。那么在这个商业逻辑的基础上 , 我们就可以搭建我们的指标体系了 。其实这个体系的架构分成了4层,系统层、数据层、分析层和展示层 。系统层就是有一些身边的数据 , 有ERP系统,我们可以把它写进来,入离升调降、选用育留辞,内网的一些数据,业务系统的一些数据,就是系统层我们身边所有的这些数据要选出来怎么样把它做在数据层 。数据层就是纯技术的一个操作了,那么我们传统的HR不懂技术的话也没关系,我刚才说了把它作为一个黑盒子交给我们技术人员去做就ok了 。数据层后面就是分析层,分析层是根据这些前面的信息、知识到数据的分析,那么有业务场景分析、运营管理的指标、组织效能的指标、文化活力的指标、运行分析的指标等等,我们根据这些模型,根据这些数据分析建模,输出来的是预警预测、用户画像,为我们的高管提供决策支持建议报告,这就是人力资源大数据这么一个平台 。这基本上是一个百度的升级版的这样一个大数据平台,我们大家从这个地方能够比较直观的看到,如果有企业愿意去建大数据平台的话 , 基本上按照这4个层级系统、数据、分析、展示层这样的一个数据平台 。
那么我们大家分别来看一下这几个平台,我们从最基础的地方看起,基础是入离升降调、选用预留管的建设,也就是我们从HR三支柱的角度来说 , 它是SSC或者SDC 。
这里其实我一直比较主张把咱们HR三支柱SDC或者SSC已经建成大数据分析的平台,一定是为我们HR、为我们的业务、我们的战略能够起到最大的价值的 。我们这个系统上关键的是需要我们HR去发挥你能力的一个基础部分 , 我们怎样把一些数据倒进来到这个平台,我们找哪些数据可能是人力资源信息系统不同 , 还有离职管理系统,薪酬福利的,可能这是我们人力资源信息系统里面本身的具备的,还有更多的比如说绩效发展 , 试用期管理 。这是我们基层的HR应该发挥作用的地方,比如说我们一些专员一些主管,根据这个数据的要求逻辑 , 根据我们 HRD或者HRVP或者甚至于COE的一些要求,能够把集成的数据给搭建起来 。第二层就是数据层,数据层其实就是一个纯技术的,我们叫数据分析,它包含了数据的清理、处理、提取、保存、标签化等等,这一层处理的数据包含了结构化的数据,也包含了大量的非结构化的数据 。比如说我们在这里面涉及到数据的主要流程建设,这些都是比较专业的内容,数据准备、工作数据的分析 , 涉及到数据挖掘、建模、验证、规避数据陷阱,所以我们起到一个预测的作用 , 这就是一个数据分析逻辑 。这是数据层 。
我们再看数据的分析层,包含着什么?主题分析 , 制定与分析,指标体系和模型建设 。这个里面主要是什么呢?比如说过去发生了什么 , 到诊断问题,找寻发生的原因,根据过去的一些数据,通过分析建模进行学习,找寻其中的关联关系 , 而不是像过去那样通过假设去验证,通过今天的数据及时的去观察,及时去分析 , 及时去调整,来让数据发挥预测预警的功能,是为了可能发生的未来决策提供可信服的一个依据 , 这一层就是从数据信息到知识的一个过程 。为什么前面先给大家讲那些概念,就是要用在这个地方的,从数据信息到知识的过程,数据分析需要数学的理论、行业经验以及计算工具的结合 。