理解逻辑驱动的分析模式(4)

因为他们错误地认为其他部门的领导会从这种数据中得出正确的结论,并为了新的目标改变行动,这样想纯属一厢情愿。

逻辑分析框架的一大用途是确定哪些数据、哪些方法对于解决组织当前面临的问题最重要。这就是为什么人力资源分析师必须擅长分析战略和商业问题,理解如何把人力资源与这些问题联系起来的原因。虽然这些技能与如今流行的各类素质模型中所说的商业头脑类似,但是人力资源所具备的技能远远不止这些。他们需要具备理解商业逻辑的能力,认清利用何种数据能提升决策能力、能对企业的运营效果产生更积极的影响。

举例说明。假设根据商业逻辑分析,将产品卖给现有的顾客群体,比开发新的客户更有利可图。顺应这一思维,人力资源数据分析的首要目标就是反映企业决策者的目标。人力资源部门提供的数据只显示员工积极性提高与销售额增加的关系还不够,一定要说明员工的积极性与现有顾客群体的销售额之间的关系。符合商业的逻辑一定会让人力资源专业人员提出这样的问题:“什么样的员工态度能提高对现有顾客的销售额?哪些人力资源项目可以提升员工的这种态度?”解答好这些问题,相关的数据和分析就会很有说服力,这对于关键的决策过程很重要。但是,如果有关员工态度和人力资源项目的数据过于宽泛,就不利于引导人们集中注意力解决关键的问题。这里,图1-1 的数据分析模型就派上用场了。该模型可以引导我们更好地理解企业战略和运营以及人才生命周期不同要求之间的关系。

懂得使用逻辑驱动的分析方法,能让人力资源管理者更巧妙地理解人力资源分析和实际商业运营之间的关联,但其意义远不止这些。新一代的人力资源管理将使用与企业管理者思维框架相一致的逻辑框架,进而大大提高分析结果的可靠性。

使用逻辑分析框架加强情感联系

斯伯克(Mr. Spock)是电视剧《星际迷航》(Star Trek )中的角色,以近乎冷酷的理性思维被人们熟知,他几乎没有任何个人情感。随着后续各集陆续播出,人们很快发现,正是他将自己的逻辑分析与情感相结合,才创造了一次又一次的突破性成就。现实生活中也是如此。如何综合理性与感性成了人力资源数据分析中最复杂的难题。

很多人力资源部门和人力资源数据分析师常感到很泄气,因为他们知道虽然自己的分析工作非常重要,自己的分析技术也是一流的,甚至他们很多研究成果都发表在最权威的学术期刊上,但是几十年的证据表明,管理者们很少关注这些杂志,对这类科学证据知之过少,习惯性地忽略行为科学专家全面系统的研究。之所以有这种矛盾的局面,是因为力主科学分析的人力资源工作常割裂数据分析与现实问题的联系。人力资源部门的这种倾向,常常导致组织领导者当面礼貌地听取建议,甚至大加赞赏人力资源的分析结果,但是之后很快就会把人力资源分析的结果束之高阁,不会再提这件事情。

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