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T+D Magazine最新号トピック: ビッグデータで勝ち組に

2019年12月22日 20:12

ビッグデータで勝ち組に

Colin DeCair


Excelスコアカードを使って、「縁の下の力持ち」である人材開発部門の力を発揮しましょう!


この言葉に、みなさん、ドン引きしましたか。


記事のタイトルを見てそのように思われたなら、心配しないでください。数字処理やスプレッドシートを眺めることは、最も熱心な人材開発エキスパートですら眠気を催します。どういうわけか、Excelのワークシートに散逸する数字は、控えめな人材開発チームでさえも力と影響力を倍増させる可能性を秘めています。


データが究極の目的だと言っているのではありません。それらは、絵本やモンティパイソン映画以外には存在しません。ただし、部門固有の有用なデータを活用および/または提供する方法を見つけることは、必要なツールとリソースさえあれば、他部門にさえインパクトを与えられます。明確な体系的な方法で提示されるため、最も懐疑的な利害関係者からも賛同を得ることができます。


データは共通言語であり、組織に直接影響を与える場合、議論は困難を極めます。 疑い深い人を説得するには、1週間に40時間のデータ処理する数人のアナリスト分の仕事を一人の人が数字をレビュしているかのように見せることです。手始めに、全てのシナリオに適用できる汎用性の高いものだけれども、トレンドを簡単に見つけることができるような持続可能なスコアカードを作成してみましょう。


ソリューション


スコアカードは、組織の全員の生データの回収から始まります。これには、名前、部門、従業員レベル(パートタイムまたはフルタイム)、生年月日、新入社員日、およびサービストレーニングやコンプライアンスなどの必須サービス以外の人材開発関連の情報が含まれます。これらの情報はすべて、会社のHR情報システムまたはHR管理システムからのエクスポートによって取得できます。


すべての情報を収集したら、それを1つのExcelワークシートに配置します。列を使用し、いくつかの簡単な数式を入力して、よく使用されるExcelコマンドを使用して関数を使います。


今日の日付:= TODAY()

2つのセル間の日数:= DAYS(x、y)

列の合計:= SUM(x ?: X?)

列の平均:= AVERAGE(x ?: X?)

列内のアイテム数:= COUNTA(x ?: X?)

列内のキーワード数:= COUNTIF(x ?: X ?, "Keyword")。

データをフィルタリングするには、ワークシートの行全体をハイライトし、ツールバーから「データ」を選択してから、フィルターアイコンを選択します。これにより、その列内の特定情報を個々の列でソートできます。


基礎ができれば、次は、セカンダリワークシートに中身を追加します。最もエキサイティングなのは、あっという間に作業が完了することです。部門フィルターをアクティブにしてから、情報をコピーして貼り付けて、個々の部門サブページを作成します。この手順により、簡単に完成できます。売上高の追跡については、元の従業員の情報を生データページから切り取り、売上高ワークシートに挿入するだけです。


面倒な作業が完了すると、タレント・マネジメントに従事する従業員とそうでない従業員の違いを明示し、比較したいスコアカードを作成できます。建設中の家の屋根のように、スコアカードからイメージが湧き、収集されたデータの意味がつながりを帯びてきます。ここから先、あなたは会社、ステークホルダーが誰であり、何が最も価値があり、何を達成しようとしているかを明らかにしたいと思い始めるでしょう。


企業の在職期間と離職率が利害関係者に重要度が高い場合は、以下を含めるようにスコアカードを設定します。


・全体的な企業の在職期間および離職率

・人材開発に従事する従業員の部門在職期間および離職率

・人材開発に従事していない従業員の部門在職期間および離職率

・割り当てたカテゴリに基づく在職期間の統計

・従業員エンゲージメントや部署エンゲージメントの比較、世代別内訳など、その他の関連テーブル


結果


個々の表はヒントを提供しますが、適合するヒントを全て見るまで、インパクトを確認することはできません。例えば、最初のステップは、部門の在職期間と部門の人材開発のエンゲージメント・レベルと比較することです。人材開発がエンゲージメントに恩恵を与える場合、エンゲージメントの高い部署は平均保有期間が長期に渡るはずです。もちろん人材開発が関連性の唯一の原因だと断定できませんが、論理的な比較が長期にわたってみられる場合、あなたの主張の信頼性は高まります。


したがって、スコアカードは、異常を解消するのに役立ちます。たとえば、部門の在職期間とエンゲージメントを比較した場合、エンゲージメント率が75%で、エンゲージメントのない従業員の平均在職期間がエンゲージメントのある従業員より7年長い部署があるとします。部門のサブページで、人口構成から2人のエンゲージメントのない従業員がいるとしましょう。 4人の従業員のうち3人がエンゲージメントが高くても、この2人の従業員は結果を歪めます。


ここから、スコアカードを使用して、組織の将来とその文化への影響を示すことができます。調査から明らかになった情報を比較し、それと他のデータセット(エンゲージメント・スコア、管理者のフィードバック、その他の利用可能な従業員のフィードバックなど)との相関関係を探します。従業員の定着を理解するためには、従業員の動機づけを理解する必要があります。


すべての従業員エンゲージメント情報と関連してこのスコアカードを使用すると、多くの場合、実践に対するより戦略的なアプローチを設定できます。コスト削減を求め、期待よりも高い離職率がある場合、ベンダを通して提供する必須のプログラムをレビュしましょう。高価な代替品に代わるプログラムを社内で開発することができれば、お金を節約するだけでなく、組織の文化を直接取り入れたプログラムを構築することができます。


特定チームの在職期間が平均よりも低い場合、これが経験の浅い、またはパフォーマンスの低いマネージャーのグループである場合、新規または更新されたマネージャー開発プログラムを提案する正当な理由があります。詳細なスコアカードの開発に時間をかけることで、直感頼りから、反論できない組織固有の情報に移行することができます。


使用リソース


組織が既に持っているデータをExcelスプレッドシートにエクスポートし、傾向と相関関係を確認できるように整理します。


時間の節約


データ回収から始める必要がないため、時間を節約できます。スプレッドシートに仕事をさせ、メンバをデータエキスパートのように見せましょう。


コストの削減


スタッフにより関連性の高いプログラムを社内で作成することにより、コスト削減を実現します。これにより、損耗の縮小と生産性の向上が実現できます。


<オリジナル:https://www.td.org/magazines/td-magazine/build-big-wins-with-big-data>
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