人事のデータ分析ってどんなものなの?
人事は優秀な人材の確保や育成が重要な役割ですが、人事データの分析は意外と疎かになりがちです。
多くの企業は既にデータ分析に基づく人事を実践し、生産性の向上や優秀な人材の確保に成功しています。
人事部門に新しい価値を生み出す「データドリブンHR」というポジションが注目されています。
人事データを分析し、課題を見つけ出す。その上で最適な人員配置を提案し、個々人の成果を最大化する。
こうした役割を担うのが「データドリブンHR」です。
しかし、一体どのようなデータを分析し、何を可視化すべきなのでしょうか?
本記事では、人事で分析すべきデータやポイントは何か、データドリブンHRに求められるスキルは何かを解説します。
人事のデータ活用の可能性を知れば、今後の人材マネジメントの最適化や自身のキャリアアップにも役立つはずです。
データに基づく人事施策でパフォーマンスを最大化させましょう。
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人事で分析で可視化すべきデータとは
人事データ分析は、人材マネジメントにおける課題や機会を発見し、より良い施策を立案するための重要な手段です。
特に以下の3つのデータが重要です。
- 離職率
- 会社の人員構成
- 残業時間
このデータを分析し、可視化することが肝心です。
離職率
離職率は、一定期間内に退職する従業員の割合です。
組織にとって優秀な人材の離職は大きな損失につながります。
高い離職率は潜在的な問題があることを示しており、要因を分析することが何より重要です。
例えば、ある部門の離職率が高ければ、そこに何らかの問題があると見なせます。
マネジメント力不足や労働環境の悪さ、やりがいの低さなど、様々な要因が考えられます。
離職理由を突き止めることで、適切な対策を打てるでしょう。
低い離職率を維持することは、従業員が満足していると感じている良い指標となります。
そのために離職の実態を的確に捉え、対策を講じることが欠かせません。
会社の人員構成
人員構成は、企業全体の従業員の年齢、性別、職種の分布を示しています。
社員の属性を多角的に分析し、組織の課題を見つけ出すことが不可欠です。
例えば、過度に高年齢層が多ければ、世代交代の問題が生じかねません。
女性管理職が少なければ、多様性に乏しく活力にも欠ける恐れがあります。
多国籍社員の比率が低ければグローバル化に遅れを取るリスクも高まります。
属性の偏りは見えづらい部分もあり、丁寧な分析を要します。
組織の活力や競争力は多様性にあり、偏った分布は早期に正すべきでしょう。
データを活用し、バランスの取れた最適な人員構成を実現することが求められます。
残業時間と成果の関係
残業時間と成果の関係は、労働効率の良さを示しています。
適度な残業が生産性を向上させることもありますが、過度な残業は従業員の健康やモチベーションを損ねることがあります。
また、残業が多いにも関わらず成果が出ていない場合、作業プロセスの見直しが必要です。
残業と成果のバランスを正しく取ることで、従業員の満足度を保ちながら生産性を最大化することができます。
ワークライフバランスの観点から、社員の健康と生産性の両立を最適化することが人事の重要な責務です。
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人事のデータ分析のポイント
人事データの分析を適切に行うためには、以下の3つのポイントを押さえることが重要です。
- 組織の課題を明らかにする
- 最適な人材配置を念頭におく
- 数字と数字の異因果関係から社員の心情を推察する」
ここでは、データ分析を通じて人事部門が直面する複数の課題を明らかにし、組織全体の効率を高める方法を解説します。
組織の課題を明らかにする
人事データ分析の第一の目的は、組織が抱える課題を明らかにすることにあります。
データ分析し、問題を特定することで、原因を解明し、解決策を導き出すことが可能になります。
たとえば、離職率の高さや特定世代の偏りなど、経営に悪影響を及ぼす問題を早期に発見する必要があります。
人事担当者は常日頃から様々なデータを注視し、異常値や変化の兆しがないかを分析しなければいけません。
小さな問題でも、放置すれば大きな経営リスクにつながりかねません。
明確なデータに基づいて問題を特定し、効果的な対策を迅速に実施することができるのです。
最適な人材配置を念頭におく
人事データ分析の目的は、人材の適材適所を見つけ出すことにもあります。
各従業員のスキルと役割を分析し、最も価値を提供できる部署や職務に配置することが重要です。
プロジェクト管理のスキルが高い従業員を、プロジェクトの遅延が問題となっている部門に配置することで、適切な課題解決と流れの改善が期待できます。
また、従業員一人ひとりの適性を見極められなければ、モチベーションの低下や成長の機会損失につながりかねません。
データ分析によって、人材の最適な配置ができれば、組織の活力は大きく向上することでしょう。
数字と数字の因果関係から社員の心情を推察する
社員一人ひとりの働き方や心理状態は、データの間の相関関係を読み解くことで推察できます。
人事としてはそこから課題を見つけ、適切な施策につなげることが重要な役割です。
たとえば、ある部門の平均残業時間と休職者数に明らかな相関があれば、何らかのストレスの要因があると考えられます。
あるいは、有給休暇取得率の低さと離職率の相関があれば、休養不足が原因の一つと推測できるでしょう。
データそのものが物語る以上のことを読み解くことが、人事データ分析に携わる者の重要な役割だと言えるでしょう。
常に数字の裏にある人間の本音や心情を推察し、施策立案につなげていけば、従業員の満足度と企業の生産性が向上するでしょう。
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人事のデータ分析を担当するデータドリブンHRとは
データ分析に基づく人事施策の立案が注目を集めるなか、「データドリブンHR」と呼ばれる新しい人事の専門職が台頭しています。
ここでは、データドリブン人事がどのような仕事を行い、どんなスキルが求められるのかを解説します。
データドリブン人事の仕事内容
データドリブン人事とは、様々な人事データを収集・分析し、戦略的な人材マネジメントを行う手法です。
データドリブン人事担当者は、従業員のデータを収集し、分析することで組織の人材戦略を立案・実行します。
例えば、従業員のスキルデータとプロジェクトの要求を照らし合わせ、どの従業員がどのプロジェクトに最適かを判断するための分析を行います。
データに基づく客観的な分析を行うことで、人事戦略の精度を高め、組織のパフォーマンス向上に直結する成果を出すことができます。
データドリブン人事の仕事は、人材データを活用して、企業の課題解決に貢献できるやりがいのある仕事です。
高い専門性が求められる責任あるポジションだと言えます。
データドリブン人事を目指すために必要なスキル
データドリブンHRを志す人材に求められるスキルは、以下の3つです。
- データスキル
- ビジネススキル
- コミュニケーションスキル
データスキルはデータ収集や分析に関するスキルです。
統計解析力はもちろん、プログラミングやデータベース操作力なども必要となります。
クラウドツールを使いこなす技術力が重要視されています。
ビジネススキルは経営戦略全般に関する深い理解です。
人材戦略を事業戦略と整合させられるようなビジネスリテラシーが求められます。
コミュニケーションスキルは、データを基に人事の提言を行う能力です。
データの読み解き方やロジカルシンキングに加え、上司や部下に分かりやすくコミュニケーションできるプレゼンテーション力も重要です。
単にデータを分析するだけでなく、経営に直結する提言ができる力が問われる、一種のコンサルタント業務に近いお仕事だと言えるかもしれません。
必要なスキルを身に付けることで、データドリブン人事は組織内での意思決定を効果的に支援し、企業の戦略的目標達成につながるのです。
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まとめ
本記事では、人事で分析すべきデータやポイントは何か、データドリブンHRに求められるスキルは何かを解説しました。
人事で分析すべきデータは、離職率、人員構成、残業時間と成果の関係が特に重要です。
これらを分析することで、組織の課題や問題点を早期に発見したり、従業員のモチベーションや満足度を推し量ることができます。
次に人事データ分析のポイントは、以下の3つです。
- 組織課題の明確化
- 最適な人材配置
- 社員の心情推察
データの中の数値関係から本質的な問題を読み解き、最善の施策を立案することが求められています。
そして人事データ分析を実際に担うのが「データドリブンHR」です。
人材戦略の立案からスキル開発、配置転換まで、幅広い実務を統括する専門職です。
統計解析力に加え、ビジネスリテラシーとコミュニケーション力が不可欠となります。
このように人事領域においてデータ活用は欠かせない経営課題となりつつあります。
データから深い人材理解を得て、最適な施策を打ち出すことで、企業と従業員の双方の持続的な成長を実現することができるはずです。
人事のデータ分析は新しい可能性に満ちた領域であり、データドリブンHRに携わることでキャリアアップのチャンスも広がるでしょう。これらの知識を活かした仕事を探しているなら、人事職に特化したフリーランスエージェント「Carry Up Career」がおすすめです。
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