玛氏中国：人力资源数据化管理的基础建设
发布时间：2020-01-17 信息来源：智享会 浏览次数：
杨昕亮/人力资源共享服务中心（MyP&O）总监/玛氏中国
企业背景
玛氏公司是全球最大的食品生产商之一，是全球巧克力、宠物护理、糖果等行业的领导者，拥有众多世界知名的品牌。随着全球的产业分布、在华员工的不断增长，企业体量增加的同时, 对于人力资源信息化管理的需求更明显，寻求多维度的信息化、数据化管理手段。
在人力资源信息化建设中，玛氏中国人力资源共享服务中心（MyP&O）将企业目前的人力资源的数据管理和应用现状,
定义为人力资源大数据应用的尝试阶段。此阶段，强化数据的基础建设，同时，
企业开始尝试站在战略角度看待数据化分析，通过不断探索，逐渐步入到数据化的科学管理时代。玛氏中国MyP&O 也在信息化历程中，
探索出属于自己的转型之路。并且，现今人力资源流程、系统都在等待整合，注重用户需求，提升用户体验。本篇案例将从数据化基础建设层面和用户体验两个层面，展开分享玛氏中国MyP&O
的企业实践。
人力资源大数据应用的基础
扩充人才队伍
从组织内部而言，为了更有效的分析和洞察数据的关联性，玛氏中国MyP&O 首要的任务是加强数据收集职能岗位，补充内部的数据支持团队，此过程主要分为三步进行：
借助玛氏全球的数据分析团队
在过去两年中，玛氏全球组建了人力资源专属的数据分析和洞察团队，聘请此方面的分析专家来作为团队负责人。此团队被定位为组织内部的咨询和顾问，负责获取业务部门的需求，和人力资源的HRD/HRBP 一起探讨数据分析的方案，将业务需求转化为数据维度。
玛氏中国MyP&O
借助总部的支持，将分散在各团队的数据分析人员集中在一起，寻求全球数据分析和洞察专家的指导。此做法有利于在已有的人才储备基础上，使得玛氏中国MyP&O
的HR 能够更直接的运用人员数据分析，在应用场景的氛围中，培养数据化的思维能力。玛氏中国MyP&O 建立大数据分析关联的虚拟团队
除了借助全球的力量，玛氏中国MyP&O
有意识的扩充技术团队，增强数据专业化处理能力，为此，设立专业的人力资源技术职位和跨人力资源各部门的虚拟团队。此虚拟团队通过平台、工具优先实现HR
内部的数据汇总，提供数据挖掘，建模、分析的技术支持，寻找数据之间的关联性。
数据质量维护
在数据基础的建设阶段，一直困扰玛氏的问题是数据整合。就组织内部而言，各分支系统之间的数据还没有完全互通与共享，只实现部分系统的数据对接，针对这样的问题，企业通过搭建数据管理仓库，绕开系统壁垒，使用机器人技术，自动从人力资源各系统中获取及收集数据，集中的将数据放在一个平台进行统一管理。
在搭建数据管理仓库的基础上，坚持进行严格的数据治理，在访谈中，玛氏中国MyP&O
也认为数据质量、数据治理花费了较大的人力和精力。企业对此的具体做法如下：
数据标准化模型：通过技术模型自动识别及标准化数据的 格式和类型，最终形成标准规格的数据用于不同分析的素 材。
建立常规机制：落实到数据准确性审核的负责人，在企业 内部，SSC、BP 和COE 之间负责不同的数据维护区域， 建立规章制度，让相关负责人定期审核其领域内数据的质 量。
明确数据流程：针对不同模块的数据，梳理出不同的审核 流程，避免在流程方面出现异常数据录入。进行数据管理 时，反复拷问数据由谁录入，数据是否准确，在哪个节点 进行复核，复核的流程是否能改善等。
自动化技术保障数据精确：将系统自带的自动化技术用于 数据管理中，在实践中，特别是在薪酬调整的管理时，自
动化的技术可以支持人员名称与薪资其他信息的自动匹配。 数据清理越自动化，数据准确度越高，通过新技术的运用， 缩小需要人工填写的数据范围，减少数据录入端口的人为 失误。
数据化管理的挑战
对于人力资源数据分析的领域，玛氏正处于“小数据到大数据” 分析与应用的过渡时期，大数据应用的起步的阶段，也在学习更好的行业经验例子。
人力资源系统的衔接和数据融合
玛氏人事共享中心总体仍处于刚刚起步发展的阶段，相关人事系统的衔接和融合还在不断改善的中，所以在进行相关人员数据分析时， 有时候会出现所需数据在历史上缺乏系统化保留或者一致性，这会影响数据分析多维度实现的可能性。
人力资源数据分析的结果如何有效支持业务决策
根据业务需求所做的人员相关数据分析，有时尚不足以产出深入的洞察。在一些经典的人员数据分析的应用场景中，例如离职分析产出的结果仍然无法打破常规的因果关系。在与业务对接，还未能做到更深入问题重点的分析；因而现阶段的数据产出更多时候是偏向帮助业务发现问题，验证想法，还未达到能够预测趋势，辅助支持决策的作用。
企业内使用人力资源相关数据的能力和习惯
HR
在促成多部门合作的数据应用时，短期内难以得出有效的分析结果，而业务部门看待人力资源数据化分析目的，并不够明确。玛氏中国MyP&O
也有尝试一些措施去帮助业务提升人力资源数据意识，距离养成的验收也需要较长的时间。对于数据应用的成熟度不高，
处于刚起步的阶段，也在学习更好的行业经验例子。
发展重心
采取小步快跑方式，阶段性的推进人事数据分析自动化
人力资源数据分析、数字化应用是玛氏全球这两年的策略重点， 目前企业正在逐步推进各主系统和下游系统的衔接及数据融合。然而作为全球性组织，这些改进需要一定时间才能在本地推广。
玛氏中国MyP&O 数据分析团队了解到业务对数字化应用、数据分析的迫切需求，在配合全球改进计划的同时，也率先使用design thinking 的工具和业务一起了解现有业务最关注的人事管理方向。
并用小步快跑，产品快速迭代的方式加快中国区数据分析应用的进程。玛氏中国MyP&O
的第一款自动化数据分析产品已在去年年底推出并应用，主要是满足中国关键人才发展、人事指标分析和洞察的提取。在此基础上，数据分析团队在19
年会加快数字化新型产品开化， 主要致力于支持MyP&O 共享中心内部效率提升及业务部门未来三年发展策略。
以用户为中心
由于企业体量大，用户需求也呈多样化，玛氏中国MyP&O
不断希望能在系统应用层面提升用户体验。实践表现，企业原有的门户网站是按照人力资源职能模块划分，通常一个完整的流程需要用户在几个模块之间来回切换。例如，一个人员离职的流程中，需要提交的离职手续、岗位空缺设置、职位评估、开启招聘需求等步骤是由不同模块和分段去承接，相对来说逻辑步骤较为复杂，用户很容易陷入其中从而出现错误及遗漏的问题。流程问题凸显后，玛氏全球做了以下几点改善措施：
升级全球的SSC 门户网站，规划重新整理网页的流程。
玛氏在全球层面对此做了几点改进，其一是在全球范围内更新网站端口，提供自动化的流程牵引，有效指导用户完成所有步骤。其二是重新梳理及优化流程，抛却陈旧的按照HR
职能的设计模式， 而是站在用户视角，以用户的使用习惯作为优化整个流程的重要考虑因素。核心目的是以用户的需求中心重塑流程，不再专注于HR
自身的专业习惯。
用户需求挖掘
玛氏中国MyP&O 为了保证优化后的流程更以用户为导向，在项目规划前期通过访谈、调查问卷等方式挖掘同事的想法。并且团队在日常中也会积累很多用户的反馈，在规划时将这些需求和反馈整理出来，提炼出重要、可实现的核心需求。
使用DESIGN THINKING 工具
流程设计时，玛氏中国MyP&O
使用外部的流程规划工具-design
thinking，从本质出发，让团队更能够站在用户的视角去看待流程的逻辑。在规划和测试阶段，引入用户代表的角色，使其深度参与到改进中。同时，利用design
thinking workshop
进行频繁测试，邀请部门经理参与，通过用户的反馈改进流程应用。在整个过程中产生了很多有价值的洞察，帮助相关负责人找准改进的方向。数据化建设的建议
勇于尝试
玛氏中国MyP&O
认为在人力资源大数据的热潮与洪流中，对于正往此方向发展的企业而言，要勇于开始尝试应用。尤其是将人力与业务对接，根据企业的战略目标与业务需求，从小数据至大数据的分析过程中，如果企业想寻求大而全的技术和方法，容易错过最佳时机，
反而是不断进行的局部尝试，产品的快速更迭，能探索出属于自己企业的一条数字化道路。
人才选用，突破HR 数据化困境
在大数据、智能化应用的背景下，不仅HR
团队往往缺乏数据分析的应用技能，业务部门有时也难以理解人力资源做大数据分析的价值。玛氏中国MyP&O
在这个过程中，为了能让团队更多接触到大数据分析的技术，特地引入更多IT 技术背景的人员加入团队，加以HR 专业培训。这样的方式令整个HR
团队更能够理解新潮流和新技术， 在跨部门的合作时更能起到促进和引领的作用。
