罗氏：People Analytics 的探索与发展之路

蒋漪昀 | 罗氏（中国）投资有限公司 | 亚太区人才分析与洞察负责人

业务背景

罗氏是全球领先的生物科技公司之一，在抗肿瘤、免疫、抗感染、眼科和中枢神经系统领域拥有一流的差异化药物。罗氏在全球体外诊断领域和癌症治疗领域享有领导地位，同时也是个体化医疗的领军企业。秉承“先患者之需而行”的宗旨，罗氏致力于通过推动科学进步， 改善人类生活。

随着外部业务环境日益复杂，越来越多企业开始注重内部数据的挖掘与运用，通过分析、预测更好地应对外部环境的不确定性。罗氏近年来也开始在People Analytics 上发力，从而更好地为业务提供价值，延续企业在行业中的领导地位。

对于People Analytics 的理解

罗氏结合内部已有实践，当前对于People Analytics 的理解主要集中于以下两大层面：

          获得人力资源的相关结果：即在人力资源领域内的相关分析与服务，如提高业绩、效率等。针对每个员工发展需求提供相应的数据支持。

          获得业务的相关结果：指将业务战略转化为人才战略，如劳动力战略规划等。真正助力、驱动业务的发展，为业务的决策提供依据。针对管理层的管理需求提供分析产品与服务，维持、安排组织的健康运营。

People Analytics 发展的前提与基础

◉ 组织认可

要实现People Analytics，无论是管理层面还是员工层面，都需要对People Analytics 有一定的重视程度，并且意识到数据的重要性。另外，在应用数据时各个部门、业务条线之间应该具备开放的心态――企业在需要收集、整合数据时常常会遇到组织内部的“部门墙”， 这在一定程度上不利于数据价值的充分挖掘，因此如何在People Analytics 发展的过程中，在组织内部建立起一种开放、协作的文化至关重要。

◉ 技术支持

          建立安全、可靠的数据：在使用数据的过程中，要让数据 在整个企业层面得到应用甚至转化成服务，在前期需要考 虑到各个流程的法律法规风险，确保所有的操作合法、合规；

          清洗数据，建立数据仓库：罗氏作为一家拥有悠久发展历 史的企业，使用过多种系统，部分历史数据会存在缺失及 不连贯，因此数据的清洗是较为关键的工作。在完成数据 清洗后，罗氏搭建了数据仓库，将所有数据储备在其中。 当需要开展相应的项目或建模工作时，只需要在数据仓中 直接提取数据进行分析即可，这也为未来实现数据的微服 务提供了基础。

◉ 人才储备

结合罗氏的实践经验，实现People Analytics 所需要的人才往往是复合型的人才，即不仅仅要掌握人力资源相关的知识与技能，还需要对于业务场景与问题有深入的了解，并且能够结合数据分析的技能， 将这些场景与问题“翻译”为数据语言。因此，若原有的人力资源部门缺乏相应的人才，企业不妨从业务部门、行业内外吸引“跨界人才” 加入People Analytics 团队，应用已经成熟的技术帮助HR 实现初步的分析功能。

场景应用

◉ 战略人才规划

对于罗氏而言，战略人才规划主要包括两种方向：一方面是结合企业战略，确定未来应该在何处投入人才，该方向主要由财务及业务部门主导，HR 提供人事数据予以支持；另一方面是结合现有劳动力的入转调离数据，提升其周转率，该方向由人力资源部门主导。针对后者，People Analytics 团队与招聘团队已经合作形成了一套较为成熟的解决方案。即当员工有离职、转岗等异动时可以随时记录，并且根据数据记录预判哪些区域可能会出现空岗，招聘团队便可提前准备从市场上找到相应的人才填补空岗。

◉ Talent Mapping

罗氏会将内部人员及外部候选人的简历收集起来，结合企业的JD 信息，进行人岗匹配。在这一场景中，罗氏应用了自然语言学习的技术，从简历中归纳出候选人的相关技能，再从岗位JD 中提炼的技能进行匹配，从而实现人员的精准推荐。

◉ 人才发展

          罗氏借助APP产品，用游戏化的形式检测销售人员特质， 如：反应能力、对风险的承担意识、学习能力等，与其最 后的绩效进行匹配，从而获得销售人员潜质与之潜在绩效 之间的关系。这一数据结果未来将用于对现有员工的摸底 与绩效预测，也可对销售岗位候选人与该岗位的匹配程度 进行分析。

          罗氏还会针对员工的个人职业发展进行建模，通常会抓取 的数据维度包括：个人信息、岗位信息、能力表现、绩效 结果等，同时结合具备相近特质人群的过往岗位发展历程， 便可在一定程度上了解当前该员工是否符合新职位的要求， 员工未来个人的发展是否符合组织的需要。

赋能业务

◉ 如何在企业内部逐步推广People Analytics

在进行People Analytics 的实践探索时，罗氏内各个不同的团队所擅长的领域均会有所不同，其中包括业务分析、数据科学等。在有新的产品与服务创意诞生时，人力资源部门与IT 部门会尽可能让擅长该领域的团队参与进来，这让People Analytics 在内部的落地实现了效率最大化。

另外，罗氏也总结了People Analytics 在内部发展的步骤：

          首先需要对数据进行梳理、清洗，同时可以形成相对易操 作、易得到成效的工具或产品，让管理层直接使用，使其 意识到数据分析所带来的价值。

          在管理层对People Analytics有一定的认同度后，则可尝 试开展部分“吸引眼球”的项目，如引入AI 技术等，以增 大后续管理层的投入，让People Analytics 在企业内可以 获得更为长远的发展。

          在People Analytics 发展得较为成熟后，可进行企业内的 专题分析，更深入地面向每位员工开展服务，如给员工的 职业生涯规划提供支持与帮助等。

◉ 关于数据结果的传达与交付

对于专题报告形成的数据结果，人力资源部门内部会先进行沟通与讨论，从而达成对于数据结果的共识，并且形成相应的数据洞见与建议。确保数据交付给业务部门时信息的一致性。

另外，罗氏对于数据口径也有着严格的把控，所有传达给业务部门的数据报告，其数据源必须来自于内部的数据平台，避免因口径不一致而导致管理上决策的失误。

经验与建议

          实现People Analytics的过程中，资源很可能会分布在不同的部门， 如何将这些资源更好地进行整合并利用起来，对于如HRBP 等角色通常存在较大的挑战，因此企业内需要鼓励较为开放的内外部协作的氛围与机制，促使People Analytics 更好地落地与实现。

          在进行IT 基础建设时，可以将眼光放得更为长远，即在搭建、设计之初就可以为未来规模化地开展服务预留一定的空间。

          People Analytics 团队需要更为注重对员工的服务意识，从而促使员工更好地接受数字化的产品与服务。

          随着时代的进步，数据分析会成为越来越多人需要去掌握的通用技能，对于人力资源部门而言，也要及时地掌握这一新的技能，在未来能够能更好地将业务问题翻译成数据，去实现语言上的转化。