穆胜:是“数据化+人力资源管理”,不是“人力资源管理+数据化”

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楼主 2021-06-04 12:08:17
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穆胜:是“数据化+人力资源管理”,不是“人力资源管理+数据化”

文/穆胜北京大学光华管理学院工商管理博

好莱坞电影《美国队长2》中的大反派佐拉博士说:“21世纪就是一本巨大的数据词典。漫画世界中的这一“遐想”并非夸张,我们的世界正在被迅速的数据化。未来,0-1代码,用数据来代表。商业世界的人们先知先觉,他们已经意识到,只有把资源数据化才能实现最佳的配置。所以,在这个率先充斥数据的商业世界里,要想理解商业逻辑,就不可能离开数据这一语言。于是,管理实践者们都开始向数据进军,这次,一向因为定性不定量而备受质疑的HR们显然不愿落后。

但是,部分HR们的热情却走错了方向,他们眼中的“数据化人力资源管理”也许只会让他们的处境越来越糟。

一、 HR们不会有独立王国

HR们想要建立“技术刚性”的需求不可谓不强烈。好些机构都曾尝试建立一张(或几张)专业的“人力资源报表”(或称“才报”),并竭力主张这些报表的重要性,甚至提出这是除“财务三表(资产负债表、损益表、现金流量表)”外,老板应该关心的“第四张表”。但现实却是,当HR们把各种精心打造的“第四张表”摆到老板面前时,却遭遇了老板的冷眼。

事实上,HR可以做“人力资源报表”或“才报”,但不能期待老板们会如同重视财报一样重视“人力资源报表”。其实,根本没有和财报平行的“人力资源报表”,如果有,那是HR们的臆想。正如有个老板告诉我,他的HRD硬以人是第一资源为由头让他关注人才盘点,但他对那些细枝末节的指标、数据毫无兴趣,HR们诉说的人才队伍对于经营业绩的影响更像是“讲恐怖故事”。他对此的感觉是,这相当于硬要男人戴胸罩,只因为他们同样有胸部……

老板最关心的,永远都是“三表(资产负债表、现金流量表、损益表)”,所以,人力资源数据化必须要要融入财报,对接“三表”。不能证实自己将显著影响到“三表”的人力资源数据,都是老板眼中的“细枝末节”。

现实中,HR们并没有习惯在这一层做数据化,所以,他们与老板的交流中存在天然的“断层”。他们判断一个企业的思路大多是从人才队伍或人力资源职能的层面直接进行判断,而不是以对接“三表”的效能作为终点来“逆推”需要什么队伍,需要什么人力资源职能操作。

我的《数据化人力资源管理》的课程上,许多学员喜欢直接判断某企业的操作人员太多,而认为应该外包。我立即反问,为什么一定要外包,你如何解释比亚迪之类企业用人海战术替代自动生产线,利用人口红利获利的经典案例?没有哪种人才队伍是“最佳的”或“万试万灵”的,必须权变地匹配战略。但从战略到人才队伍的推导绝对不能只是自由演绎,而应该严谨推导;绝不能只是定性分解,而应该将定量指标和数据下沉。

我常常在想,为什么很多HR不从这个角度去思考?补充那层缺失的、对接“三表”的人力资源效能指标和数据。原来,我认为这可能是因为HR这个群体有太多的“文科生”,他们对于数据并不敏感,也不愿意讲数据作为他们最主要的共同语言。但随着对这个群体越来越多的了解,我发现,有能力做数据化的HR并不在少数。大多情况下,他们之所以不愿用对接“三表”的方式来玩数据,是因为HR们太想划定一个领域的专业,不愿意别人进入,也不敢进入别人的领域,与别人PK。殊不知,管理已经进入合工时代,没有任何专业可以筑起壁垒,用自己的专业去交互,去助力、影响商业模式才是正途。

二、 是“数据化+”,不是“+数据化”

渴望建立技术刚性的HR们遇到了善于察言观色的机构,一门门数据化人力资源管理的课程被炮制出来。此类机构主打两个卖点:第一,数据化人力资源管理可以预警管理风险;第二数据化人力资源管理可以显化HR们的贡献。

看似有诱惑力,实际上又是将HR们带入了误区。请记住,不要认为人力资源报表是用来预警或展示成绩的(相比起来,前者相对后者更容易让人接受)。这种说法依然是把自己当配角,仍然是追涨杀跌:遇到功劳靠上去,我能给你展示我的成绩;遇到麻烦推出去,反正我有给你预警。

我带的某个私董会小组的老板们说,他最讨厌有些HR,老是慢一拍,任何时候都是配角,乐于配合业务部门,打保险牌,实际上一无所用!另一个在二级市场上做得风生水起的老板说得更加直接,HR们是小散心态,只知道追涨杀跌,从来不把自己当做主力资金。

真正的数据化人力资源管理,不是用人力资源管理来“+数据化”,而是用“数据化+”来做人力资源管理。人力资源管理的体系应该被颠覆,去除那些无谓的“选用育留”套路,不要把过程(人力资源管理的传统工作套路)当作目的,而基于数据来构建新的人力资源管理体系,推动企业打造出组织能力。这个时候,人力资源管理的实践会与传统套路有很大的不同,但那又有什么关系?人力资源管理者是要解决问题,还是要挥舞套路?

投机的机构选择了“+数据化”。他们显然很能捕捉HR们这些隐秘的心思,在不颠覆HR们现有操作模式的基础上,提倡将他们现在做的事情用数据来包装,以便“显得专业”。结果,大价钱的培训课程,却让教学员们如何算出勤率、人员到岗率……原来的种种事务性工作本身就缺乏价值,现在却要把这些细枝末节拿来数据化,以便“显得有价值”。即使是从这些机构主张的预警或展示成绩两大功能出发,这些指标也难以支撑。道理很简单,这些指标就是用脚趾头想也能想得出来,根本没有一点的诚意,它们能够为HR们建立“技术刚性”?它们反映的信息老板会感兴趣?

但平心而论,大多HR们缺乏野心,更多把自己当成科层中的螺丝钉。在一些场合,我甚至感觉他们并不想了解商业世界真正发生了什么,而是宁愿相信自己的选用育留是“铁饭碗”。但在这个商业世界,甘于平庸并不是什么好事,如果变革即将发生,HR不做,其他人会做。事实上,在不少先进的企业中,我们已经看到各类职能部门向传统HR职能渗透的例子,他们在“跨界打劫”。当前,人已经成为企业最重要的生产要素(在工业经济时代绝对不是),人力资源效能已经成为组织能力的最佳代言,为何不让自己胆子更大一点,从这个角度去影响业务?

HR应该有两个意识:第一,基于数据化人力资源管理的方法,分析业务的运行状态,主动影响高层决策。比如,马云说阿里的人力资源效能高,说京东人多有风险,你作为京东HR能用人力资源效能的分析来为老板增加信心吗?

第二,构筑数据化的小数据平台大数据云台,基于数据建立游戏规则,方便显化团队、员工的贡献,以便繁荣平台。未来,企业都会平台化,员工都会创客化,当企业成为了开放的市场,谁来制定市场的规则?显然应该是人力资源部。

三、 没有第五个饼

有个典故,某人饿极了进餐馆,点一个烧饼,没吃饱,接着点第二个,还没吃饱……一直点到了第五个饼,才填满了肚子。,责问店家:“为什么直接卖给我第五个饼?”

所有头脑正常的读者都会嘲笑此人的无知,但这是一个速成的时代,有“第五个饼”情节的人还真不少。而正因为HR们的工作“定性大于定量”,所以,他们也渴望有数据支撑,也想能够快速上手,他们很容易去寻找那“第五个饼”。

这里有两个最容易犯的错误:

第一,HR们不要以为数据化人资源管理的报表、参数可以通用。事实上,不少机构都在用这种方式诱导HR们捡便宜。例如,很多HR希望能够笃定地告诉别人压缩1%的培训经费会带来2%的绩效损失。但你就是用脚趾头想,也知道这样的研究有多不靠谱。第一,人力资源管理的作用机制不是线性的,这种把培训费和公司绩效连接在一起的假设本身就是错误的;第二,每个企业的情况不一样,哪有那种粗放的、普适性的结论?更多时候,只能用企业自身的纵向比较而不是企业间的横向比较,而且,更要通过一些数据技术剥离掉干扰,精确说明特定的人力资源实践作用到的那部分特定结果(企业自己的情况)。要做到这些并不容易,捡便宜却很容易,但捡便宜可能贻害终身。当HR们给老板们展示了类似几个不靠谱的结论后,通常就会失去老板的信任。

第二,HR们不要以为数据化人力资源管理有通用的模板。在我讲授的《数据化人力资源管理》的课程上,总是有学员说:穆老师,把您的模板教给我们,我们回去能用就行了。遇到这种心态的学员,我通常会耐心解释。但到了后来,就要求课程助理率先进行需求探测和预期管理,主动告知对方课程很“烧脑”,要学会了才能用,一旦教学双方预期不一致,就主动劝说对方放弃报名参加本课程。

为何不约?道理很简单,我这里没有第五个饼。我的确设计了很多算法,从七种武器[1]1.02.0,再到3.0,每种算法都能说明某些与企业人力资源效能相关的状态。但是,就算是一个劳动生产率,也有十多种算法,不同的企业适用不同的,你又怎么可能拿回去就能用?事实上,人力资源管理并没有如同财务专业上杜邦指标一类的通用分析模板,很大程度上,每个企业的“人力资源效能仪表盘(后面将介绍这种工具)”都是定制化的。

所以,我在讲授数据化人力资源管理的课程时,更强调这是一种思想和方法,而不是按图索骥。课堂上,我用了很多时间来厘清人力资源管理究竟“管什么”,以及每个企业应该如何开发自己的人力资源战略地图,因为这是打造人力资源效能仪表盘的基础,或者说,人力资源效能仪表盘是数据化的人力资源战略地图。而后,在讲授指标或算法时,我也鼓励他们造出适合自己行业的效能指标。事实上,经过了类似训练,HR们的表现让人惊喜!


墨守成规的HR自然想捡现成的,自然想改良而不是改革,自然不敢和数据打交道。而对于数据HR,数据就是武器,直指组织能力,有了这个武器,我总要玩点新东西出来


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