HR-mått och arbetskraftsanalys är ett användbart strategiskt verktyg för HR som delar information och bevis om hela systemets funktion genom att förlita sig på fakta och siffror, i motsats till enbart antaganden eller personliga åsikter. Med tiden har HR-mått utvecklats med användningen av mer kvantitativa och kvalitativa mätmetoder, eftersom det ger större tillgång till stora mängder data. Arbetskraftsanalys hjälper genom gapanalys och involverar prognoser för framtida affärsmål och syften.

HR-mått och arbetskraftsanalys har sitt ursprung långt tillbaka under Taylors tid, då han förespråkade idén om vetenskaplig ledning. Omfattande forskning inom detta område visar att i takt med att HR-funktioner ökar spelar HR-mått och arbetskraftsanalys en dominerande roll för att dela viktig information om personalfrågor och stödja med viktiga data som hjälper till vid strategiskt beslutsfattande på högsta nivå. Eftersom HR spelar en allt större strategisk roll idag har dessa tekniker fått stor betydelse från HR-experter.

HR-statistik och arbetskraftsanalys är för närvarande i en förändringsfas. organisationer använder mätvärden för att utvärdera eller granska sina HR-initiativ/program och mäta deras framgångDatametriker och arbetskraftsanalys hjälper organisationen att implementera effektiva och mycket mer välgrundade beslut genom att analysera tillgänglig information.

Mål

Huvudsyftet med HR-mått och arbetskraftsanalys är att koppla HR-mål till strategiska affärsaktiviteter. Det möjliggör tillgång till information för korrekta ledningsbeslut. Därför bör lämpliga HR-mått och analys identifieras. HR-mått och arbetskraftsanalys kan användas för att analysera viktiga medarbetarrelaterade data, såsom personalegenskaper, strategiska affärsmål och övergripande HR-strategier, talangförvärv och -hantering, information om medarbetarnas välbefinnande och produktivitet samt mångfaldsmål. För att genomföra HR-mått är datainsamling ett av de viktigaste stegen och informationen om detta kan samlas in från HR-databaser. Detaljerna kan samlas in från olika källor som:

• Anställds anställningstid
• Rekryteringsdetaljer inklusive information om nyanställda inom olika avdelningar och affärsenheter.
• Undersökningar utformade och genomförda av avdelningen
• Information som samlats in från befintliga, nya eller avgående anställda genom intervjuer
• Genom fokusgrupper

Använda HR-mått och arbetskraftsanalys

RAPPORTERING: Rapportering tar upp några av de mycket avgörande frågorna som rör beslutsfattandet. Det handlar om beslut om vilka och hur mätvärden ska väljas och presenteras, till vem mätvärdena ska kommuniceras, samt hur och när de ska rapporteras. Detta är ett av de mest användbara verktygen för att identifiera befintliga problem eller kryphål som påverkar medarbetarnas övergripande prestation, motivation och produktivitet. Detta ger en möjlighet att arbeta med befintliga brister eller kryphål genom att rekommendera en strategisk handlingsplan för att driva framgång i prestanda och förbättrad organisatorisk produktivitet. Förutom att tillhandahålla kvantifierbara data innebär det tolkning av informationen, att sätta den i rätt sammanhang och att rekommendera lämpliga strategier för kontinuerlig förbättring.

INSTRUMENTPANELER: Dashboards används vanligtvis för att mäta och visa mätvärden som definieras av en organisation. De hjälper chefer att granska mätvärden på olika nivåer i organisationen. De identifierade mätvärdena kallas nyckeltal (KPI). Dashboards ger sammanfattade detaljer eller en snabb visuell representation av information om vissa viktiga funktionella områden inom HR. De ger också utrymme för att analysera viktiga HR-mått eller ytterligare detaljer.

JÄMFÖRING: Benchmarking är ett användbart strategiskt verktyg med vilket man kan jämföra fastställda eller fördefinierade standarder med befintliga prestationer eller resultat. Det ger praktiska insikter i möjligheterna att uppnå ett resultat, hjälper till att omdefiniera mål och prognostisera framsteg genom att analysera befintliga realiteter och begränsningar på en jämförande basis.

DATAUTVINNING: Data mining-tekniken är ett av de mest värdefulla verktygen för HR-experter, eftersom den förlitar sig på datamönster från vanligtvis stora databaser för att inhämta kunskap och möjliggöra effektivt beslutsfattande genom att förstå de kausala mekanismerna. Den använder olika statistiska tekniker som multipel regression och korrelation för att analysera dessa datamönster och deras samband. Data mining-processen involverar i huvudsak tre steg: (1) Det inledande utforskningsstadiet, (2) Identifiering av mönster eller utvecklingsstadiet av modeller och (3) det slutliga implementerings-/distributionsstadiet.

• Utforskning: Detta är steget för urval av delmängder av dataposter och förberedelse av data;
• Modellbygge: Detta steg innebär utveckling av olika modeller och val av den bästa modellen genom att beakta olika faktorer eller kriterier;
• Spridning: Detta är implementeringsstadiet av den bästa modellen som valts för att fatta effektiva beslut och uppnå de förväntade resultaten.

PREDIKTIVA ANALYSER: Detta är ett mycket viktigt verktyg som används av HR-experter för effektivt strategiskt beslutsfattande och för att förbättra den övergripande organisationens lönsamhet genom att bedöma och förutsäga framtida resultat genom att bedöma viktiga indikatorer eller processer i ett organisationssystem.

OPERATIONELLA EXPERIMENT: Operativa experiment hjälper till att utveckla modeller utifrån vilka chefer fattar beslut om organisationens faktiska funktion. Det hjälper till att fastställa relevanta variabler och hur användbara de är för systemet.

ARBETSKRAFTSMODELLERING: Arbetskraftsmodellering är en användbar teknik genom vilken en HR-expert kan förstå förändringar i behovet av humankapital till följd av förändringar i organisationsmiljön. Detta kan bero på strategiska allianser som fusioner/fissioner, förvärv eller avyttring, eller på grund av förändringar i efterfrågan på organisationens produkter.