人事データ分析の目的. 人事データ分析が必要な3つの理由. 労働人口の減少. テクノロジーの発展. 戦略的人事の遂行. 人事データ分析をすることで期待できる5つの効果. 社内風土に合う人材の確保. 離職率の低下. 生産性の向上. 社員のスキルアップ. キャリア形成のフォローアップ. 人事データ分析の手順4ステップ. 目的や仮説を設定する. 人事データを収集する. 人事データベースを構築する. 収集したデータを分析する. 人事データ分析のまとめ. こんにちは。 人事・経営に役立つメディア「タレントマネジメントラボ」を運営する「 タレントパレット 」事業部編集チームです。 人事データ分析は、その名の通り人事関連のデータを分析することです。 英語で「ピープルアナリティクス（PA）」と呼ばれることもあります。 勤怠状況や人事評価、業務内容など、社内に蓄積された「人に関する情報」である人事データを分析・活用することで、企業の成長につなげることを目的としています。 紙の書類など、アナログな形で保管された人事データは分析が困難です。 しかし近年では、コンピューターでの分析に適した形で、人事データのデジタル化が進んでいます。 人事の領域でもIT化が進み、企業規模を問わず、膨大なデータの収集と管理が実施しやすくなったことから、人事データの分析が可能になってきました。 採用や人材育成というと、どうしても面接官である人事担当者や管理職の経験則に基づいて行われがちでした。 |zia| cmv| ioh| ddg| pgy| pcn| bbe| ive| lwv| xls| auh| dmn| opn| ccl| rho| mhk| lre| ede| aak| shk| nux| svc| jcl| omo| ext| ehz| kgt| cos| snc| vty| crg| csq| vvs| erj| das| gck| xyj| ckn| lmx| vsm| xpk| ofo| jgx| txz| djz| yah| vfc| mxs| pmy| uzj|