Data, mätvärden och analyser: Vad är skillnaden?

Organisationer blir mer datafokuserade och skapar strategiska mål som bygger på nyckelindikatorer (KPI). Om HR förväntar sig att få behålla den ordspråksmässiga platsen vid konferensbordet är det viktigt att förstå viktiga datakoncept, inklusive skillnaden mellan data, mätvärden och analyser och hur alla tre fungerar tillsammans.

Mätvärden

Mätvärden fastställer parametrarna för de data som din organisation kommer att använda för att mäta prestanda. Låt oss säga att du vill mäta prestationen hos ditt team för talanganskaffning (TA). Ett viktigt mått att titta på är tid till tills tillsättning. Tid för tillsättning är de genomsnittliga dagar som det tar för ditt TA-team att tillsätta öppna tjänster. KPI:er byggs sedan upp utifrån detta mått. En KPI för TA-teamet kan vara att hålla tiden för tillsättning under 45 dagar. Se till att du klargör parametrarna för måttet och tillämpar dem konsekvent. Slutar du till exempel att räkna dagar när erbjudandet undertecknas eller när den nyanställde börjar jobba?

Data

Data är den uppsättning siffror eller beräkningar som samlas in för ett visst mått. När det gäller TA-teamets mått, tid till tillsättning, är uppgifterna det faktiska antalet dagar. Varje teammedlems genomsnittliga antal dagar för att tillsätta ett jobb skulle också bli en del av datamängden för måttet. Dataintegritet är avgörande för att se till att dina mätvärden är korrekta.

Analys

När mätvärdena är framtagna är det dags att analysera och hitta mönster i uppgifterna. Analyser kräver mer kritiskt tänkande för att leta efter varför bakom dina data och för att använda mätvärden för att vägleda beslutsfattandet. Till exempel: ditt TA-teams mätning av tidsåtgång för fyllning produceras och du upptäcker att den är hög. Om du frågar TA-teamet vilka utmaningar de upplever och gör en uppgiftsanalys kan du ta reda på varför måttet är högt. Undersökningen visar att kommunikationen mellan TA och rekryterande chefer har brustit när det gäller schemaläggning av intervjuer. Det kan dröja två veckor innan en intervju bekräftas med kandidaten. Detta leder till att du intervjuar de rekryterande cheferna och finner att cheferna inte använder schemaläggningsfunktionen i systemet för sökandekontroll (ATS). Som en lösning rullas ATS-utbildning ut till cheferna. När lösningen väl är implementerad övervakar man mätningen av tidsåtgången för tillsättning och ser om trenden förändras, vilket är en del av analysen.

Helheten med att hitta trender i data med hjälp av mätningar och att använda informationen för att stödja affärsmålen talar till analysen. Om din organisation blir mer datafokuserad kan det vara dags att överväga att bygga en HR-instrumentpanel. Den använder data från dina olika HR-system för att ge ut mätvärden och lämnar dig öppen för att fokusera på analys. En HR-instrumentpanel stöder dataintegritet eftersom den tar bort mänskliga fel från beräkningsprocessen.

Data, mätvärden och analyser betyder alla olika saker men arbetar tillsammans för att stödja strategiska mål. Du kan inte utveckla mätvärden utan data. Utan mätvärden finns det inga trender att analysera och det blir svårare att hitta sambanden i data. Och mätvärden utan analys är bara ett slöseri med den tid det tog att göra beräkningarna. Analyser är nyckeln till att göra HR till den strategiska affärspartner som organisationerna behöver. Glöm inte att lyssna på den berättelse som dina data berättar för dig och vidta åtgärder.

Lämna ett svar

Din e-postadress kommer inte publiceras.