データ活用する人事が行う組織課題がわかる論点整理

従業員エンゲージメント向上のための人事データ活用〜課題把握のポイント〜

第1回:2021年7月14日公開

60min

従業員エンゲージメント向上のための人事データ活用〜課題把握のポイント〜

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コース概要

DXによって企業におけるデータの収集と管理が加速していきます。デジタル化したことでデータ管理がスムーズになりましたが、利活用までにはいたっていない企業が多くあります。業績を伸ばすには、データを活用し的確な意思決定とサービスや製品の品質向上や働き方を変えていく必要があります。本シリーズは、データを武器に上司の意思決定を促す授業シリーズです。


本コースでは、データ分析を行う人事担当者やピープルアナリティクスのプロフェッショナルが実践しているデータ分析の方法をご紹介いたします。理論だけではなく人事データを活用している企業実例を紹介しながら、人事データの活用方法や自社で行うイメージをご紹介します。

 

人事データを活用して、組織の課題を解決するイメージが付きづらいという方も多いのではないでしょうか。また、正しいデータ活用ができているか不安に感じている方もいらっしゃるのではないでしょうか。

 

メルカリや元Google本社で人事担当者としてデータをつかって人事施策などの意思決定を促してきた、プロフェッショナルな方々をお迎えして、皆さんの人事データ活用における課題や論点の把握をお手伝いします。講義を聞いて、自分の活用イメージや活用してきた経験と照らし合わせて、正しい人事データのリテラシーを身につけることができます。今抱いてる「人事データに関するギモン」は先生にお話してみましょう。

 

担当の先生

パーソナリティ

  • 中田 有香

    中田 有香

    スクー放送部

参加したい受講生 : 824

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授業リスト

従業員エンゲージメント向上のための人事データ活用〜課題把握のポイント〜

2021年7月14日公開

60min.

今回は、「人事がデータ分析に活かすために行う課題の論点整理」というテーマで、人事がデータを活用して課題設定する方法をご紹介いたします。

 

近年のビジネス環境の変化により、より意思決定を現場でできる組織の開発が必要になってきていますが、これまで以上に一人ひとりの従業員のパフォーマンスはビジネスに大きな影響を与えます。そのパフォーマンスの引き出す鍵となっているのが「従業員のエンゲージメント」。従業員のエンゲージメントを向上させ、ポテンシャルを余すことなく開発して業績向上につなげることが、これからの人事に必要となってきています。

 

今回は、従業員のエンゲージメントを軸にデータ分析における課題設定の方法をご紹介します。組織における課題は複雑で整理が難しいことが多いです。授業では、メルカリでの人事課題を例に、データを活用して組織課題を把握する方法をご紹介いたします。

課題をみつけることで、施策モニタリングのデータ分析を明確にデザインすることができます。効率的な分析で自分の成果につなげていきましょう。


■登壇講師

岩田 翔平

株式会社メルカリ HR Operations Manager

大学卒業後、エン・ジャパン株式会社へ入社。複数の転職サイトのPdMを経験後、2018年3月に株式会社メルカリへ入社。HR Operations Managerとして人事プロセスを構築するHR Information System、人事データ活用を推進するHR Data Managementを統括。HR Techの導入、Employee Experienceの改善、人事データ分析基盤の構築等を担当。Women Empowermentを推進するWomen@Mercariに参加。

人事領域における「意識の変化」と人事データを使った最先端の仮説構築・検証方法を学ぶ

2021年8月31日公開

60min.

従来、人事は採用や給与労務など「プロセス側」とエンゲージメントやキャリア設計というような「付加価値提供側」に分断されてきました。だからこそ、扱うデータもそれぞれ担当者がバラバラのシステムで管理し、従業員ライフサイクルを俯瞰した一気通貫の分析・意思決定ができてこなかった事実があります。 

しかし、近年は、採用活動の経緯から、福利厚生や給与などの条件、エンゲージメントや勤怠情報などを全て統合し、従業員のライフサイクルを一貫して分析し、制度設計や意思決定に活かすことが理に適っているとわかっています。

 

ライフサイクルを俯瞰して人事を科学することができるのが「ピープルアナリティクス」です。データは分断せず統合し、しかるべきアクセス権限を設計することで、人事・経営・現場マネジメントが一枚岩となって組織をデータを通して把握し、より良い意思決定をすることができます。

 

授業では、なぜ、分断された人事データで判断をすることが危険か、また様々な人事データを集めて分析し仮説を導き出した成功例などをお伝えします。

パナリット株式会社 Co-founder & CEOの小川高子さんを先生としてお迎えします。小川さんはGoogle本社の人事戦略部で全社的な人事制度改革、人事戦略業務に従事したのち、パナリットの日本法人を立ち上げ、メルカリなど先進企業を中心に人事のデータ活用の支援を行い高い評価を受けています。

 

人事担当者のニューノーマルを授業で認識し、データを活用した仮説設定のイメージを学んでいきましょう。

 


■講師

小川 高子

パナリット株式会社 Co-founder & CEO

新卒でワークスアプリケーションズに入社。グーグルに転職後は採用·人材開発業務に従事し、2015年よりグーグル米国本社にて人事戦略部における シニアプロジェクトマネジャーとして、グーグルの全社的な人事制度改革、人事戦略業務に従事。2014年のAPAC People Operationsサミットで MOST INNOVATIVE & CREATIVE AWARDを受賞。現在はピープルアナリティクス専門のソリューション、パナリットの日本法人社長を勤める。

 

先生

小川 高子

「データを制するものは、ビジネスを制する」 -- そう言われ、ありとあらゆる分野でデータをもとにした戦略的・意識的な意思決定がされていますが、相変わらず「人事」領域だけはなかなかデータ・ドリブンな意思決定が進みません。

 ・データが汚い/収集方法がわからない
 ・関係者のBuy-inが取れない
 ・どのようなKPIをどう可視化すべきかイメージが沸かない
 ・始めたは良いが、なかなか明確なROIが見えない。。

ピープルアナリティクスの浸透を阻む理由はいくつもありますが、本講座ではありがちなピープルアナリティクスの“罠”を避け、どのように手堅いWINに繋げるかを解説します。

また、人事データ活用が進むとどのように人事部が変化するかも、Google社の事例を用いながら、皆さまと一緒に議論していきたいと思います。

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