银河8366cc“行业瞭望”系列,第九期邀请上海视界纵横智能科技有限公司总裁助理朱瑞先生,分享其关于中小企业数字化转型的经验与方法论,以及数字化转型人才获取等话题的相关思考,一起来看。
全球产业数字化转型的脉络和趋势逐渐清晰,正在以数据为核心生产要素推动企业变革。在实践中,我国一些企业在数字化变革实践方面已经做出了很多努力,但是企业接受度不高,企业数字化转型失败率超过70%。于是很多学者提出,推动产业数字化的关键在于推动数字技术与实体经济深度融合,但却缺乏必要的手段和具有操作性的措施。
然而,从微观层面即企业个体看,数字化转型的难点、痛点却更加具体且实际。本文将结合本人十年以上人力资源管理工作与数字化转型领域经验和思考,以期给出干货内容,分享观点启发思考。
01、专精特新企业转型的危与机
以中小企业为例,中小企业普遍存在创新能力不足、留人难、转型升级难等问题,为此,2021年7月,中共中央政治局会议再次强调“要强化科技创新和产业链供应链韧性,加强基础研究,推动应用研究,开展补链强链专项行动,加快解决‘卡脖子’难题,发展‘专精特新’中小企业”。
对“专精特新”企业而言,上层的政策支持有了,各地的补贴福利也在加码,转型是否意味着能顺利过关呢?
从笔者见过或经历过的企业看,“专精特新”企业数字化转型比其他企业似乎更加艰难。这主要表现在以下几方面:
一是“专精特新”企业的生存问题依然是企业面临的亟待解决却又无法有效破解的难题;
二是管理层对于数字化转型认知不足,以致企业转型根本无从谈起;
三是数字化人才的匮乏严重制约了企业转型步伐。
如此,这些企业该如何顺应形势,全面拥抱数字技术,以实现自身跨越式发展呢?
02、数字化转型中的“围魏救赵”
很多企业也意识到数字化转型是趋势,但囿于资源限制,企业管理层无法从根本投入人力、物力去落地转型;也有些企业管理层愿意去尝试转型,但害怕转型失败,不愿意轻易冒险。鉴于此,有些企业HR高管另辟蹊径,通过人力资源数字化转型这个点,来推动企业这个面的全部数字化转型,且成效显著。这种转型背后的深层逻辑是在见识到人力资源数字化转型对业务发展、组织变革的巨大正向意义之后,以实际转型成效去说服企业管理层全面推动企业数字化转型。
对于管理基础薄弱的企业,要实施人力资源数字化转型,首先应聘请一个牵头羊(HRVP),这个角色需要精通数字分析技术,比如熟练使用Python、BI等;熟悉并实操过人力资源各模块工作,能吃透公司各项业务及其规范。
在实践中,可以先从基础工作着手,一是收集、整理人力资源数据,为企业全面转型提供基础数据支撑;二是从与员工关系密切的招聘、培训、绩效等工作入手,在公司上下推动人力资源数字化转型认知升级;三是利用外部咨询公司或猎头服务机构提供智力支持,推动“围魏救赵”的转型真正取得实效。
具体到数据层面,有四点注意事项:
第一,积累员工数据,合规获取信息
根据实践,企业的人力资源数据源主要有三个来源,一是员工的入职信息,二是员工的工作信息,三是员工的家庭信息。但员工很多数据属于个人隐私,企业在获取和使用相关数据时应合法合规,充分尊重员工的意见,必要时征得员工同意及书面授权。
第二,善用员工数据,实施精准招聘
在大数据应用背景下,企业可以利用自身历史数据,提炼和梳理岗位关键指标,并依靠对比公司优秀员工访谈法等方式,对岗位所需的关键指标和相关特质不断优化。通过分析候选人相关特征,录用其中契合度较高的候选人。在面试的基础上,保证招聘的效能不低于传统招聘,大大节省公司运营成本。
第三,巧用培训数据,摆脱“群魔乱舞”
培训的效果评估一直以来都是企业面临的比较棘手的问题。利用数据分析技术,组织内部的培训数据即可与员工绩效作时间序列分析,探究其中的相关性,分析参训与否对工作绩效的提升程度。另一方面,在培训课程的选择方面,通过分析不同工作绩效的员工对不同课程的喜爱程度和绩效提升程度,可以设计出更有针对性的培训课程,以适合不同的员工需求,更个性化定制提升员工体验,最终提升公司的整体绩效水平。
第四,妙用绩效数据,化解发展魔咒
传统的绩效往往是周期性的。企业做绩效评估时,耗费大量时间和精力,效果常常也不尽如人意。在大数据介入绩效管理环节之后,这种局面将有望得到有效改变:考核的数据不再是周期性的,而是连续的,员工可以随时获悉自身的绩效结果,还可以知道该绩效产生的原因,HR或员工主管在绩效面谈时就可以提出更加有针对性的可量化的改进措施,很大程度上化解员工的发展魔咒。
比如,零售公司利用可穿戴设备,方便记录店内员工与客户交流时间、在岗时长等数据,而这些数据可在总部一键提取,让员工的考核指标更量化、智能化。
上述几点人力资源数字化转型示范,一方面增强了员工对数字技术使用的信心,凝聚转型民意基础;另一方面,人力资源几个模块转型所赋能的企业价值,在管理层眼里,是可以量化的,是实实在在可以感受到的,这一定程度打消了他们实施企业全面转型的担忧。
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