NotOnlyHR專訪
[EP94] 用 Power BI 建立數據分析？培養人資數據力，把「我覺得」變的更有影響力
Prevers 蔡逸軒老師
這集的來賓是知名「人資數據力 Power BI」講師-蔡逸軒老師！人資數據分析，不再只是未來趨勢，而是現在進行式。有越來越多企業，開始佈局人資數據分析，透過數據協助建立選、用、育、留的創新與改善流程，並提供給各單位主管，不同面向的管理洞察報告。
沒有教科書、沒有棋盤格，能夠教導企業經營如何與人資工作相結合。過往的工作情境，大多是等待他人提出問題，才回頭探究原因；而建立人資數據分析後，數據將主動提醒人資夥伴，提前發現問題存在，能更得心應手的去執行評估與管理。
舉例來說，「考勤」不單只是結算薪水！藉由 Power BI 將數據視覺化，可以進一步觀察員工打卡、請假等細節，有助於人資夥伴，評估員工個人工作狀況。
逸軒老師分享了在人資各個工作項目中，建立資料庫的的好處與應用實例，讓 HR 夥伴在招募、員工照顧、績效，甚至是公司營運層面，能夠創造更多工作價值，有興趣的夥伴歡迎收聽這集！
NotOnlyHR專訪
[EP93] 「冰山理論」不只存在於心理學！看見冰山下更深層的人資工作心得
Prevers 蔡逸軒老師
這集的來賓是知名「人資數據力 Power BI」課程講師-蔡逸軒老師！逸軒老師是台大心理畢業的高材生，畢業後便從人資開始做起，累積了台廠、外商近 20年的豐富經歷，目前為能源業的人資長。
當年礙於法規規範，心理師隸屬於機構之下，尚無法出來獨立執案，逸軒老師便往人力資源、行銷業務領域發展。他提到，人資工作不會受到過往的學經歷侷限，因此身邊有許多夥伴，勇於跨領域走進人資，從零開始、從「做中學」。
逸軒老師收斂了自己豐富的人資經歷，分享了非常寶貴的心得：「成為HR後，『我們』的成功，就不單只是『我』的成功。這近20年來，人資的工作型態不斷變化，但人均產值與員工滿意度，仍是一直以來不變的關鍵指標。」
有興趣的夥伴歡迎收聽這集，聽聽逸軒老師分享在招募、內訓、績效管理上，精闢到位的工作心得，一起挖掘人資每個工作項目，冰山上與冰山下更深層的意涵。
你曾想過所有垂手可得的數據，如何使用背後的邏輯與因果關係，找出人資的最佳策略嗎?
【講師INSIGHT 第7集】👨🏻🏫 主講者：蔡逸軒 老師 🕗 時間：08/03(三) 20:00-21:00 💻 平台：人資小週末 社群/社企
透過今天的主題享你將可以…
📊了解如何有效建立數據庫，處理數據🔎發覺人資數據的內涵
本次直播非常榮幸邀請到蔡逸軒 老師，現任於永鑫能源。同時，也是人資小週末HRBI課程主理人暨講師，在過去的人資數據力xPower BI課程中，更教學過500+學員，相信在這樣一位豐富授課經驗的老師分享下，將可以讓我們獲得得到不同的收穫！
【人資 i 學習】直播講堂
分享主題：人資數據力 主講人：蔡逸軒 老師 時間：2021/07/07（三）20：00-21：30
在這個數位科技的時代，組織利用數據來進行分析、管理經營模式與策略已不再是新鮮事，從數據中找出關鍵洞見成了現今時代一大重要能力，而人力資源管理這部分也不例外，人力資源最不缺乏的就是各項數據資料，因此身為人資人員，更要懂得分析數據，從中為企業規劃更有效的人力資源管理策略、招募與培訓。很榮幸本週邀請到蔡逸軒老師來分享「人資數據力」主題，老師的課程內容豐富、精彩，帶著你一步一步踏入數據的世界，期待週三晚間各位的參與！
【哈佛商業評論x人資小週末 聯名合作講座】
人力資源新趨勢： 數據分析
主講人：蔡逸軒老師
在科技日新月異、不斷變動的現代，組織透過數據管理，改變原有經營模式，並發展嶄新的商業模式，公司各部門也積極導入各種數位科技應用，然而人力資源這塊也不例外，人資人員必須透過數據分析技術等數位工具，為企業重新規劃人力資源管理策略、招募與培訓人才。
數據分析的能力在現今職場即將成為不可或缺的能力，它使策略建構在邏輯以及證據之上，但在實務操作上又會遇到什麼問題呢？我們可以如何解決和面對呢？
隨著世界經濟的快速發展，單一的部門體系已經不能滿足企業管理的要求，往往會產生出許多新型的管理模式，人力資源合作夥伴(HRBP)就是時代下的人資轉型。
今年八月，小週末跟上了趨勢的腳步，由小週末專家們打造了HRBP研習團，主要分成專家經驗交談的交流團及學習知識的學習團，一個月兩場，至今運行兩個多月，但是場場人數客滿!!而如此一鳴驚人的HRBP研習團幕後推手就是-蔡逸軒老師。
明天晚上人資i-talking邀請到的訪者就是HRBP研習團的負責老師蔡逸軒老師，而主題是HRBP研習團的互動結晶分享。蔡老師是台大心理畢業的高材生，從人資開始做起，一步一步逐漸走向業務方面的供管處主管，成為了公司的策略夥伴，經驗十分的豐富。明天晚上老師將會為我們分享HRBP研習團的互動結晶、二次交流的體會，更會帶著大家更認識HRBP喔!
有一種人資的痛，叫做找不到人的痛。當【半導體大廠】都鬆綁徵才標準 「會呼吸的」全要，我們還能做什麼?
既然人才戰爭的白熱化已經是躲不過的事實，強化職缺的【銷售】將是兵家必爭。現今不僅是打擊面，而是大家在招募廣告上無所不用其極 - 從公司形象、公司福利、職缺說明到職涯發展，各式各樣創意及比拼油然而生；平台的運用也從人力銀行跨足到自媒體(FB, Linkedin, IG, 公司官網)的延伸。
然而企業的資源並不是無限的，在招募需要更有策略地來增加價值/績效，在發展策略之前，我們需要先知道我們要做什麼能為現況有最大的增值，有最好的改善，所以需要透過針對我們的TA(Target Audience )做調查來了解現況並分析，找出最佳作法
無論你是要繼續升學攻讀、或是打算就業，都要先恭喜你們，畢業了，代表你又完成了一個人生階段，代表你的成就肯定。
找到自己的路
先了解自己
愛因斯坦說：每個人都是天才。
如果你用爬樹能力來評判一隻魚，那你可能這一輩子都會覺得自己很沒用，所以，不要去羨慕飛在天
上的自由小鳥，而是要先找到自己的天賦位置。
練習了解自己、養成反思的習慣變成一件很重要的事情。
坊間有很多種不難取得，也有多種版本的職業適性測驗，建議可以多做，透過不同的測驗，可以看到多個面向，但理論上最終它們會為你指出同一個方向。
在眾多的測驗中：
有一套名為DISC，可以算是各大企業使用蠻成熟的測驗，從這個測驗可以先理解自己的人際風格的傾向，在不同的職業屬性也會有不同的偏好、善長和壓抑。
又或是MBTI、或是104、Career、才庫等，各種不同的職業性向測驗，很多免費的資源可以協助你更多一些了解自己在初步的職業選擇上，要選擇哪一條路，以及自己是否合適。
你得先看到
也許有些的你們已經知道自己要做什麼，也許有些的你們正開始迷惘自己到底要做什麼，
但不管是什麼，未來，對你們都應該是備受期待的開展在等著你。
還記得大學聯考放榜後，明明自己的分數是台大藥學系，就是故意把台大心理填在前面，原因不外乎是，當年我只想像的到藥學系出身，可能就只能待在藥局，每天核對藥單給藥，不然就是待在實驗室裡，跟一堆化學反應為伍，然後就這樣一輩子了，還是其實自己只是一個不甘寂寞的人。
反觀心理學，覺得很有趣，講幾句話，就可以猜到別人心理想什麼，大部份對心理學不了解的人，都是這樣想的，但四年畢業後，發現，心理學根本就是一門統計學，數字科學到不行，實在很想說：把我的青春和崔老妮教授的占卜能力還給我。
出了社會才知道，藥學系，不止當藥師、研發新藥，還可以做藥廠業務，也可以當API(有效成份)的採購，有資金，還能自己開藥局當老板(藥師執照)，其實我並不後悔選讀了心理系，只是，如果當初我有這個機會有更多的認識，今天也許我有不同(更好)的選擇。
了解你所要面臨的領域
如果你選擇就業，在選擇職業之前，不妨先了解你準備要面臨的領域，我們大致上可以從兩大面向來檢視。
從產業的供應鏈來看：印象中，大學旁聽經濟學時，教授曾說，你眼前所見的一切，都是從土裡長出來的，當然這不是代表我們可以種的出電腦，在這裡除了換取糧食這件事外，要表達的是，電腦構成的所有材料，都需先從土裡開採出來，再經過不同的供應商的程序，和一連串的活動，最終由消費者帶回家，不同的產業會有不太一樣的細節，如果你有更多理解在一間公司、它們目前在這個產業供應鏈的位置，那麼你會有更多對於公司商業模式／商業能力的想像，而這個想像會有助於你對於公司的前景或是你自己接下來可能的任務，會有多些的理解和想法。
從專業能力來看職務本身：除了產業相關在半導體、電子、電信、通訊、光電、顯示科技等等外，如同前面提到的藥學案例，任何的專業都能同時在不同的職務體現，一間公司的構成，可能包含了，但不限於研發、採購、生產、品保、業務、行銷、運輸、維修、客服等，而在這些流程上又還有基礎的財務會計、總務行政、人力資源和環安衛等在服務著各單位的營運。
這裡，是希望能給到各位一些提示，你眼前所見職務的本身，其實已經是最微觀下的結果，放大一些，你可以看見更最多職涯上不同的可能性。
拜託。你一定要具備的真實力
我在這裡不是要批評專家只不過是訓練有素的狗，只是專業是相對能夠被培養的，而以下要提到的，幾乎在職場中不會有人來教你，你很大機會只能做中學或是試誤學習，越早取得，越早成就。
態度和學習力
認清自己的職責身份和義務，是建立一個對的態度的最基本元素，同時，也要理解，在工作中的職稱(包括你的學識和學歷)，不過是分工和流程匯整後的結果，不代表你的人格高低，真的代表你人格高低的是你的態度和行為。
上網查，你大概可以查到100條以上對於工作態度的箴言，這裡，我想跟你分享幾個你可以視為我的精選要點來看)：
把工作當成自己的事業來看，把公司的每一分錢，當成從自己口袋裡拿出來的，這樣，你就會有一個先天的認知，什麼該做，什麼不該做。
誠實永遠是最好的政策，做人、做事都一樣，這個信條，會讓工作變的非常輕鬆(心理)，這也是大概你查看百大企業，過半的企業文化都有誠信這一條。
對知識和技能要很貪婪，看到不會的，就要想學，看到人家純熟的，你就要更熟練。
設定高的標準，然後再要求自己每天都要比昨天更進步一些。
鼓勵多參與跨部門的專案和專案工程，它是學習，同時也是績效展現的舞台。
隨時抱持一個心態，沒有人天生就應該給你什麼，所以當你收到任何的幫助，無論是現在的同學／教授或是未來的同事／上司，都應該心懷感激，並找機會回報。當你遇到挫折或是別人不幫你時，請視為理所當然，因為沒有人有義務幫你完成你自己的事，養成永遠只依靠自己，會是一個好的心態選擇，這會讓你更成熟，也更獨立，並會為你在職場建立良好的互動關係。
工作這件事，除了拿來做，也是你學習一項技能／能力最快的路徑，往往若只是聽過，只會留下一點印象，但是做過，那會形成記憶；所以，我會勉勵各位，有新的任務，務必要舉手拿下，不要輕易的放過自己，不然你只是在虐待未來的自己。
未來有一天，你還會再遇到一個現象，就是能者多勞，會做的做到死；不會做的，裝死。
也許在太平盛世，你會覺得不公平，因為父親樂於供養、母親樂於照料，但是當有一天，公司遇上困境，你也許會慶幸，被裁的不是你，又或是當有升遷機會時，你總能在名單上。在家族企業，不要去眼紅皇親國戚，等於是說，你羡慕郭台銘並不會讓你變有錢，最後，你要保持的信念是，唯有不斷增加自己的實力，才能保持自己的競爭力。
關於面試
面試前一定要先準備，不要以為你能以不變應萬變。
換位思考和同理心，會是你最大的利器。
如果是你應徵人，你想找到什麼樣的人？
要先被看見
履歷表等於是一個人的第一印象。
你們可能看過一些文章，一個專業的人資，只會用Ｘ秒鐘來秒刪你的履歷表，那麼你再好，也沒有人知道。另一個重點倒不是用了多少時間，而是你要如何避免被秒刪，尤其是你越想去的知名／外商企業，他們相對越不缺少求職者。
照片：這大概是所有HR都會看的，不合適的照片，比不放更糟糕，所以千萬不要放你自以為的生活美肌照，今天不是在選美，基本上，證件大頭照是安全的，但是不建議，那太呆板，目前手機的像素都很高，一張正面清楚充滿自信笑容的大頭照，或是多看看別人在Linkedin上放的專業照，會讓你加分許多。
關鍵內容：求才，目的不外乎是希望找到能勝任工作內容以及能預測未來對於公司能有良好貢獻的人才，所以，我的家庭真可愛，整潔美滿又安康～絕對不是人資首要關心的重點，條列式一般來說會比敘述式好。
求職動機：為什麼想應徵這個工作，對於自己在找工作的想法。
過去經驗：過去從事工作的實質內容。
主要貢獻：這會關乎於人資在預測你未來績效的相關。
自傳：人格特質、工作動機、成功案例、挫折成長、個人價值觀和補充說明等，如果這你成功能吸引到人資看到你的自傳時，那麼自傳可以幫你再更多補充在冰山下的訊息，盡量用實際案例，會是最好的。
新鮮人怎麼辦？
其實會願意看新鮮人的履歷的工作，本來也就不會有太多期待在你有多顯赫的豐功偉業，我會建議，除了上述：
系學／社團經歷：幹部經驗、專案、迎新、社活動、跨校聯合活動其至研究論文等。
打工經驗：工作內容、工作成就、特殊案例。
附件：這是你可以隨心所欲表現你想表現的好工具，作品集、設計、論文、個人簡報等。
關鍵 - 承諾：對於你願意為了工作付出多少，願意為了學習成長，付出什麼代價。
面試前一定要先準備
再來，就是在面試的時侯，不要害羞，更不要吝於開口問問題，因為那是在你進入該職場前，也許是唯一一個最有機會多些了解這份工作內容的機會。
不外乎建議的問題：
務必了解所應徵的公司是做什麼的？近年延革及重大事件，你在面試時能提及的越多，能讓面試官覺得你越有心先做功課，但切記，只談論客觀的資訊，不要加入主觀的意見。
先了解在求職訊息上的工作說明內容，並針對不理解的項目進行詢問。
這份工作最重要的績效貢獻會是什麼？
目前工作上可能會面臨到什麼挑戰？
以上都會讓面試官覺得你是來真的，不是來談看看的而已。
剩下的，保持謙遜的態度，不卑不亢。
Prevers
很多人面臨職涯的問題時，是在原職上遇到了瓶頸或是工作的難題，大多數與主管有關，然而並沒有一個主管是希望建立一個不穩定的團隊，那麼主管能怎麼做?
開始安排規律的1 on 1的Interview,，是一個非常實際並有效的作法。
【目的】
測評工具是一種經過一個系統性的流程，透過科學、統計與分析的手段，對於測評目標，產出一個表現的結果。
簡單來說，測評有兩個目的：
找出不會、不足，用以得知需要補足的缺口在哪，以利計劃後續行動方案來增加績效，像以前在學校的期中考試，或是企業訓練後的測驗等。
第二個目的：鑑別。透過測評來了解測評目標在表現上的差異，進而能有所選擇。例如入學考試、人才甄選等。
如何正確地找出人才、定義人才，是人力資源恆久的議題，而在這裡使用測評的目的，是為了幫助我們以客觀科學化的發現事實來找出人才。
【標的】
還記得就讀心理系的第一堂課，教授就問我們：「大家覺得，為什麼我們要學心理學」？
我想，答案：想了解人類心理，不外乎是。但是教授直接一句：「錯」！，給我們一記當頭棒喝，「為了預測人類的行為，才是學習心理學最重要的目的」。
只是這樣的一句話，它道出了一個簡單，卻又很重要的道理：「以終為始」，而測評在選擇時，也必須切記這個重點。在市面上的測評其實多到你根本就數不盡、看不完，所以，了解你所要使用的測評的標的，變的非常的重要，因為它才能幫你聚焦你所要鑑別的人才，沒有人是完美的，更找不到完美的人，人才招募有一個很重要的觀念：「我們不是在找最優秀的人才，而是在找最適合的人才」。
【職能】
人力資源的發展，勢必與職能是密不可分的，很簡單的道理是，企業為什麼要雇用員工？因為企業需要人來完成工作，而這個動作，所需要的能力，就是【職能】。
McClelland早在50年前左右就提出了冰山模型理論，從這個模型我們將個人素質的不同表達方式分為"冰山之上"和"冰山之下"。
冰山上指的是是外顯在外的表現，是較容易瞭解與觀測的部分，好比一個人的外貌，就【職能】來說，它包括了個人
● 【Ｋ：Knowledge】：在學識上的基本知能，它是執行某項工作任務需要的具體山訊息、專業知識、職位/產業知識。
● 【Ｓ：Skills】：操作性的技術、技能，工作中運用某種工具或操作某種設備以及完成某項具體工作任務的熟練程度，包括實際的工作技巧和經驗。
這部份也是相對比較簡單能透過訓練來改善和進步的地方。
冰山下的部份則是指觸及影響人們行為的【內在】因素，例如
● 【Ａ(O)：Attitude/Ability(Others)】：人的能力和素質，如反應速度、邏輯思維、學習力、觀察力、其它尚有如個人價值觀、信念、人格特質、態度和動機，系指有效完成某一項工作需要的其他個性特質，它包括對員工的工作要求、工作態度、人格個性或經驗、等內容。
它是較屬於潛藏的，所以有【江山易改，本性難移】一說，不容易通過外界的影響而得到改變，但卻對人們的行為有著關鍵性的影響。
(有人說KSA、有人說KASO(others)，它的重點是做一個分類說明，在這裡，能夠明確標定職能時，是怎麼分類，不是這裡要關切的重點)。
再者，【職能】也會被依據下方的分類，經常被歸為三類：
● 【專業職能】：通常指的是依據執行工作項目所需，大多會落在【K、S】。
● 【管理職能】：指的是在管理上，所需要的職能，通常會依據基層、中階、高階來做區分不同的領導項目。
● 【核心職能】：是一個全企業從上而下所共同遵循的價值觀、決策態度，若把企業當作一個人，那它就是這個人的態度和價值觀，也說是企業的【DNA】。
有這些概念後，才能比較好的透過系統性的建構，依不同的角色去找出對應的職能，而能有效的利用。
【聚焦】
最常被問到的是，到底企業應該發展什麼【職能】，什麼樣的職務需要什麼能力，當然，參考一下別人的職能地圖不是壞事，但是當你越參考越多，甚至你拿DDI(Development Dimensions International inc/宏智國際顧問有限公司)的職能字典來翻翻，你大概只會頭昏腦脹、兩眼昏花，上百上千種任君挑選，你反而不知道該怎麼選擇才對。要記住，完美的人不存在，即使給你找到了，也只怕小廟容不了大佛。所以你不會找一條魚來比賽爬樹，這代表，你需要回來先了解公司的營運流程、成功關鍵因素，【聚焦】被放在這些關鍵流程所需要的能力上。
【測評工具的種類】
廣義來說，測評工具的種類，其實依據【職能】大致可以分為
● 【K】：專業測評、相關證照驗證，例如：專有名詞、申論、問答題。
● 【S】：技能實測、相關證照驗證，例如：開天車、堆高機或是甩尾...
● 【A(O)】：智力測驗(請依循就業服務法，避免觸法)：邏輯、數理推理、反應、空間、圖像等；以及人格特質、價格觀量表：了解個人在決策時的偏好及行為風格等。
綜合以上，還有有一種綜合測驗，其實就是 - 面試，只是夠不夠數據化科學就有待探討。
大概不少HR談到測評工具，第一時間想到都是像心理測驗的那種【職能測評】，其實，有時侯回歸原本，冰山上的，也不要忽略了，尤其是當用人主管對於招募面談技巧還有進步空間或是HR本身對於該職務的【K、S】也還不夠熟悉時，依據【JD】的知識考題和技能測評，仍然是很不錯的工具。例如：應徵採購，你可以跟用人主管依據實際的工作問題，來虛擬題目：
「供應商到貨發現貨損15%，當你寫信給供應商要求損賠時，供應商回覆你：由於本批貨我們已經支持了20%的樣品，所以對於損賠應該是綽綽有餘...」
看看應徵者怎麼回覆，其實它除了一些知識／技能外，也間接的去看出應徵者是買方還是賣方採購的思維，其實有時也順便讓應徵者有預期將來會遇到、要處理什麼情況。
【冰山下職能測評工具的發展方式】
在這裡只是希望大家能對於測評工具怎麼被發展出來的，有一個暸解，但沒真的要鼓吹大家去自行發展測評，畢竟它有一定的難度和科學化的專業。
誠如前面提到的，我們需要去定義依據營運的關鍵流程去找出所需被執行的【行為】，例如：業務的談判能力、行銷的企劃能力、或是管理層常見的問題解決能力或是上層的願景領導能力等。這些都可以是被選用的職能，但不要忘記，仍要回到企業營運的根本，同時也要考量不僅是探討目前的需求，也要考慮未來的變化，像是在COVID的影响下，很多企業也開始納入【敏捷】這項職能。
職能基本上應該要包含(但不限於)幾個項目：
● 【職能名稱】：BJ4
● 【職能目的】：經常這個描述會被跳過，直接進到職能定義，但以終為始的思考來說，有這項目的存在，能更聚焦後面職能的發展。
● 【職能定義】：清楚描述本項職能的內容，使人明白，能被遵循。
● 【職能行為】：連貫職能定義下展開的具體行為，讓員工能有依據，具體展現行為。
● 【行為定錨、指標】：到了這個階段，通常會被用在更細節的讓員工知道行為展現的方式、頻率或是強度，內化或是外顯、甚至要能影響他人。
回到整個發展的階段，我想重點會在二個面向：
● 焦點群體訪談：一般來說，主管、資深員工、從過去的歷史故事中去找尋那段奮起的歷史，解析出隱藏在背後的決策模式、價值觀和信念，從管理層了解，在對應未來的變化以及公司的開展，所需要被展現的行為是什麼？從最高管理層去談論在管理上，他們對於各層級主管的期待和要求。
● 績優人員分析：透過績效人員的工作觀察、績效記錄，找出他們共同的模式或是關鍵的成功因素，在【行為】以及【行為背後的思維】是什麼，他們如何取得成功的過程，或是如何在失敗中再爬起來的關鍵。
經過無數案例的收集最後歸納出，所需要的【行為】，再匯合成【職能】。
以上這段，談細一些，因為這些是企業在與專家合作時，必須要自己去做的，至於下半段，大致希望大家了解流程即可，建議是與專家合作。
當你有了上述的職能後，再來就是依據定義完成的職能開始進行測評題目的發展，參考過去文獻，開始設計題本，並經過足量(所謂的足量是指需要到達統計學上的母群，或符合無母數統計定義)的受測者(企業內部+外部應徵者)來建立這個測評的常模，透過因素負荷分析去除掉沒有鑑別度的題目後，進行信度及效度的施測與分析，真心沒有要大家去編寫測驗，所以有關信度及效度這塊，我在此先不細講，一般來說0.6~0.8甚至0.9的是很不錯的結果了，至於0.9~1我個人是會持一些保留，不是不可能，只是數據太漂亮了，我會再多了解一些。
【測評工具的選擇】
若是沒有要自行發展測評的，而是直接選用坊間測評的話，也不妨去了解坊間測評在上述的內容中，做了多少？職能的內容為何？數據呈現的結果是什麼？再來就是母群的定義與企業的產業或是功能職業是否相符，否則你很可能會拿了【資訊業】的【創新思維】去套在【製造業】上面，很大機會水土不符的。
選用測評，強烈建議要對全公司進行普測，最好是連續對一年來的應徵者都進行實施(有些坊間測評有吃到飽的套餐可以去談)，並針對既有員工進行績優績差比對，以及應徵者錄取與否(也許再加上試用期表現)做追蹤比對，來看是否有高度的正相關，才決定這個工具是否能有效為企業識別人才，定期的分析測評在母群的表現結果，以及【職能】是否有跟著時間改變。
不同職務勢必代表不同職能，但測評其實又很難因為依據不同的職務，就可以有很多版本，大多是會有一個綜合版本，所以HR在選用後，實務上為了求最大效益，建議是做一張職務對應職能的查找表(其實大部份測評有針對職務職能的搭配建議或符合%的顯示)。
最後最後，提供測評的服務單位對於他們的業務、導入顧問以及售後的服務和客服，也要仔細選擇，一定要夠專業，服務內容要完整，配合度要高，最好通通包在合約裡，不然最後也還是苦了說服老闆花錢，又要做到流血流淚的自己。
(現學現用的人力資源數據應用)
人力資源一直是企業內非常重要的一個功能，負責招募、訓練、薪酬和績效管理等領域。隨著數據科學和分析的崛起，數據分析提供了人力資源領域一個全新的視角，幫助HR專業人士更好地理解和應對各種挑戰，在這裡中，我們將深入探討人力資源數據分析，並透過一些實際案例分享，展示它如何解決HR的關鍵挑戰。
【要分析之前，要先有數據】
資料採礦是資料分析的基礎，它強調了數據的重要性，因為沒有豐富的資料，就無法進行有效的分析和洞察。資料採礦是一個系統性的過程，旨在尋找數據集中的有價值的信息和模式。它包括數據的搜集、清理、轉換和儲存，以確保數據的品質和一致性。
在資料採礦的過程中，需要有很強的流程觀念，透過自動化、防呆和就源輸入來進行資料建立和儲存，能滅少人工建檔、預防錯誤和有效累積資料。然而，資料採礦的成功取決於資料的品質和多樣性。如果資料不夠完整、不準確或不具代表性，則分析的結果將受到影響，可能會導致不準確的洞察和決策。因此，資料採礦的過程中，嚴格的資料管理和累積是至關重要的，確保可靠的分析結果。
總之，資料採礦是實務應用資料分析的第一步，它為後續的預測建模、趨勢分析、績效評估和策略制定提供了可靠的基礎。沒有好的資料，就無法有好的分析，這使得資料的採集和累積成為資料分析過程中的不可或缺的環節。
而大部份的HR數據之所以無法有效進行分析，大多是卡在這個點上，正謂巧婦難為無米之炊，沒有數據，自然就無法分析報告，找出洞察和機會點。
【資料的起源：精準資料收集】
這個概念強調收集最基本、原始的數據，最大程度地減少數據錯誤和不完整性，以確保數據資料的完整性和準確性。
舉個簡單的例子，當您想收集跟年齡相關的訊息時，最理想的方式就是讓對方提供其具體的出生日期，如"1990年10月23日"，而不是只提供一個年齡的區間供選擇。這樣做的好處在於您獲得了精確的數據，隨著時間的變化，你總是能透過公式算出你想要的數據，或是當你想重新分類區間時，才能有原始數據做分類。
再舉一個例子，當您蒐集應徵者的來源管道時，不要只是簡單的外部、內部，而是要具體的收集是哪一個管道，例如：104、1111、LinkedIn、A獵才、B獵才公司等，而不是只有獵才，因為這些資料我們可以很易容的透過V(X)lookup對照做出新的分類，同時還能看到在不同分類中，哪一個個實質的管道是最有效的。
我們要做的是確保數據是準確、完整且具體的，這樣我們在後續的數據分析中才能得到更有意義的結果。如果我們只收集抽象的、不精確的數據，將會限制數據分析的能力，無法深入洞察或做出明智的決策。因此，精準資料收集就是確保我們的數據資料庫中包含高品質數據的關鍵步驟。
【資料的精煉：資料清洗】
資料清洗是確保資料品質的過程，包括檢查、修復和處理任何潛在的資料問題，為了進行有效的人力資源數據分析，需要確保資料本身是一致且可靠的，當談到資料清洗時，還有一些重要的考慮因素和技巧值得注意：
資料完整性：資料清洗的第一步是確保資料的完整性。這包括檢查是否有遺失的數據點或空白值。缺失的數據可能導致分析失真，因此必須對其進行處理，可以進行數據填充、數據刪除或其他方法來處理缺失的數據。
去除重複值：在資料中經常會出現重複的記錄。這些重複值可能會對分析造成偏誤。資料清洗的過程需要檢測並去除這些重複的數據點，以確保每條記錄都是唯一的。
處理異常值：異常值是與其他數據不一致的數據點，可能是由於數據輸入錯誤或其他原因引起的。資料清洗的過程需要檢測這些異常值並進行處理。這可以包括將其替換為其他值，刪除或進行其他處理。
處理缺失值：缺失值是資料中的空白或未填寫的字段。在人力資源數據中，缺失值可能導致不準確的分析結果。處理缺失值的方法包括刪除有缺失值的記錄、填充缺失值（例如，用平均值或中位數替代）或使用預測模型來估計缺失值。
統一數據格式：資料可能來自多個來源，具有不同的格式。為了進行有效的分析，必須統一數據格式，確保所有數據都以一致的方式呈現。這可能包括統一日期格式、貨幣格式等。
資料轉換：在某些情況下，資料需要進行轉換，以使其適合特定的分析或模型。這可能包括對數轉換、標準化、正規化等數據處理技巧。
處理重要性：不是所有數據都具有相同的重要性。在資料清洗過程中，必須確定哪些數據對分析最重要，並優先處理這些數據。
建立資料清洗流程：為了確保資料清洗的一致性和可追蹤性，建議建立一個清洗流程或標準操作程序（SOP）。這將有助於確保每個資料清洗步驟都經過嚴格的執行，並可以追蹤清洗的歷史記錄。
自動化資料清洗工具：隨著技術的發展，有許多自動化資料清洗工具和軟件可用。這些工具可以幫助快速檢測和處理常見的資料問題，提高清洗效率，例如Excel、Power Query、Power BI。
【資料的管理：建立資料庫】
人力資源的數據往往來自不同的介面，但是當要分析時，又需要這些來自不同介面的資料進行交叉分析或交叉比對，例如：最常遇到的是績效和學歷的分析，又或者是與個人培訓技能/職能盤點的交叉分析，所以當談到人力資源數據分析時，建立一個堅實的資料庫是關鍵之一。這個資料庫是用來存儲、管理和檢索各種人力資源相關數據的地方。以下是一些關於建立資料庫的重要方面：
整合不同來源的數據：人力資源數據來自多個來源，包括人事系統、薪酬系統、考勤系統等。在建立資料庫時，需要確保它能夠整合來自不同來源的數據，以實現全面的人力資源數據分析。
確保資料的完整性：資料庫應該確保數據的完整性，這意味著資料應該是準確、無缺失且一致的。這可以通過建立數據輸入規則、驗證數據格式和清理數據來實現。
定義數據權限：不是所有人都應該有對所有數據的訪問權限。建立資料庫時，應該定義數據權限，確保只有授權的人可以訪問特定類型的數據。這有助於確保數據的安全性和隱私性。
資料存儲和備份：人力資源數據是寶貴的資產，因此需要建立有效的資料存儲和備份機制，以確保在數據丟失或損壞的情況下能夠快速恢復。
資料連結：資料庫應該能夠支持不同數據之間的連結和查詢。這有助於進行更深入的數據分析，並獲得更多洞察。
定期維護：資料庫需要定期維護，包括更新、優化和清理。這有助於確保資料庫的性能和可用性。
【優化人力資源管理】
透過上述提到的數據分析的關鍵步驟，可以實現優化人力資源管理的目標：
招募優化：通過數據分析，可以確定最有效的招募管道，以及哪些候選人最有可能成功。這使得招募流程更具效率，節省時間和資源。
培訓和發展：通過分析培訓成效，HR可以調整培訓計劃，以確保員工能夠不斷提升其技能和知識。這有助於提高生產力和員工滿意度。
薪酬管理：數據分析可以確定合理的薪酬水平，以確保公司在市場上保持競爭力。同時，它還有助於確保薪酬公平性，避免不平等情況的發生。
績效管理：通過追蹤關鍵績效指標，HR可以識別高績效員工並提供更好的支持。這有助於提高員工績效，並確保公司達到目標。
離職管理：透過分析離職原因和離職率，可以確定關鍵的保留因素。這使HR能夠制定政策和方案，以提高員工的保留率，特別是對於關鍵職位的人才。
考勤管理的優化：通過數據分析，可以識別加班、長工時和特別休假的趨勢，進一步優化工作流程，改進人力資源管理，提高員工工作和生活的平衡。
結論
在這裡，我們強調了一個核心觀點：要分析之前，必須先擁有高品質的數據。因為沒有資料，就無法進行有效的分析和洞察。資料是數據分析的基礎，而且資料的品質直接影響分析的準確性和可信度。
優化人力資源管理的方法，這是本文數據分析的最終目標。這不僅是一個理論，而是一個實際應用的工具，可以幫助組織更好地管理人力資源，提高效率，降低成本，並確保員工滿意度。數據分析是解決人力資源挑戰的關鍵，並為組織的長期成功鋪平道路。因此，數據分析是現代人力資源管理的不可或缺部分，您將能更好地應對各種挑戰，實現組織的目標。
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(現學現用的人力資源數據應用)
招募一直是人力資源的重點工作，招募工作也一直面臨著一系列挑戰和困境。現代企業必須在競爭激烈的市場中吸引優秀的人才，這導致了激烈的人才競爭。同時，招募過程需要大量的時間和資源，包括廣告、面試和培訓，這對企業造成了成本和生產力的壓力。用人失敗風險也一直存在，因為錯誤的用人決策可能導致不合適的候選人被錄用，對團隊和組織的績效產生負面影響。此外，傳統的招募過程通常基於主觀判斷，缺乏客觀數據支持，使招募策略難以評估和優化。這些困境使得數據驅動的招募策略變得至關重要，因為數據分析可以幫助應對這些挑戰，提供更好的洞察和資訊，從而改進招聘過程，提高效率，降低風險，吸引更適合的候選人，並為企業的未來成功打下堅實基礎。
同時，在過去，公司可能依賴於傳統的招募方法，手寫履歷表或是只有單純的用Word檔請應徵者回傳，但是沒有辦法有效的累積應徵者的資料，但是進到數據分析的時代，可以考慮的是導入招募系統或是透過表單讓應徵者填寫，有效累積，當我們深入挖掘候選人的履歷資料時，我們會發現其中蘊含著許多寶貴的信息。這些資料可以幫助我們更有效地管理招募流程，提高效率、降低成本，並確保我們選擇到最適合公司的人才。
招募管道分析：
這個資料項目包括候選人的求職來源管道。通過分析這些來源，我們可以確定哪些管道提供了高質量的候選人，以及哪些是最有效的。這可以幫助我們重新調整招募策略，增加對高效管道的投資，從而節省時間和資源。例如，如果我們也許會發現某些特定職位在社交媒體是一個高效的招募管道，我們可以增加在這些平台上的招募活動，以提高成功率，又或者在內部推薦其實是最底成本又最高效能的管道，那麼可以考慮提高內部推薦獎金，來吸引內部員工向外介紹公司。
學歷和背景分析：
我們也可以進一步分析目前公司裡績效員工的學歷和工作背景。這可以幫助我們了解哪些學校或公司背景的候選人在公司內表現較好。例如，如果我們發現在某個學校畢業的候選人經常表現優秀，我們可以在校園招募中更加重視這些學校的學生。
面試關卡效能分析：
進一步，我們可以追蹤每個候選人在面試過程中的表現。這包括每個面試階段花費的時間，以及候選人為什麼選擇退出或未繼續參加的原因。這些信息可以幫助我們識別可能存在的招募障礙，並優化流程，以減少時間浪費。例如，如果我們發現某個階段的平均面試時間過長，我們可以著手簡化這一過程，或是縮減，合併面試關卡，又或者是與面試主管溝通，多挪出一些面試時間，以加快招募進度，避免人才被別的公司先錄取走了，有了數據，會更好溝通。
面試結果原因分類(招募漏斗)：
一個詳細的面試原因分類系統可以幫助我們更好地理解為什麼候選人在招募過程中做出特定選擇。例如：一家軟體公司一直在招募軟體開發工程師，但他們注意到，雖然他們吸引了大量的候選人參與面試，但許多候選人最終拒絕了他們的工作提供。通過建立面試原因分析，他們開始記錄每個拒絕工作提供的候選人的原因。分類可能包括：薪酬不滿意、工作地點不便、公司文化不合適、競爭對手提供更好的機會等。通過分析這些原因，發現薪酬不滿意和工作地點不便是最常見的原因。他們隨後采取了以下具體行動：調整薪酬方案，公司重新評估了他們的薪酬結構，提供更具吸引力的薪酬；遠程工作政策，公司實施了靈活的遠程工作政策，以吸引那些對通勤有疑慮的候選人。這些改進措施幫助公司提升了整體對於人才的吸引力，並提高了留任率，因為他們更好地理解了候選人的需求和關切，從而提高了招募的效率。
解讀招募日數的關鍵：
招募日數分析是一個重要的考量，牽涉到多個不同日期之間的間隔：
「人力增補簽核時間」：是指從招募開始日至得知上一位員工要離職時開始計算，這個時間理論上應該要能控制在負數，也就是在人員還沒離職前，就應該要能開始進行招募，否則，「職位空缺天數」就會增加。
「職位空缺天數」：指的是前一個離職人員到新進人員報日之間的天數，在理想情況下，這個數字應盡可能小，如果數字太大，這代表在特定職位上有較的勞動力損失，並且也會造成同部門同儕的負擔(因為要分擔離職人員的工作)。
「平均的報到等待時間」：在實際情況中，我們錄取到新的員工，他們通常會有前一個職位的離職通知期，這使得在前一手離開之前找到替代人員變得具有挑戰性。為了改進這一點，我們可以嘗試提前預測職位變動、建立備用人才庫，或者採取其他措施以縮短職位空缺時間。
透過上述的數據分析，我們才能突破盲點，找到最關鍵的因素來改善我們的招募效能。
招募團隊成效分析：
當你對招募團隊的績效進行分析時，旨在評估團隊的招募表現，以確保他們達到或超越了預定的招募指標，我們可以透過收集例如成功聘用人數、招募進度、候選人評級、發出邀請數、各階段面試人數、招募成功率，入職人員適任率等等來了解目前的招募績效，或是並將不同招募者之間的表現進行比較。這有助於識別高效能的招募者以及可能需要改進的領域。這是一個重要的管理觀點，因為招募團隊的表現直接影響到你的組織是否能夠吸引和留住優秀的人才，更進一步影響到組織營運的表現。
結論：
經過這番深入探討人力資源數據分析的旅程，我們可以明白了數據驅動招募策略的重要性。招募一直是人力資源的一個關鍵挑戰，但現在，我們有了更多工具和數據，可以幫助我們應對這些挑戰。讓我們持續探索數據分析的可能性，提升招募的效率，降低風險，吸引更適合的候選人，為企業的未來成功鋪平道路。無論你是一個大型企業或一個新創公司，這些工具和觀點都可以幫助你實現更出色的招募策略，讓你的組織茁壯成長。現在，讓我們一同踏上這個數據驅動的招募之旅，探索未來的無限可能性。
