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ビッグデータで人事が変わる!

人事データ活用で
結果を出すための5つの要点(前編)

北崎 茂 [PwCコンサルティング合同会社]
【第4回】 2015年4月28日
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 これまで3回の連載の中では、人事データの活用が今後の人材マネジメントのあり方を変えるということ、さらには、その具体的な事例として、外資系企業での取り組みについて紹介してきた。今回と次回の2回に分けて、実際に日系企業がこうした人事データ活用を進めていくにあたりに直面している課題と、その解決例について紹介していきたい。

人事データ活用に向けた
5つのポイント

 データを基軸にした分析や意思決定を行うにあたっては、データ項目の整備から、多変量解析などの統計学にまつわるスキルの問題、さらにはそうした分析を進めるための仮説設定力など、さまざまな課題を解決していく必要性がある。

 一般的にデータサイエンティストと呼ばれる職種には「コンサルティングスキル」「ITスキル」「統計解析スキル」の3つの要素が必要になるといわれているが、人事の世界におけるデータ活用には、こうしたスキル面での話に加えて、さらにいくつかの乗り越えなければならない要素が存在する。

【図表1】に示される内容は、データ分析の世界的な権威でもある米バブソン大学のトーマス・H・ダベンポート教授が提唱する「DELTAモデル」というデータ分析を成功させるために必要となる5つの要素のまとめたものであるが、この要素になぞらえて、日系企業が抱える人事データ活用に向けた課題とその解説例について紹介していきたい。

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北崎 茂 [PwCコンサルティング合同会社]

PwCコンサルティング合同会社 ディレクター。慶応義塾大学理工学部卒業。外資系IT会社を経て現職。人事コンサルティング領域に関して15年以上の経験を持つ。組織設計、中期人事戦略策定、人事制度設計から人事システム構築まで、組織/人事領域に関して広範なプロジェクト経験を有する。ピープルアナリティクスの領域においては、国内の第一人者として日系から外資系にいたるまで様々なプロジェクト導入・セミナー講演・寄稿を含め、国内でも有数の実績を誇る。現在は、人事部門構造改革(HR Transformation)、人事情報分析サービス(People Analytics)におけるPwCアジア地域の日本責任者に従事している。HRテクノロジーコンソーシアム(LeBAC)理事。


ビッグデータで人事が変わる!

世間でも注目を集める「データアナリティクス」や「ビッグデータ」という概念が、人事の仕事のあり方を変えつつある。――多くの企業が顧客の志向性分析や、営業マンの行動分析、マーケティングの費用対効果分析、さらには不正防止予測など、営業・マーケティング・リスクマネジメントなど事業を取り巻くさまざまな領域での活用を急激に進めているが、実は、こうした動きは人事の領域においても例外ではない。

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