社外秘。 開示しないでください。
数字によるHR
PNC Financial Services Groupは、自動化と分析を人材にもたらしました。 JMP®は、社内の成功を評価し、公平性を高め、パフォーマンスを向上させ、従業員の離職率を低下させるのに役立ちます。
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チャレンジ：人事決定の主観性を減らすために、PNCは人的資源（HR）に対して従来とは異なるアプローチを採用しています。分析と自動化を採用しています。 初期のベンチマークでHR分析の真の可能性が示唆されたとき、PNCのリーダーシップは、以前に分析を外部委託していたサードパーティのコンサルティング会社に代わる、より持続可能で費用効果の高いソリューションを模索していました。 しかし、分析を社内に持ち込むには、Excelよりも強力なツールが必要でした。
解決： JMP®統計検出ソフトウェアは、PNCプロセスのHRアナリストが内部の労働市場データから洞察を引き出すのに役立つ、完全な分析ワークフローを備えた幅広い機能を提供します。 ソフトウェアのデータ管理ソリューションに加えて、そのインタラクティブなデータ視覚化プラットフォームGraph Builderは、データのパターンを見つけ、戦略的な人事決定に情報を提供する結果を伝達するのに特に役立ちました。 JMPを使用すると、HRアナリストは、性別、人種、年齢などの交絡因子ではなく、業績とリスク管理の評価に基づいて賃金が支払われるようにしています。
結果： PNCのHRに対する分析的アプローチは、会社が業績指標を改善し、公平性を高め、従業員の離職率を減らすのに役立ちました。 また、HR Metrics and AnalyticsのPNCディレクターであり、上級副社長であるJay Wilkinsonは、チームのアウトソーシング予算を削減することに加えて、JMPがこれらの成功の重要な要因であると述べています。 「コンサルティング会社は、JMPを使用して、より良い、または同等に実行できるタイプの分析を行うために、25万ドルを請求していました。 JMPでできることがわかっていたので、[作業]を社内に持ち込みました。時間もかかりません。」
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人的資源（HR）と分析は従来の組み合わせではないかもしれませんが、テクノロジーがビジネスのすべての側面により緊密に統合されるにつれて、2つの分野は予期しない結婚に向けて融合しています。 「私たちは非常に複雑な世界に住んでおり、HRも例外ではありません」とPNC Financial ServicesGroupのシニアバイスプレジデント兼HRメトリクスおよび分析ディレクターであるジェイウィルキンソンは述べています。 人事部門は、従業員の業績とインセンティブ構造に関するデータを長い間収集してきましたが、資産のこのデータをほとんど確認できなかったと彼は説明します。 しかし、PNCは別のアプローチを取っています。
「私たちは、銀行としての財務指標であるデータであるコアビジネスの言語で作業しています」とウィルキンソン氏は言います。 「その結果、私たちは代表の増加を含む驚異的な才能の成功をもたらすのを助けています。」主観的な業績評価指標に頼るのではなく、データを表面化するための洞察に目を向けることで、HR企業全体がより客観的になり、最終的には全体的な公平性と仕事の満足度が向上すると彼は言います。 従業員の意思決定に対するデータ主導のアプローチは、従業員の基本給の決定、給与の過去の不一致の修正、並外れた業績への報酬、および従業員の定着の問題の特定、理解、さらには予測に役立ちます。
現在米国最大の銀行の1つであるPNCのような巨大な金融サービスにおいてさえ、分析を採用するためのHR部門の取り組みは見過ごされていません。 ウィルキンソン氏によると、統計分析は、事実と証拠を使用して会社の経営幹部に報告し、才能に基づいた議論を行う際に、チームの信頼性を高めます。 その自信と、チームが導入した定量化可能な成功は、HRの成長の加速につながります。
Graph Builderの探索的分析は、データの精度の問題を特定して解決するのに役立ちます
HRの自動化と分析はまったく前例のないことではありませんが、これまでの最良の例のほとんどは、内部労働市場の学術研究からのものです。 したがって、ウィルキンソンがPNCのHR部門に分析的思考を吹き込むための十字軍に最初に着手したとき、彼はせいぜい、学ぶべき以前のモデルがほとんどありませんでした。 ウィルキンソン氏によると、彼のチームがカテゴリ別の継続的なテキストデータを検討することを期待して、このグループには、手元のツールよりも統計的に優れ、視覚的なプラットフォームが必要でした。 そこで彼らはJMP®統計発見ソフトウェアに目を向けました。
「JMPは、業績評価テキストから多様性メール、給与データまで、これらすべてのタイプのデータの分析をサポートしています」と彼は説明します。 「また、JMPでは、HRデータを販売などのビジネスデータにリンクできるのも素晴らしい点です。 JMPは本当に素晴らしいツールであり、使い方も簡単です。」
JMPは、コードフリーまたはコードライトプラットフォーム内で、エンドツーエンドの分析ワークフロー全体を含むように設計されており、アクセスと準備から分析とレポートまで、さまざまなデータの課題を解決します。 ウィルキンソン氏によると、乱雑なデータセットの管理がおそらく最大のハードルであるHR設定では、その多様性が重要です。
HRデータが個々の寄稿者によって追加または変更された場合、アナリストは意図しないデータ入力エラーから意味のある変更を解きほぐすことができない場合があります。 したがって、ウィルキンソンのチームは、堅牢な分析を開始する前に、変動やバイアスを調査する必要があります。 JMPは、インタラクティブな視覚化プラットフォームであるGraph Builderを使用して、データ探索と外れ値分析を通じてデータの問題の複雑さを解消するのに役立ちます。
「すべてのデータマイニング手順を検討する場合、最初の手順は常にデータを取得して視覚的に考えることです」とWilkinson氏は説明します。 「分布を理解していることを確認してください。 外れ値はありますか？ 実際のデータはどのように見えますか？ 決して、そのステップをスキップしないでください。」外れ値が表面化すると、結果を歪める前に調査および修正できると彼は付け加えています。
データがクリーンアップされ、分析用に準備されると、Graph Builderにより、ウィルキンソンと彼のチームは実験と調査を行うことができ、主要なHRの問題についてさらに微妙な洞察を得ることができます。 たとえば、チームは離職の問題があるかどうかだけでなく、どの従業員の人口統計が離職しているのか、どのような離職を観察しているのか、過去数週間または数か月で離職の傾向がどのように変化したのかを尋ねることができると彼は説明します。 グラフビルダーのドラッグアンドドロップのシンプルさは、創造性を促進し、さまざまな角度から質問を見ることができます。 「JMPの良いところは、写真、グラフ、表を使用してデータを分類し、ストーリーを伝えることができることです」とWilkinson氏は言います。
テキストエクスプローラーは、以前は十分に活用されていなかった業績評価テキストデータから重要なビジネス洞察を解き放ちます
HR部門は、パフォーマンスレビューの形で、年間を通じて信じられないほどの量の非構造化データを収集します。 多くの企業では、テキストデータから意味のあるビジネス価値を大規模に活用するには時間と労力がかかりすぎるため、この情報は歴史的に使用されていません。 さらに、ガイドなしの手動アプローチは、パフォーマンスデータにバイアスを導入する可能性があり、洞察が役に立たなくなる可能性があります。 しかし、JMPはその計算を変更します。
たとえば、ソフトウェアのテキストエクスプローラープラットフォームは、非構造化データの評価に役立つ度数分布表とワードクラウドを作成します。これは、業績評価からの無料の回答テキストを分析するための理想的なツールです。 Wilkinsonは、彼のチームがText Explorerを使用して、より再現性が高く、統計的に適切な方法で洞察を抽出し始めた方法を説明します。 そして、その価値は明らかです。「生産性の向上や売上高の削減を支援する場合、これらは投資の重要な倍数です」と彼は言います。 「私たちは生産性と保持の分析にJMPを使用しており、それを私たちが行うソーシャルネットワーク分析の一部にもリンクし始めています。 これらはすべて、会社にとって非常に優れたROIを持っています。」
ウィルキンソン氏は、JMPの技術スタッフと緊密に協力して、HR設定でテキスト分析を適用する新しい方法を特定および検証した後、将来的には非構造化データの使用を拡大する予定であると述べています。 影響を加速するために、彼は最近、より堅牢なテキスト分析機能のためにJMPProにアップグレードすることを決定しました。
データ主導の戦略は、インセンティブ計画をパフォーマンスおよびリスク管理の評価と整合させます
しかし、テキストマイニングは氷山の一角にすぎません。 Wilkinsonは、継続的な給与とインセンティブのデータを分析することで、会社の最も複雑なHRの課題の1つである、従業員の報酬を決定し、給与が公平に分配されるようにする戦略的アプローチを定義するのに役立つと言います。 裁量的な年間インセンティブプランは生産性を向上させるように設計されており、理論的にはパフォーマンスとリスク管理の評価に合わせる必要がありますが、2つの関係は歴史的に定量的な方法で測定するのが困難でした。
しかし、ウィルキンソンと彼の同僚がJMPを使い始めると、彼らは、各パフォーマンスレベルの給与分布を視覚化して、平均が異なることを確認することができました。 また、各カテゴリで同じ関係が維持されるように、役職やキャリアレベルなど、さまざまなパフォーマンスおよび人口統計変数によってデータをセグメント化しました。 圧倒的に、チームは、より高いパフォーマンスレベルが実際にはより高い賃金につながることを発見したと彼は言います。これは、時間の経過とともに人事慣行の公平性を検証するために監視できる指標です。
これらのアウトプットは、データのレビューと公平な賃金構造の検証を義務付ける雇用機会均等委員会（EEOC）などの規制当局に部門が提供する必要のある文書にとっても重要です。 Wilkinsonは、JMPの出力を使用して、彼のチームが、健全な統計的アプローチを重視するEEOCなどの規制当局にPNCのコンプライアンスについて簡単に報告できた方法を説明します。 「規制当局[賃金/業績]の関係を示すために、非常に優れた地図と内臓のビジュアルを備えた簡潔な成果物を用意することは、非常に証拠に基づいたアプローチです」と彼は付け加えます。
JMPにより、PNCは分析を社内に導入することで、仲介者を排除し、コストを削減しました。
Wilkinson氏は、従業員の定着や代表者の増加など、より無形の価値をPNCにもたらすことに加えて、HRチームにJMPを提供することで、部門の外部契約への支出を削減することもできたと述べています。 以前はHR部門が分析の多くを外部のコンサルティング会社にアウトソーシングしていたのに対し、JMPは代わりに分析を社内に持ち込むことを可能にしていると彼は説明します。 この決定により、利益がもたらされ、コストが削減され、HRのデータ駆動型ソリューションへの注力が強化されました。
「コンサルティング会社は、JMPで同等以上に実行できるタイプの分析を行うために、25万ドルを請求していました」と彼は言います。 「JMPでできることがわかっていたので、[作業]を社内に持ち込みました。時間もかかりません。」
このソフトウェアのユーザーフレンドリーなインターフェースは、広く利用可能な学習リソースと相まって、事前の統計的専門知識が不足しているチームにとって簡単な代替手段になります。 JMPを定期的に使用しないユーザーでも、JMPが提供する動的な視覚化の恩恵を受けます。 Wilkinsonと彼のチームは、このビジュアルストーリーを使用して、利害関係者に結果を提示します。 「[エグゼクティブ]は数字を調べることにそれほど興味がありません。彼らは写真を求めています」とウィルキンソン氏は言い、PNCは生データを消化可能な情報に変換するツールの恩恵を受けていると付け加えました。 JMPは、部屋にいる全員がデータ主導の意思決定を一緒に行うための競争の場を平準化します。そのスピードと可視性は、データアナリストと管理者の間のギャップを埋めるために非常に強力です。
「PNCのHRグループは、人材を育成し、ビジネスの成果を達成するためにサービスを提供することを目的としています」とWilkinson氏は結論付けています。 「それが才能、多様性、採用に関するものであるかどうかにかかわらず、それはすべて証拠と事実によって可能です。 それが私たちがPNCでやろうとしていることです。」
