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人力資源數字
PNC 金融服務集團為人力資源部門帶來了自動化和分析。 JMP® 正在幫助他們評估內部成功、增加公平、提高績效並減少員工流失率。
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挑戰：為了減少人事決策的主觀性，PNC 正在對人力資源 (HR) 採取一種非傳統的方法：採用分析和自動化。 當早期的基準測試表明 HR 分析的真正潛力時，PNC 的領導層尋求一種更可持續、更具成本效益的解決方案，以取代他們之前將分析外包給的第三方諮詢公司。 但在內部進行分析需要比 Excel 更強大的工具。
解決方案： JMP® 統計發現軟件通過完整的分析工作流程提供廣泛的功能，可幫助 PNC 流程中的 HR 分析師並從內部勞動力市場數據中獲得洞察力。 除了軟件的數據管理解決方案外，其交互式數據可視化平台 Graph Builder 尤其有助於發現數據中的模式和交流為戰略人員決策提供信息的發現。 借助 JMP，人力資源分析師確保薪酬基於績效和風險管理評級，而不是性別、種族或年齡等混雜因素。
結果： PNC 的人力資源分析方法幫助該公司改進績效指標、增加公平並減少員工流失。 而且，PNC 人力資源指標和分析總監兼高級副總裁 Jay Wilkinson 表示，除了減少團隊的外包預算外，JMP 一直是這些成功的關鍵因素： “諮詢公司向我們收取 250,000 美元的費用來進行我們現在可以通過 JMP 做得更好的分析類型，或者同樣如此。 我們將 [工作] 引入內部，因為我們知道 JMP 可以做到——而且不需要很多時間。”
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人力資源 (HR) 和分析可能不是傳統的配對，但隨著技術越來越緊密地融入業務的各個方面，這兩個領域正在合併，走向富有成效但出乎意料的聯姻。 “我們生活在一個非常複雜的世界中，人力資源也不例外，”PNC 金融服務集團高級副總裁兼人力資源指標和分析總監 Jay Wilkinson 說。 他解釋說，雖然人力資源部門長期以來一直在收集有關員工績效和激勵結構的數據，但他們基本上沒有看到這些數據的資產。 但 PNC 正在採取另一種方法。
“作為一家銀行，我們正在使用我們的核心業務語言，即財務指標——數據，”威爾金森說。 “因此，我們正在幫助實現非凡的人才成功，包括增加代表性。”他說，通過數據來揭示洞察力，而不是依賴主觀績效指標，這將使整個 HR 企業更加客觀，並最終全面提高公平性和工作滿意度。 數據驅動的人事決策方法現在有助於確定員工基本工資，糾正歷史薪酬差異，獎勵出色的表現，並識別、理解甚至預測人員保留問題。
人力資源部門採用分析的努力並沒有被忽視，即使在像 PNC 這樣的金融服務巨頭，現在也是美國最大的銀行之一。 Wilkinson 說，在使用事實和證據進行基於人才的討論時，統計分析為他的團隊提供了可信度。 這種信心以及團隊引入的可量化成功轉化為人力資源加速增長。
Graph Builder 中的探索性分析有助於識別和解決數據準確性問題
雖然人力資源領域的自動化和分析並非完全沒有先例，但迄今為止，大多數最好的例子都來自對內部勞動力市場的學術研究。 因此，當威爾金森第一次開始為 PNC 的人力資源部門注入分析性思維時，他最多只能學習一些先前的模型。 Wilkinson 說，他的團隊期望他的團隊會查看分類、連續和文本數據，因此該團隊需要一個比現有工具更具有統計能力和視覺效果的平台。 因此，他們求助於 JMP® 統計發現軟件。
“JMP 支持我們對所有這些類型的數據進行分析——從績效評估文本到多元化電子郵件再到工資數據，”他解釋道。 “還有一個好處是，在 JMP 中，我們可以將 HR 數據與銷售等業務數據聯繫起來。 JMP 是一款非常棒的工具，而且使用起來也很簡單。”
JMP 旨在包含整個端到端分析工作流——在無代碼或輕代碼平台內——解決了從訪問和準備到分析和報告的一系列數據挑戰。 Wilkinson 說，這種多樣性在 HR 環境中至關重要，在這種環境中，管理凌亂的數據集可能是最大的障礙。
當個人貢獻者添加或修改 HR 數據時，分析師可能無法將有意義的更改與無意的數據輸入錯誤區分開來。 因此，威爾金森的團隊必須在開始穩健分析之前調查任何變化或偏差。 憑藉其交互式可視化平台 Graph Builder，JMP 通過數據探索和異常值分析幫助分解數據問題的複雜性。
“如果您考慮所有數據挖掘步驟，第一個總是抓取您的數據並以視覺方式思考它，”Wilkinson 解釋說。 “確保你了解分佈。 有異常值嗎？ 實際數據是什麼樣的？ 永遠，永遠不要跳過那一步。”他補充說，當異常值出現時，可以在它們歪曲結果之前對其進行調查和糾正。
清理數據並準備好進行分析後，Graph Builder 使 Wilkinson 和他的團隊能夠進行實驗和探索，從而對關鍵的人力資源問題產生更細緻入微的見解。 例如，他解釋說，團隊不僅可以詢問是否存在人員流動問題，還可以詢問哪些員工的人員流動、他們觀察到的人員流動類型以及人員流動趨勢在過去幾週或幾個月內發生了怎樣的變化。 Graph Builder 的拖放簡單性鼓勵了創造力並從不同角度看待問題。 “JMP 的好處在於我們可以使用圖片、圖表和表格來分解數據並講述一個故事，”威爾金森說。
文本資源管理器從以前未充分利用的績效審查文本數據中解鎖關鍵業務洞察力
人力資源部門全年以績效評估的形式收集了大量的非結構化數據。 在許多公司，這些信息歷來未被使用，因為從大規模文本數據中挖掘有意義的商業價值非常耗時和勞動密集型。 此外，無指導的手動方法可能會給性能數據帶來偏差，這會使任何洞察變得毫無用處。 但 JMP 改變了這種計算方式。
例如，該軟件的 Text Explorer 平台可創建頻率表和詞云，幫助評估非結構化數據——這是分析績效評估中的免費回复文本的理想工具。 Wilkinson 解釋了他的團隊如何開始使用文本資源管理器以更具可重複性、統計上更合理的方式提取見解。 其價值很明顯：“當我們幫助提高生產力或減少營業額時，這些都是我們投資的重要倍數，”他說。 “我們將 JMP 用於生產力和留存分析，並且我們已經開始將其鏈接到我們所做的一些社交網絡分析中。 這些都為公司帶來了非常好的投資回報率。”
在與 JMP 技術人員密切合作確定並驗證在 HR 環境中應用文本分析的新方法後，Wilkinson 表示他計劃在未來擴大公司對非結構化數據的使用。 為了加速影響，他最近決定升級到 JMP Pro 以獲取更強大的文本分析功能。
數據驅動的策略使激勵計劃與績效和風險管理評級保持一致
但文本挖掘只是冰山一角。 Wilkinson 說，分析持續的工資和激勵數據有助於確定應對公司最複雜的人力資源挑戰之一的戰略方法：確定員工薪酬並確保公平分配工資。 他解釋說，酌情年度激勵計劃旨在提高生產力，理論上應該與績效和風險管理評級保持一致，儘管這兩者之間的關係歷來難以量化衡量。
然而，一旦 Wilkinson 和他的同事開始使用 JMP，他們能夠將每個績效級別的工資分配可視化，以確保均值不同。 他們還按各種績效和人口統計變量（如職位和職業級別）對數據進行了細分，以確保在每個類別中都保持相同的關係。 他說，壓倒性地，該團隊發現更高的績效水平實際上確實會帶來更高的薪酬——這一指標可以被監控以驗證人力資源實踐的公平性。
這些輸出對於該部門需要向監管機構提供的文件也至關重要，例如平等就業機會委員會 (EEOC)，該委員會要求對公平薪酬結構進行數據審查和驗證。 Wilkinson 解釋瞭如何通過 JMP 輸出，他的團隊能夠輕鬆地向 EEOC 等監管機構報告 PNC 的合規性，EEOC 高度重視合理的統計方法。 “這是一種非常基於證據的方法，可以用非常好的地圖和直觀的視覺效果來提供簡明的可交付成果，以展示監管機構的 [薪酬/績效] 關係，”他補充道。
借助 JMP，PNC 通過內部分析消除了中間商並降低了成本
除了為 PNC 帶來更多無形價值（例如員工保留和更多代表）之外，Wilkinson 表示，為他的人力資源團隊提供 JMP 還有助於減少該部門在外部合同上的支出。 他解釋說，以前人力資源部門將大部分分析工作外包給外部諮詢公司，而 JMP 則可以將分析轉為內部分析。 這一決定帶來了回報，削減了成本並加強了人力資源對數據驅動解決方案的關注。
“諮詢公司向我們收取 250,000 美元的費用來進行我們現在可以用 JMP 同等或更好地進行的分析，”他說。 “我們將 [工作] 引入內部，因為我們知道 JMP 可以做到——而且不需要很多時間。”
該軟件的用戶友好界面，加上廣泛可用的學習資源，使其成為缺乏先前統計專業知識的團隊的簡單替代方案。 即使是不經常使用 JMP 的用戶也能從它提供的動態可視化中受益。 Wilkinson 和他的團隊使用這個視覺故事向利益相關者展示結果。 “[高管] 對獲取數字不那麼感興趣——他們想要一張圖片，”威爾金森說，並補充說 PNC 受益於將原始數據轉化為可消化信息的工具。 JMP 為會議室中的每個人提供了公平的競爭環境，以共同製定數據驅動的決策，這種速度和可見性對於彌合數據分析師和管理人員之間的差距非常強大。
“在 PNC，我們的人力資源團隊致力於服務於培養人才並幫助我們的企業實現業務成果，”威爾金森總結道。 “無論是關於人才、多樣性還是招聘——所有這些都可以通過證據和事實來實現。 這就是我們在 PNC 試圖做的事情。”
