ビッグデータがさまざまな業界や職能で活用され、大きな成果を上げていることを私たちは目にしてきました。そうであれば、従業員の扱いに関して経営陣が直面する課題の解決にビッグデータが使われても、驚くことではないでしょう。しかし、見た目ほど簡単ではありません。まず、データ分析が機能するのは、計算に使える実データがある場合に限られます。従業員が数千人いる企業が、離職率上昇の理由を分析したいとき、どうすればよいのでしょうか。
退職する従業員は、辞める本当の理由を明かさないことが少なくありません。上司の対応が悪かったからでしょうか。会社の人事方針が奴隷制に近かったのでしょうか。退職面談でそれを明言すれば、将来頼ることになるかもしれない相手との関係を損ねる可能性があります。そのため、そうした従業員は、より高い給与や別の都市への転居を退職理由として挙げるかもしれません。このような報告のデータを分析すると誤解を招き、実際の問題に対処しない変更につながることもあります。
そこで役立つのが、集約されたビッグデータ分析です。1社のデータを使って情報を分析するのではなく、集約型のビッグデータ分析では、業界内の複数企業にまたがって得られる情報を活用します。従業員がさまざまな組織に入社・退職する要因について、業界全体から得られるデータを使うことで、こうした分析レポートは企業がより適切な人事方針を策定する助けとなります。
このような集約型ビッグデータ分析レポートの好例が、 Workforce Vitality Report です。これは、 ADP.comが発行する月次レポートです。同社は人気の高いビジネス・アウトソーシング・ソリューション提供企業です。このレポートは複数の市場指標の情報を集約し、業界内の競争で優位を保つために企業が変更を検討すべき指標を特定します。同様のレポートは、 PWC や 英国のCEBなどの企業も提供しています。
こうしたレポートは、従業員が退職する理由を理解するだけでなく、生産性、テクノロジーの活用、人員配置など、従業員管理のさまざまな側面にも役立ちます。たとえば、最新のWorkforce Vitality Reportによると、離職率は6.29％で、労働時間の変化は0.11％減少しています。自社の対応する指標がこれらと大きく異なる場合、競合他社と比べて自社がどの位置にあるかを把握する手がかりになります。
ビッグデータを従業員のニーズへの対応に活用する方法は、ほかにも数多くあります。現在のビッグデータに基づく人事分析ツールは、 雇用主が次のような要因を理解するのに役立ちます 。採用者1人当たりの採用コスト、新規採用者の失敗要因、業務処理率、eラーニングの中断率、賞与支給率などです。ただし、データを分析・解釈し、有意義な戦略に落とし込める人材を迎え入れる責任は、経営陣にあります。
それは、ビッグデータでは解決できない課題かもしれません。
本 記事はSmart Data Collectiveとの協力により掲載されています。掲載は、世界経済フォーラムが見解を支持することを意味しません。
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著者：Anand Srinivasanは、インドのバンガロールを拠点とする独立コンサルタント兼起業家です。
画像：大きなデータ画面の前で男性がノートパソコンに書き込んでいる。REUTERS。
