站在人力資源管理的角度，人本時代，六大模塊向人才管理的轉型，用應景的話來講，也是人力資源管理供給側的體現。以下是小編為大家整理的高績效組織與人才管理價值引導的詳細內容，希望能幫到各位讀者，更多內容請瀏覽(yjbys.com/hr)。
我們把人才數據分析的成熟度分為四個層面，第一個層面是反應性統計，包括基礎組織與崗位信息、員工基礎信息、員工基礎行為數據等。第二個層面叫做高級分析。常用的分析方法包括人才細分、基準分析、內容分解、連續性統計。第三個層面為決策分析，包括業務驅動分析、關聯因子和因果分析。第四個層面我們可以理解為模擬和預測。需要建立價值判斷基準、復雜建模和數據預測。
傳統人力資源管理過程中的選用育留辭、入離升降調的數據在某種程度上體現了效率價值，基本在第一和第二個層面徘徊，某種角度上，這些基本都是人力資源部“自娛自樂”的數據。
原因是這其有兩個致命的缺憾，一是管理視角，而非人才。管理視角關注管理行為，人才視角關注人才特征和驅動因子。我們的國家在做供給側改革，也給我們的企業管理帶來啟發，以往的管理側重管控，自上而下視角�，F在的管理側重引導和影響，強調以人為本的自下而上的視角。站在人力資源管理的角度，人本時代，六大模塊向人才管理的轉型，用應景的話來講，也是人力資源管理供給側的體現。二是微觀視角，而非宏觀、經營和價值視角。也就是我們常常說的由內而外，而非由外而內的視角。經營層或企業主看待人力資源的視角是什么，不是傳統hr管理模塊的數據記錄。而是更體現效力和價值的管理結果，對組織效益、人力資本價值、戰略人力規劃(swp)、人才發展的促進。這兩個缺憾也體現了人力資源管理轉型變革的關鍵導向。
回到人才數據分析的角度。解決第一個問題需要改善分析角度和技術，對接問題發現和價值判斷，方法是小數據分析(而非大數據)。解決第二個問題需要開展聚焦產出的驅動要素分析，方法是(1)尋求業務、組織和人才發展的關聯關系、(2)建立價值模型和(3)展開趨勢預測(其中有大數據的意思在里面，但仍尚未進入大數據分析的范疇)。篇幅有限，不便展開對兩個問題背后更為細分的解決方案邏輯的表述。
但有一件事情是這其中最為關鍵的一個改善細節，甚至可以說衡量人才數據分析成敗的關鍵標準，就是高績效組織與人才管理價值引導。
需要建立一個價值判斷標準。價值判斷標準是什么?我們可以簡單的理解為什么是好的，什么是壞的。同時，這個標準是在動態演化的，在這其中，演化的要素又是什么。在一個組織中，管理的目的和結果從很大意義上講，是對業務目標達成的驅動。那么衡量好的組織發展和人才發展的標準是什么?我們的組織與人才差距在哪里?我們如何清晰的表達高績效組織和關鍵人才所蘊含的價值判斷要素?我們如何動態的更新和持續改進這些判斷要素與標準?
我們強調循證式管理(一階)，強調人才細分和邏輯分析，這種深度思考習慣會給我們帶來諸多像問題發現的樂趣，但這僅僅停留在第三層面。展開人才數據分析的目的是用規范式的研究方法來界定未來去處(第四個層面)，界定價值要素(二階)或者是說界定界定價值要素(三階)的方法之后，開展仿真模擬和預測將會帶來巨大的商業和管理價值。并且，當我們知道什么是正確的，我們就可以不斷思考和引導如何達成正確。
在這個過程中，有三個要素非常關鍵，一是數據積累，取自時間維度、空間維度、組織內部以及組織外部等方面的數據，對接數據篩選原則。二是分析技術，通過第三和第四層面的數據分析過程，結論應引導其產生類似組織形狀、贏模式、組織效能杠桿、關鍵人才畫像等各類焦點明確的價值判斷標準。三是結果應用。
就以上內容而言，在若干公司中，都當下正在探索和發生的事情。