本文转载自三茅打卡分享——胡俊生老师
人才梯队建设工作，属于人力资源战略管理的范畴。仅通过一个会议、一个制度，就想达到预期的建设目标是非常困难的。多数企业的人才梯队工作，实质就是个口号，甚至有的企业只是在年会上“那么一说”而已。企业的生存环境在加速变化，原有的计划可能在数月之后就被自己否定，这就慢慢给人留下了“人才梯队建设最空虚”的印象。事实上，一小部分企业在人才梯队建设上，是“真情”投入，“高能”产出，为其它企业做出了表率。自然，这一小部分企业的成功往往是首先在业务上实现了跨越式发展，为人才梯队建设提供了落地场景。
01
建设和迭代人才数据仓库（HRDBS）
2005年，趁着主持公司实施SAP-ERP系统实施工程，顺便人力资源部也跟进HR信息化工作。当时的SAP人才模块，基本还停留在HRIS时代，以员工档案、工资造册及发放两个功能为主，以企业ERP的组件形式运行。（注：本人曾在《智能招聘》中对HRIS、e-HR及DHR和ai-HR做了专章描述，有兴趣的可查阅）
2007年，人力资源部又在此基础上升级了微软数据库（MSSQL）的商务智能（Business Intelligence，简称：BI），团队工作计划、绩效数据，以及全岗位的任职模型数据全部汇集到数据库中。至此，人才数据仓库（以下简称HRDBS）总算是基本完成了，这为今后的人才梯队建设工作提供了最有效的工具。
2012年，随着大数据技术的发展，我又主持了在HRDBS上研发员工绩效预测等功能。通过员工绩效预测，可以很直观地发现谁将是未来的“明星”或“瘦狗”，非常有趣儿。我们在人力资源系统后台，通过API（数据交互接口）直接访问HRDBS的数据，24H查看一个人的工作状况、业绩表现。HRDBS将员工的工作转换为数据，我们称数据化，然后又将这些数据可视化，即使没任何HR基础的人，都可以利用图表来直观地了解人力资源运营情况。重要的还不是这些，而是对某个部门或员工的今后表现通过大数据技术进行预测。HR数据预测是当今人力资源管理工作中最有趣儿、最让人引以自豪的一部分。
2016年以来，紧随AI技术浪潮我们又在HRDBS上增加了基于AI的预测能力。通过运行HRDBS的大数据预测过程中，发现有些预测准确、有些则不准，准确率总体在55%左右，这就是大数据预测的局限性。用句哲理的话来讲就是：历史纵然相似，但不会重来。最后我们决定将人工智能（AI）的深度学习（DL）、自然语言处理（NLP）等技术植入到HRDBS中，让数据具备“智能”，以引领我们走进更广阔的空间。HRDBS通过AI算法来构建业务逻辑，用来预测个人、部门、整个团队的未来绩效，并以此来分析、推断出影响业绩的各种因素，并以“预警”的形式传递给订阅者（需要数据的人）。基于AI算法的预测，准确率已经达到75%左右，为人员的录用、晋升、薪资福利、转岗、辞退提供了非常价值的依据。（这已经很NB了）
通过HRDBS的不断迭代，人力资源部对HR数据分析能力基本完成了自动化和智能化。要想了解一个人的现状，只需要点击一次鼠标就可达到，甚至想推断他未来一段时间的表现将如何，也可以通过HRDBS实现。人力资源部掌握了员工现状和未来的核心数据，人才梯队建设将是水到渠成的一件事儿而已。
HRDBS业绩未来预测
02
贯通人才数据入口，确保人才数据实时更新
在人才数据仓库HRDBS基础上，我们又进一步解决了人才的入口数据问题。
首先，是毕业生简历入库。HRDBS支持人力资源部后台添加或校园招聘中的毕业生简历上传功能。通过解析器将非标数据解析为格式数据，按照一定的算法对简历进行自动标注。通过HR系统后台，就可以直观地了解毕业生的现状，包括求职偏好、待遇要求等信息，系统自动筛选和推荐哪些学生更需要或适合企业的实习及工作机会。
其次，建立起内部的人才选拔机制。一旦有空缺岗位，HR部门首先通过执行职位模型对现有人才资源进行“海选”，最终找出候选名单，最后针对性地开展内部选拔工作。通过员工自荐 + HR后台海选、优选的办法，让后来者脱颖而出，使内部选拔更加精准。
再者，通过招聘网站、人才中介推选人才。对于符合当前任职要求的人才，人力资源部自然会纳入录用计划。对于暂时还不满足要求的求职者，同样纳入到HRDBS，并与求职者建立长期的互动，比如简历更新等，求职者一旦达到某种职位要求时，系统将进行移库，优先推送给人力资源部招聘组。
03
避免人才梯队建设中的三个陷阱
首先关注企业业务是否在收缩。人才梯队建设工作，是业务发展与人才需求量协同的一个过程。所以当业务发展进度缓慢时，应当暂停人才梯队的推进，必要时还要踩刹车。比如近几年房地产企业，受宏观经济影响，业务战线收缩，就应当暂停或终止人才梯队建设工作。笔者身边曾有实例，2017-2019年间，HR部门人才引进工程仍然开足了马力，直到2019年下半年大裁员，直接导致企业支出了上亿元的损失，也让企业背负了“骂名”。
其次是要有一套可行的人才数据库及其分析系统。当前企业的人才评估理论、评估手段基本是靠个人经验，相对落后而且也不稳定。对于小企业问题倒是不大， 但若是上规模的企业，耗费人力资源部大量的时间不说，核心的数据也无法抽取，达不到预期效果。另外，有些企业对人的决策也没有完善的一套机制，以至于造成了人才梯队建设工作走走、停停，或者仅停留在了口号上，没有实质性进展。人才数据库及其管理系统，将从根本上解决人才梯队工作专业化的问题。
再者，要建立起与人才发展配套的用人文化，消除人才因梯队建设而引起的误会或担忧。实质上，人才梯队建设，不仅仅是要为企业发展“预备”人才，对现有不合格人才也充当替补的作用。在执行过程中，一些职业经理人往往认为，人才梯队建设工作就是“等待接班”，无形中造成某些抵触思想。
04
人才梯队建设与人才盘点的关系
人才盘点本质就是人才评价，所以从工作积极性上讲，盘点一词有“查数”的意思，属于形式上的动作；人才评价，要触及到人才的各个层面，比如知识、技能、贡献、特质、学习能力，未来潜质等等，内含丰富。下面就简单介绍下人才评价。
2008年，由我主持开发了一款基于人才评价的HR项目，在公司内部称“HRVS”。HRVS是公司人力资源系统的一个挂件，之所以称之为挂件，是因为我们每年只使用一次，即对人才梯队建设中的关键人才（或后备人才），每年进行一次综合评价，主要对绩效表现、专业技能、管理技能进行专项评估，也对人际关系能力进行360°的评估。最终的评价结果，以《人才评价报告》形式呈现。该项目曾受到董事会、管理层、被评价人及评价人的一致好评。相对比较重视的是被评价人，如果当年度评价结果未达标时，一些追求进步的储备经理，会主动要求参加下一年度的评价，以便在合适的时机获得晋升机会。
总之，人才盘点就是对现有人才的综合情况来一次摸底，它是人才梯队建设过程中的常态。今后，运用信息技术手段对人才进行实时评估（盘点），将是必由之路。
05
总结
人才梯队建设工作，是基于对组织未来业务发展预判的基础上提出的，对于快速发展的企业非常适用，而对于业务发展增速不大（一般低于+10%）的企业就应当简化或收缩。在人才梯队建设过程中，要对应届毕业生、外来求职者以及内部人员进行全面的信息挖掘，找出最具潜质的后备人才，并适当给予相应的职业培训和指导；在推进的过程中，事先还应形成一整套人才进入、晋升和退出机制，以确保人才梯队建设有法可依；当今企业在加速转型、商业模式快速迭代的现实环境下，传统的“纯手工”式人才梯队建设作业方式，已经难于满足工作需要，而需要企业构建一套相对完整的人才数据评估系统，让数据成为人才决策的关键依据。
1天1块钱，381节课程任你学！
365天带你玩转三茅
详情：https://www.hrloo.com/fxxt/8yodjprX
（送：2021HR专属台历，数量有限速抢！）
↓↓↓
详情咨询，请添加微信
（sanmaogf05）
查看未读消息
查看最新消息
