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Posted by ブクログ 2023年05月04日
評価
・PAに携わり始めるHRの担当にとって気づきの深い内容だと思われる。
また、それを教える立場においても、十分に基礎を理解したうえで、
何を目的に様々なデータを収集するのか、分析するのか。基礎を身に着けるために
とても大事な要素を網羅して整理している。
感想
・この本は、冒頭反省から入る。「デ...続きを読むータによって価値がでるという期待と慢心があった」「人間は多様で変化に富む存在で、数値だけでは語り切れない」これがとても本質をとらえていると感じた。そのため、本書の副題は人材と組織を理解するための。となっている。
・こんなデータ収集の方法もあるのか、これは実践で使ってみたい。と思えるようにまとめる、示すことは現場の人事の力になると思われる
内容
・分析の四段階
・理解レベル１（何が起こったか、記述的分析）
・理解レベル２（なぜ起こったか、診断的分析）
➡理解の段階では、予測に役立つ結果を出すことを目的とするケースが多い
・実践レベル１（何が起こりそうか、予測的分析）
・実践レベル２（どうすればできるか、処方的分析）
➡実践の段階では、レコメンデーション（裏付けあり）を示すケースが多い
・ピープルアナリティクスの留意すべき特徴
・人と組織は、様々な粒度を構成（類似状態は困難、量＋質の分析も必要）
・人と組織は、距離が近い（分析者と対象者が近く、お互いの信頼関係は絶対）
・人と組織は、変化することへの期待がある（数値断定NG、変化の兆しや可変性を出すことが前提）
・PAデータの種類
・オペレーション（採用・配置・育成・評価・報酬など）
・センチメントデータ（モチベーションや組織風土）
・パーソナリティ（性格や能力）
・アクティビティ（メールやチャット）
・PAの出発点となる問いの３条件
・実証可能性（答えにたどり着けそうな可能性があるか）
・価値、意義（やることによって誰かのためになるのか）
・資源的可能性（検証はリソースとして期限までに実行できるか）
・データ収集の際にあるべき担当者の姿勢
・現場の課題を解決したい気持ち
・公正な立場であるという視点
・相手を一人の人として見ること
➡その後の量と質の分析や実践実例などはネタバレのために記載しない
Posted by ブクログ 2023年09月24日
ピープルアナリティクスのデータ分析は、量的なデータだけでなく質的なデータも対象にすべきという主張はそのとおりだと思う。この領域は人・組織という生ものを扱っているわけだから、単なる行動データやサーベイデータだけではとらえきれないという説明はよくわかる。また、量的データの分析方法についても統計的な観点で...続きを読むの分析手法が述べられており参考になるところも多かった。
ただ欲を申すと若干、文章が読みにくい。言い回しのくどさだろうか？同じようなことを繰り返し述べられており、文章量のわりに内容が浅いと感じる章もあった。
