Trong thời kỳ kỷ nguyên số như hiện nay, People Analytics đã trở thành công cụ thay đổi cuộc chơi, giúp các tổ chức không chỉ quản lý mà còn khai thác tài sản quý giá nhất của mình: con người. Vượt ra khỏi phạm vi hành chính của HR truyền thống, People Analytics là gì và nó khác biệt như thế nào so với HR Analytics?

Bài viết này, Starttrain sẽ giải mã vai trò then chốt của People Analytics, từ việc kết nối dữ liệu nhân sự với kết quả kinh doanh chiến lược, dự đoán hành vi nhân viên, đến việc tối ưu hóa hiệu suất tổ chức. Hãy sẵn sàng làm chủ dữ liệu để định hình tương lai nguồn nhân lực và tăng trưởng bền vững cho doanh nghiệp bạn!

People Analytics là gì?

People Analytics là quá trình thu thập, phân tích và diễn giải dữ liệu liên quan đến nhân sự và lực lượng lao động nhằm khám phá các mô hình, xu hướng và mối quan hệ nhân quả.

Mục tiêu cốt lõi của People Analytics là chuyển đổi dữ liệu thô về con người thành những insights giúp các tổ chức đưa ra các quyết định chiến lược, tối ưu hóa hiệu suất, tăng cường sự gắn kết của nhân viên và cuối cùng là thúc đẩy kết quả kinh doanh tích cực.

Phân biệt giữa People Analytics, HR Analytics và Workforce Analytics

Về bản chất, People Analytics, HR Analytics và Workforce Analytics đều chia sẻ mục tiêu chung là tận dụng dữ liệu về con người để đưa ra các quyết định sáng suốt hơn. Tuy nhiên, chúng khác biệt ở phạm vi và mục tiêu phân tích trọng tâm.

HR Analytics có phạm vi hẹp nhất, chủ yếu tập trung vào chức năng và hiệu suất của đội ngũ HR. Mục tiêu chính là đo lường và cải thiện các chỉ số hiệu suất của bộ phận nhân sự, như Thời gian Tuyển dụng (Time to Hire), Chi phí Tuyển dụng (Cost Per Hire) hoặc đánh giá hiệu quả của các quy trình hành chính nhân sự. Kết quả phân tích chủ yếu phục vụ cho nội bộ đội ngũ HR.

Xem thêm: 21+ HR Metrics – Các chỉ số hàng đầu mọi nhân sự cần nắm rõ

Workforce Analytics có cách tiếp cận mang tính chiến lược và mô tả tổng thể. Thuật ngữ này tập trung vào việc phân tích toàn bộ nhóm lao động, bao gồm không chỉ nhân viên toàn thời gian mà cả nhân viên hợp đồng, bán thời gian, và thậm chí là các nguồn lực công nghệ (như AI hoặc Robot) có thể thay thế công việc trong tương lai. Mục tiêu là định hình cơ cấu và sắp xếp lực lượng lao động một cách toàn diện cho chiến lược kinh doanh dài hạn.

People Analytics là thuật ngữ được sử dụng phổ biến nhất và có phạm vi rộng nhất. Nó không chỉ giới hạn ở việc cải thiện chức năng HR mà còn hướng tới cải thiện hiệu suất kinh doanh tổng thể. Phương pháp này đòi hỏi phải kết hợp và phân tích dữ liệu từ HR với dữ liệu từ toàn bộ lực lượng lao động, cùng với các dữ liệu kinh doanh liên quan (như dữ liệu bán hàng hay khách hàng), nhằm tạo ra các thông tin chi tiết giúp tối ưu hóa việc ra quyết định ở cấp độ chiến lược.

Tóm lại, HR Analytics tập trung hẹp vào việc đo lường và cải thiện hiệu suất nội bộ của chức năng HR, Workforce Analytics có phạm vi chiến lược và mô tả hơn, quan tâm đến việc sắp xếp và quản lý toàn bộ lực lượng lao động và People Analytics là thuật ngữ phổ biến và toàn diện nhất, với mục tiêu không chỉ là cải thiện HR, mà là liên kết dữ liệu về con người với kết quả kinh doanh chiến lược bằng cách kết hợp dữ liệu từ nhiều nguồn để đưa ra các quyết định có giá trị.

Các công nghệ và dữ liệu cho lĩnh vực People Analytics

Để khai thác tối đa tiềm năng của People Analytics, một tổ chức phải xây dựng một nền tảng vững chắc cho phép tích hợp và phân tích dữ liệu một cách hiệu quả từ nhiều nguồn khác nhau.

Các nguồn dữ liệu chính

Dữ liệu là nguồn sống của People Analytics. Dữ liệu cần được làm sạch, chuẩn hóa và được phân loại từ ba nhóm chính để đảm bảo tính toàn diện:

Dữ liệu HRIS: Đây là nền tảng của mọi phân tích nhân sự, bao gồm các thông tin về tuyển dụng, dữ liệu nhân khẩu học của nhân viên, hồ sơ về đào tạo và học tập, kế hoạch kế nhiệm và dữ liệu thu thập qua khảo sát nhân viên về sự gắn kết hoặc sự hài lòng.
Dữ liệu HR khác: Nhóm này bao gồm các dữ liệu hoạt động quan trọng như kết quả quản lý hiệu suất, thông tin chi tiết về lương thưởng và phúc lợi, dữ liệu thu thập qua phỏng vấn nghỉ việc, hồ sơ về dữ liệu vắng mặt, và các thông tin liên quan đến sức khỏe và phúc lợi của người lao động.

Dữ liệu kinh doanh: Đây là nhóm dữ liệu có vai trò then chốt giúp People Analytics liên kết hiệu suất nhân sự với kết quả kinh doanh. Các nguồn dữ liệu này bao gồm dữ liệu từ CRM, dữ liệu tài chính, dữ liệu quản lý sản xuất và dữ liệu bán hàng. Việc tích hợp nhóm dữ liệu này cho phép HR trả lời các câu hỏi chiến lược như “Sự hài lòng của nhân viên có ảnh hưởng đến doanh số bán hàng không?”.

Công nghệ cốt lõi

Hệ thống quản lý dữ liệu (HRIS/HCM): Cốt lõi của mọi phân tích là một hệ thống lưu trữ dữ liệu nhân sự tập trung và chuẩn hóa. Các hệ thống quản lý vốn con người (HCM) hiện đại đóng vai trò là “ngôi nhà” của dữ liệu nhân viên, đảm bảo tính nhất quán và khả năng truy cập.

Công cụ phân tích và trực quan hóa dữ liệu: Để biến dữ liệu phức tạp thành thông tin dễ hiểu, các tổ chức cần sử dụng các nền tảng mạnh mẽ như Power BI, Tableau hoặc Looker Studio. Các công cụ này cho phép chuyển đổi dữ liệu thô thành các biểu đồ, đồ thị và dashboard trực quan, hỗ trợ nhà quản lý nhanh chóng nhận ra các xu hướng và đưa ra quyết định.

Học máy và trí tuệ nhân tạo: Đây là các công nghệ cần thiết cho các cấp độ phân tích nâng cao như Predictive Analytics và Prescriptive Analytics. AI được sử dụng để xây dựng các mô hình phức tạp, có khả năng dự đoán các mô hình phức tạp hoặc xác định các yếu tố ảnh hưởng đến hiệu suất làm việc.

Các doanh nghiệp hàng đầu đã sử dụng People Analytics như thế nào?

Google

Sử dụng PiLab để phân tích dữ liệu nội bộ nhằm xác định các đặc điểm của một người quản lý tuyệt vời và một đội ngũ làm việc hiệu quả, từ đó điều chỉnh các chương trình đào tạo và thăng tiến.

NASA

Xây dựng sơ đồ tri thức (Knowledge Graphs) để ánh xạ mối quan hệ giữa người, kỹ năng và dự án. Điều này giúp NASA xác định được đặc thù của từng vị trí công việc, hỗ trợ việc đào tạo và dịch chuyển nghề nghiệp nội bộ.

Microsoft

Triển khai công cụ Manager Hub cung cấp thông tin chi tiết và gợi ý hành động theo thời gian thực cho các nhà quản lý, giúp họ đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu.

Uber

Trao quyền truy cập dữ liệu People Analytics trực tiếp cho các nhà quản lý, giảm thời gian ra quyết định về nhân tài từ hai tuần xuống còn thời gian thực, tăng cường sự gắn kết của nhân viên.

Những thách thức trong People Analytics

Mặc dù People Analytics được công nhận là công cụ mang lại lợi ích chiến lược to lớn, việc triển khai nó trong các tổ chức vẫn đối mặt với những rào cản đáng kể, tập trung chủ yếu vào con người, dữ liệu và pháp lý.

Thách thức về kỹ năng phân tích (Analytics Skills) là một rào cản phổ biến. Đội ngũ HR truyền thống thường thiếu kinh nghiệm và kiến thức chuyên môn về khoa học dữ liệu và thống kê. Điều này tạo ra khoảng cách lớn giữa khả năng thu thập dữ liệu và khả năng diễn giải chuyên sâu để tìm ra insights. Để khắc phục, các tổ chức cần có chiến lược rõ ràng, bao gồm việc tuyển dụng chuyên gia phân tích dữ liệu chuyên trách hoặc tích hợp kỹ năng phân tích dữ liệu vào các chương trình đào tạo và phát triển của phòng HR.

Khả năng tiếp cận và chất lượng dữ liệu cũng là một vấn đề then chốt. Đặc biệt đối với phân tích dự đoán (Predictive Analytics) yêu cầu một tập dữ liệu lớn, liên quan và có chất lượng cao. Các phòng HR quy mô nhỏ, hoặc các tổ chức sử dụng nhiều hệ thống dữ liệu rời rạc và phân mảnh, sẽ gặp khó khăn rất lớn trong việc thu thập, tích hợp và chuẩn hóa dữ liệu cần thiết để thực hiện các phân tích có ý nghĩa.

Cuối cùng, vấn đề quyền riêng tư và đạo đức là mối quan tâm hàng đầu. Khi tổ chức thu thập dữ liệu ngày càng chi tiết về hành vi và hiệu suất của nhân viên, các lo ngại về việc dữ liệu cá nhân bị lạm dụng hoặc xâm phạm quyền riêng tư sẽ tăng lên. Để xoa dịu những mối lo ngại này và xây dựng niềm tin, tổ chức cần phải bảo đảm

Minh bạch tuyệt đối về mục đích, cách thức thu thập và sử dụng dữ liệu.
Tuân thủ pháp luật bằng cách luôn ý thức về các quy định và rủi ro pháp lý liên quan.
Bảo mật bằng cách đầu tư vào các công cụ và quy trình bảo mật dữ liệu chất lượng cao, đảm bảo an toàn tuyệt đối cho thông tin nhạy cảm của nhân viên.

Xem ngay: Lộ trình trở thành HR Analytics – chuyển đổi vai trò chiến lược: Business Intelligence HR Analytics

Kết luận

People Analytics không còn là một xu hướng nhất thời mà đã trở thành nền tảng chiến lược cho bất kỳ tổ chức nào muốn dẫn đầu trong kỷ nguyên số. Như đã thấy qua các ứng dụng thành công tại Google, NASA hay Microsoft, việc chuyển đổi dữ liệu thô về con người thành thông tin chi tiết có giá trị hành động là yếu tố quyết định để tối ưu hóa hiệu suất, giảm thiểu rủi ro nghỉ việc và thúc đẩy văn hóa doanh nghiệp.

Mặc dù tồn tại những thách thức không nhỏ về kỹ năng, chất lượng dữ liệu và đặc biệt là vấn đề quyền riêng tư, việc đầu tư vào công nghệ và xây dựng văn hóa minh bạch là bước đi bắt buộc.

Tóm lại, trong bối cảnh thị trường lao động cạnh tranh khốc liệt, tổ chức nào làm chủ được dữ liệu về nhân sự sẽ là tổ chức làm chủ được tương lai. Hãy bắt đầu hành trình People Analytics của bạn ngay hôm nay để đưa ra các quyết định nhân sự chính xác và chiến lược hơn bao giờ hết. Theo dõi Starttrain để biết thêm nhiều kiến thức hay ho về dữ liệu nhé!