2019年6月号

ピープルアナリティクスで人事戦略が変わる

社員の関係性を可視化する

ポール・レオナルディ

ポール・レオナルディ

カリフォルニア大学サンタバーバラ校 教授

カリフォルニア大学サンタバーバラ校の教授で、専門はテクノロジーマネジメント。ソーシャルネットワークのデータや新規テクノロジーを、業績改善や社員福利の向上に活かす方法を、企業に助言している。ツイッターは@pleonardi1。

ノシャー・コントラクター

ノシャー・コントラクター

ノースウェスタン大学 教授

ノースウェスタン大学の教授で専門は行動科学。同大学の研究グループであるサイエンス・オブ・ネットワークス・イン・コミュニティーズを率いる。ツイッターは@noshir。

社員データから抽出した統計学的な知見を用いて、人材管理の意思決定を行う「ピープルアナリティクス」は、近年多くの企業が、取り組む優先度が高い領域だと考えている。実際、企業内にはメールの送受信、チャット、ファイルの転送といった膨大なデータが存在し、これらを掘り下げて分析することで、社員に関する理解を深め、組織全体のパフォーマンスを上げることが可能だ。しかし、企業の多くは個々の社員に関するデータしか使っておらず、それ以上に重要な社員間の相互作用に関するデータに目を向けていない。本稿では、組織の改善につながるピープルアナリティクスを理解するための6つのポイントと、応用のためのフレームワークを提示する。

ポール・レオナルディカリフォルニア大学サンタバーバラ校 教授

ノシャー・コントラクターノースウェスタン大学 教授

PDF論文:13ページ[約2,082KB]
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