评估人员分析与劳动力智能方案的9条标准

大多数人员分析供应商评估的起点都是一样的：功能表格、供应商演示和定价谈判。几个月后，组织上线了一个新解决方案，但仍然无法回答启动整个流程的问题，这个问题可能是“为什么我们最优秀的人才会离开我们”，也可能是“在新地点开设办公室会带来什么业务影响？”

这不一定是一个采购失败，而是一个框架问题。人员分析类别比大多数企业软件更难评估，因为供应商使用相同的语言来描述根本不同的架构。而大多数评估流程没有考虑到这一点，也没有考虑到可能使用该解决方案的各种团队（HR、IT、管理者等）。此外，他们针对当前问题进行优化，而没有考虑长期可行性。

此外，人工智能的步伐正在从根本上加速技术栈实现价值的时间，给PA和IT团队快速交付价值带来了更大的压力。

目前从分析投资中获得最大价值的组织，大多是选择供应商时考虑其未来发展方向，而不仅仅是曾经的状况。

它要回答的问题包括：如果整个员工群体在五年内不复存在，我该如何进行情景规划？或者，根据当前的业务计划，我的管理者需要关注哪些技能差距，以便我们保持市场竞争力？

如果你是一位正在评估新解决方案的HR技术负责人，获得正确的视角对于选择人员分析解决方案至关重要。合适的合作伙伴可以随着劳动力转型而演变和改变。

人员分析供应商格局比看起来更加分散

首先值得理解的是，“人员分析”涵盖的范围比大多数买家预期的要广。同样的标签被应用于专用分析平台、HCM报告模块、内部BI构建和AI驱动的技能工具——这些架构几乎没有共同之处，并且旨在解决根本不同的问题。

更重要的区别在于为报告而建的解决方案和为决策而建的解决方案。报告告诉你发生了什么。更复杂的平台更进一步，浮现出可操作的工作流，为战略劳动力规划、组织设计和情景建模提供信息。这种雄心的差异需要根本不同的底层架构。

混淆不同的解决方案类型是大多数评估出错的地方，而且这种情况往往在早期发生。

1. 专用人员分析平台是从头开始为劳动力数据设计的。它们带有标准化的数据模型、预构建的HR内容，以及基准数据集，这些数据集在其客户群中聚合。
2. HCM原生分析，内置于Workday、SAP SuccessFactors和Oracle等系统中，在自己的生态系统中可以很好地满足报告和分析用例，但当分析需要来自这些系统外部的数据时，可能会遇到困难。
3. 内部构建，使用PowerBI或Tableau等工具，基于Snowflake和Databricks等数据仓库，提供灵活性，看似成本低廉，但将构建和维护它们的全部负担放在你的团队身上。
4. 一个不断增长的AI和技能智能供应商类别，例如Eightfold AI或Phenom，专注于人才匹配和推断，对特定用例有用，但不能替代核心分析平台。

常见的做法是在功能矩阵上比较这些方案，然后选出获胜者。一个更好的问题切入真正的权衡：供应商的解决方案为你做了多少构建洞察的工作，而又有多少落在你的团队从头构建上？这个问题的答案应该驱动其他一切。

专家提示：问问你的CTO，你自建的人员分析解决方案能否“按现状”和“按历史”在任何给定时间点交付指标，而无需任何额外的开发工作，以了解构建所需的总时间和资源。

评估人员分析和劳动力智能解决方案的9个标准

✅ 强 〰️ 部分或依赖构建 ❌ 有限或无

真正区分人员分析供应商与其他供应商的4个标准

根据我们的经验，我们看到在几乎每个RFP中都会忽略或权重不足的特定标准，对于人员分析和劳动力智能解决方案，它们可以说是最重要的。

1. 时间感知数据建模

劳动力数据本质上是时间性的。员工在季度中期更换经理，成本中心被重组，一个不能原生跟踪任何给定时间点真实情况的平台将产生技术上准确但操作上误导的报告。

供应商问题：您如何处理缓慢变化的维度？来自遗留系统的历史数据能否与当前数据混合成单一趋势线？

为什么重要：这是一个基本问题，但它是区分具有真正时间感知数据建模的平台和仅仅声称拥有该能力的平台的快速方法。处理得好的供应商已经构建了基础设施来考虑这一点：某人上个季度的经理是谁，重组前他们所在的成本中心，晋升前他们的职位等级。一个反驳或转向变通方法的供应商可能没有做到。

2. 预构建的HR内容与空白画布

提供数据仓库的供应商和提供答案的供应商之间有着真正的区别。专用平台带有数千个预先计算的指标和一致的定义概念，如自愿离职率、填补空缺时间和薪酬比率。通用BI工具则空空如也，最终可能导致在构建上浪费时间，以及内部对指标真正含义的分歧。

供应商提问：“您能带我看看你们的指标库和定义”吗？用这个来对照检查您自己的内部定义和指标，以了解您的组织可能需要多少定制化。

为何重要：想一想：在任何一个仪表盘上线之前，人力资源、财务和IT部门必须坐下来就“员工人数”的含义达成一致。它是否包括合同工？休假员工？

这种讨论会跨几十个指标反复进行，而这正是分析项目停滞不前的地方，尤其是在查看大型复杂的企业矩阵时。不太明显的风险在后期，不一致的定义使得以后在数据基础上构建（包括使用AI）几乎不可能可靠。

3. 数据模型成熟度和AI就绪性

我们在此明确：这个标准最有可能决定您的供应商决策是否经得起时间考验。标准化、结构良好的数据模型是任何AI能力在劳动力数据上可靠工作的先决条件。没有它，即使设计良好的AI助手也没有一致的数据可供推理。

同样，想想这带来的下游影响。虽然一个答案表面上看起来没问题，但如果它没有考虑您业务中的所有上下文，可能会导致错误的决策。可能简单到一个解决方案理解您的组织不包括合同工在“员工人数”的定义中，这会导致不准确的数据输出。

供应商提问：不要只问他们“你们有AI能力吗？”实际上每个人都会自信地说有。这现在是基本要求。真正要问的是他们的底层数据模型和基础设施如何支持AI能力。

为何重要：一个通用语言模型叠加在不一致或不完整的劳动力数据上，会产生听起来自信的错误。一个基于理解您的组织如何定义其劳动力概念的模型构建的领域落地AI，是一种截然不同的能力，并且随着AI工具成熟，其价值会不断累积。

这正是Visier Workforce AI通过我们的劳动力上下文引擎最能支持您的地方。它专门设计用于通过统一、丰富、治理和向任何工具传递准确的劳动力上下文来处理持续的工作变化，AI代理或任何提出与劳动力相关问题的个人。

了解为什么上下文在AI能力中至关重要。

4. 安全模型和数据民主化

将数据交到经理和人力资源业务伙伴手中，而不仅仅是中央分析团队，这是人员分析的主要目标之一。

能否在不引入合规风险的情况下实现这一点，取决于平台如何管理权限，这就是为什么强调数据民主化的系统对于提高新平台的使用和采用率至关重要。

当您的数据需求与组织架构不匹配时，将访问权限与正式组织架构挂钩的系统就会崩溃。让经理看到跨职能团队或虚线汇报往往意味着授予比预期更广泛的权限，因为系统无法更精确。

单元格级安全性通过在标准行和列控制之下的一个层操作来解决这个问题，将权限定义到单个数据点。例如，经理可以看到直接下属的薪资，同时查看该下属同级组的平均薪资，而不会暴露该组内的任何个人数据。

供应商提问：请向我介绍您的权限和基于角色的访问权限。您能否举一些例子，说明各部门的一线经理如何访问信息并与平台交互？

为何重要：您希望相信每个人都能只看到他们应该看到的，即使在季度中期组织架构发生变化。手动构建往往意味着更新延迟、安全风险以及维护脆弱的访问规则，而没有单元格级安全性的细粒度控制。

内部构建与购买：真实成本是多少？

当有能力的IT团队在场时，内部构建的论点就会出现。软件是“免费”的。您已经拥有PowerBI许可证，数据仓库在Snowflake上。为什么要为可以自己构建的东西付钱？

许可证成本比较经常发生，我们承认，表面上看通常不错。

但重要的是要注意，这从来不是在看总拥有成本比较。这可能是因为实际成本分布在各部门，使得构建看起来比实际更便宜，而不是作为单独的项目。

大多数评估未能考虑在实施非专用人员分析和劳动力智能解决方案之后会发生什么。

内部构建需要为每个数据源定制集成，而且每次源系统供应商推送API更新时都有人得修复。专用平台带有预构建的连接器，并将其作为产品的一部分进行维护。对于任何实质性的构建，这种持续的负担通常需要至少一个专门的工程角色来维持运行。

全面构建后，这种人员成本往往在两年标记之前就超过专用平台的成本。这是数据仓库和数据湖实际收取的计算能力，而且由于他们自建的解决方案没有针对人员数据进行优化，他们的数据查询通常更慢且计算成本更高。

Databricks和Snowflake的计算费用进一步加剧了这一问题，因为他们自建的解决方案并非针对人员数据优化。这些数据具有波动性，难以预测，并且随着查询量的扩大，费用容易比预期增长得更快。

当你选择一个与你的数据湖或数据仓库无缝集成的专用平台时，这正是我们与Databricks的合作所实现的，你就能获得集中存储和治理的好处——而无需自己构建、维护和承担管理人员数据基础设施的计算成本。

这意味着你的团队花费更少的时间和资源来处理劳动力数据，而更多时间用于采取行动。

了解Visier和Databricks如何协同工作。

基准测试是战略决策的关键。

当你考虑内部构建时，还有一个缺失的部分：基准测试。原因很简单。你的数据仓库只包含你自己的数据，而作为一个单一公司构建基准测试能力在法律上和技术上都是不可行的。

像Visier这样的专用平台通过汇总其客户群中的匿名数据来解决这一问题——超过1700万份员工记录——从而从实际交易而非调查中生成基准。

对于试图向高层管理者提出可信论点的组织来说，这种外部背景往往决定了是推荐还是猜测。

这个话题值得投入时间和精力，而不是像完成检查清单一样敷衍。我们的团队曾看到内部构建因为缺乏维护或无法适应持续变化而最终失败。像Visier这样的专用解决方案专注于这一维护，以确保我们的用户一切运行顺畅。

水晶球：大多数评估未涉及的问题。

大多数组织在进行供应商评估时都意识到自己有差距。他们问的问题是：我需要什么来填补它？这可能是正确的问题，但并不是最重要的问题。

更让人不安的问题是：我们是在为今天拥有的分析功能而解决，还是为未来需要的功能而解决？我们的解决方案能否经受住劳动力转型中不断变化的需求？

如果组织将这个问题视为报告问题，他们往往购买解决报告问题的工具。两三年后，当职能的期望增长，而平台无法跟上时，他们会再次进行评估，此时切换成本会显著更高。

如果目标是运营报告、人员名单、休假摘要和合规输出，那么HCM原生工具或维护良好的内部构建可能就足够了。但值得明确这实际上意味着什么：这个平台是否能让我们看到更多而不仅仅是发生了什么？它是否能让我们了解原因，并为下一步打下基础？

如果你真正的抱负是创建一个“水晶球”，以理解如何从洞察走向影响以及这将如何在未来的劳动力规划中实现，那么架构必须从一开始就与这一抱负相匹配。

部分在于要问这种方法能否随着你一起成长和扩展。你可能一开始不需要高级功能，如预测性离职建模或组织设计，但如果以后访问这些功能需要另一个供应商或不同的构建，切换成本会累积。

第一次就把架构做对，比计分卡上的任何功能都更有价值。

如果你想看看这些标准在真实评估中如何适用，Visier的团队可以带你了解今天和随着时间的推移，专用基础设施往往在哪些方面产生最大的实际差异。