评估人员分析与劳动力智能方案的9条标准

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评估人员分析与劳动力智能解决方案的9项标准

为HR技术领导者提供的实用框架，用于评估人员分析供应商——涵盖大多数RFP忽略的标准，从数据模型成熟度到总拥有成本。

作者：Ike Bennion

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文化领导力产品与创新工作的未来人员分析基础

大多数人员分析供应商评估的开始方式相同：功能电子表格、供应商演示和价格谈判。几个月后，组织上线了新解决方案，但仍然无法回答启动整个流程的问题，这些问题可能是“为什么我们最优秀的人才离开我们”或“在新区开设办公室有什么业务影响”等。

这未必是采购失败，而是框架问题。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描述根本不同的架构。而且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（人力资源、IT、经理等）。此外，他们优化的是当前问题，而没有考虑长期可行性。

更重要的是，AI的速度正在从根本上加快技术栈的价值实现时间，给PA和IT团队带来更快交付价值的压力。

目前从分析投资中获得最大价值的组织，大多是选择了供应商，因为他们考虑的是他们将走向何方，而不仅仅是他们曾经所在的地方。

它正在回答如下问题：如果五年后某个员工群体完全不存在，我该如何进行情景规划？或者，根据当前的业务计划，我的经理们需要关注哪些技能缺口，才能让我们在市场上保持竞争力？

如果你是一位人力资源技术领导者，正在评估新解决方案，那么获得正确的视角对于选择人员分析解决方案对业务成功至关重要。正确的合作伙伴可以随着劳动力转型而演变和变化。

人员分析供应商格局比看起来更加分散

首先要理解的是，“人员分析”涵盖的范围比大多数买家期望的更广。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——这些架构几乎毫无共同之处，旨在解决根本不同的问题。

更重要的区别在于为报告而构建的解决方案和为决策而构建的解决方案。报告告诉你发生了什么。更成熟的平台更进一步，提供可操作的工作流程，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，而且这种情况往往发生得很早。

1. 专用人员分析平台从一开始就是为劳动力数据而设计的。它们带有标准化数据模型、预构建的HR内容和基准数据集，这些数据从其客户群中聚合而来。
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很好地覆盖了报告和分析用例，但当分析需要来自外部数据时可能会遇到困难。
3. 内部构建，使用PowerBI或Tableau等工具，在Snowflake和Databricks等数据仓库之上，提供了灵活性，表面上看起来成本低廉，但将构建和维护的全部负担都放在了你的团队身上。
4. 一个不断增长的AI和技能智能供应商类别，如Eightfold AI或Phenom，专注于人才匹配和推断，对特定用例有用，但不是核心分析平台的替代品。

常见的方法是在功能矩阵上进行比较并选出获胜者。一个更好的问题直击真正的权衡：供应商的解决方案为你做了多少构建洞察的工作，又有多少落在你的团队身上需要从头构建？这个问题的答案应该驱动其他一切。

专业提示：询问你的CTO，你的自建人员分析解决方案是否能在任何给定时间点提供“现状”和“历史”指标，无需额外开发工作，以了解构建所需的总时间和资源。

评估人员分析与劳动力智能解决方案的9项标准

✅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项标准

根据我们的经验，我们发现在几乎每个RFP中都被忽视或低估的特定标准，对于人员分析与劳动力智能解决方案而言，这些标准可能最重要。

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，一个无法原生追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具有误导性的报告。

向供应商提问：你们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，但它是快速区分真正具有时间感知数据建模的平台与仅声称具有此能力的平台的方法。能够妥善处理此问题的供应商已构建基础设施来考虑这一点：某人的经理上个季度是谁，在重组前他们所在的成本中心，晋升前的职位等级。而那些反驳或转向变通方案的供应商很可能没有做到。

2. 预构建的HR内容与空白状态

提供数据仓库的供应商和提供答案的供应商之间存在真正的区别。专用平台带有数千个预计算指标和已商定的定义概念，如自愿离职率、填补时间空缺和薪酬比率。通用BI工具是空手而来，这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理解不一致。

向供应商提问："您能向我介绍您的指标库和定义吗？" 用这个来对照您内部的定义和指标进行检查，以了解您的组织可能需要的定制程度。

为什么重要：考虑一下：在第一个仪表板上线之前，人力资源、财务和IT必须坐下来就"员工人数"的含义达成一致。它是否包括承包商？休假的员工？

这种讨论在几十个指标中反复出现，正是分析项目停滞的地方，尤其是在涉及更大、复杂的企业矩阵时。不太明显的风险在于下游，定义不一致使得以后在数据之上可靠地构建（包括使用AI）几乎不可能。

3. 数据模型成熟度和AI就绪性

我们在此明确说明：这一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前提。没有它，即使设计良好的AI助手也没有一致的基础进行推理。

再次考虑下游效应。虽然答案表面上可能没问题，但如果它没有考虑您业务中的全部背景，可能会导致糟糕的决策。一个简单的例子是，解决方案理解您的组织不包括承包商在"员工人数"的定义中，这会导致不准确的数据输出。

向供应商提问：不要只问他们："你们有AI能力吗？" 每个人都会自信地说有。这是现在的基线。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。

为什么重要：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。一个领域扎根的AI，基于理解您的组织如何定义其劳动力概念的模型构建，是一种有实质差异的能力，并且随着AI工具的成熟而增值。

这正是Visier Workforce AI通过我们的劳动力上下文引擎能够最大程度支持您的地方。它专为处理持续的工作变化而设计，通过统一、丰富、治理和交付准确的劳动力上下文给任何工具、AI代理或提出与劳动力相关问题的任何人。

了解为什么上下文在AI能力中很重要。

4. 安全模型和数据民主化

将数据交给经理和HRBP（而不仅仅是中央分析团队）是人员分析的主要目标之一。

是否能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，这就是为什么找到强调数据民主化的系统对于增加新平台的采用和使用至关重要。

当您的数据需求与组织层级不匹配时，将访问权限与正式组织架构绑定的系统就会失效。给经理查看跨职能团队或虚线报告的权限通常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列控制之下的一层操作来解决此问题，将权限定义到单个数据点。例如，经理可以查看直接下属的薪资，同时查看该下属的同级平均薪资，而不暴露该组中的任何个人数据。

向供应商提问：向我介绍您的权限设置和基于角色的访问权限。您能否举例说明不同部门的一线经理如何访问信息并与平台互动？

为什么重要：您希望相信每个人只能看到他们应该看到的内容，即使组织架构在季度中期发生变化。手动构建通常意味着延迟更新、安全风险以及维护脆弱的访问规则，而无法实现单元格级安全性的精细控制。

内部构建与购买：实际成本是多少？

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。为什么要为可以构建的东西付费？

许可证成本比较经常发生，我们承认，通常表面上看很好。

但重要的是要注意，这从未考虑总拥有成本的比较。这可能是因为实际成本分散在各个部门，使构建看起来比实际便宜，而不是作为单独的项目。

大多数评估未能考虑非专用人员分析和劳动力情报解决方案实施后会发生什么。

内部构建需要为每个数据源进行定制集成，每当源系统供应商推送 API 更新时，都得有人去修复。而专有构建的平台则预装了连接器，并将其作为产品的一部分进行维护。对于任何大型构建来说，这种持续的负担通常至少需要一名专职工程角色来维持运转。

全面展开后，人员数量的成本往往在两年之前就超过了专有平台的花费。这是数据仓库和数据湖实际收取的计算能力费用，而且由于他们自建的解决方案并未针对人员数据进行优化，其数据查询往往更慢，计算成本也更高。

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未针对人员数据进行优化。费用是变动的，难以预测，并且随着查询量的扩大，增长往往会超出预期。

当你选择一个与数据湖或数据仓库无缝集成的专有平台时，这正是我们与 Databricks 的合作所实现的，你就能获得集中存储与治理的优势——而无需承担自行管理人员数据基础设施的构建、维护和计算成本。

这意味着你的团队可以花费更少的时间和资源来处理劳动力数据，而将更多时间用于基于数据采取行动。

了解 Visier 和 Databricks 如何协同工作。

对标是战略决策的关键

在内部构建中还有另一个缺失的部分：对标。原因很简单。你的数据仓库只包含你自己的数据，而作为一家公司构建对标能力在法律上和技术上都不可行。

像 Visier 这样的专有平台通过聚合其客户群中的匿名数据（超过 1700 万条员工记录）来应对这一问题，从而生成基于实际交易而非调查的对标结果。

对于试图向高管层提出可信论点的组织而言，这种外部背景往往是推荐与猜测之间的分水岭。

这个话题值得投入时间和精力，而不是作为例行公事。我们的团队曾目睹内部构建因缺乏维护或需要持续变更而最终失败。像 Visier 这样的专有解决方案则专注于这些维护工作，以确保为用户提供顺畅的运行体验。

水晶球：大多数评估未提出的问题

大多数组织带着已知的差距来进行供应商评估。他们的问题是：我需要什么来弥补？这可能是正确的问题，但并非最重要的问题。

更为棘手的问题是：我们是在解决分析职能的当下需求，还是未来的需求？我们的解决方案能否应对劳动力转型的不断变化的需求？

那些将此事视为报告问题的组织，往往会购买解决报告问题的工具。两三年后，当职能的期望提升而平台无法跟上时，他们将以显著更高的切换成本再次进行评估。

如果目标是运营报告、人员名单、请假摘要和合规输出，那么 HCM 原生工具或维护良好的内部构建或许已经足够。但值得明确的是，这实际上意味着什么：该平台能否让我们更多地洞悉不仅仅是发生了什么？它能让我们理解背后的原因，并为接下来发生的事情奠定基础吗？

如果你真正的目标是想打造一个“水晶球”来理解如何从洞察转化为影响以及这在未来的人力规划中如何成形，那么架构必须从一开始就与这一目标相匹配。

其中一部分是考虑这种方法能否随着你的需求增长和扩展。你可能在第一天并不需要预测性流失建模或组织设计等高级功能，但如果以后要使用这些功能需要引入另一个供应商或进行不同的构建，切换成本就会叠加。

首次就把架构做对，比任何评分表上的功能都更有价值。

如果你想看看这些标准在真实评估中的表现，Visier 的团队可以带你了解专有基础设施在哪里往往能产生最大的实际差异，无论是现在还是将来。

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