データがやってきたら、まず何をやるべきか（後編）

こんにちは。

「人事データ分析入門講座」講師の武田です。本日もよろしくお願いします。

この講座では、人事データ分析に取り組み始めた方に向けて、データ分析の考え方や方法をお伝えしています。本レターで7回目の配信となりました。

今回は昨年末に配信した「データがやってきたら、まず何をやるべきか」の続きになります。

前編では、データ分析を始める前にデータの発生源を押さえるため、What, Where, When, Howという観点で確認することをお伝えしました。本レターでは、Whoという視点でデータの外観を捉えることをお伝えしていきます。

手元に人事データがやってきたとき、「そのデータには誰が含まれているのか？」と問うことは大変重要です。

人事データ分析の主軸は人と組織です。

組織が人の集合体と考えると、データの外観を捉える上で「誰が」という切り口はもっとも大切な要素といえます。

3つの観点でWhoを考える

皆さんの手元に人事データやサーベイの結果があったとします。さて、このデータはどのような経路をたどってやってきたのでしょうか？

前編で取り上げたWhat, When, Where, Howという問いと向き合っていれば、概ねイメージはできていると思います。

例えば、勤怠データであれば、勤怠管理システムからしかるべきタイミングで抽出されたものでしょう。また、エンゲージメントサーベイであれば、実施時期や回収率なども大切な情報ですね。

この流れをざっとまとめると、以下のようなイメージになります。従業員と組織から始まり、システムを経てデータが抽出されたということですね。逆に言うと、手元のデータの出所を遡っていけば、抽出元のシステムやサーベイがあり、その先には「人」が存在しているわけです。

ところで、私たちが人事データ分析を行うとき、その関心は常に「従業員や組織」に向いています。それは、分析対象が勤怠であってもエンゲージメントであっても同じです。

そして、私たちの試み、すなわち、人事データを分析することによって人事的な課題解決を図ることは、手元のデータからその根本的な発生源である人の振る舞いや特徴を捉えることに相当します。

これを図にすると以下のような形になります。一見すると当たり前の話に見えますね。

ここでWhoという観点で、以下の点が気になります。

つまり、上の図で表した「データ」「システム」「従業員」それぞれについて、どんな人が含まれているのか知っておきたくなるわけです。

人事データ分析に取り掛かるときには、これら3つの切り口でWhoを考えてみることが大切です。