こちらのページでは、人事データを分析するための切り口（観点）を整理したマインドマップを公開しています。
人事データ分析の切り口
人事データ分析で利用できるデータは人事の基本的な属性から勤怠や成績に至るまで多岐にわたります。
データ分析に携わっている皆さまより、「人事データの分析で利用できる項目にはどのようなものがありますか？ 分析の切り口についてヒントをください」とお問い合わせいただくことが増えてきました。
そこで、クニラボでは、これまでの分析ノウハウを集約し、人事データ分析でよく使用するデータ項目をマインドマップに整理いたしました。
ライセンス
クリエイティブ・コモンズ（表示 - 非営利 - 4.0）にて配布しております。詳しくは以下のページをご参照ください。
https://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/deed.ja
注意点・制限事項
- 上記ライセンスに従った上でご活用ください。
- 本ドキュメントは経験に基づくものです。その品質を保証するものではありません。また、利用された結果生じた如何なる損害も保障いたしません。
ドキュメントのダウンロード
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ピープルアナリティクスにご関心がある方は特集ページやブログもご参照ください。
ピープルアナリティクスとは？
ファクト（データ）をベースに意思決定を行い、効果的な人事施策を打つことで戦略人事を実現するための一連の活動をピープルアナリティクスといいます。 2010年代後半より、国内においてもピープルアナリティクスが求められるようになってきました。現在、多くの企業が人事データの分析に取り組み、施策の意思決定や業務効率化、さらには従業員とのコミュニケーションに活用しています。 これらの取り組みはそれぞれ狙いが異なるもので、取り組むべきタイミングや分析アプローチが大きく変わってきます。それぞれの概要と取り組み例を以下の表にまとめました。 データ活用の方向性 人事業務上の狙い 取り組み例 意思決定支援 ファクトから問題と課題を発見し課題解決に至る施策を立案 ハイパフォーマーの行動要因分析
エンゲージメントの影響調査
研修などの施策効果の検証 業務効率化 人手で行っている人事関連作業をデータを用いて効率化 所属別時間外勤務時間数の整理
勤怠に関するアラートの自動化
社内サーベイ分析の効率化 コミュニケーション 従業員に対して施策の意図を伝えフィードバックを受ける ダッシュボ
武田 邦敬
