تستخدم العديد من المنظمات تحليلات الأفراد للإشارة إلى النهج الشامل لاستخدام البيانات والتحليلات لدراسة كل ما يؤثر في موظفيها. وهناك فئتان أخريان من التحليلات التي تندرج تحت موضوع إدارة الموظفين وهما:

• تحليلات الموارد البشرية: ترتبط هذه التحليلات في المقام الأول بمهام الموارد البشرية، مثل التوظيف والتدريب والاحتفاظ بالموظفين بدوام كامل. وتسمى أيضًا تحليلات المواهب.
• تحليلات القوى العاملة: يشير هذا البرنامج التحليلي إلى إدارة جميع أفراد القوى العاملة، سواء كانوا موظفين بدوام كامل أو بدوام جزئي أو مستقلين أو استشاريين.

تستفيد المنظمات من عدة أنواع مختلفة من البيانات الكامنة والآنية التي يمكن للمنظمات الوصول إلى بعضها على لوحات بيانات الموارد البشرية.

تستخدم العديد من المؤسسات منصات تحليلات الأشخاص، مثل أنظمة معلومات الموارد البشرية (HRIS) أو برامج إدارة رأس المال البشري (HCM)، لتتبع التحليلات ووضع مؤشرات الأداء الرئيسية (KPIs). ويدمج هذا التطبيق تخطيط المواهب وإدارتها وتحليلاتها في نظام واحد. ويوفر البرنامج حلولاً لإدارة رأس المال البشري على نطاق واسع، خاصةً عندما يكون مدعومًا بالذكاء الاصطناعي. يمكن للمؤسسات أيضًا استخدام أدوات العرض المصور للبيانات لفهم البيانات التي تجمعها أنظمة الموارد البشرية.

• بيانات التنوع والمساواة والشمولية: تلتزم المنظمات على نحو متزايد بتوظيف مجموعة واسعة من الأشخاص من خلفيات مختلفة لتحقيق أهداف التنوع والمساواة والشمولية. ولمواصلة تحقيق هذه الأهداف، يحتاج قسم الموارد البشرية إلى تتبع بيانات الموظفين الحاليين والموظفين المستقبليين والموظفين المحتملين.
• بيانات تفضيلات الموظفين: يساعد فهم ما يحفز الموظفين والامتيازات التي يقدرونها أكثر من غيرها قادة الأعمال على تخصيص الموارد بكفاءة أكبر لدعم احتياجات الموظفين. وتساعد البيانات المستقاة من استطلاعات الموظفين وعمليات التحقق المخصصة القادة على فهم أفضل للامتيازات والميزات التي تحظى بشعبية كبيرة، وتلك التي لا تُستخدم بشكل كافٍ.
• درجة مشاركة الموظفين: يمكن أن يؤدي تتبع هذه الدرجة بمرور الوقت إلى تنبيه المنظمة إذا كان الموظفون غير راضين، ومن ثَمَّ تزداد احتمالية تركهم للعمل. وعلى غرار بيانات تفضيلات الموظفين، تساعد هذه الدرجة المنظمات على الحفاظ على خط أساس لفريقها وتقييم صحة استراتيجيات الاحتفاظ بالموظفين واستراتيجيات احتياطي المواهب.
• معدلات الوقت اللازم للتوظيف: قد يكلف توظيف الموظفين وتعيينهم الكثير من المال ويستنزف الموارد من الأنشطة الأخرى. ويكون الأمر مرهقًا بشكل خاص إذا استغرقت المنظمة وقتًا أطول لتحديد هؤلاء الموظفين المحتملين والتعاقد معهم. تساعد مراقبة الوقت المستغرق في إدارة التوظيف المنظمات.
• استخدام الميزات: يساعد جمع بيانات استخدام الميزات القادة على تبسيط المهمة المعقدة لإدارة ميزات القوى العاملة. فمع البيانات التي تدعم نظام الميزات، يصبح التخطيط واتخاذ القرارات أسهل بالنسبة إلى موظفيك، ما يؤدي إلى زيادة التسجيل والاستقطاعات في كل أنحاء النظام.

هناك العديد من الأطراف المعنية التي تساهم أعمالها الجماعية في تحليلات الأشخاص. تبني بعض المنظمات قدرات محددة لتحليلات الأشخاص، بقيادة المديرين التنفيذيين. وبعضها الآخر يتعامل معها بشكل أكثر تعاونية.

• قادة الأعمال: تحتاج قيادة المنظمات إلى إعطاء الأولوية لتحليلات الأشخاص باعتبارها مكونًا رئيسيًا في إستراتيجية أعمالهم. وهم بحاجة إلى الاستثمار في الموارد المطلوبة للتنقيب في بياناتهم الداخلية والتصريح بشراء حلول التحليلات المناسبة. ويجب على المديرين التنفيذيين إبلاغ قادة الموارد البشرية لديهم بأن تحليلات الأشخاص هي أولوية، مع الإشارة إلى الارتباطات المحتملة بين تحليلات الأشخاص القوية ونتائج الأعمال الإيجابية.
• اختصاصيو الموارد البشرية: يشارك قسم الموارد البشرية بشكل متكامل في وضع إستراتيجية تحليلات الأشخاص في الشركة. فمتخصصو الموارد البشرية هم الخط الأمامي في إدارة جمع مقاييس الموارد البشرية المتعلقة ببيانات الموظفين وتقييمات الموظفين وتعليقاتهم وحساب إحصاءات رضا الموظفين. بالإضافة إلى ذلك، فهم يساعدون على جمع البيانات لفهم أفضل للموظفين الذين يحتاجون إلى تحسين مهاراتهم أو إعادة تأهيلهم لزيادة فرص نجاح المنظمة.
• قسم تقنية المعلومات: يحتاج فريق تقنية المعلومات إلى فهم الأدوات التي تمتلكها المنظمة لتحليلات الأشخاص، وما إذا كانت هناك حاجة لترخيص أدوات مختلفة أو بناء الأدوات بأنفسهم. وسيكون لمتخصصي تقنية المعلومات وجهة نظر حول كيف يمكن للذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي والتقنيات والبنية التحتية الأخرى تحسين جمع البيانات وتحليلها.
• الفرق القانونية: يجب على المنظمات أن تحرص على الحفاظ على أمن البيانات، لا سيما المعلومات الشخصية الخاصة. ويجب أن تعمل الفرق القانونية مع فرق تقنية المعلومات وفرق الأمن لفهم نظام جمع البيانات وتحليلها وتخزينها، من أجل حماية المنظمة بشكل أفضل من التسريبات أو مشكلات الامتثال المحتملة.
• الموظفون: من المفيد للمنظمة أن يفهم الموظفون ويقدرون كيف تساعدهم تحليلات الأشخاص على أداء وظائفهم بشكل أفضل وأن يكونوا أكثر رضا في العمل. ويجب أن يفهم الموظفون ما البيانات التي تجمعها المنظمة وكيف تُستخدم البيانات وكيف تفيدهم.

تتبع المنظمات المختلفة مناهج مختلفة لإستراتيجية تحليلات الأشخاص، ولكن معظمها يتبع مسارًا مباشرًا.

• تحديد أهداف عملك: يجب أن تتوافق كل مناهج تحليلات الأشخاص الناجحة مع أهداف العمل. تحديد هذه الأهداف في البداية يجعل بقية العملية أكثر سلاسة.
• تحديد أهداف الأشخاص والموارد البشرية والقوى العاملة: بعد ذلك، يجب على المنظمة أن تحدد الأهداف الرئيسية التي لديها لوظيفة القوى العاملة لديها، مثل تحسين المدة التي يستغرقها التوظيف أو تقليل معدل ترك الموظفين للعمل أو تحسين دورات تدريب الموظفين.
• تحديد مؤشرات الأداء الرئيسية (KPIs) الصحيحة: بمجرد أن تعرف المنظمة أهداف العمل وأهداف القوى العاملة، يجب عليها تحديد أفضل طريقة لتتبع تلك المبادرات ووضع مؤشرات أداء رئيسية واضحة.
• العثور على الأدوات المناسبة: يجب على المنظمات تحديد الأدوات المناسبة لأعمالها الخاصة لجمع البيانات وإنتاج المعارف وفقًا لأي لوائح قانونية وقيود تقنية المعلومات وغيرها من الحواجز التنظيمية. 

هناك العديد من الميزات المهمة لدمج البيانات من تحليلات الأشخاص في إستراتيجية المنظمة. 

• مواءمة إستراتيجية الموارد البشرية مع أهداف العمل: من المرجح أن تحصل المنظمات التي تستخدم الموارد البشرية القائمة على الأدلة على معلومات مهمة تمكنها من تحسين إستراتيجية العمل بشكل عام. على سبيل المثال، عند معرفة أن الموظفين منخرطون في العمل ومعدلات الوقت اللازم للتوظيف تنخفض، يمكن للمنظمة إعادة تخصيص بعض ميزانية التوظيف لمجالات أخرى أكثر احتياجًا.
• تحسين مؤشرات التنوع: وجدت دراسة أجرتها McKinsey أن54% من المشاركين (محتوى الرابط موجود خارج موقع ibm.com) أثبتت أن التنوع والمساواة والشمولية من بين أهم ثلاثة مجالات حققت فيها تحليلات الأشخاص أكبر قيمة. تتزايد أهمية معرفة موقع المنظمة من أهداف التنوع لديها.¹
• تحسين مشاركة الموظفين: إن فهم ما يحفز الموظفين وما لا يحفزهم يساعد القادة على تخطيط استراتيجيات إشراك الموظفين بكفاءة أكبر. ويؤدي تتبع كيفية تفاعل المنظمة مع الموظفين وكيفية مراقبة رفاهيتهم إلى إيجاد بيئة أكثر إيجابية.
• تحديد أصحاب الأداء العالي: تساعد تحليلات الأشخاص المنظمات على تجميع معارف قابلة للتنفيذ على المستويين الكلي والجزئي. ويمكن للمنظمات التي تعطي الأولوية للمستوى الأخير أن تستهدف بشكل أفضل الموظفين المتميزين للتقدم الوظيفي.
• تعزيز إدارة الأداء: يمكن لأدوات الأداء والأهداف أن تقيس إنتاجية الفريق وتوفر تصحيحات للمسار عندما تكشف البيانات عن أوجه القصور. على سبيل المثال، SAP SuccessFactors هو نظام قائم على السحابة لإدارة رأس المال البشري (HCM). ويمكنه تتبع التحليلات المتعلقة بمشكلات التأهيل والتوظيف والاحتفاظ بالموظفين وإدارة التعويضات وإدارة الرواتب والميزات والوقت والحضور.
• الحفاظ على الامتثال: إن متابعة أي تحليلات للبيانات يعني أن المنظمة تجمع كميات كبيرة من البيانات الكثيرة. وتحتاج إلى حماية تلك المعلومات لتجنب مشكلات الخصوصية والحفاظ على الامتثال للقوانين المحلية والفيدرالية والوطنية.
• تقليل الاستنزاف: يرغب الموظفون في معرفة أدائهم في نظر المنظمة وبين أقرانهم. ولزيادة الاحتفاظ بالموظفين، تحتاج المنظمات إلى مشاركة المعلومات معهم بشكل أفضل حول تقدمهم وفرص نموهم. يمكن أن يساعد ذلك على تقليل معدلات ترك الموظفين للعمل وتحسين رضا الموظفين.

يُحدث الذكاء الاصطناعي ثورة في مجال الموارد البشرية بعدة طرق، بما في ذلك تحليلات الأشخاص.

• عمل الموارد البشرية المدعوم بالذكاء الاصطناعي: يمكن لمتخصصي الموارد البشرية استخدام الذكاء الاصطناعي التوليدي لصياغة التوصيفات الوظيفية والمشاركة في المقابلات وإجراء عملية تأهيل الموظفين. ويمكن للذكاء الاصطناعي أن يساعد على تعزيز اكتساب المواهب وإدارة المواهب بالإضافة إلى تحليل البيانات التي تأتي من عمليات الموارد البشرية هذه.
• أتمتة الموارد البشرية: يمكن للمؤسسات استخدام برامج لمساعدة متخصصي الموارد البشرية من خلال التخلص من المهام اليدوية المتكررة وتعزيز عمليات الموارد البشرية التي لا يزال البشر بحاجة إلى التعامل معها. وتساعد أدوات الأتمتة على إدارة العديد من أجزاء عملية التوظيف لفرق الموارد البشرية، بدءًا من تحديد الموظفين الجدد إلى إرسال خطابات القبول أو الرفض بناءً على معايير داخلية. ويمكن للأتمتة تحليل إحصاءات التوظيف بسرعة لإنتاج معارف قابلة للتنفيذ، ما يؤدي إلى اتخاذ قرارات أسرع.
• التعلم الآلي لتحليل البيانات الكبيرة: تُنتج تحليلات الأشخاص العديد من نقاط البيانات التي تتطلب إما ساعات عمل بشرية كثيرة أو التقنية المناسبة لتحويلها إلى معارف قابلة للتنفيذ. يمكن للتعلم الآلي أن يقلل من الساعات التي يقضيها اختصاصيو الموارد البشرية في تلك الأنشطة حتى يتمكنوا من التركيز على العمل على مستوى أعلى.
• تحليل المشاعر: يمكن للمنظمات تدريب الذكاء الاصطناعي على استيعاب رسائل البريد الإلكتروني ومناقشات وسائل التواصل الاجتماعي والوثائق ونصوص المكالمات للكشف عن معارف قابلة للتنفيذ. على سبيل المثال، يمكنه تحديد القواسم المشتركة في المقابلات مع المرشحين الذين يقبلون بالوظائف، ما يساعد القائمين على إجراء المقابلات على تحسين نصوص مكالماتهم.
• تحليل بيانات أكثر كفاءة: يمكن باستخدام عملية التعدين المعززة بالذكاء الاصطناعي التوليدي تحديد العقبات وأوجه القصور وتقديم توصيات لإصلاحها.
• عملية التأهيل: إن أتمتة عملية التأهيل باستخدام أنظمة ذكية تجعل من الأسرع الحصول على موظفين جدد يحققون قيمة للأعمال. وتنتج هذه التحليلات أيضًا بيانات يمكن أن تساعد على تحسين عملية التأهيل باستمرار.