HRSSのセッションにて、Slidoで質問を受け付けて「できるだけ後で答えます!」と言ったけれど自分が管理していないSlidoで返事ができないことに気づいたので返答する連続ポストをします…
https://app.sli.do/event/8reVhNw4GU7uJqQLkXd2xY/live/questions?clusterId=eu1
Q. 人事としてデータドリブンチームを立ち上げるにあたって、考慮すべき点があればお伺いしたいです。
A. セッションの中でもお話しした、3つの特性 https://note.com/bizreachworktech/n/nb7651665a192 を持つメンバーを巻き込むこと、出来れば2,3人でチームを組めることが大事かと思います。
Q. 仮説を検証・立証するためのデータ分析をする時、使用するデータや分析方法によって恣意的に仮説が正しくなるような結果になってしまう気がします。それを防ぐために気をつけることやコツはありますか?
A. セッションで話した手法で、仮説検証が「恣意的だ」と気づける機会を増やすことです
Q. データ分析をしていくためにはある程度母集団が大きくないと結果が有効なものではないと考えるが、初めの1サイクルを回していく際にどのようにデータ収集するべきか
A. 施策で実現したい姿に沿うデータを漏らさず収集することです。個別対応になったとしても、データ収集できたという意味はあります
Q. 分析に必要なエクセルスキルを身につける第一歩はなにがよいでしょうか?本、YouTubeなどおすすめがあれば教えてください。
A. 試行錯誤で学ぶ人間なので良い本・Youtubeが思いつきません…「ピボットテーブル」を説明しているものを見比べて、自分に分かりやすいものを使えばよいと思います
Q. 人事データを複数掛け合わせて付加価値を生み出したいのですが、何か具体例や成功例があれば教えていただけますでしょうか。例えば学歴✖️研修評価から社員の適性を判断するなど、何かデータを掛け合せた例があれば教えてください!
A. 「仮説をつかむ」観点では、中途半端な掛け合わせは悪い「決めつけ」に繋がるので自分は避けることが多いです。一方、複数の施策が連携した結果、データも掛け合わせができる、というときには高い付加価値がでると思います。例えば1on1とセットのパルスサーベイ×組織診断サーベイ、であれば、相互に参考になる結果がだせるように思います。