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G-P에서 업계를 선도하는 당사의 Global Growth Platform™(글로벌 성장 플랫폼)은 기업이 수개월이 아닌 수일 만에 고도로 숙련된 글로벌 팀을 구축하여 잠재력을 최대한 발휘할 수 있도록 지원합니다. 그런데 세계 도처의 인력이 가장 잘 협력할 수 있는 방법은 무엇일까요? 여기에서 우리는 모두가 공유할 수 있는 유형의 글로벌 성장과 성공 달성의 기회와 도전에 대해 논의합니다.
G-P. 글로벌을 가능하게 만들다.
회사를 성공적으로 운영하는 데 가장 중요한 요소는 무엇입니까? 자금, 마케팅 또는 투자 디지털 작업 공간 도구? 이것들은 모두 가치 있고 필요합니다. 그러나 오늘날과 같은 현대 사회에서 훨씬 더 중요한 요소가 하나 있습니다. 바로 데이터입니다.
데이터에 대한 논의의 대부분은 마케팅과 데이터를 사용하여 보다 개인화되고 직접적인 방식으로 고객에게 다가갈 수 있는 방법에 관한 것입니다. 그러나 데이터의 변형 가능성은 마케팅을 넘어서는 것입니다. 올바른 방법으로 사용하면 회사의 거의 모든 측면을 개선할 수 있습니다.
예를 들어, 데이터를 수집하고 분석하여 직장 다양성을 개선할 수 있습니다. 사회는 다양한 인종, 정체성, 섹슈얼리티로 가득 차 있습니다.
그러나 평등을 개선하기 위한 조치가 취해졌지만 많은 기업은 여전히 진정으로 포용적인 환경을 구축하기 위해 고군분투하고 있습니다. 그러나 데이터의 힘으로 이 모든 것이 바뀔 수 있습니다. 이유를 확인하려면 계속 읽어보세요.
인력 분석을 통한 인력 다각화
물론 단순히 데이터를 가지고 있는 것만으로는 충분하지 않습니다. 데이터가 유용하려면 데이터를 이해해야 합니다. 이를 위해서는 올바른 분석이 필요합니다. 귀하의 회사는 개선과 같은 실행 가능한 정보로 처리될 수 있는 귀하의 고객에 대한 많은 양의 데이터를 이미 수집하고 있을 것입니다. 고객 여정 오케스트레이션.
보다 다양한 작업 환경을 구축하려면 이와 동일한 프로세스가 내부적으로 발생해야 합니다. 이것을 사람 분석이라고 합니다.
사람 분석 수집
인력 분석을 수행하려면 인력에 대해 가능한 한 많은 정보를 수집해야 합니다. 그러나 이 프로세스를 수행하는 방법에 대해 경계하고 개인 정보 보호법을 준수해야 합니다. 특히 인종, 성, 성별, 배경, 나이 등과 같은 민감한 개인 정보와 관련하여.
데이터를 수집하기 전에 이 데이터를 처리하는 방법, 목적, 공유 대상, 저장 방법 및 기간을 직원에게 설명하는 것이 중요합니다. 이는 완전히 투명해지려는 귀하의 바람을 보여주고 직원들이 개인 정보 공유에 대해 더 편안하게 느끼도록 돕습니다. 그러나 이 과정은 전적으로 자발적이어야 하므로 참여하지 않기로 선택한 사람들의 의사를 존중해야 합니다.
비침습적 방식으로 데이터를 수집하는 한 가지 방법은 설문조사 링크를 이메일로 보내는 것입니다. 수신자는 참여 여부를 선택할 수 있습니다. 모든 개인정보 보호법에 대한 간결하고 이해하기 쉬운 정보에 대한 링크나 팝업을 포함해야 합니다. 또한 참가자가 언제든지 시스템에서 개인 데이터 삭제를 요청할 수 있음을 분명히 하십시오.
데이터의 중요성 설명
사람들은 당신이 그들의 정보를 원하는 이유를 알고 싶어할 것입니다. 정보를 수집하는 이유를 명확하게 하고 목표를 설명하십시오. 때로는 목표를 더 잘 설명하기 위해 시각화를 만드는 것이 유용합니다. 사용하는 것도 좋은 방법입니다 디지털 자산 관리 필요할 때 파일을 사용할 수 있도록 합니다.
효과적인 인력 분석을 위해서는 직원과 지원자 모두에 대한 데이터를 수집해야 합니다. 지원자는 물론 내부 직원에게도 투명해야 합니다.
데이터 분석
수집된 데이터로 분석 프로세스를 시작할 수 있습니다. 이 단계에서 수집한 정보의 압축을 풀기 시작할 수 있습니다. 그러나 먼저 올바른 소프트웨어가 필요합니다.
사용할 수 있는 다양한 분석 패키지가 있으므로 시간을 내어 조사하고 자신에게 적합한 옵션을 찾으십시오. 데이터가 효과적이려면 데이터가 많이 필요하다는 것을 기억하십시오.
물론 데이터가 있다는 것은 저장 공간이 필요하다는 의미이기도 합니다. 다시 많은 옵션이 있습니다. 대기업을 위한 한 가지 선택은 HDFS를 Apache Hadoop(하둡 대 HDFS).
명확한 계획을 가지고
데이터를 어떻게 사용할지 모른다면 데이터를 수집하는 것은 의미가 없습니다. 회사의 다양성을 높이고 싶을 수도 있지만 이는 매우 광범위한 목표입니다. 더 구체적이어야 합니다. 예를 들어 LGBT 직원 수를 늘리고 싶습니까? 아니면 리더십 위치에 있는 여성의 수를 늘리기 위해?
일련의 목표를 통해 목표를 명확하게 볼 수 있습니다. 그런 다음 성공을 측정하기 위한 메트릭을 만들 수 있습니다.
물론 데이터를 쉽게 검색하려면 인프라가 필요합니다. ElasticSearch는 유용할 수 있는 한 가지 옵션입니다. 많이있다 엘라스틱서치 로그 분석 및 전체 텍스트 검색이 포함됩니다.
기준선으로 시작
진행 상황을 표시하려면 기준선이 필요합니다. 전술을 변경하고 보다 다양한 인력으로 이동하기 시작하면 새로운 데이터가 변화를 보여야 합니다. 이 데이터를 기준선과 비교하여 올바른 방향으로 움직이고 있음을 증명할 수 있습니다.
마감일 생성
투명성과 성공을 보여주기 위해 결과를 공개해야 합니다. 하지만 얼마나 자주 데이터를 공유할 것입니까? 부문에 따라 법률을 준수하기 위해 정부 기관과 협력해야 할 수도 있습니다.
그러나 이것이 사실이 아니더라도 기한을 정하는 것이 좋습니다. 정기적으로 데이터를 릴리스하면 문제를 심각하게 다루고 있음을 증명합니다. 반면에 너무 촉박한 마감일은 피하십시오. 진행을 위해 충분한 시간을 주는 것이 좋습니다.
데이터가 분석되면 직원에 대해 훨씬 더 명확하게 파악할 수 있습니다. 그러나 이제 정보를 얻었습니다. 어떻게 사용합니까? 알아 보자.
다양성 격차 발견
인력이 이미 다양하다고 생각할 수 있지만 데이터가 없으면 추측에 불과합니다. 사람 분석을 사용하면 훨씬 더 정확한 그림을 얻을 수 있습니다. 직원에 대한 다음 정보 중 일부에 액세스할 수 있습니다.
- 연령
- 성별
- 성별
- 민족
과소 대표되는 특정 그룹이 있습니까? 그렇다면 포괄성을 높이기 위해 어떤 조치를 취할 수 있습니까? 언제 고용 미래의 직원, 다양성의 격차를 해결할 수 있습니다.
채용 시 편견 요소 줄이기
좋든 싫든 우리 모두는 어떤 식으로든 편견의 영향을 받습니다. 채용과 관련하여 이는 회사의 다양성에 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다. 편향을 완전히 제거할 수 있는 방법은 없지만 데이터는 편향을 줄이는 데 도움이 될 수 있습니다.
이미 데이터는 다양성의 이점을 입증할 수 있습니다. 다음은 한 가지 예입니다. 성별 다양성의 상위 4분위 기업은 다음과 같습니다. 25 퍼센트 4분위의 회사보다 평균 이상의 수익성을 가질 가능성이 더 높습니다.
이 정보를 채용 프로세스에 통합하면 더 스마트하고 데이터 기반 의사 결정을 내릴 수 있습니다. 이것들도 에 반영되어야 한다. 회사 웹 사이트 무조건적인 편향이 없고 포괄적인 가치를 완전히 나타냅니다.
동일임금 보장
오늘날 많은 기업이 재무 처리 방식을 현대화했습니다. 여기에는 다음과 같은 솔루션으로의 전환이 포함되었습니다. 클라우드 뱅킹 서비스. 그러나 다른 면에서 기업은 여전히 과거에 갇혀 있습니다.
평등하고 포용적인 직장을 만들고 싶다면 사람들에게 평등한 급여를 지급해야 합니다. 이것은 상식처럼 보이지만 그럼에도 불구하고 여전히 큰 불평등이 존재합니다. 예를 들어, 상시 직원인 여성은 83 남성이 만든 1달러당 센트.
직장이 평등 리더가 되려면 데이터를 살펴봐야 합니다. 배운 내용에 놀랄 수도 있습니다. 인력 분석은 시스템의 모든 격차를 정확히 찾아냅니다. 그러나 그 이상으로, 데이터는 불일치의 원인을 알려줄 것입니다. 이 정보로 무장하면 급여 격차를 줄이기 위해 정책을 변경할 수 있습니다.
보다 공정한 성과 검토 작성
성과 검토는 직장에서 중요한 도구입니다. 올바르게 수행되면 작업자가 진행 상황을 측정할 수 있습니다. 직원들은 칭찬을 받으면 격려를 받을 것입니다. 건설적인 비판은 근로자로 하여금 자기 개선을 하도록 이끌 수 있습니다. 그러나 너무 자주 성능 리뷰는 공정하게 처리되지 않습니다.
연구에 따르면 여성에 대한 성과 평가에는 일반적으로 남성에 대한 성과 평가보다 부정적인 단어가 더 많이 포함되어 있습니다. 유사하게, 유색인종은 종종 백인 근로자보다 낮은 성과 점수를 받습니다.
그러나 이것을 해결하기 위해 무엇을 할 수 있습니까? 가장 좋은 첫 번째 단계는 검토 프로세스와 관련된 데이터를 살펴보는 것입니다. 과소대표된 근로자가 차별을 받고 있다는 증거가 있습니까? 이 데이터를 변경의 시작점으로 사용하십시오.
투명하고 이 정보를 직원들과 공유하십시오. 안주하기보다는 변화를 위해 노력하는 모습으로 보는 것이 좋습니다.
듣는 것도 중요하다. 직원 피드백 이 과정 전반에 걸쳐.
데이터 활용
인력을 다양화하는 것은 가치 있는 목표입니다. 올바른 데이터를 사용하면 명확한 평등 목표를 설정할 수 있습니다. 여기서 사람 분석이 등장합니다. 어떻게 도움이 되는지 궁금하세요? 데이터를 보고 다양하고 포용적인 인력을 확보하는 데 방해가 되는 요인에 대한 통찰력을 제공하십시오.
효과적인 데이터를 얻으려면 적절한 저장 공간이 필요하다는 것을 기억하십시오. 다음과 같은 솔루션 아파치 쿠두 대기업에 효과적인 솔루션이 될 수 있습니다.
데이터를 적절하게 저장하고 인덱싱하면 실행 가능한 계획을 세우는 데 사용할 수 있습니다. 여기에 표시된 것처럼 사람 분석에는 다양한 사용 사례가 있습니다. 절차가 오래 걸릴 수 있음을 기억하십시오. 아웃소싱 당신의 고용은 부하를 줄이는 데 도움이 될 수 있습니다.
외부에서 도움을 구하세요
고용 프로세스를 아웃소싱하는 것이 더 저렴하고 효과적일 수 있으며 해당 경로를 선택하면 Globalization Partners 가 솔루션을 제공합니다. 와 함께 G-P Recruit, 전 세계 주요 위치에서 새 팀원을 빠르게 식별하고 고용할 수 있습니다.
Globalization Partners 와 함께 작업하면 인력을 다양화하는 데 도움이 되는 전략을 만들 수 있습니다. 당신은 소싱에 대해 걱정할 필요가 없습니다 온보딩 도구, 준수 급여 설정 찾기 또는 오프보딩.
다양한 인력의 이점은 스스로를 대변합니다. 그러니 더 이상 미루지 말고 계획을 세우고 다각화를 시작하세요.
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저자 약력:
Pohan Lin은 데이터 웨어하우스와 데이터 레이크의 기능을 연결하여 레이크하우스 아키텍처를 생성하는 글로벌 데이터 및 AI 제공업체인 Databricks의 수석 웹 마케팅 및 로컬라이제이션 관리자입니다. 이상으로 18 웹 마케팅, 온라인 SaaS 비즈니스에서 다년간의 경험, 온라인 교육 플랫폼 관리자, 전자 상거래 성장. Pohan은 혁신에 열정적이며 데이터가 마케팅에 미치는 중대한 영향을 전달하는 데 전념하고 있습니다. Pohan Lin은 다음과 같은 도메인에 대한 기사도 게시했습니다. 중소기업 뉴스.
