Adobe的股票
临时员工的数量继续以快速的速度增长，由于许多公司现在拥有远程员工和全球员工，管理临时员工变得更加复杂。商业领袖如果不能从广泛的劳动力数据来源中获得最新的见解，就不能正确地执行他们的计划。
“对于拥有足够正确数据的公司来说，这成为了一种战略优势，”at的高级副总裁Dustin Burgess说箴无限该公司是一家人力资源技术供应商，帮助寻找、跟踪和分析后备劳动力。“如果你没有足够的数据，也没有适当的机制来确保数据的及时、准确和不偏不倚，那么无论你公司的具体流程如何，你在寻找候选人时都不会那么聪明或有竞争力。”
全球大流行造成的困难使问题更加复杂。这些挑战——包括即时且现在持续的远程劳动力、供应链延迟、工人分类问题、新的工作场所安全协议、求职者更多的就业选择等等——产生了意想不到的、有时是多方面的、相互关联的问题。
最重要的是，一些公司面临着大量的裁员或辞职。
最重要的是，尽管在目前的环境下，公司需要高效、有效的方法来吸引、留住和重新部署人才。解决所有这些问题的秘密武器，以及传统的特遣队劳动力管理问题，是劳动力数据。
但不是所有的数据。公司需要积累大量的数据集来解决他们的特定需求，然后能够策略性地分析这些数据，从而产生支持特遣队劳动力项目管理和更大的业务决策的商业智能。
为了了解更多关于将数据和分析纳入员工队伍计划的影响，我们采访了PRO Unlimited公司北极星HCM集团的高级副总裁Burgess。
PRO Unlimited的劳动力数据问答
在非雇员劳动力领域，当前的讨论似乎包括以某种形式讨论数据。公司如何访问他们需要的数据，为什么合作关系很重要?
达斯汀·伯吉斯:数据一直是我们的客户感兴趣的东西，但现在它肯定更相关。公司正在获取大量的定量和定性数据，这使他们能够洞察到他们的人力资源计划管理的许多新方面。因为我们可以访问如此多的数据，所以必须以真正为组织带来价值的方式使用这些数据。这意味着要有正确的合作伙伴来推动变革。
有许多团体提供数据和分析咨询，他们非常擅长自己的工作。然而，他们不像我们的行业专家那样理解我们的数据。他们提出的改善运营和降低成本的建议最终可能会增加人员流失和填补时间等问题。
我们相信，关于如何优化后备劳动力的建议应该来自那些了解通过数据所建议的变化的下游影响的人。与全面理解和解释数据的解决方案提供者合作是非常关键的，这样您就可以做出最适合组织目标的明智决策。
大多数公司使用内部和外部数据的组合，但所有这些数据都必须进行管理、清理、评估价值和有效性，然后进行解释和分析。安全问题也必须处处考虑。随着世界的联系越来越紧密，越来越多的数据带来了更大的安全问题，需要专家进行监管导航。公司必须及时了解有关数据收集、安全和隐私的国家和全球参数，这就需要技术和能够实时更新操作的专家合作伙伴。
收集、分析并将劳动力数据集成到程序操作中似乎令人生畏。当企业需要关于如何改变现有业务的建议时，他们从哪里开始呢?
进入对话的途径有很多，信息来源也有很多。行业分析师和像Spend Matters或SIA这样的组织可以帮助公司更好地了解这个领域及其参与者。接下来的问题是与技术和解决方案提供者以及采用了类似解决方案集的其他公司进行正确的对话。
公司需要评估专业知识、全球能力、技术提供和合作伙伴关系的广度和范围。只有通过对话——无论是申请邀请函的过程、正式的信息收集面试还是更随意的对话——才能做出明智的决定。
我们通常从讨论您的组织面临的挑战开始，什么样的职位来源，确定了什么样的未来需求，临时劳动力与全职劳动力的比例是多少，以及已经收集了哪些数据并用于基准测试。没有放之四海而皆准的蓝图，因为每个组织的结构都不一样。公司规模并不是现有项目成功的指标。有时，大公司对自己庞大的项目几乎没有控制权。我们在每一种情况下都准备好挖掘尽可能多的相关信息和数据，然后建立个性化的方法来帮助我们的客户实现他们的业务目标。
从内部和外部来源都可以获得如此多的劳动力数据。公司应该寻找什么类型的数据来支持他们的业务目标?
通常情况下，公司会求助于自己的内部系统来获取数据的基础层。它通常是最值得信赖的来源，可以来自财务、人力资源和采购等多个部门。提供的数据可以包括申请人跟踪、发票、工资单、供应商付款、签发的1099证书、签发和撤销的徽章和许可，或者任何有助于确定非雇员工人的地位和数量的东西。
外部数据可以来自许多来源。我们从领英(LinkedIn)等公共网站和其他招聘网站上搜集数据。美国劳工统计局(Bureau of Labor Statistics)提供了一项服务，允许我们收集其他类型的公共信息。
我们还从各种经过审查的来源购买数据，为我们的客户在多个领域提供更完整的信息。我们发现，本地市场数据是无价的，因为它可以让我们评估基于地理位置的候选供应和需求、本地竞争和费率。当你设计雇主品牌战略时，这是至关重要的，尤其是如果你打算拥有一支强大的远程员工队伍。例如，当公司扩张到新的国家时，这些数据在做出招聘决定时是绝对必要的。
我们从我们信任的合作伙伴网络中收集一部分数据。我们遍布全球的1万多家人力资源公司为我们提供当地市场信息，让我们了解市场趋势、监管变化和所需技能。
总的来说，我们从大约4万个来源提取数据，这意味着必须有一个强大的数据验证过程。无论公司选择什么解决方案来管理他们的数据，都必须是技术驱动的，因为数据量太大，无法进行人工审查。这项技术应该包括控制，这样数据就可以合成到现有的系统中，并提供风险保护。
如今可用的数据量似乎无穷无尽，这也让人感觉有些不堪重负。为什么拥有这么多不同的数据源如此重要?
公司受益于使用最广泛的可用数据，以满足他们当前和未来的需求。对于组织来说，重要的是查看各个组件，以了解它们如何集成到更大的决策过程中，以确保它们正在考虑可能影响其业务目标的所有组件。
目前，无论在哪个行业，多样性、公平和包容性(DE&I)都是一个新兴的数据话题。从历史上看，大多数组织都关注供应商的多样性，但这种对话实质上已经转移到候选人和员工身上。这种变化造成了一个灰色地带，围绕着什么可以跟踪，什么可以要求，什么应该自我报告。大多数组织依赖于自我报告和某种程度的经过验证的推断多样性指标;他们也开始跟踪进展。无论我们的客户在寻找哪种类型的DE&I数据，他们都需要这些信息——这对实现他们的目标至关重要。
现在，直接采购数据也更加重要，因为员工有更多的选择，他们会根据雇主品牌来做决定。这一领域已经从传统的雇主记录服务转向技术支持的解决方案，使用人工智能和机器学习来促进候选人匹配。
该技术允许公司搜索更广泛、更深入的人才库，并在职位描述、候选人反应或公司需求和候选人可用性发生任何其他变化时，重新调整以适应变化。解决方案提供商应该监控品牌活动的成功、市场价格的变化和员工满意度。
与雇主品牌相关的员工经验应该成为每家公司数据的组成部分，这样他们才能真正了解什么是有效的，什么是无效的。我们促进NPS调查和其他信息收集工具，以收集数据，如总体满意度、员工想要什么样的福利、他们如何发现该职位以及他们在任务结束后是否有兴趣继续留任。
对我们来说，重新部署是一个有趣的用例，因为要想成功，它需要非常强大的数据。如果公司能够重新雇用那些已经熟悉并对自己的非员工经历感到满意的员工，就可以节省资金、缩短招聘时间、缩短入职时间，并确保更好地融入公司文化。有了可靠的数据，经理就能确切地知道谁的合同即将到期，谁适合即将到来的职位空缺，员工的表现如何以及当前的账单费率。使用这些数据可以有效地支持计划，从而减少招聘的延迟和停机时间。
在过去的几个月里，我们看到的最热门的话题可能是薪酬平等，但我们将其视为一个更广泛的问题。虽然我们绝对关注工资平等，以确保每个工人做同样的工作获得相同的报酬，但我们也关注工作平等，这是对话中有时被忽视的一个组成部分。在PRO Unlimited，这意味着我们利用人工智能和机器学习来确保所有员工的工作描述是平等的，包括合同工和全职员工。
我们的技术可以确定在整个工作分类中是否有技能、角色责任、教育要求和任何其他因素的匹配。通过考虑职位平等，公司可以适当地解决平等和股权的问题，从而降低风险。
一旦组织决定将数据合并到现有的操作中，关于集成和互操作性，他们应该寻找什么?
至关重要的是，公司有能力在其内部系统中挖掘和有效使用数据。当谈到有关人才的数据时，这些数据可能来自多个部门和来源。现在很多注意力都放在了特定的技术上，但是在做出这种选择时需要清楚地了解需要捕获的数据类型。有一点是不能忽视的，那就是这些数据将在组织内部和每个不同的流程流中增加价值。在影响决策的位置插入数据是正确的，它必须在过程中足够早地插入，以便适当地为这些决策提供信息。这是一个至关重要的组成部分，因为访问数据是一回事，但如果在做出决定之前无法获得数据，它就无法提供价值。
在寻找解决方案提供者时，公司应该在评估其当前情况时期待什么?在成功的项目中是否有共同的技术成分?
为了让公司成功地采用和利用围绕数据的技术解决方案，他们的供应商应该有一些评估机制来确定他们现有的系统和流程与他们想要达到的目标之间的关系。我们查看现有的特遣队劳动力管理计划的成熟度，并问一些问题，如采用了什么技术，谁管理计划，以及新计划将具有什么目标。建立和维护基于数据的程序没有一个最好的方法，但那些成功的程序肯定有共同点。
这个品牌工作室的帖子是用箴无限．
讨论: