採用や人材育成、評価、配置、離職防止など、人事に関する判断を担当者の勘や経験だけに頼ることが難しくなっています。
そこで重要になるのが、勤怠や評価、スキル、エンゲージメントなどの情報を収集・分析し、人事施策に活かす「人事データ活用」です。
BIツールでデータを見える化すれば、組織が抱える課題や変化を把握し、採用や配置、育成などの改善につなげやすくなります。
本記事では、人事データ分析の基礎から、BIツールを活用するメリット、具体的な分析手順、ツールの選び方、企業の導入事例までわかりやすく解説します。
人事データ分析が注目される背景
採用や配置、育成、評価といった人事の判断を、担当者の経験や感覚だけに頼ることが難しくなっています。
人材不足が続くなかで、限られた人材をどのように採用し、育て、定着につなげるかは、多くの企業にとって重要な経営課題です。そこで注目されているのが、勤怠や評価、スキルなどの情報を人事施策に活かす人事データ分析です。
人事データ分析とは
人事データ分析とは、従業員に関する情報を収集・整理し、採用や配置、育成、評価、定着などの改善に活かす取り組みです。
分析に使われるデータには、次のようなものがあります。
- 勤怠や残業時間
- 人事評価や目標達成状況
- 保有スキルや研修履歴
- 従業員アンケートの結果
- 異動や昇進、退職の履歴
- 採用活動や選考の実績
これらの情報を組み合わせることで、特定の部署に残業が集中していないか、研修が実務の成果につながっているか、どのような人材が定着しているかなどを確認できます。
人事データ分析の目的は、従業員を数字だけで評価することではなく、組織が抱える課題を見つけ、人事施策を改善することです。
人材不足のなかで適切な配置と育成が求められている
採用が難しくなるほど、すでに在籍している従業員の力をどのように活かすかが重要になります。
従業員のスキルや経験、希望するキャリアなどを整理しておけば、欠員が出るたびに外部採用へ頼るのではなく、社内での配置転換や育成によって対応できる可能性があります。
また、勤怠やアンケートの結果を部署別・時期別に確認することで、業務負担が高まっている職場や、離職につながりやすい課題を早めに把握しやすくなります。
限られた人材を一律に管理するのではなく、一人ひとりの特性や組織の状況に合わせて活かすために、人事データが役立ちます。
人事情報を集約・可視化しやすくなった
以前は、勤怠、給与、評価、採用などの情報が別々のシステムやExcelファイルで管理され、人事部門が横断的に分析するには大きな手間がかかっていました。
現在はクラウド型の人事システムやBIツールが普及し、複数のデータを集約してダッシュボードで確認しやすくなっています。
BIツールを使えば、離職率や残業時間、評価分布、採用進捗といった指標をグラフや表で可視化できます。数字の一覧だけでは分かりにくい変化も捉えやすくなり、経営層や現場の管理職とも課題を共有しやすくなります。
人事施策にも説明できる根拠が求められている
配置や昇進、研修、採用基準など、人事の判断は従業員の働き方やキャリアに大きな影響を与えます。
判断の根拠が曖昧なままでは、従業員の納得を得にくく、現場からの不信感につながることもあります。データを活用すれば、なぜその施策が必要なのか、実施後にどのような変化があったのかを説明しやすくなります。
ただし、データに現れない事情や現場の声もあります。人事データは判断を自動化するためではなく、面談や現場へのヒアリングと組み合わせて意思決定の精度を高めるために使うことが大切です。
関連記事：人事データ化とは？中小企業が「勘」ではなく数字で判断するための３つの領域
人事データを見える化する重要性
人事データの見える化とは、勤怠、採用、評価、スキル、異動、離職などの情報を、グラフやダッシュボードで確認できる状態にすることです。
人事データを表計算ソフトの一覧だけで管理していると、数値の変化や部署ごとの違いを見落とすことがあります。データを見える化すれば、組織の状態や人事課題を把握しやすくなり、採用や配置、育成などの判断に活かせます。
ただし、グラフを作成すること自体が目的ではありません。把握したい課題と確認する指標を決め、分析結果を施策につなげることが重要です。
組織の変化や課題を早期に発見できる
人事データを継続して見える化することで、組織の変化に気付きやすくなります。たとえば、部署別の残業時間や有給休暇取得率、離職率などを定期的に確認すれば、負担が偏っている部署や離職が増えている時期を把握できます。
採用活動では、応募数や選考通過率、内定承諾率を採用経路別に比較することで、どの経路に課題があるのかを確認できます。入社後の評価や定着状況まで追跡すれば、応募数だけでなく、採用後の活躍を含めた判断も可能です。
問題が大きくなる前に変化を捉えられることが、人事データを見える化するメリットの一つです。
人材配置や育成の判断に活かせる
従業員のスキル、経験、評価、研修履歴などを見える化すると、誰がどのような強みを持ち、どの分野で育成が必要なのかを整理できます。
たとえば、新しいプロジェクトに必要なスキルと社員の保有スキルを照らし合わせれば、人材配置を検討する材料になります。評価結果や研修履歴を確認することで、一人ひとりの課題に合わせた研修や面談も実施しやすくなります。
ただし、数値だけで配置や評価を決めるのは適切ではありません。本人の希望や上司との面談、実際の仕事ぶりなども確認し、データを判断材料の一つとして活用することが大切です。
経営層や現場と課題を共有しやすくなる
人事データをグラフやダッシュボードで示すと、経営層や現場の管理職にも組織の状況を説明しやすくなります。
たとえば、「人手が足りない」という説明だけでなく、部署ごとの業務量、残業時間、人員構成などを示せば、採用や配置転換が必要な理由を具体的に共有できます。研修を提案する場合も、対象者のスキルや評価の傾向を示すことで、実施目的が伝わりやすくなります。
関係者が同じデータを確認できれば、認識のずれを減らし、施策について話し合いやすくなります。人事データの見える化は、人事部門だけでなく、経営層や現場を巻き込んで組織改善を進めるための共通材料になります。
施策の効果を継続的に検証できる
人事施策を実施した後は、数値がどのように変化したかを確認する必要があります。見える化の仕組みがあれば、施策の実施前後を比較し、期待した効果が得られたかを検証できます。
たとえば、残業削減策を実施した場合は残業時間や有給休暇取得率、管理職研修を実施した場合は従業員サーベイや離職率の変化を確認します。結果が改善していなければ、施策の内容や対象者、実施方法を見直します。
データの確認、施策の実行、効果検証を繰り返すことで、人事データを継続的な組織改善に活かせるようになります。
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人事データの分析にBIツールを活用するメリット
BIツールを活用すると、勤怠、評価、スキル、採用、離職など、社内に分散している人事データをまとめて確認しやすくなります。
表計算ソフトで数字を並べるだけでは気づきにくい変化も、グラフやダッシュボードで可視化することで、組織の課題を把握しやすくなります。
ここでは、人事データの分析にBIツールを活用する主なメリットを紹介します。
人事情報を一つの画面で確認しやすくなる
勤怠、評価、研修履歴、保有スキルなどの情報が別々に管理されていると、必要なデータを集めるだけでも時間がかかります。
BIツールで複数のデータを連携すれば、部署別の残業時間や評価分布、研修の受講状況などを一つの画面で確認できます。毎月同じ集計作業を繰り返している企業では、レポート作成にかかる負担の軽減も期待できます。
人事担当者が数字を集める作業に追われず、課題の分析や施策の検討に時間を使いやすくなることが大きなメリットです。
配置や育成の判断材料を増やせる
従業員のスキルや評価、研修履歴を組み合わせることで、どの部署にどのような人材がいるのかを把握しやすくなります。
例えば、新しいプロジェクトに必要なスキルを持つ社員を探したり、次の管理職候補に不足している経験を整理したりする際に役立ちます。
ただし、数値だけで配置や昇進を決めるのではなく、本人の希望や上司の評価、面談内容も踏まえて判断することが重要です。
業務負担が集中している部署を見つけやすい
残業時間や欠勤、有給休暇の取得状況などを部署別・時期別に可視化すると、負担が偏っている職場を見つけやすくなります。
売上や案件数などの業務データと組み合わせれば、成果に対して人員が不足しているのか、業務の進め方に問題があるのかを検討する材料にもなります。
個人の努力に頼るのではなく、人員配置や業務分担を見直すためにデータを使える点がBIツールの強みです。
離職につながる組織課題を把握しやすくなる
BIツールを導入しただけで、退職する従業員を正確に予測できるわけではありません。ただし、勤怠や異動履歴、従業員アンケート、退職者データなどを継続して確認することで、組織に起きている変化には気づきやすくなります。
例えば、特定の部署で残業時間の増加やエンゲージメントの低下が重なっている場合は、管理職へのヒアリングや業務量の見直しを行うきっかけになります。
個人を「離職リスクが高い」と決めつけるのではなく、働きにくさを生んでいる職場環境や制度の改善に活用することが大切です。
人事施策の効果を振り返りやすくなる
研修や評価制度、残業削減などの施策を実施しても、効果を検証しなければ次の改善につながりません。
施策の前後で評価結果や残業時間、従業員アンケートなどがどう変化したかを可視化すれば、続けるべき取り組みと見直すべき取り組みを判断しやすくなります。
BIツールは人事施策の成果を自動的に生み出すものではなく、現状把握と改善を続けるための判断材料を整えるツールです。
関連記事：ピープルアナリティクスとは？AIを活用した人材分析の進め方と企業事例を解説
人事データ分析の具体的なステップ
人事データ分析では、データを集める前に目的を明確にし、分析結果を具体的な施策につなげることが重要です。ここでは、人事データを活用して組織の課題を改善するまでの流れを5つのステップで解説します。
1．分析の目的を明確にする
まずは、人事データを分析して何を改善したいのかを明確にします。目的が曖昧なままでは、必要以上にデータを集めてしまい、分析結果を施策に活かせません。
たとえば、「若手社員の離職率を下げたい」「採用後に活躍する人材の特徴を知りたい」「研修の効果を確かめたい」など、解決したい課題を具体的に設定します。あわせて、離職率や定着率、採用後の評価、研修前後のスキル変化など、成果を判断するための指標も決めておきましょう。
2．必要な人事データを収集する
目的に応じて、分析に必要なデータを収集します。人事データには、従業員の基本情報、勤怠、評価、給与、異動履歴、研修履歴、従業員サーベイの結果などがあります。
離職要因を調べる場合は、年齢や勤続年数だけでなく、残業時間、評価の推移、異動履歴、上司との関係、仕事に対する満足度なども分析対象になります。採用活動を改善する場合は、応募経路、選考結果、入社後の評価、定着状況などを確認します。
すべてのデータを集めるのではなく、分析の目的に関係するデータを選ぶことが大切です。
3．データを整理・管理する
収集したデータは、分析しやすい形式に整えます。部署ごとに表記が異なっていたり、情報が複数のファイルやシステムに分かれていたりすると、集計に時間がかかるうえ、分析結果にも誤差が生じます。
社員番号などの共通項目を使ってデータをひも付け、項目名や入力ルールを統一しましょう。入力漏れ、重複、表記の揺れ、集計期間の違いなども事前に確認します。
人事データには個人情報や評価、給与といった機密性の高い情報が含まれます。利用目的を明確にしたうえで、閲覧権限の設定やデータの匿名化など、プライバシーとセキュリティに配慮した管理が必要です。
4．データを分析して課題を特定する
整理したデータをもとに、傾向や課題を分析します。はじめから複雑な分析を行う必要はありません。まずは部署別の離職率や年代別の残業時間、採用経路別の定着率などを集計・比較するだけでも、改善の手がかりを見つけられます。
たとえば、特定の部署で若手社員の離職率が高い場合は、残業時間や評価、配置、上司との関係などを確認します。活躍人材を分析する場合は、成果を上げている社員に共通する経験、スキル、行動特性などを調べます。
ただし、データ上の関連性が、そのまま原因を示すとは限りません。分析結果だけで結論を出さず、従業員へのアンケートや面談なども組み合わせて、現場の状況を確認することが重要です。
5．施策を実行して効果を検証する
分析によって課題や傾向が見えてきたら、具体的な施策に落とし込みます。離職の背景に業務負荷の偏りがある場合は人員配置や業務分担を見直し、キャリアへの不安が大きい場合は面談制度や研修制度を改善するといった対応が考えられます。
施策を実施した後は、あらかじめ設定した指標を使って効果を確認します。期待した変化が見られなければ、分析方法や施策の内容を見直しましょう。
目的の設定、データ収集、分析、施策の実行、効果検証を繰り返すことで、人事データを継続的な組織改善に活かせるようになります。
人事部門におけるBIツール・データ活用戦略
人事部門がBIツールを活用することで、採用、配置、育成、評価、離職といった複数の人事データをまとめて可視化できます。勘や経験だけでは把握しにくかった組織の課題を、客観的なデータから見つけられることが大きな利点です。
ただし、BIツールを導入するだけで人事データ分析が進むわけではありません。経営戦略や人事課題と分析の目的を結び付け、得られた結果を施策に反映する仕組みが必要です。
経営戦略と人事データを結び付ける
戦略人事を進めるには、経営目標の達成に必要な人材や組織の状態を明らかにし、人事施策へ落とし込む必要があります。BIツールは、その判断に必要なデータを集約し、組織の現状や変化を把握するために役立ちます。
たとえば、「採用後の定着率を高める」「管理職候補を育成する」「従業員エンゲージメントを向上させる」といった目的を設定し、定着率、採用単価、研修受講率、評価結果などのKPIを決めます。目的と指標を先に定めることで、何のために、どの人事データを分析するのかが明確になります。
BIツールを使って採用データや勤怠、評価、異動履歴などを横断的に確認すれば、部署ごとの離職傾向や人材配置の偏り、育成状況などを把握できます。定期的に数値を確認することで、組織の変化にも早い段階で気付けるようになります。
分析結果は、人材配置や研修計画、採用方針の見直しにも活用できます。たとえば、成果を上げている社員のスキルや経験を分析すれば、採用基準の見直しや育成プログラムの設計に役立てられます。
また、人事施策の目的や効果を数値で示すことで、経営層に対しても施策の必要性を説明しやすくなります。人事データを経営判断に活かすことが、戦略人事を機能させるうえで重要です。
データドリブンな意思決定を定着させる
データドリブンな意思決定とは、担当者の経験や勘だけに頼らず、客観的なデータを判断材料として活用することです。人事部門で定着させるには、信頼できるデータを継続して収集できる環境を整える必要があります。
まずは、評価、勤怠、スキル、研修、採用などの情報について、入力項目や更新のタイミングを統一します。部署や担当者によって記録方法が異なると、BIツールにデータを集約しても正しく比較できません。
データを整備したうえでBIツールを活用すれば、複数の情報を自動で集計し、グラフやダッシュボードで可視化できます。たとえば、部署別の残業時間と離職率、研修受講状況と評価の変化、採用経路と入社後の定着率などを組み合わせて確認できます。
こうした分析結果は、人事部門だけでなく、経営層や現場の管理職にとっても有効な判断材料になります。課題の根拠を数値で共有できるため、人員配置や採用計画、研修の実施について、関係者の認識をそろえやすくなります。
ただし、数値だけで従業員を評価したり、データ上の関連性をそのまま原因と判断したりするのは適切ではありません。人事データ分析の結果と、面談やアンケートなどから得た現場の情報を組み合わせることが大切です。
分析結果をもとに施策を実行し、その後の数値を確認して改善を重ねることで、データ活用が一時的な取り組みではなく、日常的な意思決定の仕組みとして定着していきます。
関連記事：人的資本経営とは？注目される背景・メリット・企業の取り組み事例をわかりやすく解説
人事データ分析におけるBIツールの導入事例
BIツールを人事部門に導入すると、複数のシステムに分散した人事データをまとめて可視化できます。ここでは、人材配置や人材育成にBIツールを活用している企業の事例を紹介します。
NECソリューションイノベータ株式会社
NECソリューションイノベータ株式会社では、DX案件の増加に対応できる人材を育成するため、採用や育成だけでなく、人材配置を含めたリソースマネジメントの見直しに取り組みました。
同社は、人事情報とプロジェクトの配置情報を組み合わせて分析できる環境を整えるため、BIツールの「Tableau」を導入しています。複数のシステムから抽出したデータをダッシュボードで可視化し、人的リソースの状況やプロジェクトの進行状況を把握できるようにしました。
データの可視化によって、組織が抱える課題を明確にし、必要な施策について議論しやすくなっています。また、新しいプロジェクトを立ち上げる際には、必要なスキルを持つ社員を検索し、適切なポジションへ配置できるようになりました。
社員側も、自分が持つスキルや経験をまとめて確認できます。今後のキャリアに必要な経験や能力について、上司との1on1で話し合う機会も増えています。
この事例からは、人事データと業務データを組み合わせることで、人材配置やキャリア形成に活かせることがわかります。
（参考：Tableau「Tableauで人事情報とプロジェクト情報を融合｜NECソリューションイノベータ株式会社」）
株式会社竹中工務店
株式会社竹中工務店では、設計部門のプロジェクトや人材に関する情報を分析するため、BIツールの「Tableau」を活用しています。
導入前は、各プロジェクトの進行状況や社員の業務量をまとめて把握することが難しく、人材配置を検討する際に担当者の経験や感覚へ頼る場面がありました。
そこで同社は、プロジェクトの進捗や社員の稼働状況などを確認できる「人材配置検討ボード」を作成しました。誰がどのプロジェクトを担当し、どの程度の業務を抱えているのかを可視化することで、組織全体の状況を把握しやすくしています。
これにより、マネージャーは社員の業務量や今後の予定を確認しながら、データに基づいて人材配置を検討できるようになりました。ダッシュボードの作成や更新にかかる作業の効率化にもつながっています。
この事例は、BIツールが人事部門の集計業務を効率化するだけでなく、適材適所の人材配置にも役立つことを示しています。
（参考：Tableau「Tableauによるデータ可視化で設計業務が進化｜株式会社竹中工務店」）
人事データ分析に使えるBIツールの選び方
BIツールにはさまざまな製品があり、搭載されている機能や得意分野、費用はそれぞれ異なります。知名度や機能の多さだけで判断せず、自社が抱える人事課題や運用体制に合ったツールを選ぶことが大切です。
ここでは、人事データ分析に使うBIツールを比較する際に確認したいポイントを紹介します。
人事システムと連携できるか
まず確認したいのは、自社で利用している人事システムと連携できるかどうかです。勤怠管理、給与計算、採用管理、人事評価、タレントマネジメントなどのシステムと接続できれば、データの収集や更新にかかる手間を減らせます。
連携方法には、システム同士を直接つなぐAPI連携のほか、CSVファイルの取り込みやデータベースとの接続などがあります。現在利用しているシステムだけでなく、今後導入する可能性があるサービスとの連携にも対応できるか確認しましょう。
必要なデータを連携できなければ、導入後も手作業による集計が残ってしまいます。自社の人事データをどこから取得し、どのように更新するのかを整理したうえで選ぶことが重要です。
人事担当者が無理なく操作できるか
BIツールを継続して活用するには、人事担当者が自分でデータを確認し、必要なレポートを作成できる操作性が求められます。分析のたびに情報システム部門や外部の支援会社へ依頼する状態では、確認や改善に時間がかかります。
ドラッグ＆ドロップでグラフを作成できるか、人事分析向けのテンプレートが用意されているか、画面の表示項目を簡単に変更できるかなどを確認しましょう。
無料トライアルやデモを利用する際は、実際にツールを使う人事担当者にも操作してもらうことをおすすめします。導入担当者だけでなく、現場の利用者が使い続けられるかという視点が欠かせません。
目的に合ったデータを可視化できるか
BIツールのダッシュボードでは、離職率の推移、部署別の残業時間、採用経路別の定着率、評価の分布などをグラフや表で表示できます。ただし、作成できるグラフの種類が多ければよいとは限りません。
経営層には組織全体の人員構成や人的資本に関するKPI、現場の管理職には部署内の勤怠や人員配置、人事担当者には採用や離職の詳しい分析など、利用者によって必要な情報は異なります。
見る人や目的に合わせて表示内容を変更できるか、条件を絞って詳しく分析できるか、レポートを共有しやすいかを確認しましょう。
アクセス権限とセキュリティを設定できるか
人事データには、給与、評価、健康情報など、取り扱いに注意が必要な情報が含まれます。そのため、BIツールを選ぶ際はセキュリティ機能の確認が欠かせません。
部署や役職に応じて閲覧できる情報を制限できるか、操作履歴を記録できるか、データの暗号化に対応しているかなどを確認します。クラウド型のBIツールを利用する場合は、データの保存場所やバックアップ体制、提供会社のセキュリティ対策も確認しておきましょう。
必要な人だけが必要な情報を閲覧できる状態をつくることが、人事データを安全に活用するための基本です。
導入後の運用コストを含めて比較する
BIツールにかかる費用は、初期費用や月額料金だけではありません。利用者数に応じたライセンス料、データ連携の開発費、ダッシュボードの作成費、担当者への研修費などが発生する場合があります。
導入時の価格だけで判断せず、運用開始後に必要となる作業や支援の範囲まで確認しましょう。社内だけで運用するのが難しい場合は、導入支援や問い合わせ対応が充実した製品を選ぶ方法もあります。
複数のBIツールを比較する際は、解決したい課題と期待する効果を整理し、導入や運用にかかる費用に見合う成果を得られるかを検討することが大切です。
人事データ分析におすすめのBIツール5選
BIツールを活用すると、勤怠、採用、評価、スキル、従業員サーベイなどの人事データをまとめて分析できます。ただし、使いやすさや連携できるシステム、必要な運用体制は製品によって異なります。
ここでは、人事データの集計や可視化に活用できる代表的なBIツールを5つ紹介します。
Tableau
Tableauは、データの分析と可視化に強みを持つBIツールです。データをドラッグ＆ドロップで操作し、グラフやダッシュボードを作成できます。
人事領域では、部署別の離職率、従業員のスキル分布、採用経路別の定着率などを可視化できます。複数のデータを組み合わせ、条件を変えながら詳しく分析したい企業に向いています。
表現できるグラフや分析方法が豊富な一方、高度なダッシュボードを作成するには、データの整備や操作方法に関する知識が必要です。人事データをさまざまな角度から分析したい企業に適したBIツールといえます。
（公式サイト：Tableau）
Microsoft Power BI
Microsoft Power BIは、ExcelやSQL、各種クラウドサービスなどのデータを取り込み、分析できるBIツールです。Microsoft 365のサービスとも連携できるため、普段からExcelやTeamsなどを利用している企業は導入を検討しやすいでしょう。
人事部門では、Excelで管理している採用実績や勤怠データを取り込み、部署別や期間別の推移をダッシュボードで確認できます。作成したレポートを社内で共有しやすい点も特徴です。
ただし、複数のデータを組み合わせた分析や複雑な計算を行う場合は、データモデルや関数に関する知識が求められます。Excelを使った人事データ管理から段階的に移行したい企業に適しています。
（公式サイト：Microsoft Power BI）
Looker
Lookerは、Google Cloudが提供するBIプラットフォームです。クラウド上のデータベースやデータウェアハウスに接続し、分析結果をダッシュボードで共有できます。
大きな特徴は、「LookML」という専用のモデリング言語を使って、指標やデータ同士の関係を定義できる点です。たとえば、離職率や採用単価の計算方法をあらかじめ統一しておけば、部署ごとに異なる基準で集計されるのを防げます。
一方で、導入やデータモデルの構築には専門的な知識が必要です。簡単な集計から始めたい企業よりも、人事を含む全社のデータ定義を統一し、本格的な分析基盤を構築したい企業に向いています。
（公式サイト：Looker）
MotionBoard
MotionBoardは、ウイングアーク１ｓｔ株式会社が提供する国産のBIツールです。社内に点在するデータの収集や結合、可視化、レポート共有までを一つの環境で行えます。
人事領域では、勤怠や給与、人事評価などのデータを組み合わせ、残業時間や人員構成、評価分布などをダッシュボードに表示できます。設定した数値を超えた場合に通知するアラート機能や、Excel・PowerPointへのレポート出力にも対応しています。
日本語でのサポートや学習コンテンツも用意されているため、国内企業の業務に合わせてBIツールを運用したい場合の選択肢になります。
（公式サイト：MotionBoard）
Qlik Sense
Qlik Senseは、データ同士の関連性をたどりながら分析できる「連想型分析」を特徴とするBIツールです。決められた順序で集計結果を見るだけでなく、条件を切り替えながらデータを掘り下げられます。
たとえば、離職者のデータを部署、勤続年数、評価、残業時間などで絞り込み、それぞれの項目がどのように関係しているかを確認できます。最初から分析条件を細かく決められない場合でも、データを探索しながら傾向を見つけられる点が特徴です。
複数の人事データを横断し、仮説を立てながら分析したい企業に向いています。一方で、十分に活用するにはデータの設計や分析方法を理解できる担当者が必要です。
（公式サイト：Qlik Sense）
まとめ
人事データの活用は、採用・育成・評価・配置・定着を感覚ではなく、データをもとに改善していくための重要な取り組みです。
BIツールを活用すれば、人事データをわかりやすく可視化でき、組織の課題や変化を早い段階で把握できるようになります。分析結果を人員配置や育成、職場環境の改善に反映することで、離職防止や生産性向上につながる施策を検討しやすくなります。
ただし、BIツールを導入するだけで成果が出るわけではありません。分析の目的を明確にし、正確なデータを継続的に蓄積・活用する仕組みづくりが欠かせません。
これからの人事には、「経験」だけでなく「データ」という判断軸が求められます。まずは自社で収集できる人事データを整理し、できるところからデータ活用を始めてみてはいかがでしょうか。
