很多組織嘗試通過多種方法來解決工作場所中存在的員工不平等現(xiàn)象。例如，特定的業(yè)務(wù)團(tuán)隊(duì)需要為員工提供實(shí)現(xiàn)共同目標(biāo)而匯聚在一起的工作空間，以及參與可以展示組織提供支持的活動(dòng)。
但是，要想取得任何實(shí)質(zhì)性進(jìn)展，人們面臨的最大問題之一就是如何更平等地支持和重視所有員工。當(dāng)組織必須言行一致時(shí)，就會(huì)出現(xiàn)真正的挑戰(zhàn)。
Ryan Wong說，這里缺少的環(huán)節(jié)可能是硬數(shù)據(jù)。作為人員分析平臺(tái)Visier公司的首席執(zhí)行官，他在商業(yè)智能和企業(yè)軟件方面擁有20多年的經(jīng)驗(yàn)，該公司致力于使用數(shù)字分析技術(shù)幫助組織領(lǐng)導(dǎo)者了解有關(guān)其業(yè)務(wù)的重要事實(shí)。
在多元化和包容性方面，組織領(lǐng)導(dǎo)者需要減少對(duì)表面指標(biāo)的依賴。他解釋說，很多組織看到的是錯(cuò)誤的多元化數(shù)字。但他補(bǔ)充道，收集和分析多樣性和包容性數(shù)據(jù)并不容易，尤其是在非法的情況下。例如，全球零售商H&M公司最近被處以3500萬歐元的罰款，原因是該公司非法收集了其員工的個(gè)人隱私信息。
他說：“除了在這一過程耗費(fèi)的成本和時(shí)間之外，我發(fā)現(xiàn)，真正的麻煩在于組織如何面對(duì)多樣性和包容性數(shù)據(jù)中揭示的真相。很多組織無需深入研究數(shù)據(jù)或跟蹤更有意義的指標(biāo)，就可以輕松地依靠表面指標(biāo)進(jìn)行了解。對(duì)于組織領(lǐng)導(dǎo)者來說，通常的做法是忽略潛在的問題，同時(shí)改進(jìn)表面指標(biāo)，如招聘、留用或各種員工群體的流失，或者發(fā)表聲明而不采取行動(dòng)予以支持。數(shù)據(jù)可以在創(chuàng)造持久變革的道路上發(fā)揮重要作用，但其前提是組織的領(lǐng)導(dǎo)者必須根據(jù)數(shù)據(jù)揭示的信息采取行動(dòng)。”
收集什么樣的數(shù)據(jù)?
人們應(yīng)該收集什么樣的的數(shù)據(jù)?Wong指出，在理想的世界中，人們需要考慮多樣性和包容性的“包容性要素”。他說，“換句話說，就是多樣化員工的工作經(jīng)驗(yàn)。舉例來說，一個(gè)組織可能會(huì)表現(xiàn)出為改善招聘和招聘多樣性而做出的努力，但卻無法分析聘用的員工具有哪些經(jīng)驗(yàn)。他們被邀請(qǐng)參加過社交聚會(huì)嗎?會(huì)接受適當(dāng)?shù)闹笇?dǎo)嗎?觀察經(jīng)常會(huì)出現(xiàn)哪些因素(例如歧視、微表情以及缺乏支持)，這將揭示什么是改善多樣性努力的真正阻礙。如果沒有這些數(shù)據(jù)，組織基本上都是盲目的，不知道怎樣才能更好地發(fā)揮作用。”
隱私是一個(gè)顯而易見的問題。雇主可以而且應(yīng)該收集員工的哪些信息?歐盟的GDPR法規(guī)指出，“平等數(shù)據(jù)是重新考慮的一個(gè)關(guān)鍵因素，也是支持反對(duì)歧視和排斥的有力工具”。
但是，組織必須謹(jǐn)慎收集敏感的個(gè)人數(shù)據(jù)。根據(jù)這項(xiàng)工作的性質(zhì)，通常無法對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行匿名處理，這些數(shù)據(jù)不能不利于特定群體，必須按照法律框架進(jìn)行收集和處理。例如，如果使用有關(guān)性別、種族、性取向或宗教信仰的數(shù)據(jù)，組織必須能夠證明它這樣做是為了評(píng)估其多樣性和包容性努力，例如機(jī)會(huì)均等和員工待遇。
歐盟表示，在這些情況下，多樣性監(jiān)測可以幫助制定基于證據(jù)的政策，以防止員工受到歧視、不平等待遇或排斥。
正確的路線
當(dāng)然分析數(shù)據(jù)至關(guān)重要。Wong解釋說，現(xiàn)在有很多可用的勞動(dòng)力分析工具，這些工具有助于衡量不同群體的工作經(jīng)歷。
他以隊(duì)列分析為例。這種方法幫助企業(yè)通過捕捉某位員工的詳細(xì)工作記錄，并將其與經(jīng)歷相似員工的工作記錄進(jìn)行比較，來發(fā)現(xiàn)出入口數(shù)據(jù)中的關(guān)鍵細(xì)微差別。
Wong說：“保留的數(shù)據(jù)只能顯示員工離職，但隊(duì)列分析可以揭示離職原因。隊(duì)列分析可以最終揭示種族和性別在離職中的作用，通過展示支持包容性和多樣性工作場所的互動(dòng)，或者積極地與之抗衡。
組織不能依賴于他們的人力資源管理系統(tǒng)，因?yàn)檫@些系統(tǒng)從來不是為分析而設(shè)計(jì)的。為了利用員工數(shù)據(jù)獲取見解，組織領(lǐng)導(dǎo)者必須有一種快速、正確地從數(shù)據(jù)中提取見解的方法，以便做出更好的決策。而采用能夠?qū)T工進(jìn)行并行比較的分析平臺(tái)對(duì)于傳達(dá)多元化和包容性戰(zhàn)略尤為重要。”
數(shù)據(jù)分析只是“難題的一部分”
數(shù)據(jù)分析是工作場所未能實(shí)現(xiàn)真正的多樣性和包容性的解決方案嗎?Wong并不這么認(rèn)為。他說，“數(shù)據(jù)是關(guān)鍵的部分，但只是難題中的一部分”。
他補(bǔ)充說：“在多樣性和包容性方面創(chuàng)造持久的變化不會(huì)一蹴而就。致力于提高多樣性和包容性的組織需要知道，他們?cè)谶@一過程中可能會(huì)面臨失敗，但不能因此而阻止他們堅(jiān)持走下去。”
在挖掘多樣性和包容性問題時(shí)，組織還應(yīng)該意識(shí)到數(shù)據(jù)的局限性。《哈佛商業(yè)評(píng)論》指出，組織擁有一個(gè)群體的大量數(shù)據(jù)和另一個(gè)群體的少量數(shù)據(jù)，通常會(huì)導(dǎo)致不準(zhǔn)確的分析，最終導(dǎo)致人們傾向于根據(jù)少量數(shù)據(jù)提出索賠的傾向。然而，這不應(yīng)被用作拖延進(jìn)展的借口。將數(shù)據(jù)分析納入組織更廣泛的工作中，而不是依賴于單一的策略，這可能是組織實(shí)現(xiàn)多元化的最佳機(jī)會(huì)。
Wong說：“收集有關(guān)多樣性和包容性的深入信息，對(duì)于了解組織為有效解決方案所面臨的獨(dú)特問題至關(guān)重要，但這并不是改善多樣性的捷徑。一旦領(lǐng)導(dǎo)人采取行動(dòng)解決它揭示的難題，組織才能在多元化和包容性方面經(jīng)歷真正的變革。”
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