読書メーターレビュー

こちらは読書メーターで書かれたレビューとなります。

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• R さん

  読了日：2022/12/15

  人事にビッグデータを利用しようというお話だが、書かれていた通り、やってみないと効果はわからないし、そこまでの道程がとてつもなく長いということがよくわかった。これでは予算つけにくいよなぁ。データをもとに進める話なのに、最終評価があいまいにならざるをえないというのが、なんともなぁなんて思ってしまった。一つの手段としてはあるんだろうが、片手間でできるものでもないので生かせる企業は少ないだろうと思ってしまった。

• nbhd さん

  読了日：2025/04/24

  2020年の本。ピープルアナリティクスとは「人材マネジメントにまつわる様々なデータを活用して、人材マネジメントの意思決定の精度向上や業務の効率化、従業員への提供価値向上を実現する方法」。超訳すると→採用とか異動とか、これまでの人事は、おもに「経験と勘」をもとに実施されていましたが、そんなのは科学的ではないので、人事データを「賢く」扱って、ステキな会社にしていきましょう！って話。それでねぇ、この「賢く」って難物で、賢さというのは、誰が誰に対して「賢い」かによって、変形するから、つまりはお前の「賢さ」次第。

• Miya さん

  読了日：2020/07/09

  人事データ活用の指南書です。大学院では生体データ解析、入社後は人事データ解析をしていますが、「個人情報の取り扱いの難しさ」が共通しています。人事データ活用は、社員が「自分に不利益が生じるのではないか」という懸念をもつこと、含まれる個人情報の多さから慎重さが求められます。 本書ではデータ活用の危険性、データベースの構築、データの活用、プロジェクトの進め方、人事データであるがゆえのポイント、実例に触れているため、この1冊を読めば全体感が把握できると思います。

• りんだ さん

  読了日：2024/12/21

  目的と扱うデータによって難易度が変わるためそこまで難しく捉えなくて良いことは理解できた。分析も手段。データの提出、格納はユーザーにメリットがないと難しい。どのようにメリットを訴求していくのか、報酬付けしていくのかは大きな課題となるのだろう。評価の1部としても良いかも。

• tkokon さん

  読了日：2022/11/05

  【社会科学】〇ピープルアナリティクスを実施するには社会科学的なアプローチ（統計の理解・データから言えること・言えないことの理解）が大事。〇静的データにいかに「動的データ」を集めるか。（意外に人事は持っていない）〇強制のデータ入力は続かない。いかにメリットを感じてもらえるかが自主的データ提供のカギ。〇予兆分析（退職者予兆等）は、本人の気づかない傾向変化が見えることもある。●教科書というよりはハンドブック的に基本トピックを網羅する一冊。大学で専攻した社会心理学をまさに企業を舞台に行うような取り組み

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