人事資料放在雲端是否安全

最近常跟一些企業的人資部門接觸，發現面對雲端這樣的議題，企業會有兩種截然不同的反應，一種是看到雲端的好處與便利，並且可以用很少的資源為企業帶來更有效率的解決方案，雖然考量雲端有部分風險，但是在可控制的狀況下，還是可以接受雲端的平台。另外一種企業就用資訊保密這個大帽子，將雲端視為洪水猛獸，還沒有進一步了解雲端機制，直接就否定了雲端所有的優點。我們今天就來討論雲端是否真的這麼不安全。

前幾天無意間發現了glassdoor.com，這是一個讓員工完全匿名去發表對公司的看法的社群網站，甚至是揭露自己的薪資以換取查詢其他公司的薪資水準，上面可以很容易查到許多大型公司各種職位的薪資，甚至是台灣幾家大廠的薪資水準，就我的經驗來看與事實還蠻接近的。不經讓我想起一句員工間流傳的老話：『薪資只有對HR是機密』。在這個資訊越來越流通的時代，要真正可以對一件事情完全保密實在是相當的困難。況且我相信有很多公司在面試的時候，都會很仔細的去詢問應徵者的薪資福利狀況，包含月薪、津貼、福利以及分紅，甚至會有專人很有系統性的收集與分析這些來自競爭廠商的應徵者所提供的資料。而我們常接觸的薪資調查與同業聯誼會也是一個常用來收集這類資訊的管道。另外，也有公司會動用員工去找在競爭同業工作的同學或朋友來探聽相關的資訊。所以競爭同業只要花點心思，想要收集公司的薪資甚至是組織人員資料其實沒有我們想的這麼困難。

有了這麼多不同的管道，我相信競爭同業要去收集相關資訊不用這麼大費周章找一個駭客，冒著觸犯刑法的風險來入侵雲端設備，如果公司的薪資與組織資料真的對競爭同業這麼重要，競爭同業也願意花大錢冒著違法的風險來入侵設備，我相信這些資訊放在微軟或是亞馬遜的雲端設備中，它們絕對會有更嚴密的保護機制，讓儲存設備的安全性比一般企業內部的高上一大截。

之前傳出的的icloud疑遭入侵造成Hollywood女星艷照外流事件，主要原因是個人資料有相當高的價值而遭鎖定，藉由各種手段竊取帳號與密碼而得逞，所外流的範圍也都僅限與個人的資訊與檔案，只要做好帳號密碼的保全以及有適當的認證機制，其實資料放在雲端也是相當安全的。

除了被外部駭客竊取外，我想另一個風險就是在提供雲端平台的SaaS(software as a service)廠商是否有足夠的誠信了，一家SaaS廠商有能力且花費很大的資源做出大家都可以接受的平台，我想他對於放在這個系統上的資訊安全性，一定會比一般企業內部資訊人員更加的重視，因為這是它生存的命脈，如果它的平台發生洩漏機密資料的問題，可能會造成公司的客戶不信任而營運出現問題，它一定會想盡辦法保護這些資訊，更不用說它不可能會去盜賣這些資料。

我常常譬喻就像當初台積電開創晶圓代工這個產業時，大家也不放心將自己設計的晶片交給台積電進行生產，但是後來證明因為這個新的營運模式，可以讓IC設計公司專注於自己的核心能力，進而讓整個IC產業可以這麼蓬勃的發展。現在雲端SaaS的產業也是類似的概念，企業如果可以找到一個好的SaaS廠商，分擔一些企業在自己不夠專業的領域造成的資源重置浪費，企業可以將這些資源轉而專注在自己的核心能力上，我想對於產業的升級一定會有相當顯著的助益。

就像我正在努力做的事，希望可以打造出一個專業且有效提升人員管理效率的雲端平台，並且讓所有企業在有限的資源下都可以負擔起，雖然這條路不好走，但是我會繼續堅持自己當初的創始願景『豐富並普及華人企業管理的專業知識與工具』，這樣才會有機會讓企業內部的HR人員可以專注在自己的核心能力，進一步真正從人事行政轉型為名符其實的人力資源管理，發揮人力資源管理應有的功能，協助企業提升人才競爭力。

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圖片來源：flickr / See-ming Lee

HR系統未來的趨勢在雲端

Corning的廣告每次看都很興奮，不是像看科幻電影一樣覺得很炫的興奮，而是我知道那是不久的將來就要發生的事情，而且一步步正在實現，科技正在不知不覺中改變我們的社會與環境，它的速度遠比我們想像的快速。

那麼科技在HR業界帶來的改變是什麼呢？目前我看到最大的改變就是在雲端，這個趨勢我們可以從Gartner針對Talent Management產業的分析看到，我們先來看看Gartner的Magic Quadrant：

圖一  Magic Quadrant for Talent Management Suites (Mar. 2013)

圖二  Magic Quadrant for Talent Management Suites (Jun. 2014)

在Gartner 2014的分析中有提到，過去來說，HR主管要採用資訊科技來提供更好的Talent Management服務的話，需要找各種不同的軟體供應商，在不斷外掛系統的結果，導致整合成本與effort不斷提升，面對這樣持續擴張的系統架構，通常會超過一般企業的能力範圍，所以促成人員管理套件就變成一種可行的方案。因此近年來出現越來越多整合的系統供應商。

然而，從圖一我們可以發現，在台灣地區大家比較孰悉的Peoplesoft 以及SAP (ERP)都是放在左下角落後的Niche Players象限。而在圖二中，不知道什麼因素這兩套Solution悄悄地消失了。這兩套系統應該是台灣最常用的國外HR系統，一直以來台灣還有很多人認為Peoplsoft是相關產業的領導廠商，當然在2014的分析報告中有稍微提到Oracle將要擴大Peoplesoft與Talent Management Cloud 間的整合以讓既有客戶可以有更創新的內容工具。在分析報告中並沒有提到SAP(ERP)，不過我們從今年五月傳出來的SAP消息，大概可以體會到商業軟體之王似乎也被這股雲端強勁的浪潮給波及了。

並且我們可以發現在這兩年位於右上角Leaders象限的Solution不約而同都是純雲端的SAAS (Software as a Service)供應商，這幾個產品在這個產業迅速的竄起，位居領導地位的Successfactors到目前為止也不過才成立11年左右，他們在2012年被SAP以34億美金併購。為什麼雲端會讓這個產業產生這麼大的變化，讓過去的龍頭Peoplesoft在一夕間就處於落後的地位？

過去傳統的軟體需要經過安裝以及繁複的導入過程才可以使用，並且要養一個團隊以維護系統的正常運作，在新增一個模組或是進行版本更新時也都需要投入很大預算與effort，在企業新增越多的功能的同時，通常軟硬體的維護成本是以倍數成長。日積月累下，軟硬體維護費用佔企業資訊預算比例逐年提高，企業就越來越沒有資源來運用資訊科技進行創新。在資訊科技日新月異下，這樣的系統在導入的第一天就已經過時了。並且近年來企業內部資訊預算不斷被刪減或是相同預算要求提供更多服務的趨勢下，越來越多的企業開始思考是否有其他替代方案。

而雲端技術的成熟與普及正好提供一個最佳的解決方案。在雲端架構下最大的好處就是可以快速的反應客戶的需求，讓用戶隨時享受到最新的軟體工具，因為整套系統都掌控在雲端軟體廠商手中，所以可以更容易與網路上各式各樣的資源進行整合，並且有更大發揮空間以達到更遠大的願景與企圖心，通常來說這類廠商都有更強的創新能力。並且用戶不需要額外的維護成本，就可以享受到軟體持續更新的好處，這也是為什麼Successfactors可以迅速竄紅的原因。

要成為一個好的雲端系統供應商，只有很強的系統開發能力是不夠的，它必須要有很強的domain knowledge，才有機會設計出一套robust的流程，讓大多數企業都可以接受並且協助企業真正解決問題。畢竟雲端產品最大的缺點就在於客制化的彈性，在追求低成本以及更優質服務的同時，想要踏上雲端的企業可以好好思考過去的客制化是否合理，是因為過去採用系統的限制，而不得不進行的客制化？還是企業不願意改變自己而去進行的客制化？如果可以區分清楚，才有機會可以乘著雲端的浪潮，不斷提升企業的競爭力。

KPI專欄：離職率的計算

一組特種部隊要出任務，你覺得成功的關鍵是什麼？是具領導能力的隊長、訓練有素的成員還是先進精良的裝備，這些可能都很重要，但是沒有情報任務是很難成功的，如果情報是錯誤的，那麼再容易的任務都將註定失敗。

在KPI專欄中，我將會提醒你一些HR在數字中容易犯的錯誤與迷思，往往這些小地方，將鑄成未來不可收拾的大麻煩。
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離職率的計算

離職率應該是HR最常分析的KPI之一，幾乎每個HR都應該有提供過相關的數字，今天就來談談離職率的分析。大家都知道離職率的公式如下：

離職率 = 離職人數 / (期初人數+期末人數)/2

一般來說，離職率的定義是當期離職人數除以當期平均人數，常被拿來計算月度與年度的離職率，我們先來看看月度離職率，計算公式如下：

月離職率 = 當月離職人數 / (上月底在職人數 + 當月底在職人數)/2

在之前已經有跟大家介紹過當月離職人數的定義，相信大家應該不會發生錯誤。這樣的公式對於社會科學背景的人可能覺得很正常，但是對於數理背景的人可能會覺得很奇怪，這樣的定義是沒有連續性的，如果當月新進且當月離職人多的話，這個數字還會超過100%。我曾經被一位從其他單位轉到HR的主管追問離職率的『物理定義』是什麼，是否可能用微積分來計算人員流動的狀況，這樣要求精準的精神是我們HR要學習的，不過社會科學本來就存在很多估算的概念，要很精確的找到一個公式來衡量社會科學的現象是很困難的，畢竟人與人之間也存在很大的差異，每個人離職對組織的影響都不同，這也是社會科學有趣的部分。

也有製造單位的主管認為我們的公式是有很大的問題，離職率不應該有破百的機會發生，甚至在公司內部發表了兩篇KM來反駁HR的定義有問題，他認為離職率應該是『當期離職人數 / (期初人數 + 當期離職人數)』，這樣才是對的，而且永遠不會破百(其實在大陸直接人員離職率破百是很正常的)。這樣的公式是否正確我並沒有太多想法，但顯然與普遍認知有很大的出入，我一直比喻離職率的公式只是一把尺，尺的刻度有公制、英制、美制...等等不同，你只要確認你昨天和今天都拿同一個刻度的尺來量自己就可以了，用什麼刻度其實沒有太大意義。不過社會科學還有一個特別現象，就是要跟外界Benchmark，是好是壞沒有一定的標準，通常要比了才會知道，所以建議還是用外面普遍接受的刻度會好一些。

另外，年離職率的計算在不同公司可能就會有差異，主要有以下兩種：

I.  年離職率 = 當年離職人數 / (上年底在職人數 + 當年底在職人數) / 2

                 II. 年離職率 = ∑ 各個離職率

到底哪一種是對的呢？就像我之前說的，我並沒有標準答案，不過我認為公式 II 會有一定的優點，我們一起來看看有哪些優點。

如果整年度每個月份人數都一樣的話，其實這兩個公式算出來的結果也是一樣的，不會有任何差異，或者說人數變化不大的時候，這兩個數字不會有太大的差異。但是在新廠或是新的組織成立時，通常人數起伏變化大，這兩個公式的計算結果就會截然不同，我們來看下面這個例子：

一個新的廠或者是新的組織，通常可能因為Loading比較重，或者組織較不安定，初期離職率都會比較偏高，在這個例子來看，公式I的結果是36.0%，而公式II的結果是71.3%，有著近兩倍的差距。在公式I中，它的分母固定都是500人 [(100+900)/2]，所以在1月份的時候會有低估離職率的現象，只有貢獻年離職率的10%，遠低於實際狀況37.5%；而在12月份時，他貢獻了2%，也高於實際的1.2%，其實在1月份離職率已經高於公式I整年度的36%，所以在這種狀況的時候，可以看出它的缺點。

公式II還有一個優點，就是比較容易進行規劃，通常我們會去訂出年度離職的KPI，每個月累加比較容易去掌握狀況，可以很快的推算到底未來幾個月要控制的進度，不會因為在職人數而影響整體的數字。所以我個人比較偏好使用公式II的定義。

另外，針對離職率也會增加很多不同維度去讓它更有意義，包含自願與非自願離職、年資、績效、職務層級...等等，這些使用上也有很多需要注意的部分，在之後的內容再來跟各位介紹。

要製作報表最重要的是要掌握報表的目的，而不是為了數字而去調整報表的定義，怎麼樣讓數字精準忠實的呈現是一門很大的學問，也是HR應該要遵守的原則。曾經看過某公司，為了讓離職率好看，就把離職人數扣掉到職三個月內離職的新人再去計算，這樣並不是很好的做法，其實應該是要去進一步剖析新進人員離職的現象，從數字中找出問題，而不是利用數字去掩蓋事實。

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圖片來源：flickr / Melissa Wiese