它 是很常见的，即 a 少数关键角色对公司的整体成功有特别大的影响.在过去，要了解谁是那些表现出色的人是相当困难的，而且招聘和留住人才的大部分工作都是由人力资源部门负责的，没有深入分析的支持。
今天，许多公司已经认识到，复杂的 大数据分析，预测性人才模型和 组织网络分析 (ONA)，对于识别最佳员工、制定关键指标和更深入地了解公司人力资源的实际表现非常有用。
一个成功的案例是来自麦肯锡的亨利-德-罗姆雷、布鲁斯-费谢尔-里彭斯和比尔-沙宁格在《世界经济》杂志上提出的。 人员分析揭示了人力资源部门可能存在的三个问题: 一家亚洲银行在30家分行雇用了8000多名员工，在进行重大组织结构调整的过程中，转向数据分析，以确定高潜力的员工，规划新的角色，更深入地了解绩效的关键指标。
收集了员工的30个数据点，分为5个类别--人口统计、分支机构信息、业绩、职业历史、任期--然后是 大数据分析 识别高（低）绩效者之间的共同点。这些信息反过来又帮助创建了更有可能在特定岗位上取得成功的员工档案。
基于机器学习的进一步分析显示，分行和团队结构对财务结果有很强的预测性，而少数关键角色对银行的整体成功有特别大的影响。因此，高管们围绕关键团队和人才群体建立了新的组织结构。整个过程的结果是：a 分公司的生产力提高26%。 (以支持收入所需的全职员工数量来衡量)和一个 新兵转换率比以前高80％。 变化已经到位。
组织情报学的一个例子，以确定高绩效者和每个团队的工作方式
随着 组织情报 的 如何-4 今天，我们有可能对整个组织或业务单位进行诊断，揭示存在于员工、经理和组织之间互动中的隐藏的洞察力和知识。
人类网络指标的优势在于详细介绍了 关系和实际合作流的完整数字 在组织中，即每个团队的工作方式。此外，还可以推断出领导者对周围环境的影响和作用，评估在他们的领导下工作是如何完成的，一个部门或一个团队的文化，以及需要做什么来推动团队合作和绩效的提高。
通过定期用HOW-4对组织进行监测，行政领导层可以看到这些项目是否对组织产生了预期效果。 协作和沟通 在他们的组织中。良好的沟通和协调--人与人之间、团队与团队之间、分支机构与管理人员之间--是通过创新和解决问题来提高效率的。
法比奥-费德尔。
管理合伙人HOW-4
