24、数据驱动的人员与医疗风险分析

数据驱动的人员与医疗风险分析

在当今的组织管理和医疗领域，数据驱动的决策正发挥着越来越重要的作用。通过对人员和医疗数据的深入分析，能够为解决各种实际问题提供有力的支持。

人员分析助力组织管理

在人员管理方面，以护士流失和便利店员工激励问题为例，展现了数据驱动决策的重要性。

护士流失问题分析

• 护士留任意愿因素 ：护士若能获得定期的绩效反馈、感受到工作得到认可，并且没有重大生活变动计划（如离职、退休、搬家或重返校园），他们留下来的可能性会翻倍。然而，现有的护士流失模型存在数据局限性。态度参与度数据每两年才收集一次，理想情况下应更频繁地收集以构建更贴合实际的模型。同时，人力资源信息系统（HRIS）数据仅局限于基本的人口统计信息，如年龄、任期、性别和班次，若能纳入更多指标，如通勤距离、上次晋升时间和绩效评级，模型将更强大。
• 护士不满原因及解决方案 ：通过深入的一对一访谈发现，护士压力大、工作倦怠，感觉工作过度且未得到足够认可。基于此，医疗系统推出了有针对性的认可和反馈系统，并调整了排班系统，以解决护士流失问题。

便利店员工激励问题分析

• 项目分析过程 ：一家便利店连锁企业的领导团队委托分析员工认可计划为何未能有效激励员工。Spring团队在两年内收集了500家门店超15000名员工的数据，涵盖员工敬业度、工作满意度、领导力和运营效率等方面，并将这些数据与认可奖励系统、客户和运营数据整合。
• 分析结果与解决措