概念：People Analytics 中的 VIBE 索引
VIBE™ 代表价值包容性、归属感和公平性。
Workday People Analytics 中的“VIBE 索引”主题会显示关键结果指标，显示您可以在所有人员（交叉群体）中在哪些方面可以提高公平性和平等性。这些洞察信息可帮助您设定、实现和更新在工作场所培养归属感和多元化的目标。
VIBE 成熟度模型
为帮助组织评估在培养归属感和多元化方面取得的进展并取得进展，Workday 开发了 VIBE 成熟度模型。该模型由 3 个阶段组成。每个阶段代表一个 VIBE 分数范围。
阶段 | 描述 | VIBE 分数范围 |
|---|---|---|
提交 | 设置策略并定义承诺。 | 0 - 1 |
云盘 | 确定驱动因素并制定最佳实践。 | 2 - 3 |
成长 | 实现和续签目标。 | 4 - 5 |
结果分数
为了确定您组织的 VIBE 分数，我们会计算结果分数和群体分数。结果分数用于指明您可以在每个指标的所有交叉群体中改善平等性的领域。
指标 | 描述 | 计算时间段 |
|---|---|---|
人员流失 | 滚动期间内的离职员工数量。 | 根据您的数据历史记录，执行以下操作：
|
归属感 | 期间内具有良好归属感的员工数量。 | 针对归属感问题提供的最后 Peakon 分数（最早于 12 个月前） |
雇用 | 滚动期间内的新员工数量。 | 根据您的数据历史记录，执行以下操作：
|
领导力 | 期间结束时担任主管职位的员工数量。 | 当前快照期间 |
晋升 | 滚动期间内的晋升数量。 | 根据您的数据历史记录，执行以下操作：
|
结果分数是结果指标的成功总数，经过调整以与 VIBE 分数范围保持一致。
组分数
群体分数可用于识别每个交叉群体中所有结果指标的平等性改善机会。群体分数是特定交叉群体的结果指标成功总数，经过调整与 VIBE 分数范围保持一致。
您在 People Analytics 的字段映射配置中包括的交叉群体决定了我们在 VIBE 索引中包括的交叉群体。
成功数
如果您达到或超过某项结果指标的平等性基准（不包括人员流失率），我们就认为您取得了成功。成功与否取决于群体分数和结果分数。
人员流失率高会对组织产生负面影响，因此当人员流失率高于比较点时，我们会将人员流失标记为低于平等性。
交集
“交叉群体”是由具有各种人口统计和特征的员工组成的群体。“交集”是指您要在 VIBE 索引中分析的维度的一个字段或一组字段。
我们建议您最多使用 2 个字段来定义交集。
用于定义交叉群体的字段示例：族裔/民族、性别、残疾状况、退伍军人身份、性别。
交集示例：性别和族裔/民族。
用于定义交集的字段值决定了交集值。每个交叉群体值都是一个单独的交叉群体（人员分组）。
示例：您定义了“性别与族裔/民族”的交集。交集包括以下值：[People groups]：
- 女性 - 亚裔
- 女性 - 代表性不足的少数族裔 (URM)
- 女性 - 白色
- 男性 - 亚裔
- 男性 - 代表性不足的少数族裔 (URM)
- 男性 - 白色
平等性
平等性意味着在纳入各种影响因素后，不同群体获得平等的有利结果。人口统计学上的平等性是一种公平性衡量标准，表示群体之间在有利结果方面的差异为零。
示例：在考虑了职务名称、行业、教育背景和经验等影响因素后，当男性和女性同工同酬时，我们就实现了男女薪酬平等。
奇偶校验矩阵
平等性矩阵将每个交集显示为与所有结果指标的比例值的比较点。当结果指标等于或高于平等性时，我们认为结果指标成功。当某个结果指标低于交叉群体的代表性时，该指标将被视为低于平等性（人员流失率除外）。
人员流失率高会对组织产生负面影响，因此，当交集的人员流失率值高于比较点时，我们会将人员流失标记为“低于平等性”。
筛选器
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