企业收集和分析员工个人信息的能力获得了大幅提升，但这样也带来了大量的道德、伦理和法律问题。

Mondelez International 公司对员工的个人医疗问题知之甚少，但这家零食生产商的Castlight Health软件系统却对此相当了解。该系统从员工网页搜索和Castlight 网站其他活动中采集数据进行分析，这家医疗信息公司可以发送个性化的信息到个体员工，引导他们选择潜在的更高性价比的医疗服务提供者和治疗措施。

Deerfield, Ill公司负责全球福利的高级主管Hassan Azar在2015年10月拉斯维加斯举行的HR Technology Conference & Exposition会议上说道，2012年在为员工提供高额医疗计划一年后，Mondelez委托Castlight帮助工人更好地处理他们的医疗选择，避免过高的费用。

Castlight只是日益复杂的人力资源分析工具中的一个缩影，越来越多的企业将从员工中收集的数据应用到人力资源分析工具中。除了与健康有关的问题，公司还可以使用分析得出的信息来识别和奖励表现最好的员工，查明技术缺陷，调整培训计划，找到合适的工作人选等。

这些举措的目的可能是善意的，但它却有可能与雇员的隐私权产生冲突，这让企业领导人十分担忧，Cornell 大学高级人力资源研究中心的主管Chris Collins说道，“他们担心的是，使用这些数据是否违背伦理道德，这些数据是否用在了正确的问题上；另一个问题是，数据是否准确？基本上，企业高管担心因为错误的理论或不准确的无效数据而做出错误的决定。“

责任问题

分析咨询公司Numerical Insights的总裁Tracey Smith说，当她在最近一次会议上谈到人力资源分析时，大多数的听众提出的问题是关于道德和隐私。她从客户的问题中看到了类似的担忧。Smith说，“我的所有客户都意识到了在进行人力资源分析的同时，还需要尽可能地保护员工的隐私。”

她在一个案例中指出，医院的财务部门想要对一组特定的员工和他们的薪水进行研究，但人力资源部门并不太愿意共享信息。当不需要特别精确的数据时，Smith建议将每个人的具体工资替换成他们的工资级别或工资中位数。Smith说，“这样并不影响研究结果，且财务部也乐意使用这些替代数据。”

Smith指出，如果企业决定研究如下问题，例如员工的健康特征或基于员工的年龄做出某些决定时，他们也有可能遇到隐私相关问题。如果他们使用预测模型决定那些要被解雇的人不必参与培训，或者使用预测模型来确定哪个员工将被晋升，他们可能会遇到麻烦。

人力资源分析师John Sumser认为隐私问题和相关漏洞如今愈发严重。“你可能会遇到两份不同的信息，它们单独存在或许不会泄露个人信息，但把它们放在一起，就会泄露个人信息，”他解释道。

这个问题不一定是法律范畴，它更多地属于道德层面，Sumser说到，“我的隐私是否被侵犯，完全由我个人想法决定，并不是由别人决定的。”

关注劳动力分析

劳动力分析经常位于争论的中心，随着公司争夺越来越少的高技能人才，劳动力分析可以说是人力资源分析中最热门的领域。

“云技术的发展，尤其是在人力资源领域，使公司可以对其员工进行越来越多的数据跟踪，而且这些追踪可以以一种非常细粒度的水平进行。”劳动力分析供应商Vestrics CEO Brian Kelly说道，“企业可能是在合法使用员工的数据，但这样做并不总是符合伦理或道德的。”

Kelly表示，大多数雇员都希望他们的企业只是使用标准类型的个人信息，例如他们的雇佣日期和上一个工作等。但当数据来自内部门户和员工敬业度工具时，企业使用的数据来源就大大地扩展了。为了应对额外的隐私问题，公司可以要求员工签署某些协议，以确保其同意将网站上的数据用于第三方使用。

他引用了一家被微软收购的劳动力分析供应商的例子。他通过挖掘Microsoft Outlook项目，采集会议和电子邮件频率等信息建立预测模型，以获得雇员的流动率。虽然大多数公司拥有相关政策且事先通知过员工，内部系统不是私人范畴且受到监控，雇主使用劳动力分析工具可能需要披露更多具体的数据，这些数据可用于员工招聘，解雇和晋升等目的。

Mondelez Azar提到，他的公司使用员工信息对员工本人来说是非常透明的，他们向员工非常具体地阐述了Castlight如何使用他们的数据。“我们做了大量HIPAA(健康保险携带和责任法案)和隐私相关的培训，”他说，“我们10年前推出了健康计划并告知员工，我们是怎样避免查看相关隐私信息的，我们不查看员工的健康隐私，也不关心谁有什么疾病。我们只是想让他们获得应得的健康服务。” Azar说道，员工在一年中会被告知数次，这些信息最终返回给卫生保健服务提供者，而不是Mondelez。

Kelly认为员工的隐私问题非常重要，涉及到隐私的问题必须充分重视。“决定何时以及如何使用劳动力分析领域的数据不应该是分析副总裁或CHRO(人力资源总监)的事，”他说，“这个问题应该交由董事会或管理层讨论。讨论的结果应该是出台一条或多条政策，明确指定数据如何使用，以及哪些数据不应该使用。一旦政策出台，通常情况下你可以使用任何被政策允许的数据。”

Kelly 呼吁人们关注人力资源分析引入新数据所带来的特殊风险，特别是预测分析带来的新数据。他举了一个人力资源管理预测分析应用的例子，当预测结果被用来决定一个员工的职业生涯时，那计算的准确性必须受到审查。

数据融合决策

Kelly说，Vestrics的一些大客户或精通于使用分析的客户已经制定了相应的治理策略，管理数据收集的类型和粒度，以及哪些数据应该被分析，以何种程度聚合，数据于何时何地被使用等。在这些公司中，聚合数据预测分析是一种被广泛使用的强大工具，它可以识别出员工流动的原因，并保证现有员工的技能与目前的商业计划相符。

有时候使用相同的预测模型可以做一些完全不同的事，例如，对于Northeast排名前10%的销售工程师，识别出他们拥有较长的任期，不断提高绩效考核评级以及在外部网站的时间延长等情况，换句话说，凭这些就在职业网站上将他们标记为非常可能离职的一类，有点“独裁的意思”，暂时没有看到哪个企业做的这么绝对，Kelly补充道。

Kelly表示，Vestrics软件为用户提供了管理所有个人身份信息的方法。例如，某些部分个人的记录可以被加密，但仍包含在聚合数据中。用户和第三方分析提供商之间进行定期的讨论，以确定如何处理这些个人身份信息。

公司政策应该与当地法律集合，因为本地法律的特异性，也将决定哪些信息可以被提取。一家提供个人信息进行分析的财富500强公司Numerical Insights的Smith说道。但他们要求，一旦产生越界数据，就要将通知发送到公司的法律部门。

专家一致认为，聚合数据可以作为一种解决方案，既能保证分析有效性，同时又能确保个人隐私不被泄露。例如，医疗服务提供者的分析数据可能显示，一个特定疾病的发病率为15%。“也许，这会帮助人力资源部门建立一个新的健康活动或项目，帮助员工确定他们是否意识到更大的健康问题，”Cornell大学的Collins说道。

一些公司正在试图聚合数据，不是企业级别的聚合，而是地域级别。Collins认为，“如果数据显示，Illinois 州的员工相对于Seattle来说，有着更高的健康危险，但却在两个地方实行相同的健康措施或健康干预，那不过是在浪费钱。”

Smith和Kelly认为安全是另一个预测分析在人力资源领域有前景的应用。如果公司使用聚合数据发现某些类型的工业事故发生概率很高，他们就可以为那个地方的工人提供安全规程培训，雇员和雇主都能从中获益。

内部完成还是外包？

Kelly说，第三方分析提供商可能会带来一些问题，但他们也可以减轻一些问题所带来的影响。例如员工敬业度调查，通常是由第三方提供，以实现匿名性，保证调查的准确性。另一个第三方如Vestrics可以将聚合的调查数据与其他雇员数据联合起来，以便得到单独分析时得不到的见解。通常，由第三方来为任何来自于数据分析的建议负责，这可以缓解公司对分析所应承担责任的恐惧感。

Collins并不认为人力资源分析和商业智能供应商以及行业顾问可以提供太多帮助。“我的感觉是，大部分的企业像在卖万金油(过份夸大了上述几项的作用)。”

Collins建议雇佣少量的数据科学家。如果必须从云提供商或行业顾问那里短期租用云服务，你应该选择一个能够提供更复杂服务的提供商，在推广一个软件产品时，把客户放在首位。

Colins说，“如果我经营一家大公司，我想让这些都在公司内部实现。我不想外包。这是一个可持续发展的核心能力，他们会想把这个能力集成到相关业务中。”