Avanade 成立于 2000 年，是微软和埃森哲的合资企业。Avanade 是创新数字和云服务、业务解决方案和微软生态系统设计主导体验的领先提供商。全球客户期待 Avanade 就新的战略和行业解决方案进行咨询，以推动这一数字时代的创新和增长。Avanade 拥有 25 个国家/地区的 38，000 名专业人员，是埃森哲微软商业集团背后的力量，帮助公司利用微软平台吸引客户、增强员工权能、优化运营和改造产品。Avanade 拥有世界上最大的微软认证专业人员社区之一，曾 14 次荣获微软年度合作伙伴奖。
由于 Avanade 是一家咨询公司，因此它对其员工的专业增长进行了大量投资，以确保他们拥有最高水平。因此，Avanade 的员工保留对于维持成功的商业模式至关重要。来自阿瓦纳德人力资源部（布鲁斯·伍尔弗顿、山姆·杨、卡罗琳·范宁）的主要成员以及阿瓦纳德信息技术服务公司（ITS）的关键成员（史蒂夫·纳尔逊、马希马·贝迪、安德斯·斯旺森、贝萨尼·约根森、塞姆·乌尔法利奥卢）创建了一个积极主动的解决方案，以提高员工保留率。
使用 Power BI 和 Azure 机器学习有助于改进我们在 Avanade 留住人才的方式。通过机器学习，我们可以模拟员工流失情况，了解整个组织的未来风险所在，而 Power BI 则向我们的领导者传播这些见解，以便将这些见解应用于人才保留策略和行动。
图 1.阿瓦纳德的蔚蓝解决方案架构
Avanade 一直使用数据和 AI 作为业务转型的推动者，为关键企业业务流程带来真正的收益。最近，当 Avanade 的 ITS 智能企业 （IE） 团队与人力资源 （HR） 业务利益相关者合作时，员工保留问题得到解决。跨功能团队构建了一个机器学习 （ML） 模型，以识别组织内的消耗风险和Power BI洞察可视化，以改进 Avanade 留住人才的方式。
当员工自愿离开公司时，就会发生自然减员，每个员工花费数千美元，包括培训、知识转移和招聘。这通过增加招聘、入职、自然减员和客户影响，给企业造成重大重大成本。
总体而言，将目前的自然减员率降低 10% 每年可为 Avanade 节省数百万美元，此外还可以从人才保护中获得间接价值，以获得竞争优势、保护知识产权和企业增长潜力。
从历史上看，阿瓦纳德一直依赖主流方法来管理自然减员。离职面试和员工调查为员工体验和敬业度计划提供信息并增强。传统的商业智能方法产生了自然减员和参与度指标。虽然这种回顾性分析很有价值，但能够查看前瞻性的自然减员风险为人力资源利益相关者提供了见解，以便在当今竞争激烈的人才市场中更及时地采取行动。
在 2019 财年开始时，Avanade 的首席人力资源官 Dave Gartenberg 优先考虑建立数据驱动分析解决方案的必要性，以定期识别自然减员风险并做出基于证据的决定，以增加保留率。信息技术服务的数据科学家一直与人力资源利益相关者合作，以确定自然减员指标，并构建分析企业和员工数据的假设。由 ITS 可视化专家设计的 Power BI 仪表板中的人力资源经理可查看结果。
目前，该模型按月应用，结果自动出现在 Power BI 中，为每个预测提供个性化和详细的解释。这些报告受用户角色权限的限制。
Power BI 分析解决方案是 Avanade HR 正在全球推出的新员工敬业度计划的核心组成部分，该计划旨在将保留作为成功措施。通过计算自然减员风险，Avanade 的人力资源领导者可以发起主动保留行动，并以员工为中心查看增加或减少自然减员概率的因素。
阿瓦纳德在编写 Power BI 报告时面临两大挑战。首先是如何解释和呈现模型的结果是可以理解的术语。该团队使用工具提示和书签来解释如何解释结果。解释基于夏普利添加剂计划 （SHAP） 方法来解释个人预测和 Azure 机器学习包。此外，还开发了一个功能映射功能作为元数据，然后包含在报告中。此元数据在机器学习管道执行过程中自动生成。
第二个问题是ML工作的实验性质。使用不同版本的模型，输出需要频繁和持续的更新。最初，Power BI 开发人员必须手动确定要更改、添加或删除哪些列。为了消除此手动工作，当新版本发布时，功能文档会在 ML 管道运行期间自动从 Python 代码生成并包含在报告中。
机器学习模型的结果通过 Power BI 报告传播给人力资源和业务领导。这些报告使用相同的数据模型和可视化，并采用动态行级安全性构建，因此用户只能根据其角色和地理位置查看适当的数据。
这些 Power BI 报告为人力资源和领导团队提供了关键见解，使他们能够采取主动步骤来管理保留。"开始"页面包含有关报告本身的信息，包括更新计划，以及指向其他相关 Power BI 报告的链接。这为可用的数字见解提供了全面的互连视图，并为用户提供了便捷的导航。
概述页面提供了有关未来三个月内离开 Avanade 风险较高的员工百分比的见解。本页还可用于制定基于情景的预测展望，以及查看不同组织级别（如地区、部门和级别）的自然减员风险细目。
图2。（上图）电源 BI 仪表板演示如何解释因素对自然减员和保留的影响;（底部）电源 BI 仪表板显示导致员工自然减员的因素
"因素"页面包含可视化，以帮助解释推动这些预测的因素。一个因素可以增加一些人的自然减员风险，而同样的因素可能是减少其他人的自然减员风险。这些因素可以从整体上看待或单独分析，以了解它们对自然减员的影响程度和程度。
图3。使用自然语言功能的示例查询
"因素"页面还通过问答按钮提供自然语言 （NL） 功能，允许用户根据数据提出自己的业务问题。选择按钮会弹出一个对话，用户可以从建议的问题中进行选择，也可以自行制定问题。Power BI 可即时生成可视化以回答用户的查询。
图4。电源 BI 仪表板，突出显示当前保留风险的员工和人群
预测性评估员工流失的新流程使 Avanade 能够采用创新的主动方法来留住员工。从历史上看，对于所有行业来说，这些指标只能追溯观察。凭借 Azure 和 Power BI 的机器学习能力，Avanade 制定了一项现代新战略，以了解并控制整个公司正在发生的事情。
Avanade 目前正在推出其新流程，并称其为"人力资源全球参与计划"。该公司预计不久将开始看到与推动该项目的三个主要组织目标相关的结果。
第一个目标是增加保留率。这种基于证据的新方法帮助 Avanade 识别并采取积极行动来培养人才和增加保留率。
第二个目标是改善员工体验。这一努力更好地帮助 Avanade 识别与员工留用和自然减员相关的情景和体验。实施解决方案提供的知识将用于影响组织计划和流程设计，以酌情提升员工体验。
推动该项目的第三个目标是为劳动力规划提供信息。增强对各地区保留和自然减员风险的洞察，将有助于 Avanade 在学习与开发和人才获取方面的领导合作伙伴主动瞄准 Avanade 期望所需的技能和能力市场。
通过使用完整的 Azure 解决方案与 Power BI 仪表板相结合，Avanade 能够通过使用机器学习开发专注于具体措施的创造性解决方案来解决人才保留问题。人力资源、学习与开发、人才获取和领导力现在都可以利用预测性保留数据带来的好处。
