大家经常说：无工具不管理、无数据难决策。所以企业的人力资源管理，我们首先要考虑在目前大数据背景下如何开展人力资源数据的整理与分析。

当前，移动互联网、社交应用、大数据等技术浪潮凶猛来袭，正在加速驱动着企业人力资源管理的信息化进程。

那么，到底如何有效迎接这一浪潮，如何以价值为导向，整理、分析，并发掘出关键信息加以分析利用，从而提升人力资源管理效益，是每一位管理者面临的问题。

如何通过建立人力资源数据库，完成全面的数据化分析，实现用数据说话，真正推动企业人力资源管理转型升级，支撑企业战略发展。

人力资源管理也需要快速摆脱事务管理、主管评价、感性决策的现状，逐步步入到数据化、网络化的科学管理时代。

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人力资源大数据的关键要素

对于大数据在人力资源管理中的应用，最关键的不是数据绝对化的大与多，而是信息的丰富性与连续性。有的企业可能认为企业人员没有那么多，人力资源数据不足以“大”，因此觉得企业的人力资源数据分析没有价值，可以不用做数据分析，实则不然。

人力资源的大数据分析主要有三个关键要素：

1、要全体不要抽样，也就是不再像以前调查采用抽样的模式，而是要全体数据，即全部员工的数据，越全越好；

2、要相关不要因果，即我们在分析和应用数据的时候要相关性的，而不是因果性的，要考虑规律性的相关关联关系；

3、要效率不要绝对精确，我们在做数据分析时，很多数据更关注的是效果，而不是绝对准确、绝对精确，比如日常应用中用到的平均年龄，28.1与28.2可能就没有什么绝对的差别，这时候往往更关注的是效果。

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人力资源数据分析类型

对于企业的人力资源管理数据建设，常见的人力资源数据类型主要包括以下三种：

1、事实性数据

可分为个人层面的、组织层面的、岗位层面的。这类事实性的数据，在企业人力资源管理中常被称之为人事档案信息，这也是人力资源的最基本的信息数据，是多数分析的基础。那么首先要实现全体员工人事档案的全面数字化管理，再利用这些数据做有价值的分析。

2、动态性数据

这类数据通常是变化的，是在人力资源业务处理过程中产生的动态性数据。比如招聘业务，我们计划招聘20位员工，但是这个过程中可能会收到500份简历，面试50人，过程中的数据就会分析反映出招聘效果与效率。

3、整合性数据

这类数据往往是通过计算、分析、挖掘得到的，是综合整理、关联运算出来的综合性数据，比如人事费用率、人均效益、人均工资等。

以上三种数据组合起来就形成了企业全面的人力资源数据。基于这三种数据，人力资源数据分析又分为哪三种类型？

第一类：基础信息数据分析

即基于静态数据进行的分析，包括人员总量、人才结构、人员状态、人力资源配比等，这些都可以通过基础信息来获取，从而反映出企业人力资源现状。

第二类：职能业务数据分析

也就是通过人力资源业务活动，比如员工关系、招聘、薪酬激励、学习发展、绩效考核等过程中产生的数据，对这类数据进行分析属于人力职能业务分析，可以反映出企业人力资源活力。

第三类：效益效能数据分析

人力资源管理的最终价值是什么，一定是给企业带来效益、效能，那么就要对人均单产、人工成本利润率、员工满意度等进行分析，反映出企业人力资源质量如何。

所以上述三类数据相对应产生的三类数据分析，在人力资本方面可以反映出企业投入的情况怎样，通过一系列人力资源活动的管理，转化效果如何，会带来什么样的产出。因此这三种数据分析可以形成企业全面的人力资源数据分析。

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人力资源数据分析价值

在价值方面，可以说是不言而喻的。人力资源管理数据分析的价值，就像上面提到的今后任何的管理活动都应该是无工具不管理、无数据不决策，共包含了四个层面，也就是在人力资源数据分析的时候可能实现的程度。

第一个层面，他们认为首先应该是响应性的分析，即操作层面的，也就是说是效率性和准确性的数据分析。老板要什么数据，人力资源部通过什么样的方式快速提供，比如工资核算，能否快速准确地得出结果，而不再是大量的人为性重复计算。

第二个层面，属于有利于发展性的，主要是在人力资源业务管理、发展过程中能有效帮助我们做职能体系设计的数据分析。

第三个层面，要有助于企业业务发展战略的，主要涉及到人力资源规划、人力资源各种模型体系，也就是说战略层面的数据分析。

第四个层面，可以预测未来，也就是能够预测将来什么业务应该配备什么样的人力资源。这四个层面应该是逐步实现的，实现过程中也是具有一定难度的。

那么人力资源数据分析的核心价值可以总结概括为三个方面：明事实、察问题、预将来，即企业首先要很清楚的了解企业人力资源整理的现实状况是什么，接着通过这些数据我们能不能发现存在的问题或者潜在的问题，最后通过这些问题我们能否看到未来该怎样做，提出什么样的规划和建议。
 

企业只有建立人力资源管理数字化系统，实现各种人力资源业务的规律性、规范性管理。

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