HR教你如何玩转大数据？
在上一篇心得中，我提到了HR要关注企业数据，让数据产生效益。对员工的知识、能力、素质、风格等各项特征的有效量化，形成人力资源管理的数据化、精确化与科学化。接下来就让我们看看HR有哪些数据可用？以及应该如何应用这些数据？
首先来看看HR有哪些数据可用？
类型 内容 特点
事实性数据
个人层面：人员数量与结构、学历、年龄、性别、家庭背景、工作经历、技能特长、兴趣爱好等组织层面：招聘：时间、次数、完成率培训：对象、内容、时间、地点、次数、满意度绩效：指标、次数、时间、得分薪酬：总数、增幅、构成比例
收集简单、信息量丰富
动态性数据
招聘完成率、员工流动率、核心员工流失率、员工换岗、员工晋升等
收集较为简单，需跟踪记录
整合性数据
个性测试、情商、智商、管理能力测试、员工满意度、员工敬业度等
有了数据，就要知道如何应用数据：
1、人员结构分析
原始数据 分析什么 意义
人员数量与结构
学历
年龄性别
家庭背景
工作经历
技能特长
兴趣爱好
人口统计特点
年龄、性别和地域分析，统计平均年龄、各年龄段分布频率，男女员工比例，是否与行业特点和企业实际相符。统计不同地域员工比例，避免某一地员工人数过多，不便于管理。
工龄分析
计算平均工龄和不同工龄分布频率，是否有流动过快或者极少流动致僵化的问题。
职能类别分析
各部门人员占总人数比例，职能部门、业务部门人员比例；承担某一职能的员工（比如说行政人员、人力资源人员等）比例，以分析该类人员的工作量和平均服务人数。
职位层级分析
管理人员与员工之比，主管人员与员工之比，用以分析管理幅度。
员工特点分析
企业的人才结构要多元化，避免同质化，技术型人才、创新型人才、管理型人才、营销型人才、外向型人才、内向型人才、稳定性人才，要应有尽有，这些不同类型的人才都是具备让企业有承载力的人员结构要素。
员工能力分析
掌握哪些是骨干、后起之秀、哪些是稳定的人，哪些是需要淘汰的人。
2、配置策略分析
原始数据 分析什么 意义
企业产业模块
经营方向
发展规模要求
时间要求
已有岗位层级
人员数量素质
岗位、层级分析
企业发展阶段与战略发展要求对不同职能、技术岗位的要求，在企业效益和发展要求平衡范围内的数量和质量要求。
任职资格与胜任力分析
明确岗位知识经验和能力要求。
当期人口数量与质量分析
明确当期的人员数量与质量现状。
人-岗匹配分析
不同岗位、层级与当期与企业长远发展要求的匹配指数，明确不匹配与匹配的领域，适时做出调整。
3、人员成本分析
原始数据 分析什么 意义
人员数量工资奖金福利社保等招聘费用培训费用离职费用人员收益数据
招聘选拔效能分析
在招聘选拔过程中，企业为员工的支出成本，明确招聘成本比例及效能。
培训效能分析
在培训过程中，企业为员工的支出成本，明确培训投入比例及效能。
离职成本及效能分析
在离职过程中，企业为员工的支出成本，明确离职投入比例及效能。
个体成本-收益分析
评估每个员工对企业的收益与成本合理性。
4、企业文化健康、活力分析
原始数据 分析什么 意义
员工流失率核心员工流失率员工换岗员工晋升
流失率分析对于各个层级、普通及核心员工的流失原因、数量比例、对企业造成影响分析，提供企业健康指数及调整建议。
满意度分析提供各个层级员工的满意度指数及企业满意度提升建议。
内部流动效果分析对企业内部的轮岗、调动、晋升、任免提供效果效能分析，量化企业活力及健康状况。
5、针对到岗位、个人的业绩驱动因素分析
原始数据 分析什么 意义
员工个人绩效成长路径个性情商智商管理能力态度价值观
驱动业绩动力因素分析
根据员工的绩效，寻找与绩效相关系数最高的动力性因素，为招聘选拔培训提供建议。
驱动业绩个性因素分析
根据员工的绩效，寻找与绩效相关系数最高个性因素，为招聘选拔培训提供建议。
驱动业绩必要性因素分析
根据员工的绩效，寻找与绩效相关系数最高的知识、经验、背景类因素，为招聘选拔培训提供建议。
驱动业绩的潜力分析
根据员工成长发展路径，寻找与员工成长潜力最为相关因素，为招聘选拔培训提供建议。
新时代的人力资源管理需要充分利用数据，用数据进行精细化人力资源管理，帮助HR激发内在动力和活力，提升HR岗位价值，显化工作效益，为公司战略提供决策依据。用一句话来总结，就是“要用数据说话”。
让HR活的有尊严，四篇文章都已经传播到我们一个HR小群中，组织大家来学习探讨了，十分感谢！
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