北京2021年4月9日 /美通社/ -- 数字智能化时代，带来的是企业的认知革命，而不是简单的技术运用。
调查研究表明，衡量人力资源及其对组织的影响至关重要，实际上，许多管理者希望能从人力资源部门获得更多的信息、更为详尽的人力资源报告。这也就意味着，人力资源指标不再是理想化的工具，而是能够帮助组织构建可靠的、数据化驱动的管理策略，这也是未来人力资源管理的必备能力。
一直以来，人力资源高管也都渴望成为企业领导的战略顾问，然而因为人力资源的业务价值难以衡量，致使步履艰难。当前，越来越多的决策者在用人问题上，期待数据、模型等量化工具为决策提供更有力的支持。想要真正成为企业的战略顾问，人力资源必须像业务部门那样看待创造价值的机会，学会用数据创造价值。
01 为什么数据对人力资源管理很重要？
在当前竞争环境下，经验对新业务的作用力越来越小，HR如果没有一套可衡量的数据体系，基本上无法指导其工作。
管理学教父彼得德鲁克说过：如果你不能衡量它，那么你就不能有效增长它。
量化数据、建立指标体系，对HR来说至关重要。通过数据，衡量重要度、查漏补缺、找到问题，从而提升业务。
其次就是分析数据，HR拿到数据后，要从中看出下一步动作到底是什么。对于数据的分析，很多HR分析的还不够，也缺少专业的分析人才，比如看到一组考勤数据，仅仅在此基础上做一些奖惩，这样对组织的发展其实没有太大作用。优秀的HR拿到考勤数据并不是直接做奖惩，而是通过观察数据发现有些人习惯性迟到、有些人习惯性加班，对于不同的人，有不同的管理方法，从而使得这些弹性工作的人工作起来会更好。
整体来讲，数据对人力资源管理的两个关键点：一是能不能量化，有效的量化指标体系是非常重要的；二是拿到指标体系后如何去做分析。
02 数据对人力资源管理的9大作用
通过有效的数据采集、分析，人力资源部门可以更好地在其职权范围内管理人才。福布斯人力资源委员会的九名贡献者，就数据能够为人力资源管理带来的好处发表了各自的看法：
1. 完善战略员工队伍规划
数据可以改变人才招募工作，但是组织必须正确分析结果。全面检查所有的人力资源数据有助于深入了解如何管理由于各类不同工作安排（例如合同工、兼职）的员工而造成的分散人才格局。
-- WilsonHCG的Kim Pope
2. 降低成本，更多地回馈员工
在人力资源部门使用数据带来的最大好处之一就是可以选择使用软件进行日常的人力资源管理，而不是为整个人力资源部门添加人手。在人力资源和福利管理方面，有很多价格合理、全方位的在线服务，可以涵盖人力资源和福利管理的方方面面。充分利用这些专门的系统以降低成本，并且更好地回馈你的员工，这是非常有意义的。
-- Virtual Vocations公司的Laura Spawn
3. 挖掘隐藏的人才
组织面临的最大问题在于组织内部隐藏着人才，但是领导们却始终认为他们需要从外面聘请人才。利用数据可以帮助分析反馈、项目评价和整体人才档案数据，从而近乎实时地建立组织内部的员工技能档案，这些档案可以被用作员工队伍规划的工具。
-- Engagedly的Srikant Chellappa
4. 提供强大的洞察力
数据就是知识，知识就是力量。要定义你的旅程，你必须了解你的公司的现状。员工分析具有强大的洞察力，可以挖掘会影响公司营业利润的因素：应聘者体验、员工敬业度、客户满意度等。数据可以帮助找到机会在哪里，塑造企业文化并揭示如何在全球范围内产生积极影响。
-- McAfee的Chatelle Lynch
5. 预测招聘需求
在招聘环节，雇主可以利用大数据更好地预测招聘需求，同时提高招聘质量和员工保持率。通过挖掘员工数据并确定技能、绩效等级、任期、受教育程度、过往职位等因素之间的相关模式，企业可以减少招聘时间，提高员工敬业度和生产率，并且能够最大程度地减少员工更替。
-- Insperity的John Feldmann
6. 提高员工保持率
在人力资源领域拥抱大数据趋势的好处之一就是聚焦组织的健康状况。在当今人才短缺，员工对雇主的期望节节走高，公司文化对企业的长期生存颇有影响。企业在人员决策方面必须和业务决策一样，采用同样严谨程度的数据和分析。
-- Sherry Martin
7. 实现无偏见的决策
保险业以其对数据的掌控力著称，这个行业高度重视人力资源数据，并以数据支持好的决策。有效的数据能够为生产力、组织结构和创新提供支持。有意义的数据板可以跟踪人口统计信息、环境、健康和安全、总薪酬、能力、培训、流动性和发展，还能够跟踪敬业度、保持率、员工关键绩效指标等。
-- PEMCO Insurance的MJ Vigil
8. 实现流程自动化
对于使用分析会在人力资源中剔除“人”的因素，有些人心怀疑虑，但是拥抱大数据让你能够使用工具，并且实现流程自动化，从而减少人为错误。当你将任务和流程自动化了之后，你的人力资源团队可以腾出手来，更好地完成战略规划、与员工联系并完成让公司变得更好的任务。
-- SkillPath的Cameron Bishop
9. 利用共同经验
由于失业率一直很低，因此人力资源部门的领导们没有太多的余地来“做到正确”。了解更多组织的经验，了解更广泛的人力资源趋势，利用这些共同的经验可以使雇主做出更好的决定。受到这一趋势的影响，市场上已经出现了很多新的大数据分析和人工智能解决方案。
-- EverythingBenefits的Rachel Lyubovitzky
03 人力资源管理的数据收集
有管理者认为人力资源的工作难以量化，其实不然，从时间、数量、质量、成本、满意度等5个角度，可以对人力资源很多工作进行数据统计和分析，建立起客观评价的基础。
在日常的工作中，人力资源管理者至少需要做好以下几方面的数据收集。
1. 反映人力资源现状的事实数据
例如人员数量与结构、学历、年龄等，可以展示一定时间段组织内部人力资源的基本概况。人力资源部门每月提供此类人力资源数据报表，并与不同时期的数据进行对比，可以让决策者对人力资源现状有一个概览式的认知。
2. 反映人力资源活力的动态数据
人力资源动态数据包括招聘周期、招聘完成率、核心员工流失率等。动态数据的收集要注重数据的积累，并及时了解市场行情，通过内部及外部的对比分析，对组织人力资源的活力进行客观的评价，及时调整企业的人力资源政策。例如，一段时间的数据监测发现，某个岗位的招聘周期变长了，我们需要及时分析是市场人才的供给少了，还是竞争对手拓展业务大量招揽人才，还是人才定位出现偏差或是其他原因。此类监控数据，就像组织健康状况的晴雨表，随时可以给管理者预警。
3. 反映人力资源质量的分析数据
人力资源质量的分析数据包括人均人工成本、人力资本投资回报率、员工满意度、员工敬业度等。通过分析这些数据的变化趋势，对比行业数据，我们可以深入了解组织的效率，反映人力资源对业绩的作用。人力资源部门应根据所在企业的发展阶段建立相应的数据分析模型，来诊断企业经营状况，并为制定企业的重大薪酬激励政策提供决策依据。这类数据的目标用户是企业的决策层和人力资源高层管理者。
4. 与人力资源项目投资回报率相关的数据
04 薪人薪事保证多维度数据的客观呈现
协作效率一般是由SaaS系统本身带来，薪人薪事强化了协作效能，从而可以对公司运营指标带来直接的影响，强化HR工作与业务的迭代。
具体由三个步骤组成：第一是重新定义行为逻辑实现人力资源管理活动；第二是在管理活动的基础上，定义常规数据指标体系，衡量人力资源管理结果；第三是结合对组织绩效目标的拆解和继承，实现HR工作与公司表现直接挂钩。
薪人薪事这三个步骤清楚地实现了由人力资源活动影响组织目标，实现人力资源与业务双重迭代。
薪人薪事：数据化决策及可衡量指标体系
薪人薪事确保主要数据化决策来自客观可衡量指标，每个指标/依赖项基于客观数据。
薪人薪事数据化决策及可衡量指标体系五大原则：
一、拆分时，保证遵循公司政策、原则和指导性标准。
二、在数据质量上有所保证，数据质量是指薪人薪事系统提供的数据确保是可信的，技术框架和产品框架确保核心数据完备。
三、确保客户数据的隐私性，所有数据合规、安全。
四、指标体系及依赖关系整合，确保拆分指标和主要指标的对应关系，保证上下指标的切合度、完成度。
五、给出报告及分析结果，当前指标的支撑度、存在隐患、需要的动作。
薪人薪事人力资源云系统帮助企业组织进行数据采集、保存、分析和报告，企业通过薪人薪事将企业习惯、员工习惯通过流程等工具来加以规范和引导，让看似无形的管理价值观 -- 行为管理、过程监控、结果导向等诉求通过管理系统实现“可视力”。
管理者通过对数据的监控、分析，及时改进不足，提升管理水平，进而提高人均效率。对人力资源的数据进行分析和管理，既为人力资源规划提供了有力的信息支持与保证，同时，也是企业管理者决策的重要依据。
