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　　当前全社会多领域正在经受着大数据浪潮的洗礼，人力资源管理领域也不能例外。商业智能工具帮助人力资源管理从凭借经验的模式逐步向依靠事实数据的模式转型；人力测评由主观性强的单一专家进行测评转向构建数学模型依靠大数据处理技术进行测评；企业招聘过程也正朝着越来越依靠社交网络和大数据技术的方向发展。

　　Human Resource Business Intelligence,以下简称HR-BI，即人力资源商业智能，主要解决通过数据对整个人力资源过程监控，对人力资源管理监控分析。它是商业智能在人力资源管理决策分析过程中有效应用的结果，是通过建立一套基于企业人力资源管理过程的分析模型，利用商业智能分析统计功能强大和展现形式丰富的特点，实现支持企业人力资源管理决策分析的分析系统。例如：随着某公司“软实力”的提升，对人力资源管理理念与管理能力提出了更高的要求，人力资源决策迫切需要从“经验+感觉”模式向“事实+数据”模式转型，这时候就是HR-BI派上用场的时候了。

　　区别于e-HR，即面向业务过程的一般性报表的电子人力资源管理，HR-BI的价值在于通过其多维数据仓库功能，进行数据建模，提高大数据情况下的人力资源分析效率，使得人力资源管理体系能够找到不断调整与优化的方向与策略，更好的支持业务发展，真正适应企业整体发展战略的需要。

　　业界的佐佑人力资源管理咨询顾问公司和企业应用软件巨头Aptean公司就分别从“数据“、“信息”和“洞察力”以及预算管理和薪资等方面提供了足够好足够多的案例。

　　随着人力资源管理日益成为企业生存关键的时候，人才测评作为人力资源管理的一项专门技术也越来越受到人们的重视。

　　通过对目前国内外人才测评状况的了解得知，现在企业的人才测评大多处在单一的专家评估上面，明显带有强烈的主观性。为此，利用大数据技术对人才测评中的一些问题如人才绩效考核、人才选拔以及分类进行研究，改进以前算法中的一些不成熟的地方。大数据技术能从一些大型的人力资源数据库中找到隐藏在其中的信息，帮助决策人员找到数据间潜在的联系，从而有效地进行人才测评。

　　北森是国内最早做测评并且专注于做测评的公司。在云计算平台和大数据技术的服务使得北森的测评工作更加高效准确。北森利用行业专家经验，积累了200万测试者的数据，构建模型进行测评；国际上的Hay Group在测评方面更是资深行家，其核心产品海氏系统法从实质上讲就是一种测评方法。这种方法是国际上使用最广泛的岗位评估方法。据统计，世界500强的企业中有1/3以上的企业岗位测评时都采用了海氏三要素测评法。

　　在大数据爆发的时代背景下，互联网企业开始重新审视自己的行业定位，将数据资源和数据价值提升到自己的核心战略中，并衍生出一系列新型服务和产品，而这种趋势还在继续迅速爆发中。当然招聘网站也结合大数据技术的特征，研发出一系列利用社交网络和大数据技术的为企业招聘服务的产品。

　　一些公司提供人力资源管理解决方案和行业宏观分析报告,并把他们售卖到人力资源部门、猎头、招聘网站、媒体、政府。靠售卖招聘规模报告，在线个人方案，在线企业方案来赢利。比如Wanted Analytics和Forensic JobStats这两家B2B模式的公司就比较典型。同时它们还可以通过快速确定在何处放置招聘广告，轻松填补职位空缺，了解在哪里可以找到候选人等方法帮助企业更快速的找到合适的求职者。

　　前程无忧的“个人竞争力分析”与Wanted Analytics 功能类似。通过它企业可以看到投该职位的应聘者人数，工作年限，学历等信息，这样企业就能比较这些人的竞争力[ZhengYi1] 。竞争力排名是一个动态的数字，会随着投递人数的变化而发生变化。

　　大数据人力资源部门管理到底为我们解决了哪些问题？它帮我们解决了招聘过程中的信息不对称和信息不透明问题。这里的信息包含了企业信息和候选人的个人信息。

　　传统招聘网站上的企业信息不透明，因为这些信息都是企业人力资源部门提供的，不够客观。如今人们能够通过网站发布与获得更多来自企业内部员工对企业的评价，更加真实可靠，是寻求信息对等和雇主与雇员之间信息沟通的渠道。

　　代表企业有Glassdoor、分智、Simply hired和ResumUp几家。它们都提供工龄、企业评价、评级、薪水报告、面试问题、招聘启事等信息。

　　Glassdoor的核心产品是提供包括公司内部情况、薪酬、公司内幕和工作环境之类的信息。

　　在这里注册的求职者资历通常较深，因此更愿意推广自己，并展示自己给企业带来的利益。与Facebook整合后，Glassdoor还可以告诉你应该结识一家公司中的哪些人，这点类似下文将提及的ResumUp。由于98%的Glassdoor用户都与Facebook账户进行了关联，该网站还可以帮助雇主通过社交数据确定求职者适合的职位，从而实现精准定位。

　　分智可称为中国的Glassdoor，其核心产品可以提供薪水查询服务，提供详尽的工资待遇信息，工作地点、所在公司、工龄、工作时间以及工作职位。这些信息都是由用户（各个公司的员工）编写产生的，再返回去为这些用户提供服务。

　　Simplyhired将Google地图、薪酬研究网站、社交网络社区LinkedIn、MySpace等机构提供的内容整合在一起，借助社交网络的便利，提供查看某公司内部资讯、查看某公司内部“是否有自己认识的人”、甚至能够查看某公司对职工婚姻状况是否存在“潜规定”等特色内容，这点很像Glassdoor。Simply Hired提供的服务是免费的，广告是其主要的收入来源。Simply Hired还把招聘市场的各种资料数据有偿地提供给研究组织，也会为雇主提供其它周边服务，以此来增加收入。

　　Resumup的核心功能是个人的职业规划，提醒个人用户如果想达到某个职位，便要按照Resumup提供的一个step-by-step职业路线图去奋斗。用户看后会清楚地知道如果想得到更好的晋升机会，他们需要做什么、需要学习什么知识、提高什么技能等。

　　Resumup的数据来源于Facebook和LinkedIn，就产品设计角度而言ResumUP解决方案的特点是从根本上简化了用户体验。ResumUP跟identified很像，都可以载入Facebook的个人信息，自动生成个人简历的60%左右，之后手动填充，填充内容可以加分，直到填充满：教育背景，工作经历，技能等信息为止。ResumUP 还会显示你有什么Facebook朋友、LinkedIn 联系人已经步入了你想要的工作目标，或者他们正在朝那条路上走。这样你向他们取经和交流。

　　传统的招聘网站上的个人信息不透明，都是候选人自己编辑上传的文字，如今大数据技术可以实现从社交网络上来查询并深入挖掘候选人的信息，让企业更清晰的了解候选人的情况。此类中最具代表性的企业有Talentbin和Identified。

　　TalentBin公司提供针对社交网络的职业搜索引擎服务，它收集应聘者在社交网络上的信息，整理编辑出一个以人为中心的数据库，想招聘某种人便可以去TalentBin搜索。大数据时代，有效的数据收集和分析工具在人们获取数据时是至关重要的。

　　Identified 公司提供基于 Facebook 的职业搜索引擎，对企业提供服务，可以对求职者进行打分，它的核心功能是是通过工作经历、教育背景和社交网络三项指标信息给人们打分。这些信息都来自 Facebook，用户还可以添加更多信息。Identified类似于Google PageRank的人物版本。

　　招聘过程的最根本诉求是解决企业职位与候选人之间匹配的问题，而大数据技术恰恰能更高效精准的完成这个匹配过程。此类中最具代表性的企业有Bright和Path.to。

　　Bright与ResumUp类似，对空缺职位和求职者的匹配度的评分。它从用户上传的简历和社交网络上提取候选人的总量数据，然后用大数据技术进行分析，通过考察数千个数据点，给求职者和空缺职位的匹配度评分，分值越高则匹配度越高。Bright能帮助企业和求职者有效的缩短应聘时间，为他们提供更好的服务。

　　Path.to网站的用户需要输入他们所擅长的工作，或者从LinkedIn导入自己的工作经历，而且还要回答一些关于他们喜欢怎样工作的问题。之后Path.to通过独特算法完美匹配员工与雇主，这一点与Bright相似，Path.to的商业模式就是算法，算法是它的竞争优势。通过Path.to网站寻找职位是免费的，但是企业发布职位信息则要收取一定的费用。

　　大数据处理技术的应用在全球范围内迅猛增长，推动整个社会进入了大数据时代。而大数据处理技术本身也将成为中国人力资源管理与招聘行业决胜的关键。

　　人力资源管理与招聘行业内以大数据技术为支撑的产品和解决方案在全球范围赢得了迅猛的增长。人力资源行业企业通过出售经过处理分析的商业报告来获取直接的利益，以商品化的大数据应用创造了新的商业模式。

　　我来扒一个大家应该会感触比较深的案例吧。去年帆软为浙江大学在疫情期间做的健康打卡数据报表。

　　还在上学的大学生，如果你们学校采用的是在qq群、微信群或者共享文档里填报健康信息的方式的话，可想而知会有多麻烦。而还有一些学校虽然采用的是app打卡、小程序打卡之类的方式，但是这依旧还是给高校的管理层带来了巨大的挑战。各位想象一下，一个大学近7w+的师生，每人一条健康打卡信息，如果管理部门人工分析统计结果的话，每天的工作量该有多巨大。

　　浙江大学采用的方式则是，全校师生通过浙大钉app进行每日的健康打卡，以及，返校申请、进出校园申请等。然后应用帆软FineReport，app的填报结果自动生成了定向报表。

　　值得一提的是，针对不同的管理角色，在设置系统之后，FineReport可以制作出不同的管理报表。比如，某个学院的辅导员能够看到的数据就只有他管理的这个学院的，而校长则可以看到全校每个学院的健康数据，以及全校的健康数据。

　　FineReport支持将师生的健康信息通过大屏展示，学校领导就可以快速地察觉疫情的动态，全面掌握师生打卡情况。

　　上面这张图，就是用FineReport制作的浙江大学全校师生健康打卡动态驾驶舱。全校师生的分布地区和分布人数、各地区的疫情变化情况、打卡情况、打卡率、在校率、返校率，等等，全都一目了然。高校领导只需要看这么一张图，就可以对学校的情况有较为清晰的认知了，而且这些数据都是联动的，实时更新，实时变化，比每日用excel统计灵活得不是一点点。

　　主要疫情期间的很多变动谁也说不准，及时响应是很重要的。相应地，相信对于一个企业的领导层来说，这一点也是他们很在意，人员的变动、员工出勤情况等等，企业人事部门的主管完全可以通过FineReport来实现这样一个数据可视化的展现。

　　再多说一句，我个人认为今天这个时代必然是大数据的时代，没有一个领域，或者说行业，是能够不管不顾大数据、数据分析而独善其身的。

　　近日，某个知名App被爆取消了对于员工的年终奖发放，尽管该公司的管理层在公告中对这一决定进行了解释，但是内部的员工依然对此吐槽连连，由此带来的风波对该公司的业务运营带来了不小的影响。事实上，在企业特别是互联网企业的运营中，在人力资源方面的调整往往会成为企业危机的直接“导火索”。

　　在经济增长整体放缓的背景下，上述的案例已经屡见不鲜：对于个人乃至社会来说，公司年终奖的发放、裁员计划都是影响深远的问题。但是，如何在面临这些问题时进行更好的决策呢？这并不是单纯通过公司利润、个人KPI等简单的指标来直观看到的，特别是对于大型企业来说，这些人力资源与财务管理问题非常复杂，企业最好基于数据分析思维，来科学的对于企业的人力资源管理问题进行分析，并提升在复杂业务环境下的适应能力与预测能力。

　　现在，大量的企业在人力资源管理方面都存在很大的随意性与随机性，往往只会凭借公司收益、支出等简单的数据来进行粗放式的判断，但是这种判断很容易背离实际情况。例如，一个部门可能并非是效益中心，但是其却承担着比较重要的创新价值，如果在公司效益不好的时候将这个部门裁撤，那么就很有可能影响企业的长期发展。一个三级甚至四级部门可能长期处于低效运转之中，但是由于其层级位于重要的部门之下，就可能避过公司整体的人力资源优化，不利于企业成本的持续优化。

　　在建立人力资源数据分析与可视化系统之后，企业就可以显著增强对于人力资源管理的洞察能力，由于数据分析系统会全面、近实时的将企业员工数量、学历、工资等数据显示出来，企业就能够更好地洞悉人力资源管理现状。在与企业的财务指标结合起来之后，还有可能对于每个部门与员工的绩效进行更加准确的关联分析，为相关的决策提供数据支撑。

　　同时，基于直觉的人力资源管理还可能带来严重的滞后性，不利于人力资源的预测性与启发性管理。很多企业在发现企业的财务状况突然急转直下，或者是新一轮融资迟迟不到位的情况下，会想到进行紧急裁员、降薪等人力资源方面的调整，但是这种突击式的做法不仅会造成企业成本的极大浪费，而且还会带来合规性等方面的挑战，甚至带来舆论风暴，让企业的整体运营陷入被动之中。

　　而通过对于人力资源管理进行精细化的数据分析，则能够帮助企业“未雨绸缪”，显著增强企业管理的预见性与主动性。例如，当企业观察到某个时间段人员快速扩张，显著超过未来1-2年内企业可能获得的收益时，就需要特别关注公司资金链的运行情况，并考虑放缓人员扩张、实现更具激励性的人员管理政策等方式，避免企业陷入成本危机之中。企业还可以依托于数据，来制定更加精细的人才培养计划，满足企业未来的发展所需。

　　DataHunter 高级分析师表示，要搭建企业人力资源分析管理体系，首先需要对于企业目前的人力资源数据进行梳理，这些数据可能广泛来源于企业人力资源数据库、OA系统、财务系统，以及部分的行业数据。通过对不同类型的数据库的梳理、整合，企业可以建立起统一的数据仓库或者数据湖，为进一步的数据分析奠定基础。

　　在具体的数据分析方面，企业可以借助Data Analytics 数据分析平台，从人力资源效能分析、员工关系分析、招聘分析、组织管理分析、员工培训分析等方面出发，搭建覆盖各个数据维度的看板，这些看板直接关联到后端的数据库，能够以可视化图表的形式直观反映出人力资源的变动情况，并通过组合式分析来实现数据洞察。

　　在本篇文章重点关注的人力资源效能管理方面，该数据分析与可视化系统不仅可以直观的实现当前的员工数量、利润率、人均利润率、人均管理成本等指标，以及不同时间区间内的指标变动情况。还可以将数据洞察下沉到具体的部门乃至个人，显示更细粒度的人力资源效能变化趋势，这样可以让人力资源管理变得更有针对性。

　　同时，系统还设置了“员工薪资”模块，企业管理者可以便捷的查看企业整体的薪资支出波动，以及各岗位的平均工资，这有利于企业管理者对于当前的人力资源成本进行更加精准的考量。当与企业更广泛的收入与支出指标结合之后，能够增强对于企业业务运行的预见性，从而采取更具有前瞻性的策略。

　　该套系统还可以近实时的显示员工入职与离职数据、岗位分布等常规数据，以数据图表的方式直观的显示这些数据的变动情况，这可以支撑人力资源以及高层管理者更清晰地掌控公司内部人力资源的全貌，并强化管理。

　　目前，DataHunter 的人力资源数据分析解决方案已经在某特大型地产企业，以及制造、金融等多行业得到成功应用，在帮助客户优化人力资源管理上发挥了重要作用。

　　当前，大数据技术已经广泛应用于政府管理、企业管理以及社会生产生活的方方面面，成为数据时代背景下重要生产力，为商业变革和企业管理带来新契机。“数据驱动发展“已不再是一个设想，而是实实在在的出现在了我们眼前，驱动各个行业的发展与转型。

　　而人力资源管理作为传统行业的一种，也在大数据时代被大数据深深影响。信息是人力资源管理的重要依据，在人力资源工作的各个环节都发挥着重要作用，如何运用大数据带来的新思维及技术，推动人力资源管理转型升级和企业保持长期竞争优势，是迫切需要探索的问题。

　　众所周知，大数据为人力资源管理的创新发展提供了难得的机遇，同时也带来了一些挑战。今天小亿想和大家聊一下大数据如何在人力资源管理中被应用，大数据如何推动人力资源管理行业的转型。

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　　2019 年 6 月 6 日，工信部向中国移动等四家电信运营企业发放了第五代移动通信网络5G 商用牌照，中国进入了 5G 元年，大数据应用到了社会中很多行业，是除人力资本、物质资产外的又一项生产要素。

　　在互联网5G技术快速发展的今天，平均每小时都有海量的数据产生，大数据可汇总大量的随机数据抽样并分析数据样本体量基本单元的总和， 在《大数据时代》中，著名学者维克托·迈尔·舍恩伯格指出，大数据的应用不用随机分析，而是基于采用整理分析所有数据的方法。现阶段多数大企业开始密切关注网络大数据的应用和发展，在企业的各项工作，尤其在企业的管理决策方面，依赖大数据的结果的趋势已经形成。

　　大数据的特征有“3v”, 即多样性(variety)、规模性(volume)和高速性(velocity),同时还具有真实性(veracity)、复杂性 (complexity)、可变性(variability)和低价值密度(value)。通过分析可发现海量数据之间的存在的联系，通过整合分析看似没有用的数据，形成对企业发展有价值有意义的信息，该过程需通过分析、采集、集合和处理等各种复杂的流程完成，企业发展需要分析利用大数据信息，找出管理中的问题和企业发展的战略方向。

　　人力资源管理是指根据企业发展战略的要求，有计划地对人力资源进行合理配置，通过对企业中员工的招聘、培训、使用、考核、激励、调整等一系列过程，调动员工的积极性，发挥员工的潜能，为企业创造价值，给企业带来效益。确保企业战略目标的实现，是企业的一系列人力资源政策以及相应的管理活动。

　　而这些活动主要包括企业人力资源战略的制定，员工的招募与选拔，培训与开发，绩效管理，薪酬管理，员工流动管理，员工关系管理，员工安全与健康管理等。人力资源管理由六大模块组成，按顺序分别是：企业人力资源规划；人才招聘与配置；员工培训与开发；绩效管理；薪酬管理；劳动关系管理，人力资源管理通过这六个模块最终达到实现企业发展目标的一种管理行为。

　　21世纪是全球化、市场化、信息化的世纪，是知识主宰的世纪。在新经济条件下，企业人力资源管理必然要发生相应的变化。因此，企业人力资源管理系统将基于大数据技术构筑，形成新型的人力资源管理模式，我们今天所探讨的也是这些。

　　传统人力资源管理中，尚存在许多问题仍未解决。而这些问题主要是由于人力资源管理这一行业作为传统行业，过于依赖人力资源从业人员的判断，可能会判断失误或者决策不及时等等。基于上文说过的人力资源管理存在的问题

　　当职位空缺出现后，一般的做法是通过线上或线下的招聘渠道去发布信息招募人才，待收集到一定数量的信息后，通过简历筛选、面试筛选，最终留下最合适的候选人。这种招聘模式往往耗时比较长，效率也比较低。而且大数据，在层层甄别的过程中，面试官对于应聘者的评估往往主要是基于经验做出的，个人经验的非标准化容易出现人岗不匹配问题或遗漏优秀人才。

　　绩效管理的目的是提升员工的绩效水平。传统的绩效管理方式，往往是通过有限的记录对被考核者开展绩效评价，且这种评价还带有一定的主观性，最终得出的考核结果也容易出现偏差，特别是对非生产性部门的绩效管理更是如此大数据。如通过对员工的平均出勤时间、工作积极性等采用一些通用型、半结构化的资料分析方法来认识和了解员工对企业的影响和贡献。这种方式具有滞后性，而且很难精确衡量。

　　有效地进行绩效激励，不仅仅是对员工过去行为和业绩的肯定，更对提高员工未来工作积极性意义重大。现代大型企业对员工的绩效激励途径和手段主要有三种：物质激励、事业激励和情感激励，而其中物质激励主要包括薪酬和社会福利，是员工基本的生活、健康和稳定地工作的基础和保障，员工薪酬与其自身心理预期是否匹配决定了员工对企业的看法，而当前很多企业的薪酬管理缺乏战略性思考，薪酬调整缺乏科学依据，忽视对核心人才的有效管理，令公司重要人才队伍的稳定性产生了不确定的因素。绩效激励的标准与评定方式都有待升级与提高。

　　企业人才培养的主要宗旨就是通过人才培养不断提升企业全体在职员工的专业知识、技术水平和综合职业素质，构建一个高中低层次合理、专业化分工明确的人才队伍，为组织事业的长远可持续发展提供服务。如何精确掌握员工的培训需求，并确保培训产生成效，是困扰人力资源管理工作者的难题之一。

　　众所周知，大数据并不是简单的指大量的数据，还包括云计算、数据分析等大数据技术，而人力资源管理行业引入大数据技术后，将能够更好的解决上述说过的问题。

　　大数据在人员招聘与匹配上的典型应用方式有两种：一是依托大数据进行岗位需求分析，构建人才画像。在明确企业各岗位技能需求和胜任力特征的前提下，可以通过先进的大数据技术对企业员工数据库中的信息进行甄选，建立一套有效搜寻、识别优秀人才的机制，并针对不同的职位描绘“数字画像”以便识别出具有较高绩效的人才，最后根据企业所需要招聘的职位来设计人才测评问卷，通过企业内部现有高绩效人才所填写的问卷进行评估，进一步完善人才的“数字画像”。在这里人力资源管理人员就可以选择合适的大数据帮助自己完成这一步，例如亿信华辰开发的一站式BI工具亿信ABI，其可以利用分类分析，关联分析，回归分析，聚类分析，时间序列预测等多种算法帮助人力资源管理从业人员挖掘数据，实现人才分析。二是通过社交网络进行招聘。人力资源管理者可以通过关注移动社交媒体（如微信、微博等）的方式，及时地获取每位应聘者的立体化信息，例如个人视频图像、工作资料、生活条件、社会联系、工作技术能力等，使得招聘者能更清晰、更准确地了解每一位候选者的具体情况，实现人岗精准有效的匹配。

　　人力资源管理行业引进大数据技术之后，可以用更加科学化的方式评估员工的绩效，提高绩效管理水平。

　　大数据在绩效管理的应用有三个方面：一是利用大数据建立优秀员工的“数字画像”作为考核标准。二是可以增强员工对绩效考核的参与程度和积极性。让全体员工参与到绩效考核的管理中，让员工对绩效考核的指标筛选、内容确定、实施流程等关键环节各抒己见，使其更能感受到企业对其重视，进而提高员工的工作热情和忠诚度。三是预测员工绩效并及时进行辅导。管理人员可以通过搜索和收集有关员工日常的业务和工作内容，预测出有关员工绩效，从而提前进行干预，适时对员工进行指导，避免员工绩效下降。

　　当前人力资源部门对于绩效激励的方式仍然较稳传统，尚未引进更多的大数据技术，但大数据技术可以真切地提高绩效激励有效性，从而增强员工归属感。

　　在薪酬激励上应用大数据，在一定程度上增强了绩效激励的有效性，至少有两种应用场景：一是通过对人才市场各企业岗位薪酬信息的采集、比对了解行业薪酬水平，并对员工的价值创造情况进行客观科学的评价，及时对自身薪酬水平进行调整，从而做到价值分配的公平、及时和全面。这里也可以利用亿信ABI的数据处理技术，一键拖拽就可以完成数据抽取、清洗和数据分析衔接，不用再换成别的大数据工具，非常方便快捷。二是企业可以综合分析员工在生活、工作中的各种信息，挖掘企业员工在各种物质、精神、心理等多个方面的价值需求与期望，分析企业员工的价值取向及其追求，对不同的员工采取差异化激励措施，促使企业员工满意度和工作效率得到提高。

　　企业中的人力资源部门在进行员工培养考虑时，更多的参考可能是自己的经验和以往的例子，但这样往往会出现一些问题，而大数据技术的引进一般可以从三个方面解决这些问题。

　　一是公司可以利用大数据技术搜集与员工自身所在岗位需求、绩效表现、晋升意向等密切相关的数据，通过大数据分析，形成针对不同类型牛宝体育、各种年龄层次员工的个性化职业生涯规划路径，为其量身打造人才培养方案，帮助他们迅速地胜任自己的岗位。二是依托人力资源大数据，可以有效地帮助企业人力资源管理工作者准确识别和了解企业员工对于学习的需求、行动、模式以及实际效果，制定出有利于企业培训的策略，促进培训体系改进，提高培训效率。三是企业可基于员工过往培训资料数据的综合分析，精准地把握员工的实际工作情况以及能力素质水平，在此基础上对其未来所从事工作及职业技能培养需求进行预测和模拟，制订与之契合的培训方案，有利于更加有针对性地挖掘和激发企业员工的工作潜能，增强企业员工对公司的信任感和忠诚度。

　　与大数据相结合是人力资源管理未来不可阻挡的发展趋势，大数据技术进入人力资源管理行业也成为了人力资源管理变革的一大变数。

　　但我们同样也要知道，虽然大数据给人力资源管理行业带来了创新发展的机遇，但同时也带来了系列挑战，而且大数据被广泛运用于企业的人力资源管理还面临着资金投入大、信息安全保障困难、技术人才匮乏、信息搜集与个人隐私相冲突等诸多问题。

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　　企业不仅要充分地搜集、整合、挖掘人力资源管理相关数据，还要扩大和拓展其他获取信息的途径，有预见性地收集和积累为人力资源管理所用的数据，充分地实现人力资源的数据化，高效便捷地将大数据广泛运用到人力资源管理的每一个环节，提高人力资源管理的效率与质量，真正将数据转化为核心竞争力，为企业发展提供更加完善的人才要素保障，才能算是最完善的将大数据应用到人力资源管理中。

　　关于亿信华辰亿信华辰是中国专业的智能数据产品与服务提供商，一直致力于为政企用户提供从数据采集、存储、治理、分析到智能应用的智能数据全生命周期管理方案，帮助企业实现数据驱动、数据智能，已积累了8000多家用户的服务和客户成功经验，为客户提供数据分析平台、数据治理系统搭建等专业的产品咨询、实施和技术支持服务。

　　人力资源数据分析可以辅助人力资源战略的规划制定，让管理者对企业的人力资源状况有一个比较深入的了解，体现“人是第一生产力”的重要意义。

　　上招聘网站搜索HR职位，你会发现，只要是高薪的职位JD，无论是岗位要求还是任职资格，都明确要求候选人具备数据分析的能力，例如华为招聘的HR数据分析师职位：

　　除了华为这种大企业对 HR 有数据分析的要求，目前几乎所有企业都不例外，很多更是开出月薪30k+的高薪，例如：

　　所以，具备数据分析能力在未来将是对HR的普遍要求，不会数据分析的HR，必定没有市场。

　　专业的HR管理者在企业里作为不同的角色会面临不同的问题，对制定科学的人力资源战略和合理的规划都有很多的盲点和障碍。

　　作为企业管理者的战略伙伴，缺乏战略沟通的语言。必须从过去依靠经验与感觉的决策方式向“用数据说话，基于事实”的决策方式转变，以获得战略对话的权利。

　　作为一线经理的业务伙伴，却因为资源配置问题变成博弈对手。必须建立科学的人力资源规划模型，以避免因资源问题而与一线经理的博弈。

　　作为专业的HR管理者，却无法对自身的工作绩效进行评价。必须建立一套系统的、可量化的HR绩效评价体系，来提高我们的工作效率，充分展现HR的价值。

　　因此，只有建立一套可量化的人力资源数据分析系统，才可以从根本上解决HR面临的问题，从而提升企业人力资源的科学管理水平。

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　　整个人力资源体系是承接集团战略的重要部分，通过对人力资源战略规划来承接集团公司发展的整体规划，以人力资源规划、员工关系管理、薪酬体系和组织功能划分为依托，来提升人力资源价值。基本人力分析应用在Smartbi麦粉市场已经提供了模板，包含5个部分：

　　人力资源规划首先要进行的便是人力资源结构分析。所谓人力资源结构分析也就是对企业现有人力资源的调查和审核，只有对企业现有人力资源有充分的了解和有效的运用，人力资源的各项计划才有意义。

　　招聘分析是人力资源分析的重要环节，也是人力资源几大模块中非常重要的一个部分。招聘分析可以更好地分析各个招聘渠道情况，及时地把控招聘完成率。

　　企业培训是帮助员工提升的重要通道，组织培训可以增强公司的整体能力。而且，培训也是人力资源管理中的一大模块。分析培训的场次、各个部门组织培训情况、培训满意度等指标，分析培训的效果，可以为组织赋能。

　　人员效率是企业非常关注的一个部分，无论是职能部门还是执行部门的效率都是至关重要的。通过人均销售额、人均利润额等指标的监控，可以保证企业人力资源效率稳步提升。

　　分析薪酬有助于维护和促进公司内部公平，给不同能力人才对应的工资。同时对企业人力资源优化有重要的意义，通过各个部门的薪酬分布散点图，查看调薪情况，若出现不公平问题，可以及时进行调整。

　　这套模版是根据人力资源管理模块精心打磨出来的，可以满足大多数人力资源管理的应用，有需要的朋友可以在下方申请下载试用。