人力资源数据管理_人力资源数据管理的基础是什么

人力资源数据管理技巧

人力资源数据管理技巧

人力资源数据管理_人力资源数据管理的基础是什么

导语：数据反映社会发展的趋势，对于企业发展也很重要，那么人力资源管理应该如何借助数据实施管理呢？一起了解一下吧！

大数据时代的到来，不仅让我们切实感受到庞大的数据信息，更激发我们探求其中的关联性，数据始终贯穿在我们的生活中。在这个大数据时代里，如何更好地利用信息时代产生的海量数据为管理服务，如何利用数据创造便利与财富已经是不可回避的现实。在此驱动下，为人力资源管理工作的开展带来了更高的管理要求。

对于人力资源管理者来说，数据并不陌生，数据分析体现在人力资源管理的各个环节。招聘中候选人信息收集、员工基本结构的分析、员工测评、人工成本及人效分析、以及员工的绩效管理的分析等等，都是和各种数据打交道。可以说，人力资源日常工作已全面数据化。然而，当日常数据演变成大数据时，如何对人力资源数据信息进行全方位整合，成为数据存储、处理和分析？如何通过数据的深入挖潜、分析，找出数据背后问题产生的真正原因及变化趋势，提前预测人力资源管理方向及潜在的风险？如何运用“大数据”思维方法，结合公司团队现状特点，通过对关键数据的'分析来驱动公司和业务部门人力资源管理方面的改善，帮助员工个人绩效的提升呢？

首先，我们的思维方式，人力资源部门人员要树立“大数据”管理思维。要有意识地建立、积累有关人力资源管理活动的数据，养成用数据说话的意识；学会并运用数据分析、数据变化趋势思考分析业务；有意识的提升分析萃取信息的能力，提高数据分析逻辑能力。通过运用大数据的思维方式，整合结构化和非结构化的各类数据，使人力资源安排更加合理化、人力资源管理理念和技术更加科学化。

其次，我们的视角，重视并利用现有HR系统管理平台及相关分析工具。HRMS的上线，为我们的组织管理、岗位管理、招聘管理、员工关系管理、薪酬管理等HR管理提供了便捷、稳定、高效的管理平台和数据支持，这大大提升了人力资源部门运营管理效率。HRBI的实施，将 HR数据信息进行多维度整合，通过HRBI中的仪表盘提供的用工情况分析、人工成本分析、人力资源效率指标等分析，为我们系统地提供了整体用工情况、人工成本预算执行、员工收入、人工成本效率等多角度的数据分析，通过这些分析为公司的人员配置与使用、薪酬与绩效激励、人才培养与发展等人力资源管理政策优化和管理决策提供了数据支持。在数据真实可靠、及时准确、全面连续的基础上，现有系统俨然已经成为人力资源很好的“大数据”分析工具。

最终，我们的行为，建立关键数据分析管理模型，帮助业务部门提升HR管理技能。结合2015年云南区域公司提出的管理主题“管理提升年”，我们人力资源部从业务需求和团队管理现状出发，确定了四个方面的分析重点。一是对人力资源管理基本信息、岗位素质标准进行分析，构建人才标准模型，为人才配置提供基础信息。二是员工离职率分析，细化分析至离职的每一个人。通过分析总结离职员工群体和离职影响要素，防患于未然，提示并帮助各业务部门改善人员管理。三是绩效管理分析，从公司整体、部门到个人进行绩效指标多维度细化分析。分析绩效指标与业务目标、绩效结果与薪酬激励、绩效过程与员工行为表现之间的关联因素，找到对员工和团队业绩的关键驱动因素。加强业务部门负责人绩效沟通培训，提升绩效管理技能；要求业务部门进行员工绩效辅导和绩效面谈，帮助员工有效改进。四是人效指标分析。通过人效指标紧密结合业务的分析方法，客观的评估人力资本的投入与产出，让人力资本管理真正体现出为企业增值。

“数”中自有黄金屋，让我们从树立“大数据”管理理念开始，提升人力资源管理水平，获取大数据中的“宝藏”吧！ ;

人力资源数据管理是HR们的救命稻草吗

引导语：无工具不管理，无数据难决策。再先进的管理理念、再好的管理思路，如果没有有效的管理工具作为支撑，管理就是泛泛而谈，就是落不了地的理念。同样，在管理中，如果你无法衡量他，你就无法管理他，更难以做出科学、合理的决策。

在大数据风靡的时代，在人力资源管理饱受非议的背景下，很多有梦想致力于让人力资源管理成为企业的核心竞争力的HR从业者，试图通过人力资源数据管理来实现人力资源管理的价值，来推动人力资源管理的转型与变革，逐步承担起战略推动者、业务合作伙伴、变革推动者和员工只支持者的角色(经典的四角色模型，也可能演变成三角色或六角色等)，从而实现人力资源从业者的职业梦想。但一谈到大数据，大家总觉得遥不可及，无从下手，其实反过来看，所有的大数据都是由“小数据”汇集而成。所以，我们要用大数据的思维，基于公司战略和业务发展的考虑，从“小数据”的统计和分析入手。

那到底数据管理能给人力资源管理带来什么价值呢?笔者认为人力资源数据的价值主要体现在反映人才现状、体现人才管理运营效率、实现基于战略的人才管理和预测未来与引领战略四个层面。但今天主要从人力资源战略、人才管理现状、人才运营效率、人力管理价值体现几个维度来寻找人力资源数据的影子和价值。希望能起到抛砖引玉的作用，引发各位对于人力资源如何创造价值、衡量价值和评价价值的思考。

在此，首先抛出几个自己之前分享的有关人力资源数据管理的部分观点：

“即使人力资源事务性的工作原本也是有价值的(忽视了背后的数据)，只是让我们做得没有价值罢了”。

“要围绕效能建立人报”。

“要实现人报和财报的连接”。

“财报是死的，人报是活的，做好了，价值不可估量”。

“人力资源数据管理只有对接战略、对接经营方能真正发挥价值”。

人力资源战略：人力资源战略主要从战略解读、人力资源管理目标、人力资源管理举措和人力资源组织建设四个层面进行构建。通常分为以下六个步骤：解读公司战略与企业文化、明确人力资源管理目标、分析人才管理现状与需求、制定整合与创新性的人力资源管理活动、优化人力资源组织管理和绘制人力资源战略地图。

在人力资源战略制定的每个步骤中，人力资源数据都本应该发挥举足轻重的作用，但实际上往往被狠狠的遗忘了，这也是导致人力价值难以被呈现的关键因素之一，以至于使习惯用数据衡量价值的老板们对人力资源想爱却爱不起来。在制定人力资源战略时，要重点围绕支撑公司战略的关键驱动因素和核心能力进行分析与规划，并从基础性人力资源基础数据(现状数据)、人力资源运营效率数据和人力资源效能几个层面着手，让人力资源数据真正成为人力资源战略制定的重要依据和人力资源价值的重要体现，甚至通过人力资源数据模型的`建立来预测未来，引领公司战略。

基础性数据(人才现状的体现)

人力资源基础数据反映了公司当下的人力资源现状，体现了目前公司人才的数量、质量和竞争力，是公司人力资源供需分析和规划的基础。依据公司战略规划和业务发展对人才的需求，基于对人力资源现状数据的搜集、统计与分析，确定不同层次、不同类型的人员需求缺口，并能为公司的人才管理策略提供决策依据。如A公司车间管理人员依据各工段、班组人员加班数据的持续统计与分析，倒逼生产线的管理改善和效率提升;如B公司通过对不同类型人员的学历、能力等数据进行分析，发现公司某领域技术人员队伍整体素质与公司要求存在差距较大，不符合公司未来战略布局，于是就增加学历津贴，加大对该领域人才的储备与招募，并制定专项培养方案。常见的人力资源基础数据包括人员数量、人员结构、人员能力、人工成本、人才储备、人才保留等方面的数据。

运营性数据(运营数据的体现)

人力资源运营效率数据是反映公司人力资源管理体系运行是否高效，体现了公司的人力资源管理水平。第一，在变化和响应都加速的时代，人力资源各项活动能否快速响应客户(老板、管理者、员工、业务部门等)需求、满足客户需求，是赢得客户信任的基础，如人员需求满足率(包含人才的快速到岗、留任及匹配，而不仅仅是简单的把人按时招来)。第二，日益复杂、竞争激烈的外部环境和组织的去中心化和扁平化等，都对人才的专业度和复合能力也提出了更高的要求。通过对人才流动率、人才任职能力匹配度、绩效达标度等人力资源运营数据的统计与分析，来发现公司管理中存在的问题，有针对性的调整人力资源政策，并开展相应的人力资源管理活动。如通过内部人员流动情况可以反映公司的协同文化和组织活力等情况。如公司A招聘满足率一直保持在90%以上，但对招募的满意度却很低，通过简单的调查与数据分析发现：核心岗位人员的满足率、人员的试用期离职率高是导致用人部门满意度低的关键因素，于是人力资源部针对核心岗位的人员需求做深入调研与沟通，明确关键经验和能力要求，并改善入职前后的体验，在试用期指定专人跟踪并定期沟通等。常见反映人力资源运营的数据有招聘满足率、培训覆盖率、人才储备率、人的流动率和人才分布情况等。

经营性数据(人才价值的体现)

人力资源经营性数据反映了该公司人力资源运营的结果和效能，体现了公司人力资源管理所创造的价值。

第一，通过对比自身经营性数据来反映公司经营管理的现状是否健康和可持续等，如通过对公司销售收入增长率、人均销售/利润增长率与人工成本增长率、人均人工成本增长率、单位人工成本产出的分析可以发现公司经营管理中的优势和存在的问题。如公司A对其事业部A的人均劳效增长率与人均人工成本增长率的分析发现：其人均人工成本的增长率远高于人均劳效增长率(非公司战略因素和其它非可控因素的影响)。如果保持这样的现状下去，公司的业绩状况必将每况日下，于是公司A果断对事业部A的经营要求和指标作出了调整。

第二，通过与竞争对手、相关行业人均效能数据的对比与分析，来发现公司经营与发展中存在的问题，从而推动公司进行管理改进或管理变革，提升企业的竞争力。如公司A通过分析人员流失情况与产量质量问题之间的数据发现：人员流动大的时候，产品质量问题就会明显增多。于是预计出现人员流动高峰时，就提前制定针对性的管理措施，有效降低了产品质量问题。如公司B近些年来一直处于持续发展阶段，虽然公司利润不稳定且不高，但大多管理人员自我感觉良好，但人力资源部通过与竞争对手在人均销售收入、人均利润和人均管理幅度等数据的分析，发现公司的人均销售收入、人均利润和人均公司都要比竞争对手低很多。之后，通过多种形式进行宣传与汇报，最终推动公司组织变革项目的进行，为公司的持续发展打下了良好的开端。

第三，通过公司人均劳效变化情况、核心人员履职及储备情况等数据的监控，可以反映公司的人才状况和预测公司未来持续发展的竞争力如何;可以判断支撑公司未来发展的人才储备如何，因为人才的潜力数据和储备情况反映了公司未来的竞争能力。第四，人力资源管理脱离开公司的经营和业务发展毫无存在的价值，所以人力资源要以终为始，从公司的战略和业务出发，从支撑公司发展的驱动因素和核心能力着手开展人力资源管理活动。而人力资源经营性数据通过与公司经营数据的关联分析，直接体现了人力资源价值创造的情况。通过对人力资源经营性数据的分析，可以找到人力资源管理的目标和切入点。

相比成熟的财务数据而言，尚未被有效开发的人力资源数据蕴藏着巨大的能量，但人力资源数据管理不等于人力资源转型，也不是人力资源管理的目标，更不是人力资源亟需想要翻身的救命稻草。人力资源要想创造价值，就必须回归初心，以终为始，从客户、公司战略和业务需求出发，通过精于理论又专于实践的能力发现客户需求、满足客户需求，设置引领客户需求。毋庸置疑的是，在这一过程中，人力资源数据管理将发挥巨大的作用，成为改进人力资源管理能力，提升人力资源价值的重要工具与手段。

在我们的职场中，比如财务的一些数据，显而易见，但是可能大多数企业老板认为人力资源管理谁都可以做，但答案是否定的，我们在一些工作中对工作的技术性要求还是蛮强的，比如人力资源数据方面要用到比如：

一、比如成本：1. 招聘的人均成本（猎头成本、渠道成本、推荐成本、管理成本、差 旅费、专项活动成本等；薪酬人均成本、福利人均成本、劳务费占比、薪酬占收入比例等。

二、时间方面：1.招聘周期、招聘人员的时间（筛选简历、面试）等

三、招聘数量方面：1.外部招聘数量、内部招聘数量、学历构成、女性比例、不同渠道招 聘到岗数、候选人才库；2.外部招聘数量、内部招聘数量、学历构成、女性比例、不同渠道招聘到岗数、候选人才库

四、质量方面：1. 录用接受率、渠道招聘率、试用期成功率、一年的保留率等

五、时间方面：到薪时间、调薪时间、延发时间、福利到位时间等

六、薪酬管理方面：福利种类、投诉率、延发工资的频次、员工薪酬满意度等薪酬市场定位、变动薪酬与绩效的关联、内部薪酬公平等。

如若人资六大模块都能做到有数据可寻真不是一件容易的事，这些都体现了大数据的应用。

职能/业务人员配比=职能员工人数/业务部门人数 人均创收=收入/全体正式员工

人均创利=利润/全体正式员工

人工效益（按收入）=收入/人工成本 人工效益（按利润）=利润/人工成本

一年以上员工保留率=（一年以上员工-一年以上离职人员）/一年以上员工数量 员工产能=服务客户人数/员工人数

HR费用占比=HR费用/收入

1. 招聘管理：有了大数据，背景调查就轻松多了。现在很多公司都很强调个人的信用问题，会舍得花很多钱和精力去调查求职者的表现。实际上，如果是有了HR和猎头顾问的备注，那也可以把这部分钱给省了！

2. 薪酬管理：政府和专业机构也可以利用薪酬变化的趋势，进行经济结构的变化、人才流动的方向、经济发展的热点、投资的重点等方面的研究。

3.绩效评估：应用人力资源大数据，评估不同背景的人在公司的表现，可以预判出怎么样的人有可能带来好的业绩，可以有效促进合理使用人才，或者招聘的时候就按照某种被证明的成功因素的组合来筛选。

4.培训开发：大数据的做法可以是，统计公司和人才库的个人发展经历中的各种技能、培训的记录，可以预判，某种职位的或者某种教育背景的人，应该选择什么样的技能培训、管理培训，以保证培训的效果。比如说：如果业绩好的销售经理中的80%的人都参加过某一销售管理培训，那这一课程就值得推荐。（参考好职涯提供的数据服务）

5.职业生涯规划：如果公司和人才网的简历按专业、职位、级别、公司和行业进行统计，以此为基础，公司和个人在做职业规划时可以根据自己的专业、职位、级别、公司和行业方向来对比参考，以选择最有可能的职业发展路，

[浅析ERP人力资源数据管理方法对企业改革重组的促进作用] 人力资源重组

摘 要 在企业实施ERP过程中，数据管理工作贯穿于整个实施过程，而数据处理工作的质量与进度直接影响到系统是否能顺利上线与成功实施。近年来，随着昆钢集团“主业优强，相关多元”等战略的具体实施，昆钢集团部分子公司正面临着改革与重组，从而使得ERP人力资源模块架构随之调整，这就需要通过规范整合、集成处理各项人事信息数据，进而使得各信息准确、及时并进一步对人力资源工作进行优化配置。通过科学有效的处理各类复杂数据，对提高系统性能和实现企业改革发展目标有着重要的意义和作用。

关键词 企业改革 ERP 人力资源 数据管理

ERP作为企业信息化建设进程中的重要因素，采用了先进的管理思想与方法，整合优化企业所有的资源，促进企业管理思想和方法的深刻变革。昆钢的ERP系统是集昆钢企业管理之大成的系统工程，在本质上反映了企业管理现代化和提高企业竞争力之间的关系。企业的人事、计划、事务处理、控制与决策功能都在整个供应链的业务处理流程中实现。因此，要求在每个流程业务处理过程中，最大限度地发挥每个人的工作潜能与责任心；流程与流程之间，则强调人与人之间的合作精神。以便在有机组织中充分发挥个人的主观能动性与潜能，实现企业管理从“金字塔式”组织结构向“扁平式”组织机构的转变，从而提高企业对市场动态变化的快速响应。

在人力资源管理过程中，管理者希望能对人力资源的整个流程状态、数据信息等了如指掌。近年来，随着昆钢“主业优强，相关多元”等战略的具体实施，昆钢集团部分子公司正面临着改革与重组，这就使得企业实施的ERP系统也需要随之调整，笔者正是通过科学合理有效的数据处理、数据迁移等管理办法在人力资源系统调整工作中起到事半功倍的效果。

一、人力资源管理系统概述

ERP是企业资源计划的简称，其宗旨是是将企业的各方面资源进行科学地计划、管理和控制。它是一种通过计算机系统固化了的管理方法，它可以让企业更合理地配置企业资源，这其中包括人员、物品、资金、设备、信息等，然后优化业务，提高企业的管理水平，增强企业的竞争力。它不只是一套计算机系统，更是一套现代化的企业管理思想和理念。它的最终目的是为了将企业业务电脑化，要求业务必须与ERP软件紧密结合起来，借助软件功能开展日常工作，最终达到以数据说话的目的。ERP所强调的是人、财、物、供、产、销全面结合、全面受控、实时反馈、动态协调、以销定产、以产求供，效益最佳、成本最低，流程式管理、扁平化结构，是企业物流、资金流、信息流和知识流相结合的企业管理工具，它的运转需要整个企业全面投入配合。 ERP系统集中信息技术与先进的管理思想于一身，反映时代对企业合理调配资源，最大化的创造社会财富的要求，成为现代企业在信息时代生存与发展的基石。

二、人力资源模块调整实施中数据管理概述

数据是一切ERP系统的基础与保证。调整实施数据管理的主要目标是为确保系统调整实施做好数据方面应有的准备。数据管理的核心工作主要是对现有数据的全面分析，数据的前期准备、清理以及最终将数据从改革前系统中准确及时导入重组后新的ERP系统。主要包括：数据的分析定义，数据库结构化、规范化、编码标准化以及一致性匹配，数据间转换以及数据迁移策略，统筹计划以及具体实施。

三、人力资源模块调整实施中数据管理总体规划

数据管理相关工作贯穿于整个系统调整实施过程中，整体规划的全面型、完善性、合理性则极为重要。从基础调研、蓝图设计、前期准备阶段开始直至完成全部系统调整，每个阶段都对应有不同的动作去完成相应的数据处理，而数据处理工作的质量和进度也直接影响到调整后系统能否顺利实施运行。

（一）在基础调研、蓝图设计阶段首先要分析确定调整后系统的主要数据转换的范围、明确组织架构及其所能达到的预期目标。其次分析现有系统数据情况，主要数据编码规则的定义，从而进一步分析现有系统数据与调整后ERP系统的差异，科学准确的制定数据转换方案，规划完成数据清理流程工作，列出数据转换需求清单，定制数据收集模板，最后明确定制数据维护流程。

（二）系统调整实现，首先根据需求制作数据转换程序功能说明书，可利用VBA宏汇编等科学有效的方法开发相应转换程序，其次按照SAP系统要求整理完成数据转换程序测试及动态数补充数据收集与清理工作。最后在形成静态数据库后，进行静态数据导入，伴随动态数据收集与动态数据手工录入,完成数据整合。

四、人力资源模块调整实施中数据管理各阶段工作内容

系统调整过程中数据管理主要分为3个阶段：数据准备工作，数据导入工作，数据维护工作。

（一）数据准备工作阶段，是系统调整过程中系统数据迁移工作的基础。准确分析现有系统数据与调整后ERP系统的差异，在保证与新系统蓝图设计一致的基础上，科学有效的制定数据转换方案。此阶段中，首先要确定主要数据范围，进行数据的初步分析与清理工作，根据原系统唯一性的人员编号作为标识，对比在新系统中人员编号作为唯一性标准整理重复数据。其次建立策划数据与实际业务结合的有效集成解决方案。最后是根据不同的数据类型定制收集模版，更新数据收集模板，检查保证数据的完整性、准确性，规划完善数据维护流程。

（二）数据导入工作阶段，是系统调整过程中系统数据迁移的重点所在。首先要在数据进行导入前的再次验证与确认。其次制定选择有效的数据导入工具如：LSMW。最后按照各人事、薪酬多种信息类型的划分进行数据部分性、阶段性测试导入，修改或完善导入模版及流程，最终及时、正确的将数据导入新系统。

（三）数据维护工作阶段。根据数据维护流程与具体相关管理制度完善优化更新系统中的相应数据。

五、结束语

数据的有效性管理与维护已成为企业生存的关键所在，这使得企业对信息数据的依赖性越来越强。本文阐述了企业改革重组ERP系统调整过程中的人力资源数据相关活动和管理方法，通过科学有效的处理调整各阶段复杂数据、数据管理与数据迁移等工作，进一步使得系统性能得到充分的发挥，对提高系统性能和实现企业改革发展目标有着重要的意义和作用。

参考文献：

[1]李桂艳,现代管理专题[M].中央广播电视大学出版社,2003.

数据化人力资源管理应该怎么做

数据化人力资源管理是一种新型的人力资源管理方式，你知道数据化人力资源管理应该怎么做吗？下面是我为大家带来的数据化人力资源管理应该怎么做的知识，欢迎阅读。

要连接财务报表，反映效能

HR喜欢强调，人力资源管理是固本强基，无法直接产生财务收益。一个突出的表现是，他们喜欢突出自己的专业，言下之意，“你不是我们这行的，我们做的东西你不懂，但肯定有用”。这显然不是和其他业务部门玩耍的节奏。专业化分工已经是上个工业经济时代的事情了，人力资源管理的界限会越来越模糊，是嵌入商业模式设计中的。海尔就是一个典型的例子，他们正在推进“企业平台化，员工创客化，用户个性化”的改革，你说这是属于人力资源管理设计还是商业模式设计？都是！

随着商业逻辑的迭代，人到人力资源效能的因果关系越来越明显，去除了工业化时代的模糊。一是因为人人时代的到来，个体协作的交易成本已经降到最低，我们能够量化出个人的产出。二是因为市场具有高度的不确定性，倒逼人力资源管理给出更多的确定产出。这就是很多老板现在越来越功利，越来越要求HR用结果来说话的原因。老板心中有个潜台词：“你告诉我，我花了这么多的人工成本，我买到了什么！”

所以，既然HR们的专业被拆除了壁垒，既然HR们越来越被要求给出确定性产出，他们就应该用大家的语言来沟通——财务报表。实际上，不能进入三张表（资产负债表、损益表、现金流量表）的所谓“贡献”，老板们不会认可。从这个角度说，人均应收、人均成本、人均利润、人工成本投产比等等指标才是老板们关心的。更进一步说，要考虑员工的直接产出与投入之间的关系，比如每个员工服务的顾客数，服务100名顾客的差错次数等。这可能会让HR感觉到压力，但连接这些指标，并证实自己能够影响这些指标才是正途。

想象一下，当你告诉老板：“本年，我们的人工成本投产比已经提升了20%。这是因为两个原因：第一，新一轮的子公司经营管理人员调整后，新到位的人员经营业绩普遍提升30%，相对未调整人员业绩提升高了24个百分点，成为公司业绩的重要增长极。第二，在业务规模上升25%的前提下，我们的人员数量，人工成本的`上升都控制在15%以下，相比往年同样的业务增长规模（25%），人员增长率下降了8个百分点。

”看到了吗？这才是与老板们玩耍的节奏！"

要呈现人在组织模式中的分布状态

传统的错误假设是，人的一切状态都将影响到绩效。事实上，从“人到人力资源效能”的过程是以组织模式为介质的，组织模式确定了“什么员工应该在什么地方发挥什么作用”，换句话说，HR们需要把人放到一个组织中，查看其个人特征在组织内的“分布”对于组织的影响，有可能形成什么样的相互影响，这种影响是正面的还是负面的，而不是孤立地评价个体。这类指标既反映了人的分布合理性，也包括了组织模式的设计合理性。离职率、年龄分布、司龄分布、人才储备率、人才成长率等指标都是说明人在组织模式中的各种“分布”。

我们常见的一个误区是喜欢盘点一个表面数据。例如，盘点公司员工的平均年龄就很无聊，一个平均年龄为45岁的大企业并不一定是没有活力的，有可能他的50岁以上的员工很多，而这些员工分布在闲职上（企业的“换血计划”进行的调整），这拉高了平均年龄，但并没有降低企业活力。

以这个例子展开，这个时候有两种处理办法。第一是按照年龄在这个维度上细分，分出20-25岁，26-30岁，31-35岁……的不同组别，盘点出这些组别上的员工人数，发现年龄分布，这比平均年龄的表面数据有用多了。进一步，我们还可以根据一些假设来推导这种分布的影响。可以确认的是：第一，新人会对旧人形成冲击，让他们感觉到竞争；第二，假设同样的旧人，100个新人形成的冲击肯定要比10个新人形成的冲击大。那么，我们就可以设置一种算法来量化出这个企业从年龄角度分析出的竞争氛围，我把这种算法叫做“活力曲线值”。

第二是加入其它个性特征的维度进行列联分析，这样会让原本无用的数据产生出价值。例如，盘点出组织内员工的学历结构其实没有太大的意义，而一旦加入岗位分布的维度，我们就有可能发现管理岗位上累积了大量的高学历人才，而他们的职位普遍较低，这就有可是一种“可以开发的力量”。我们大可以想象一下，如果叠加多个维度的数据，这种分析将多有价值。例如，我们可以将绩效平均差排名企业内TOP10的管理岗位视为“高挑战岗位”，如果在这样的岗位上，员工的学历和人工成本支出仅仅排在TOP30，那么，这样的分布就不够合理。

要反映HRM职能的运行状态

有了合理的组织模式，有了员工的高绩效特质，有了员工在组织模式中的合理分布，不代表可以自动产生高绩效。

第一，员工队伍本来就是流动的，有流入，有流出，有内部流动，所以，人力资源的配置职能（招聘、淘汰、再配置）必须要发挥作用，以确保分布的合理性，让员工“有机会干”。

第二，员工的行为既有好逸恶劳的一面，又有需要被调动出无私奉献的一面，始终需要人力资源制度的激励和约束，所以，人力资源的激励职能必须要发挥作用，让员工“有意愿干”。

第三，员工自身的能力和知识储备也有不足，人力资源的培养职能必须要发挥作用，让员工“有能力干”。人力资源管理职能进行的干预（通过人力资源制度或政策），是加诸在组织模式和员工分布上的“外力”，实际上是现有人力资源管理的主要工作。盘点出这些职能在多大程度上发挥了作用，是往哪个方向上发挥了作用，才能和其他维度的数据形成整体的逻辑链条。

当前的问题是，HR在人力资源管理职能上的盘点“重程序而轻实质”，仅仅记录一些工作的痕迹，而忽略了要观察的“外力”。我们想要了解的，是这个企业人员流动的趋势是怎样的，哪些人流进来，按照怎样的标准向上流、向下流？这个企业的激励是不是真刀真枪，还是有顺风车和避风港？这个企业的培训后台是不是对员工有强力的支持，还是愿意让员工在干中学？从指标上说，新进率、流失率、轮岗率、晋升率、降职率等是反映调配职能的指标；绩效极差、平均差、薪酬分布曲线、绩效工资分布曲线等是反映激励职能的指标；员工培训普及率、人均培训学时、重点人才培训学时、人均投入培训成本、重点人才人均投入培训成本、培训学时分布曲线、培训成本分布曲线等是反映培训职能的指标。

以配置职能为例，Netflix就是高速流动的公司，他们的人员迭代极快，确保企业随时都有最顶尖的人才。再如，我辅导过的某企业完全是业绩导向，虽然人员对外封闭，但内部上调下调非常频繁，虽然他们的年龄、司龄的活力曲线值并不突出，但内部竞争氛围无与伦比。

要有大局观，去除对标强迫症

有了上述三个方面，数据化人力资源管理从形式上算是走入了正途。但是，人力资源管理并非拥有一个像财务管理一样的标准化传导机制，所以，数据重要，指标重要，但是运用数据和指标的人更加重要。每个企业的情况不一样，人力资源效能生成的机制不一样，甚至关注的人力资源效能也不一样。因此，HR应该放弃按图索骥的希望（这正是市面上一些机构所强力兜售的），转而以终为始，基于所在企业追逐的人力资源效能，摸清其生成机制。

我最无奈的是看到一些HR们的“对标强迫症”。例如，某些企业致力于成为“最佳雇主”，于是，把“员工满意度”视为目标，高度关注“最佳雇主排名”，甚至喊出了“要让员工来了就不想走”的口号。这在追求创新的企业中就是错误的。如果企业要求创新，就必然有人才的硬性标准，必然有一些偏执的导向，这就不可能让所有员工都满意。况且，员工真的不想走了，企业就很大程度上失去了人才换血的机会（淘汰员工的成本会很高），而这种机会往往是创新的重要筹码。

再如，有的企业致力于成为人才培养的学校，开展“全员学习”，号称要把培训“做深做透”。这在某些企业内也是错误的。如果20%的明星员工创造了80%的业绩，这时候，仍然把培训普及率作为一项重要的考核指标，这种逻辑本来就有问题。再如，如果某些成型人才在市场上招聘的成本远远低于招入毛坯进行培养的成本，为何还要建立华丽的培养体系？还有，如果有的企业处于新行业、新市场，本来就缺乏成型知识，员工的知识获取主要是通过“干中学”，这个时候再强调个人的人均培训学时，这种逻辑更是有问题。

简单来说，条条大路通罗马，用别人的车来开自己的路，不一定是最合适的。有了人力资源效能的目标，必须反推需要什么样的队伍，再反推需要什么样的职能。三个环节之间的指标必须紧紧咬合，要有强烈的因果关系。有的指标看起来具有因果关系，但当用建设建立方程，再把数据放进去，就会发现因果关系根本不存在，甚至也不存在相关关系，这就需要回过头去质疑假设。企业的现实情况会颠覆教科书中的种种教条，这就是现实，但对于只会埋头做事，不会抬头看路的HR们，是听不懂的。

当HR们用自己的“大局观”把数据在职能运行（人力资源机制）、队伍状态（反映人员在组织模式中的分布状态）和人力资源效能（链接财务指标）串成一条或若干条逻辑链条时，他们就会发现，由于数据之间形成了强力的因果逻辑，卡住了那几个关键节点，就控制了人力资源管理的贡献。将这些代表关键节点的指标放到一起，就是“人力资源效能仪表盘（HEIP）”，这就是我为何推崇用这个工具来做数据化人力资源管理的原因。概念很简单，但填充概念的内容却不简单，传统的指标大多让人失望，我不得不亲自动手设计了一些算法。想想，Think different也是一种快乐吧。也欢迎预订GHR2015年《数据驱动HR效能提升》公开课，北京深圳上海三地同开，详细为您阐述什么是人力资源效能仪表盘、什么是数据化力资源管理、数据化人力资源管理应该怎么做。仅限50人/期。预订席位请邮件或微信回复“主题+企业名称+联系手机+邮箱”。