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
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
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做人力资源数据分析的项目差不多有6年的时间，从最开始的企业内训，到线上课程项目，线下公开课，企业内训，差不多做了100场的内训和公开课，从去年开始数据化的转型开始成为了很多机构和企业特别关注的话题，人力资源行业也开始讨论在人力资源如何在数据化的时代背景下进行数据化的转型，我就来聊聊我这几年接触的很多要做数据化转型的HR，和我们做过的人力资源项目和课程，来分享下在现在这个阶段人力资源行业究竟要如何做数据化转型。
现在很多企业都在做数据化转型，相对应的是企业内部的各个部门也开始做数据化的转型准备。这几年很多的公司，很多的机构，很多的HR 都相继提出人力资源要做数据化转型，数据要驱动业务的发展，支持公司的战略。但是我们听到了太多的 WHY，战略层面的数据化转型，数据体系的搭建，人力资源整体的数据转型，人力资源支持业务的发展，HR的思维要如何的去转型思考。但是很少有人告诉你，作为一个HR 你在企业里，你应该怎么做，如何去在你自己的人力资源模块里进行数据化的转型，建立数据体系，人力资源结合业务去去确定业务，发现问题，解决问题。
随着企业人力资源的改革的深入，很多的企业都开始做人力资源三支柱的模型，传统的单模块的HR都转型开始做 BP,SSC,COE，在现在的三支柱中点对来说BP比较多，SSC还是比较的少，主要是现在共享服务中心只存在于大型的企业里，所有很多企业的HR 虽然是SSC，但是还是做着传统HR的工作，今天我们就来聊一聊具备数据分析技能的SSC应该是什么样的。
我们以前在讲HR的各个能力赋能的时候都是从HR的角度出来做分析，特别是HRBP要支持业务部门，BP需要哪些技能，我们应该如何的去赋能这些BP，今天我们换个角度，从业务部门的角度出发，业务部门到底需要一个什么样的HRBP，能最终的来支持业务提升绩效。
在做人力资源数据分析的过程中，很多HR的小伙伴都在追求数据分析如何支持业务，数据分析的结果，数据分析的解决方案如何给业务进行赋能，提升业务的岗位技能，最终提升业务的绩效。
都了年底我们开始做各个模块的数据分析，在人力资源各个模块的分析中，薪酬属于比较专业并且还是有点难度的数据分析模块，我们看到的很多HR在年底对薪酬的分析，基本都是集中在静态的薪酬数据分析，一般会对年度的薪酬做数据性的描述，并且在薪酬数据分析的呈现上都是从公司整体的宏观数据来做分析，如果要聚焦到部门，岗位，层级，在这些数据的展示上就需要跟过的PPT页面来做呈现，在数据的交互和数据展示上逻辑性比较的弱。
到了年底我们又要开始一年的工作总结，开始梳理人力资源各个模块的数据，做人力资源的分析报告和总结并发送给管理层和老板。作为HR，你能回答出老板对于各个模块的关于人力资源的各个问题吗？ 我们以简单的人员组织结构模块为案例，人员组织结构主要是分析公司内部员工的各个人员结构数据，分析判断各个人员结构指标是否匹配公司现在的发展，但是当你把人员结构组织数据的分析结果呈现给你老板的时候，从老板的角度可能问你以下几个问题：
一、人力资源管理的本土实践与挑战 “天下之物莫不有理，惟于理有未穷，故其知有不尽也。” 中国企业在改革开放一路坎坷走过三十多年的历程，在企业管理方面主要通过学习和借鉴西方管理哲学与理论，过程中也不断优化以适应中国商业环境和人文环境下运营管理的特殊性要求。人力资源作为其中一个管理模块，已经成为中国企业的日常管理中不可替代的职能，是企业战略落地的支撑要素。但在长期为中国企业，特别是民营企业提供管理咨询服务的过程中，我们认为民营企业人力资源管理的问题往往非常相似，如岗位职责不清、员工责任心不强、薪酬竞争力不足
在招聘的数据分析中，我们招聘的同学分析最多的就是招聘完成率和招聘各个阶段的转换率的数据，很少去分析招聘各渠道的有效性数据，主要是因为招聘的有效性数据分析对招聘数据的要求很高，需要每个岗位有每个渠道的各个阶段的转换数据和招聘成本分析的数据，需要每天进行数据的记录，这个对于HR在数据标准型上来说是个挑战。
这个层面追求数据的准确性，一般以静态的数据为主，主要操作是数据的录入和记录，是HR每天的基础的数据工作，比如 员工花名册，公司人员结构，每天招聘人员数据的记录，这些都是属于操作层面，对于这个层面的要求就是要准确，当老板问你公司有多少人，每个月入职多少人，离职多少人等这些静态数据的时候，你都可以准确的回答。
随着大数据分析在行业里的应用，很多企业开始追寻企业内部数据化的转型，在企业内部数据化转型的同时，内部的各个部门都要追随企业的脚步进行转型，对于人力资源部门我们如何在部门内部进行数据化的转型和落地，这是现阶段很多HR面临的问题。
随着企业数智化转型的推进，内部的各个部门都开始做数据化的转型，人力资源部也一样，在各个模块中数据关键指标，搭建数据模型，结合业务进行人力资源的数据分析，在人力资源整个数据分析的进程中，有三支柱的企业SSC和BP走在了人力资源数据分析的前列。
人效数据分析是人力资源数据分析里最能体现人力资源价值的一个分析模块，也是老板最关注的一个数据指标，因为这个指标是和公司的财务关联在一起的，通过人效的数据分析和对比，我们可以看出公司的人力成本在行业是否有竞争力，人员的调薪和人员的编制是否需要调整，这些都是通过人力成本和人效的数据分析得出来的。
随着这几年大数据应用的兴起，很多企业开始意识到了数据分析对于行业和企业的重要性，零售、电商、制造业等行业大规模的进行大数据的转型和分析。零售行业通过用户的购买数据分析，进行精准的产品推送和产品结构的调整，做到销售的精准化。制造业提出了工业4.0的概念，通过对整体制造过程的数据采集，呈现，分析，以仪表盘数据的形式来监控整体的制造的进行，从而可以更加高效的进行产品的生产。
今天在我们人力资源数据分析群有个小伙伴提了这样一个话题，所以今天的来分享下什么是人力资源的数据分析思维，如何针对人力资源数据仪表盘来做数据分析报告，如何根据各个指标来做数据的诊断和解决方案。
数据分析是HRBP必须具备的职业技能，在日常的数据分析中需要把业务数据与人力资源数据的关联建模提升，搭建起HRBP的数据分析体系，从人力资源维度来分析业务，最终推动业务发展。
数据的定义标准化是指在进行数据分析选择数据指标的时候，对这些指标定义的标准化，比如我们在进行薪酬数据分析的时候，我们会把各个层级的中位值数据和外部的分位值数据进行对标，在进行对标的时候，我们在定义内部薪酬数据的时候，我们定义的是“中位值”而不是平均值，所以我们需要理解什么是中位值，对中位值的定义是什么。
在人力资源的数据分析体系的构建中，我们最终的目的是要把人力资源各个模块的数据表进行数据的关联，然后通过关键指标来构建起一个体系化的数据模型，在进行人力资源的数据模型构建中，我们往往会忽略最重要的原始的数据标准表，今天我们就来聊聊在人力资源数据分析中的原始数据分析表。
在人力资源的数据化人才盘点过程中，我们除了要完成 绩效 - 能力的数据化盘点，生成九宫格模型以外，最后我们还需要为每个员工生成一份人才盘点的数据分析报告，这份报告除了每个部门的管理层能看到部门里各个员工的数据盘点的结果外，每个员工也需要了解自己未来的发展。
在人力资源数字化体系的构建是人力资源各模块之前的建模过程，在人力资源数据分析中，各模块并不是单独的进行数据分析，一定是结合各个模块的数据来对人力资源进行综合的数据分析。
在人力资源数据化转型中，我们需要实现数据的6化，最终构建人力资源数据分析体系。
人力资源的数据分析过程是一个流程化，标准化的过程，对于HR来说，在数据分析的学习过程中，最关键的是要学习数据分析的思维，数据分析思维的最关键是数据分析的流程，以及在这个流程中的方法，工具。
在月度的人力资源数据分析中，我们永远绕不开岗位的绩效数据分析，在月底会对于各个岗位的员工进行绩效的数据建模和分析，那如何对岗位员工进行数据建模，我们从哪几个维度来做绩效的分析，最终通过绩效改进和绩效辅导来提升员工的岗位技能，今天我们从绩效数据分析的思维来聊一聊绩效模块的分析。
在人力资源的数据化转型过程中，很多HR都在探讨如何在企业落地去做各个模块的数据分析，很多企业的HR部门虽然考虑用第三方的系统，但是在现在这个阶段我觉得灵活的在EXCEL或者在PB上的数据建模，数据仪表盘是比较适合HR部门去做数据分析。因为每个企业的行业不一样，在各个模块的数据标准化还是关键指标上都不一样，如果用通用的系统肯定是没有针对性，所以一定是要去做定制化的系统，在做定制化的系统上，就会产生更多的费用和时间周期。 相对来说在EXCEL上进行数据建模，整体来说比较自由，HR可以根据自己的模块的关键指标和分析维度来做建模，并且当原始数据进行更新的时候，模型和跟着原始做关联做更新，所以在现阶段HR更加适合用EXCEL的工具来做各个模块的数据建模。
业要实施大数据战略，需要从五大方面规划：1.制定大数据规划找准切入点；2.强化大数据领导力设立CDO；3.设计合理的大数据组织结构；4.搭建富有执行力的大数据团队；5.用制度和文化保障大数据实施。 本文作者： 傅志华/ 360公司大数据中心副总经理 制定大数据规划找准切入点 成功的大数据规划聚焦于四个核心要素：应用场景、数据产品、分析模型和数据资产。大数据规划第一个核心要素是应用场景的规划，企业需要确定不同业务投入大数据的优先级，确定大数据的切入点。在企业中，大数据应用场景包括业务运营监控、用户洞察与
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现在大数据，数据分析，企业数据化转型是每个行业，每个企业都在讨论的一个话题，在网上我们会看到很多讨论数据化分析，建模，转型的各种话题，文章等，但是你会发现很多话题的讨论都聚焦在上层，都在讲为什么要去做做数据化的转型，数据化的转型，数据分析对企业的意义是多大，但是很少有讲到应该如何去转型，用什么工具，流程是什么样的，如何去做分析。所以就导致我们在听这个话题的时候，觉得好像说的很好，但是回去到底要怎么做，就不知道了。
导读：数据对于产品的发展起着决定性的指导作用，那么公司在运营的过程中具体需要一个什么样的数据来支撑服务呢？
现在随着数据分析在各行各业的广泛应用，各种数据分析的工具软件也层出不穷，现在行业里主流的有python, 微软的BI软件 ，Tableau, Excel 等。
人力资源的数据化转型需要HR在日常的工作中对人力资源各模块做落地的数据建模，数据分析是在数据可视化模型的基础上进行数据的交互，通过数据的交互和数据的交叉来进行数据分析，最终发现问题，解决问题。
很多HR的同学在学习人力资源数据分析课程的时候，都会问人力资源的数据分析在未来的发展方向是怎么样的，有哪些行业或者岗位可以从事人力资源数据分析的工作，我们帮大家梳理了下现阶段人力资源数据分析的发展方向和岗位。
人力资源的数据分析是一个系统化的学习过程，除了需要掌握基础数据分析知识外，还需要掌握EXCEL的技能和人力资源的专业能力，为了帮助大家更好的学习数据分析，我帮大家梳理了一下学习的知识，需要学习哪些内容，如何循序渐进的来学习数据分析。
作为HRBP 人力资源紧密结合业务，从人力资源的角度推动业务的发展，提升业务人员的岗位核心能力，这个是我们HRBP 最为核心的岗位工作。但是很多HRBP在实际的工作中比较迷茫，不知道人力资源如何的结合业务进行业务的分析和推动，日常的BP工作往往做的是普通的HR的工作。
很多人觉得数据分析是一个很高深的技能，要学会数据分析好像要会很多专业的软件，然后要和很多的数字打交道，要逻辑感非常强，其实数据分析没有大家想象的那么复杂，通过学习你也可以学会人力资源的数据分析。
SAS公司联合创始人兼CEO Jim Goodnight SAS公司成立40年来一直保持增长态势，名字却很朴实，SAS即Statistical Analysis System的缩写，代表专注于数据统计
到了年底很多机构开始组织各种论坛，在今年貌似数字化特别的火，各种人力资源论坛活动不加个 “数字化” 都不好意思做宣传推广，但是什么是人力资源的数据数字化转型，人力资源的数字化转型的真正目是什么，我来谈谈我的看法。
管理学上对企业定义为“以赢利为目的的组织”—这句话会在本书中多次重复以示强调—意思是通过充分利用公司的内外部资源，将资源转换，实现增值，从而赢利。就像一个黑匣子，将资源输入黑匣子，在黑匣子内部实现资源的转换，包括生产资料本身的转换，劳动资料转入生产资料，知识或者技术转入生产资料等，黑匣子输出产品或者服务等形式的成果资源给客户，从而实现了资源转换后的增值，企业所获得的赢利就是这些资源的投入和产出之间差异的税后部分。
任何的学习都是一个体系化的循序渐进的过程，要有一个学习地图和学习路径图，不同阶段的学员对于不同阶段的学习内容，结合不同的形式和路径，在一定的周期内完成学习内容，最终提升某项技能。在人力资源的人才发展TD的模块中，我们会为各个岗位设计不同的学习路径图，在人力资源数据分析的学过程中我们也为大家设计了 数据分析的学习路径图，帮助大家更加系统的体系化的来学习人力资源数据分析技能。
人力资源数据化转型和数据分析是一个系统化的学习过程，不管是人力资源部门的数据转型还是HR个人的数据转型，我觉得都是一个数据化的落地的过程，你需要具备数据分析的思维，数据分析的技能，对于现阶段的HR来说，不要值着眼各种战略，系统，组织这种高高在上的内容，你更应该关注数据化如何的落地。
POWER Bi 的软件操作相对来说只要你掌握了EXCEL的数据他透视和一些基础函数就会很容易上手POWER BI，所以现在有很多的PB的课程，专门来讲解PB的一些基础的操作的课程。
随着数据化在各个行业各个企业的深入，很多企业开始转型数据化的企业，在企业转型的同时，人力资源部门也开始尝试做数据化的转型，但是相对于零售，电商，人力资源在转型的路上还是困难重重，不管是在行业的标准化，还是在数据的标准化上很少有成熟的模式。在人力资源的数据转型上，我们往往关注数据的前端，数据的可视化的建模，在形式上往往以数据仪表盘等方式呈现，我们在做数据建模的时候，重点关注最后数据的呈现，但是往往忽略了数据的后端，也就是人力资源各个模块的底层数据建模。
每到年底的企业人力资源年终总结报告，是令诸多hr朋友头大的事，公司年度会议上怎么给老板汇报这一年人力资源部门的工作呢，下一年的工作计划又该怎么列呢？
人力资源数据分析的最终目标是提升人力资源的绩效，在社群里很多小伙伴问到底我们用什么样的分析方法才能使我们的数据分析真正的落地，真正的提升人力资源的绩效，推动业务的发展？在多年前我接触了绩效改进这个提升组织绩效的方法，后来有幸参加了初级，中级的课程，我发现绩效改进本身就是基于数据的一套提升绩效的方法，可以应用在组织的各个层面去解决问题，提升绩效。
随着各个行业的数字化转型的趋势，不管是HR部门还是HR个人都在寻求数字化的转型，在数字化转型的过程中，很多HR比较关注的就是数字化的工具，在企业内部人力资源的数字化构建一般会有以下几种模式
疫情过后，餐饮行业无疑迎来大爆发，国家统计局数据显示，餐饮市场收入总规模已超越2019年同期，各大上市餐饮企业的2023年半年报业绩同样喜人，营收利润期实现双增长，2023年前8个月餐饮大盘实现5年来最好成绩。 行业强势复苏的背后也是全面加剧的竞争。餐饮创业开启生存竞速赛，大量企业被市场淘汰，对比近3年数据，除中式正餐、火锅、烧烤，其他品类的人均消费皆出现不同幅度的下降趋势，餐饮品牌提升营业利润普遍面临压力。数字化正成为餐饮业转型升级的重要途径，中国连锁经营协会的数据显示，目前近2/3的头部餐饮企业高度认可数字化转型的必要性，在规模化发展过程中，进入深水区的餐饮品牌企业通过利用新型技术手段降本增效，扩大利润收入。
本文中一共采访了14位数据科学和预测分析领域的专家。除了表示大数据和预测分析技术将在2017年度得到更大的发展之外，他们普遍提到了通过大数据分析对2016美国总统大选结果预测失败一事，表达了目前预测分
我们在做人力资源各项工作的目的都是为了可以支持业务的绩效，提升业务的绩效，不管是在招聘，培训，绩效等工作，但是在人力资源的工作中，我们很难直接的去和业务的绩效相关联，都是间接的支持业务的相关绩效，所以在人力资源的工作中我们一直在探索如何找出和有业务最相关的一些因素。 我们从人才发展和能力维度来分析如何通过数据分析的方法来找出业务业绩最相关的那个能力。 要做这个分析首先需要了解的一个概念就是“数据相关性”，所谓的数据相关性是两个变量之间的数据关系，这个数据关系分为两种正相关：Y数据随着X数据的增大而增大，系数K 是个正值负相关：Y 数据随着X的增大而减小，系数K是个负值
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