HR数据分析能够实现落地的三个关键要素

文章来源：科石公司  管理咨询中心 

你可以把数据分析理解为一个简单技能，也可以将其上升到开展决策分析和管理预测的关键手段。无论如何，在言必称大数据的时代，他真正提升了人力资源管理的效率、效力和管理影响力。

按照开展HR数据分析的过程脉络，我们可将这项看似简单，但做起来却面临各种大小挑战的任务，分解为三个关键要素：


数据来源：
如果你还处在有什么分析什么的阶段，那么有必要重新思考数据分析的价值定位，同时也要重新梳理和定位目前正在进行的工作。
数据的来源并不仅限于基于“被动”和“反应”的基础数据，企业应更多关注基于“主动”思考和量化“设计”的数据取得。按照以终为始的思路，建立“成本-效益”、“管理-效益”、“人员-效益”等关键结果类指标，甚至开创性的建立“人力增长模型”或“人才管理价值”指标。

技术平台：
人力资源管理科技的发展，逐步从“信息统计”的定位过度到提高“专业模块效率”的定位，未来将进一步提升应用和分析功能，对接到“智能分析”或建议的价值。
这样讲可能会更理论，轻描淡写一点就是，人力资源管理技术平台需要加快步伐，进一步深化和跟踪对日常HR管理的实际指导作用。
技术平台可以提升数据的收集和分析的效率，速度和可视化表达程度，成为数据分析的关键手段和工具。
不过另一个眼光看去，HR科技产品仍然集中在人员信息管理、招聘、考勤等，比较体现专业化的产品集中在人才测评、社交化招聘等，且在这些模块中，HR科技企业众多，竞争惨烈。但仔细想，显然这些并不是人力资源管理的全部，至少忽略了难度较大复杂度较高的领导力提升、考核、激励等。
 
对接应用：
数据分析的真正应用将会集中在如何借助量化分析的手段，实现管理决策的判断、建议和预测，数据本身成为了这些应用手段的核心论据。
数据分析帮助我们实现理性思维，它可以帮助我们去实现以回归分析、层次分析法为代表的基本数据统计带来的对关键决策的指导意义。企业建立属于自己的“人才报表”或“HR数据管理驾驶舱”，并将数据与数据之间建立连接，例如，当你能够分析目前基层中的核心员工中的绩效差的原因是薪酬中的福利的某个项目出现问题的时候，或者发现本公司员工敬业度和薪酬间的关系并不大，却和这个阶段离职员工人数较多并且其真正原因是后台支持管理满意度下降的时候，HR们是不是就可以做出性价比很高的决策？
上述内容主要在讲理性分析，当然，真正体现在应用过程中，要注意对感性表达的侧重，因为真正的应用不仅仅是建议本身，而是对落地的实现。在这个过程中，沟通和说服极其关键，因此，管理的落地实际上仍然需要被定义为一门艺术。


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