如何高效建设企业人力资源规划数据管理体系

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如何高效建设企业人力资源规划数据管理体系

数字化时代下，越来越多的企业管理者希望HR能够为决策提供基于数据的洞察支持，通过快速提取、整合和分析企业全局人力资源规划数据，为业务提供进一步的服务。

目前，许多企业正在面临如何进行数据管理这一问题，本文将重点讨论企业高效建设数据管理体系，以期为企业提升数字效能提供参考。

当人力资源管理人员提到“数据”时，

他在期待什么？

中智咨询《2022年企业人才管理数字化趋势调研》的阶段性调研结果显示，企业对于人力资源数据有着众多的期待，包括降低成本提高运营效率、完善战略员工队伍规划、挖掘隐藏的人才等。

人力资源规划

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如果您也正在关注企业人才管理数字化的当前建设现状和未来的发展趋势，文末参与中智咨询《2022年企业人才管理数字化趋势调研》，可在第一时间获得精华版报告。

为了满足这些期待，数据管理是至关重要的一步。然而，这同时也是许多企业在数字化转型过程中遇到的一大难题，数据管理究竟应该怎么做？

人力数据体系化管理“三步走”

通过分析领先企业的实践及参考中智咨询相关经验，我们建议企业遵循人力资源数字化转型的要求，识别和打造人力资源核心体系和技术支撑，系统化、体系化地建立人力资源数据分析、人力资源数据治理和应用集成平台三个紧密联动的体系。

中智咨询人力资源数据管理体系模型

（一）如何建立数据分析体系？

建立企业的数据分析体系，需优先明确分析的目标和主题，如人力规划、招聘选才、绩效管理、培训发展、员工关系及薪资福利等，然后据此获取相关数据，进行数据挖掘，包括但不限于员工基本信息、业务流程数据、项目管理数据、行为埋点数据、电话信息等，经过设定算法、数据建模等流程分析过去发生了什么？现在会发生什么？为什么发生？将来会发生什么？以做出行动预测，为管理决策提供依据。

人力资源领域常见的分析内容包括经营效率分析、组织效能分析、人效管理分析和人才盘点分析等。

经营效率分析：主要包含招聘、培训、绩效、薪酬、离职等方面。

组织效能分析：主要包含盈利能力、人员配比、人工成本及投入产出构成等方面。

人效管理分析：主要包含人均收入、成本和利润、劳动生产率等方面。

人才盘点分析：主要包含人员结构、人才队伍建设、队伍状态及职能类型等方面。

（二）如何建立数据治理体系？

从管理视角出发，进行人力资源数据治理工作。建立统一的数据口径标准和管理流程，将人力资源相关数据有序、合理地进行管理，不仅为部门间、组织内能够进行一定程度地共享和流动提供便利，更是从根本上改善解决企业层面人力数据资产基础薄弱、数据标准不一、整合集成率与应用效率双低等突出问题。

企业人力资源数据治理是一项长期性、体系化的工作，且需要在组织范围内进行全面变革的工作，主要包括：

基于组织特点，识别治理的核心诉求，培育“自上而下”的数据治理组织文化；

建立全方位、跨部门、跨层级的数据管理组织架构；

进行数据治理所需的复合型人才的激励和培养；

编制数据政策与制度，制定数据治理的标准与管理流程；

提供持续的数据质量改进机制与方式方法，包括培训宣贯、绩效考核、审计、数据文化培养等；

设计数据模型与关系映射；

通过技术手段进行数据管理工作。

中智咨询人力资源数据治理模型

（三）如何打造企业自身数据应用集成平台？

根据数据规模、数据源复杂性、数据及时性等，评估数据集成平台的预期成本，自主搭建或采购成熟产品平台，为数据管理提供底层技术支持，打造企业自身数据应用集成平台主要包括以下三个重点关注：

第一：根据数据资产标准和规范体系，设计数据采集和存储方案，制定数据转换规则，确定数据集成任务调度策略，支持从业务系统或管理系统到大数据平台的数据提取，实现数据资源汇聚。

第二：建立统一的数据管理平台，保障人力资源各业务及职能活动的数据交互，涉及相关数据的采集、流通、处理、使用等环节。

第三：由数据管理团队组织开展数据资源管理和运营工作，依照制定的数据标准和质量规范严格执行数据的清洗和应用管理，定期进行数据质量的评估和数据权限审计，及时发现并修正问题数据，升级优化平台及相关流程，以保障数据的准确性、及时性、一致性、安全性要求。

（四）总结

为了满足数字化时代下企业管理的需求，人力资源管理数字化转型进程开启了加速模式。“数据”是人力资源数字化的核心，通过业务数据化、数据业务化形成闭环，通过数据运营，发现问题，优化运营，解决问题，从而提升效率。识别和打造人力资源核心体系和技术支撑，系统化、体系化地建立人力资源数据分析、人力资源数据治理和应用集成平台三个紧密联动的体系，能够有效帮助企业解决或是改善数字化转型过程中在管理报告和数据管理方面遇到的挑战和困难。