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众多企业都先后开启了自身的数字化“元年”，进入逐步加速的阶段。伴随着这个过程，数据一向是各行业企业与各职能部门聚焦关注的核心领域。就像石油被称为现代工业的“血液”一般，数据也是数字化的“血液”。用数据管理，用数据运营，用数据说话，用数据决策，都已成为诸多企业在数字化转型中的核心目标和任务。
在此背景下，数据工作对于人力资源工作者，尤其是在推动企业数字化转型和人力资源数字化转型中，数据有着举足轻重的影响。
与此同时，对比其他职能和业务数据，人力资源数据又有着自身独特特征。那么人力资源的数据价值如何充分实现？中智咨询数字化转型专栏解读将为您逐步分解解读。
本文为专栏首篇，我们从人力资源数据本源说起。
一、人力资源数据有什么特征？
1.量小而高专注
企业人力资源数据与业务数据相比，其规模通常并不具备“大数据”的特征。但由于单体员工或组织的数据宽度和信息的迭代补充，可以形成较高质量的数据集，进而可以运用数据技术深度提炼其价值。
Gartner发布的《2021年十大数据和分析技术趋势》中，从大数据到小而宽的数据也专门被列为数据分析的核心趋势之一，企业人力资源的数据特征与该趋势非常契合。
2.零散而高价值
人力资源工作覆盖面极为广泛，不同业务模块不同流程不同系统中产生的数据往往也非常零散。
不少企业都为自身搭建了数据仓库，但由于数据隐私安全，数据来源及结构的多样化，各系统模块的打通限制，使得人力资源在数据支持上捉襟见肘。尽管在不同场景下时常能提取出有说服力的数据，但从业者经常还是会感到“数”到用时方恨少。
3.复杂而高能动
人力资源有很多工作场景难以精准量化，指标往往也具备多维度和非线性的特点，传统分析方法不易进行特征提取总结。
于此同时，人力资源数据又经常与各职能或业务数据高度联动，跨部门数据的输入输出，解释说明，处理分析都是常规工作，数据已然成为各部门间业务沟通的桥梁，所以人力资源从业者是职能部门中最常被要求“懂业务”的。
二、为什么数据对人力资源越来越重要？
伴随着科技革新，企业及组织形态的进化，企业人力资源管理的演变也从未停止。学术界将人力资源管理的演变大致分为以下四个典型的阶段：
1.人事管理
通过管工作来管人，聚焦工作内容与单一执行结果。工作内容主要以招工，发工资，工作技能训练，奖惩制度等流程性工作为主。
2.专业管理
通过管岗位来管人，聚焦岗位职能与技能匹配。人力资源规划、招聘与配置、培训与开发、绩效管理、薪酬福利管理、劳动关系管理的六大管理工作模块在此期间逐渐成熟。
3.战略管理
通过管角色来管人，聚焦人的行为。这一过程让人力资源管理变的富有生机，管理工作开始关注员工行为匹配，人才价值成长，企业战略支持与实现，变革创新，与企业文化的全面建设。
4.价值管理
通过管人格来管人，聚焦人的人格。人力资源管理工作需要支持企业能够敏捷的应对各类不确定的环境，尝试让个体得到充分解放，与企业一起进行价值的创造，评估，与再分配。
从这四个演变阶段可以看出，人力资源管理的场景逐渐完整化，多元化，复杂化，进而支持企业在复杂多变环境下的战略制订与实施。面对具体的业务场景，人力资源的工作也会出现信息不足与信息过载同时发生的矛盾场面。
如何提升数据的有效性与可用性，以及如何对数据信息进行高效的提取，这都对人力资源数据能力也提出了越来越高的要求。
三、你的数据是资产，还是原材料或者库存？
尽管很多时候人们会将自己业务权限下拥有的数据称为数据“资产”，但与财务所指代的“资产”类似，能够产生价值才是真正意义的资产。不被妥善处理的数据，只相当于产品“原材料”，不被正确使用的数据，只相当于产品“库存”，并不能直接归纳为有价值的数据资产。
企业的人力资源业务流程中会产生大量数据，而很多数据在产生之后就不再被处理，有些甚至仍是线下的信息记录，直到面对具体的应用场景后发现无法进行数据支持。
这种情况下企业人力资源虽然有一定量数据的积累，但这时的数据从概念上只能被成为是“原材料”而非真正的资产。只有通过数据基础设施建设，数据治理等项目，才能将这些原材料处理加工成具有应用价值的数据，进而为业务提供更好的支持。
另一方面，与实物库存类似，数据的存储，备份，迁移，安全策略也都是存在一定成本的，如果数据不能得到很好的应用，那么处理好的数据在形式上也只是一种“库存”而非资产。
所以，如何运用数据分析能力与数据挖掘技术对数据的价值进行变现。以及如何实现数据价值的最大化，都是人力资源数据绕不开的话题。
四、如何建设企业人力资源的数据治理能力？
一个完整的数据体系，需要企业数据业务拥有者，使用者，与数据工作团队进行协同的建设工作。从人力资源业务视角来看，需要与数据团队共同完成数据基础设施建设，数据治理实施，数据分析及挖掘技术应用的工作。
为此中智咨询体系化的提出了中智咨询人力资源数据魔方，细化了人力资源不同的数据场景。
基于人力资源自身的特点和应用场景，以及企业数字化成熟度各不相同，数据工作的聚焦点也各不一样。
针对数字化建设初期或需要系统性重构数据能力的人力资源用户，一个体系化的数据基础设施建设以及数据治理项目的实施是必不可少的。
一方面，规范的人力资源流程进行系统化线上化的部署，能够提供充分的数据产出，为后续的数据能力建设及应用打下坚实的基础；
另一方面，数据治理项目的实施也能够极大的提升数据获取及处理的效率，尽可能减少手工操作的工作量，并改善数据质量，过程中也有助于人力资源自身流程的优化，改善公司的信息运营模式。
除此之外，基于人力资源数据特殊的敏感性，数据基础设施建设以及数据治理项目的实施过程中，数据隐私保护能力和安全性也会得到提升，从而增强员工的信任感，提升企业形象。
对于数字化建设较为完善，信息系统及线上流程广泛覆盖，数据基础坚实的人力资源用户，则会更注重数据价值的全方位提炼。根据企业自身规划出完整的人力资源指标体系，可以让企业全面动态地掌握组织与人才，高效快速的定位并拆解企业经营中出现的问题。
基于可视化平台的报表与驾驶舱，也可以使非专业数据分析的人力资源用户方便快捷的对数据信息进行凝练，并结合自身专业能力与经验，参与到企业的战略执行与发展经营中。
随着当前企业所处的市场环境不断的复杂化，基于统计描述和可视化的传统数据分析技术也逐渐不能满足企业人力资源更深层次的需求。
数据挖掘能力，尤其是AI、机器学习等算法模型，这些在相当多领域被证实能够进一步深入挖掘数据价值的应用，也逐渐在人力资源领域进行尝试，发挥传统人力资源工作者在传统分析技术下不易实现的量化，多维，非线性的分析能力，则可以形成企业所追求的智慧决策，使数据讲出的故事更具备说服力。
企业人力资源的数字化进程并不是一蹴而就的，而是一个不断完善迭代的过程。数据作为数字化进程中的“主角”则会贯穿整个过程，也是决定人力资源数字化专项顺利与否的核心要素。数据能力已不仅仅是企业价值能力的体现，也逐渐强化为人力资源领域自身的胜任力因素。
中智咨询在企业与机构的人力资源数字化服务中，在数据基础诊断，数据平台搭建，数据治理，场景化的数据分析，基于算法的数据挖掘方面有着深入的研究与丰富的项目实施案例，为企业人力资源进行数据体系的搭建，数据能力的增强，以及数据价值的实现，助力企业数字化项目中战略规划的顺利执行与落地方案的成功实施。
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