HR数据分析和应用的三个层面与四个维度
“大数据”的发掘和应用在改进商业决策方面起到了至关重要的作用，但实际上，在企业的内部管理过程中，从更务实的角度出发，对于大多数企业来说，即便是基于基础数据的分析，仍然存在很大的提升空间。
对于人力资源管理这一关键职能来说，数据分析绝对是体现其专业性和有效性的关键手段。行业领先的公司正越来越倾向于采用有效方法对人力资源数据进行分析，从而做出有效决策，提升HR管理竞争优势。
从复杂度和内容模块分别来看人力资源管理数据分析和应用，可以将其分为三个层面和四个维度。
其中，以复杂度或价值视角分类的三个层面为：
（1） 信息统计：
作为对人力资源管理的各项基础信息和运营状态的归纳，信息统计是体现HR运行效率的关键手段，如人员信息；
（2） 逻辑分析：
结构化与量化的分析和表达方式，核心是HR模块运行或人才管理的效能、效力分析，如岗位评估、薪酬与绩效的量化设计与统计；
（3） 价值衡量：
人力资源对接员工效能与组织效能，是人力资本或HR职能管理的价值分析，如员工敬业度或组织效能分析。
从实际内容角度，科石将数据分析在人力资源管理中的核心应用包括以下四个部分：
（1） 人力资本效益（HCInvestment）：
在归纳统计人力资本投资效益的基础上，强化内部结构的差异化效用分析，将人力资本投资到最大化效益领域。如成本结构组合与组织效益的回归分析；
（2） 人力配置（HeadcountPlanning）：
在组织和岗位体系合理化基础上，人力配置的重点是将宏观战略分解、微观岗位编制、适岗分析、外部对标和实施策略等因素相结合所产生的最优人力配置。如工作饱和度分析。
（3） HR运营（HR Operations）：
围绕企业人才观的HR各运营模块的健康程度。属常规和基础模块分析，如薪酬的内部公平性分析与矛盾发现。
（4） 人才管理价值（TalentManagement）
体现企业内部人才管理价值的一系列量化指标，量化人才管理举措在员工生命周期管理过程中的影响力，如留才指数。
因此，以关键价值和有效逻辑为导向，整理、发掘HR运行数据中存在的关键信息，并加以合理分析、利用，将会是人力资源管理专业价值的重要体现。
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