企业端的人力资源数据化体系搭建

人力资源数据仓体系项目解决方案

项目概述：

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

在这样一个大数据时代，人力资源的从业者已经意识到了数据分析应用在人力资源行业的重要性，并且已经有很多的HR开始在实际的工作中应用数据分析和业务部门进行沟通交流，用数据分析去支持驱动业务的发展。

但是在整个人力资源信息化管理信息化的进程中，关键的是我们首先需要搭建人力资源管家安指标的数据仓，在数据仓的基础上，对这些关键指标进行BI数据可视化，通过数据交互进行数据分析，从而建立一套标准化，流程化，规范化的人力资源信息管理系统。

我们的解决方案从人力资源本身入手，标准化的来进行人力资源关键指标数据仓的搭建，整个方案的流程如下：

1. 整个公司BSC的战略分解

2. 根据分解选择关键人力资源模块

3. 梳理各模块的关键人力资源数据指标，定义关键数据指标，计算方式，考核说明等选项，建立人力资源关键指标数据仓

4. 对关键指标进行BI的可视化设计，建立数据仪表盘

5. 数据说明，对数据仪表盘中各个关键指标进行解析，如何在人力资源模块中分析这些指标，进行数据的描述  - 数据诊断 – 数据预测 – 数据解决方案

项目解决方案

1、 BSC的分解（参考案例）

一家互联网公司的BSC的战略分解，对 公司战略进行分解，从财务，客户市场，内部运营，学习成长 4个维度进行拆解。

2、 人力资源和相关的模块梳理

• 人员结构

• 人力流动&离职

• 人员招聘

• 人才发展/培训

• 人员绩效

• 薪酬数据

• 人力成本

• 人力资源效能

• 员工敬业度

• 组织效能

3、 各模块的关键人力指标（以招聘和人效为例）

指标的定义，指标的计算方式，考核说明，指标的完成值和完成进度

4、 关键指标的仪表盘设计 BI

5、 数据说明 ，数据分析报告

通过数据仪表盘中的的各个维度的数据交互，我们可以呈现各个关键指标数值和数据图表，我们需要对这些数据进行解读分析，通过数据发现问题，解决问题，最终是提升组织的绩效，

在数据的分析中，我们用 数据描述 – 数据诊断 – 数据预测 – 解决方案的流程来做实施，并且给出数据分析报告。