主要观点总结
本文描述了一个关于日本药企人力资源POWER BI的数字化项目的咨询经历，涵盖了项目的背景、目标、BI平台组成、需求说明以及后期项目推进方向。项目旨在基于已有系统数据构建HR业务的BI报表，提升业务运营效率。需求包括公司人员结构、人员招聘、离职、薪酬、绩效、培训等方面的工作优化分析和后期项目推进方向。
关键观点总结
关键观点1: 项目背景和目标
针对某某制药有限公司已有BI平台的不足，拓展HR业务领域的数字化分析，建立统一的数据分析体系，提升业务运营效率。
关键观点2: BI平台组成介绍
介绍了BI平台的各个组成部分，包括业务系统数据、中间库、数据处理层（ODS和DW）、数仓集市与建模以及BI分析与展现等。
关键观点3: 需求说明
详细列举了项目需求，包括人员结构、人员招聘分析、人员离职分析、人员薪酬分析、人员绩效分析、人员培训分析以及工作优化分析等模块的具体指标。
关键观点4: 后期项目推进方向
提及了后期项目的推进方向，包括生产力分析等方面，并指出了咨询方向的需要补充内容。
正文
去年对某家日本药企进行了一个 人力资源POWER BI的数字化项目的咨询，具体的需求，流程和和大家分享：1.1 项目背景和目标
目前某某制药 有限公司已基于微软 Power BI 搭建了 BI 数据分析平台。
此项目旨在拓展 HR 业务领域的数据分析， 基于已有相关系统的数据， 构建一系列能够集中体现 HR 业务的、全局的、直观的、可视化的 BI 报表， 通过统一数据口径、数据标准，建立完善的数据分析体系，有效降低重复的数据操作和分析，增加数据分析的快捷性和灵活性，提升业务运营效率。
- 数据运营平台: 包括CRM（客户关系管理）、HR系统、MDM（主数据管理）等。
- 从业务系统中抽取的数据汇总到中间库中进行统一管理。
- ODS（Operational Data Store）操作数据存储：暂时存放原始数据的层。
- DW（Data Warehouse）数据仓库：经过整理和加工后的数据。
- 利用Power BI等工具进行数据分析与可视化展现。
- 将生成的BI报告集成到第三方的门户或应用平台上，实现多渠道的数据共享和访问。
1. 人数（普通员工，管理岗位员工占比）
2. 公司组织架构图
3. 员工分布
4. 学历分布
5. 教育分布
6. 年龄分布（平均年龄，世代分析）
7. 司龄分布（平均司龄）
8. 各职级占比
9. 部门人数分布，比例
10. 员工地区分布
11. 管理宽度
12. 人员进出对比（流入人员公司 top4，流出人员公司 top4），进出职级分布
⚫ 人员招聘分析
1. 招聘效率（招聘周期，聘用率）
2. 招聘效力（管理层招聘渠道分析，招聘渠道人数分析，招聘漏斗——各阶段的人数统计）
3. 短期离职率（6 个月以内）分析
4. 招聘渠道分析（各招聘渠道比例，内外部招聘比例）
⚫ 人员离职分析
1. 主动离职人员类型分析
2. 主动离职，被动离职人员比例
3. 离职原因比例，趋势
4. 被动离职支付费用分析（按部门，职级对比）
5. 具体原因，抓取关键词展示
⚫ 人员薪酬分析
1. 当期总人力成本（按年龄，司龄，职级，学历）
2. 薪资项占比（现金性投入 vs 法定投入——残保金，个人社保）
3. 内部薪资 vs 市场薪资（按部门，按职级）
⚫ 人员绩效分析
1. 目标拆解关联显示
2. 个人绩效评分、绩效等级、绩效排名，职业发展历程，人员流失可能性预测（咨询向，协
助搭建指标）⚫ 人员培训分析
1. 培训时间（按部门，按职级）
2. 培训类型分析（内训外训比例，培训项目大类分析）
3. 考试通过率 vs 学习时间
4. 培训成本（培训费，产生差旅费用）（咨询向，看如何可以通过数据反映培训成果）
5. 培训课程规划
⚫ 工作优化分析
1. 合同续签，试用期评估平均完成时间分析（通过&不通过拆分结果），绩效考核提交时
2. 加班时长分析（按部门，按月份，按费用）
⚫ 后期项目推进方向：（咨询向，希望更多补充）
生产力分析
1. 人均盈利（Revenue/HC）
2. 工资占比（Compensation/Revenue） 以上这些人力资源数字化的框架搭建，和各个模块额指标梳理，供各位参考------------------------------------------------------------------
