业务高潜人才的数字化画像分析

人力资源数据分析 · 公众号 · · 2024-05-10 21:16

正文

人力资源数据与业务的数据的结合进行业务部门的高潜人才的分析，作为HRBP，我们在支持业务部门的工作中，首先需要识别业务部门的高潜人员，在业务部门高潜的人员比较容易识别，因为业务都是拿业绩说话，所以一般业绩高的人员我们就可以定义为高潜人员，那我们需要分析的是高高潜人员的特性是什么样的，我们在未来招聘这类高潜人员的时候需要招聘什么样的人员。

所以我们就需要对高潜人员画像，在画像的时候我们通过多个维度做描述，年龄，司龄，学历，岗位工作经验，性别等，在做画像的时候需要把这些维度做量化，单从数据表我们很难做分析，所有需要对画像做可视化，在画像的可视化的选择上，我们选择了气泡图来做分析

根据画像的维度我们构建了上面这个数据模型，接下来我们来解读下这个高潜人才的数据模型。

在上面这个数据模型里，X轴是人员的年龄，Y轴是各个员工的绩效数据，气泡代表每个员工，气泡的大小代表学历，中间的两个红线，分别是X,Y轴的平均值。

在横向的横线代表的是绩效的平均值，所以在横向的红线上面都是高于平均值的业务员，那我们来看下高于绩效平均值的业务员都是什么样的业务业务员，具备什么特点：

在绩效和年龄的分布上，发现并不是年纪大的业务不行，反而年纪大于30岁的业绩都是高于平均值的，大于四十岁的业务员业绩排名在第二和第三，所以公司的业务员应该对行业的经验要求比较高，并不是你越年轻越能获得高业绩。

所以公司的产品应该是有一定的门槛的高端产品，对技术经验应该有一定的要求，并且对学历也有一定的要求。

所以在招聘业务员的时候，要招聘一些高学历的人才，并且最好具备一定的行业工作经验。

当然在画像的时候，我们还可以做另外的气泡图，比如从性别，职级等维度来做相关性的分析，通过 POWER BI 来构建人力资源的高潜人才画像模型，用数据来驱动决策。

学习更多的POWER BI 人力资源数字化的建模和仪表盘的构建技能，学习人力资源数据分析的思维。构建起企业内部人力资源数字化的系统。

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