人力资源管理数字化转型解决方案02

1推动传统行业转型、数字经济创新5G不仅解决人与人的通信问题，而且能实现人与物、物与物的万物互联。可以说，从3G到4G，我们实现了管理的互联网化，实现了人力资源管理的一次重大飞跃。从这个历史来看，我们有理由相信5G时代通讯能力将会产生更大的提高，给我们带来更大的利用空间2、人效链条中将永久增加数据、计算机、AI的因素人效链条（用人的成本/效益链条）是人力资源与生产经营融合的一条主要的逻辑。PDC/SA循环已经成为所有管理，包括人力资源管理在内的基本逻辑。“计划-执行-检查/学习-改进”选-用-育-留-辞“入-转-调-离”22、人效链条中将永久增加数据、计算机、AI的因素到两个非常关键的要素：数据、计算机人力资源管理本质依然是管理PDC/SA就依然是灵魂33、以数字孪生为代表的新技术理论将改变人力资源管理我们根据什么管人？1、人在我们头脑的映像：他们的样子、过去的表现、未来应该有的表现；过去的绩效、对未来绩效的认可；2、人的现实表现：根据现在的表现，对人们在我们头脑中的形象、定位、价值的做出调整；3、1和2相互影响。44、5G时代的中国人力资源数字化管理将具有世界影响力中国庞大的数据量、快速发展的经济、世界领先的5G565、人力资源数字化将呈现出多元化、社会化等特征人力资源的数字化将不仅仅是企业人力资源的数字化，也不仅仅是某个机构的人力资源数字化。7关键认知6、公共大数据的建设和开放对企业人力资源的影响公共大数据的建设和开放，尤其是涉及到人才或者人力资源管理方面的公共大数据，将会对企业利用数据资源，实现更高更深层次的数据化产生非常大的影响。实践1、人力资源数字化战略转型过程和演化方向企业实施人力资源数字化转型，在实践之中表现出来了三大特点，即多种道路、多种态势、多种模式89实践1、方法论（人力资源数据治理、企业信息化升级、AI+、系统与设备）人力资源的数据治理是人力资源数据化的关键起点（核心基础）1、人力资源数据战略：人力资源战略中的核心部分之一2、人力资源数据治理：职责、岗位/部门、人员、具体行动3、人力资源数据架构：取决于业务特点和信息系统的实际情况4、人力资源数据标准：合法、合规、符合行业特性、可得、可管、可控5、人力资源数据质量：标准度要求，99%？100%6、人力资源数据安全：核心数据属于商业机密7、人力资源数据应用：战略性支持作用、战术性支持作用人力资源数字化的核心基础：如何有效进行人力人力资源数字化的核心基础：如何有效进行人力愿不愿用"才能不能用让不让用三大核心：1、人力资源数据治理能不能解决问题2、人力资源数据治理所需要的的组织保障要到位3、人力资源数据治理需要的各个部门都要参与操作要点：先选择局部进行试点；定制数据治理场景；边用边优化模型；重塑文化、战略和风格；紧扣业务需求。建立新流程、实现闭环；组建好实施团队；实践实践3、知识建构（HR+数据、HR+经营分析思维、跨域、跨界）从数据和技术角度看，人力资源如何实现数字化的价值，"长长城"（数字化的障碍）并不是下图的某一个管理领域，而是价值的分水岭。实践实践3、知识建构（HR+数据、HR+经营分析思维、跨域、跨界） 高度成熟成熟高度成熟成熟适度成熟不成熟工工作环境、学习开发，在上P的所有阶段都存在。但是，要实现本图左侧的而要跨越数字鸿沟进行详细的知识建构，就是一个重要的基础。实践实践4、人力资源分析（面向企业用户和业务用户、定制、问题导向）人力资源分析是人力资源数字化的直接应用，有效的、良好的人力资源分析，将直接体现人力资源数字化的价值。如果不去解释背后的数据关系、数字关系，那些炫酷的管理体系模型，就是外包装盒。数据是有效管理的根本，分析是人与数据沟通的界面。实践5、人才培养（新学科）找到适合的方式，快速的培养适用于人力资源数字化的新人才，是推动人力资源数字化建设的一个重要方面，也是人力资源数字化实践的重要方面。校企联合、企业与企业联合的人工智能或者大数据实验室大数据时代的人力资源管理转型（一）大数据驱动的招聘管理创新（二）大数据时代企业员工培训的发展（三）大数据时代企业薪酬管理的机遇与挑战（四）数字化绩效管理到202090%2020年]0,64%2、创新带给我们HR管理的思考?人力资源管理已经进入到3、人力资源的数据决策对企业的价值信息化成熟度WhatWhatmightbehappen?（接下来会发生什么?）预测性分析预测性分析 WhyisWhyisithappening?（为什么会有这场变化?） 过程数据分析WhatWhatishappening?（现在在发生什么事?）结果数据统计和分析4、以人才为核心的人才全生命周期统计、分析、预测人才为什么离职?人才如何发展?人才如何识别?人才为什么离职?人才如何发展?人才如何识别?5、构建招聘数据分析模型方法论•更好的招聘成果•更高的招聘效率•调整薪酬•更换渠道供应商•树立雇主形象•薪酬不具有竞争力•猎头供应商推荐简历质量低•区域内相关人才数量低•招聘计划完成率低招聘运营：持续优化与改进招聘运营：持续优化与改进•面试到场率低•Offer接受率低33加强内部推荐(趣社交媒体推荐招聘官网社交媒体推荐招聘官网猎头洞察2：关注内部和外部的用户体验洞察2：关注内部和外部的用户体验洞察3：加强雇主品牌建设洞察3：加强雇主品牌建设一致性持续性洞察4：提高岗位/人才匹配度洞察4：提高岗位/人才匹配度招聘不同阶段招聘不同阶段漏斗中部:目标=评估、甄选、决定工具:背景调查、体检等总结：新技术背景下招聘管理的创新变革社交媒体时代没有过去，总结：新技术背景下招聘管理的创新变革社交媒体时代没有过去，只是在升级良好的声誉是第一品牌YY建立完善的信息池优先考虑候选人的体验建立完善的信息池9.跟踪招聘指标（“你无法改善自己无法衡量的东西。”）10.让每个招聘渠道的体验一致1、企业员工培训发展阶段演变网络大学职能推送学习，员工主动学习；网络大学职能推送学习，员工主动学习；知识的时效性和针对性增强；感知度和满意度提升。培训方式发生改变培训方式发生改变，可通过移动终端实时在线学习；主动推送员工需要的知识和信息，员工有选择地进行学习；利用网络大学推动课程学习；利用网络大学推动课程学习；资源获取电子化，获取速度快；网络大学平台与员工交互性不足。资源获取主要通过培训师传授；资源获取主要通过培训师传授；用户被动接收，信息获取之后与实际应用的联系无法保证。大数据培训服务的SWOT分析深度挖掘员工用户现有和潜在需求深度挖掘员工用户现有和潜在需求，准确定位用户需求，提供精准服务。提升培训电子资源的价值。加速培训的数字化、移劢化迚程云计算逐渐成熟，移劢互联网和通信技术快速发展。培训正由传统培训向移劢数字培训转型。员工的培训需求和信息获取方式多样化。国内目前对大数据培训服务研究幵不完全成熟。对人才队伍提出新要求，人员专业技能和素养要求更高。国内利用大数据实现企业员工培训的管理还处于起步阶段。提供个性化和精准服务涉及员工的个人信息，需要在合理范围内传播。大数据时代培训管理工作重点关注内容信息系统建设信息系统建设精细化培训需求精细化培训需求掌握员工知识和技能的基本情况掌握员工知识和技能的基本情况，定期更新，通过数据分析结果，了解员工提升的知识技能方面、类型和层次、方式，迚行合理的课程设计。课程设计课程设计完善培训考核机制完善培训考核机制，进行考核评价，对考核结果数据化。对参训人员回到工作岗位培训后工作能力和技能的提升及贡献情况劢态跟踪，评估培训效果考核评价和动态跟踪2、大数据在培训需求分析中的应用——三个转变传统培训需求分析传统培训需求分析大数据下的培训需求分析利用大数据进行组织分析组织目标分析组织目标分析组织特质与环境分析组织特质与环境分析数据化数据化组织资源分析组织资源分析将组织目标迚行量化，建立组织目标与员工培训需求模型，设定组织目标的具体数值，通过数据和图形表现员工知识、技能与组织目标需求的差距，反映迫切需求的能力，为员工培训提供明确的目标。通过对企业人力、物力和财力的量化，确定培训的目标、范围和深度，为培训目标的实现提供保障。通过数据反映企业的优势和不足，幵了解内部和外部环境的变化，更加直观和细化地了解组织的情况。利用大数据进行任务分析一般任务分析以数据方式设定任务标准特殊任务分析为绩效考核和寻找差距提一般任务分析以数据方式设定任务标准特殊任务分析为绩效考核和寻找差距提供培训依据，为员工培训需求分析提供数据参考任务目标分析程序性工作通过赋值对员工具体的工作质量进行量化考核程序性工作通过赋值对员工具体的工作质量进行量化考核程式性工作知识性工作员工行为分析利用大数据进行人员分析以数学模型分析员工状态是否符合企业发展的需要，是否需要迚行培训。3、大数据