数字人力资源管理 课件 09第九章 人力分析

《数字人力资源管理》

DigitalHumanResourceManagement

中国人民大学出版社·北京·

书名：《数字人力资源管理》作者：赵晨出版社：中国人民大学出版社高等学校新文科教材：数字化管理系列出版时间：2024年8月装帧：16开，平装页数：304页定价：59.00元ISBN：978-7-300-32916-1《数字人力资源管理》教材介绍第1-3章探讨人力资源管理数字化转型背景，以及适应数字化人力资源管理的管理思维和部门架构；内容框架数字化转型(国家/城市/区域/产业/企业)产品化思维场景化思维一体化思维数智化思维数字化时代人力资源管理思维共享服务中心(SSC)人力资源业务伙伴(HRBP)专家中心(COE)人力资源三支柱模型人力资源软件即服务(SaaS)人力分析(PA)第4-8章详细介绍数字化的人力资源管理具体职能，以及这些具体职能如何利用数字化手段更好地实现人力资源管理战略目标；企业人力资源管理核心职能面向职位数字化时代的职位分析与评价数据驱动的薪酬管理体系面向人才数字化赋能招聘目标导向的绩效管理面向未来的数字化人才管理第9-10章详细介绍数字人力资源管理的最新技术手段与软硬件系统架构，展现对组织的支持和贡献；章节目录

第1章数字人力资源管理的背景

第2章数字化时代人力资源管理思维

第3章人力资源三支柱模型第4章数字化时代的职位分析与评价

第5章数字化赋能招聘

第6章数据驱动的绩效管理第7章数据驱动的薪酬管理第8章面向未来的数字化人才管理第9章人力分析第10章人力资源SaaS第九章

人力分析

学习导图学习目标1.了解人力分析的相关概念；2.掌握人力分析的实施过程；3.熟悉人力分析的技术与应用场景；4.了解人力分析面临的挑战与展望。第一节

人力分析概述

第一节

人力分析概述一、人力分析的定义与背景（一）人力分析的定义人力分析（PeopleAnalytics,PA），也被称为人才数据分析或人力资本分析，是一个领域，它利用数据挖掘、预测分析和情境分析等分析技术，使管理者能够更好地做出与员工相关的决策。它涉及收集、分析和解释大量关于员工的数据，以改进人力资源决策、提高员工绩效和增强组织的整体效益。2014年左右，知名行业分析师JoshBersin将这一领域命名为人力分析2017年开始，这一名词在国际上开始受到广泛的关注2018年开始，这一领域在国内的讨论热度也逐渐上升第一节

人力分析概述一、人力分析的定义与背景（二）人力分析的重要性1.提供决策优化：人力分析的重要性在于，在收集和整理人才数据的基础上有效利用和分析这些数据，以便从中提炼出趋势洞见，为关键业务决策提供以事实支撑的参考。这种基于数据的决策方法，无疑为组织带来了更高的竞争力和更好的业务成果；2.实践成果显著：不少国内外的大型企业和知名组织已经开始实践人力分析，并取得了显著的成果。这些“大厂”通常拥有丰富的人才数据和先进的技术平台，使它们能够更好地进行人力分析。这些成功的实践不仅为其他组织提供了有益的参考，也进一步推动了人力分析的发展和普及；3.拓宽应用领域：当前，人力资本分析已经从一个单一、局限于人力资源部门的数据收集活动，发展成为一个跨职能、多维度的分析过程。人力资本分析已经从一个相对狭窄的数据收集活动，发展成为一个全面、深入、跨职能的分析过程；第一节

人力分析概述一、人力分析的定义与背景（三）与人力资源管理的区别和联系区别：人力分析主要利用数据分析技术来深入理解、管理和优化员工及其与组织的关系。人力分析应该被视为人力资源管理的一个重要工具，它可以为传统HR实践提供数据支持，使决策更加明智和有根据；人力资源管理是一个更为传统且广泛的领域，涉及招聘、培训、评估、激励和保留员工的全套流程，它的核心是如何最有效地管理和利用组织的人力资源；联系：人力分析为人力资源管理提供了数据驱动的洞察，使得人力资源决策更为明智和有根据；人力资源管理为人力分析提供了实际应用的背景和需求，使得分析结果能够得到实际的执行；第一节

人力分析概述一、人力分析的定义与背景（四）对人力分析的认识误区人力分析是一个强大的工具，可以为组织的人才管理和HR实践提供有价值的洞察。然而，为了充分发挥其潜力，需要纠正人们对人力分析的误解，确保人力分析在所有组织中得到广泛和正确的应用。以下总结了人们对人力分析的常见认识误区：只有大公司才能做人力分析人力分析需要高级分析工具人力分析将员工简化为数据第一节

人力分析概述二、人力分析团队的发展阶段阶段排序阶段1阶段2阶段3阶段4阶段5阶段名称糟糕数据良好数据强力数据高级分析可靠预测阶段特征对决策者来说完全无法获取和分析的糟糕数据对决策者来说难以获取和分析的良好数据对决策者来说可用且易于获取的强有力数据包括数据科学和统计学专长在内的高级分析能力通过数据和分析获得的关于事件和结果的可靠预测与建议团队所需具备的能力无交易数据录入系统中央数据存储库及其控制数据收集的基本规则组织内部用于传播数据和分析的技术（例如，报告工具、平台）专门为内部客户服务的分析师高级分析专家（例如，数据科学家、统计学家）用于分析的高级统计工具（例如，R、Python、SPSS）“超大数据”-高容量且高可靠性在预测分析方面的深入专长（例如，有监督或无监督的机器学习）组织所需持有的心态无数据是分析的基础成功的分析需要一致且结构化的数据组织内的各项决策都得到了数据和分析的支持决策者采取数据驱动的方法对情况的深入数学理解支持关键决策数据驱动的方法受到高度信赖分析信息增强了人类的判断，有助于更准确地预测结果（例如，情景规划）和事件（例如，人员流失）第二节

人力分析的实施第二节

人力分析的实施一、人力分析的实施步骤第一步：战略解码和人力指标体系建立战略解码:理解企业整体战略分解为具体的人力资源目标例：战略是扩大市场份额→人力目标是引留顶级销售人才人力指标体系建立:构建与人力资源目标相对应的指标体系例：新员工来源、员工流失率、员工满意度指标监控与分析:使用报表和可视化工具跟踪指标表现及时发现问题并采取行动数据分析平台需求:收集、整合和分析数据提供准确、及时和有洞察力的信息平台需具备灵活性以适应业务变化第二节

人力分析的实施一、人力分析的实施步骤第二步：人力分析关键环节和成熟度诊断成熟度阶段信息化建设阶段:数据采集、存储和管理数据治理阶段:数据清洗、整合和标准化指标定义与主题分析阶段:定义重要指标，进行主题性分析相关性和预测性分析阶段:进行数据关联和预测分析成熟度诊断自我评估:明确数据质量、分析能力、技术应用的现状识别关键环节:根据评估识别当前阶段的关键环节和瓶颈行业对比:与行业内其他企业进行成熟度对比制定发展计划:基于诊断制定短、中、长期的人力分析发展计划持续优化:定期诊断，根据需求调整分析策略和方法PA成熟度模型资料来源：第二届PeopleAnalytics的发展与应用研究报告BersinbyDeloitte：《High-ImpactPeopleAnalytics》第二节

人力分析的实施一、人力分析的实施步骤第三步：系统架构和技术支持业务数据层的能力:直接产生和积累业务数据避免外部接口或Excel导入的复杂性和错误数据处理和建模的能力:数据抽取、转换和加载建立数据分析模型以理解和预测人力资源趋势和问题报表和主题等可视化能力:强大的可视化工具，如配置报表、生成主题看板定时推送重要数据和分析结果给HR伙伴和管理者PA系统架构

和技术支持资料来源：重塑HR的业务影响力北森HRSaaSPeopleAnalytics解决方案第二节

人力分析的实施一、人力分析的实施步骤第四步：数据治理和数据标准定义字段和数据标准:明确每个字段的定义：名称、数据类型、是否必填、可能的取值范围例:员工入职日期应为日期字段，非文本字段明确数据维护职责和权限:明确每个数据字段的维护职责和权限例:员工基本信息由人事维护，工资和奖金信息由薪酬和福利部门维护制定数据治理标准和核检机制:定期检查数据的完整性和准确性例:定期检查员工的入职日期是否在离职日期之后，或工资是否为负数第二节

人力分析的实施一、人力分析的实施步骤第五步：主题报表和分析实现时间维度分析:

同比、环比分析，关注员工流失率、招聘速度、培训效果等变化。空间维度分析

比较不同部门、级别、地区的员工满意度、流失率等。行业对标分析

与行业平均水平对比，关注员工流失率、招聘速度、培训投入等。第二节

人力分析的实施一、人力分析的实施步骤第六步：数据监测、预警与报告1.实时数据监测：实时监控员工入职、离职、晋升、培训等活动的数据；强大的系统以确保数据的准确性和时效性；2.数据预警机制：当关键指标超出预定范围或达到阈值时，系统自动发出预警；例如：部门员工流失率突增，系统自动提醒相关负责人；3.报告生成与分发：报告包括数据结果、解读、建议及行动计划；分发给HRD、HRBP、部门负责人等，为决策提供数据支持；4.业务洞察与决策支持：通过数据分析了解人力资源现状、趋势和问题；提供企业战略决策的数据支持；第二节

人力分析的实施一、人力分析的实施步骤第七步：赋能业务、加速决策1.组织结构分析:识别部门间重叠、资源浪费、沟通障碍等问题提供优化组织结构、提高协同效率的建议2.人才管理分析:分析人才队伍和结构，了解员工技能、经验和潜力确保人才合理配置，提高员工满意度和生产力3.经营业绩分析:分析业务单元和负责人的业绩明确人力资源投资与组织收益的关系，优化资源分配第二节

人力分析的实施二、人力分析的实施要素数据为核心，需多元采集、严格治理，确保质量、多样性与治理有效，助力战略人力资源决策；数据和数据治理人力分析技术跨学科，涵盖统计、机器学习、大数据处理等，持续进化中，为组织提供深入人才管理洞察；技术与分析方法文化与领导力是人力分析关键，开放透明文化促数据决策，领导者支持分析结果，为团队树立榜样，确保数据驱动文化；文化与领导力第二节

人力分析的实施三、一个简单的人力分析人力分析的背景近期，一家中型企业观察到员工的离职率呈上升趋势，这一变化引起了管理层的关注，尽管他们意识到了这一问题，但具体的原因尚不明确，以深入应对员工流失；人力分析的实施通过收集离职员工数据、整理成表格、计算流失率、分析结果，发现销售部门流失率最高，主要因薪酬不满，为公司降低流失率、提高员工满意度与忠诚度提供了依据；人力分析的效果项目操作简单，未用高端技术，仅用Excel就发现了员工流失问题，调整薪酬结构、增加福利后流失率下降、满意度提升，证明人力分析简单工具即有价值，先进技术非必需；第三节

人力分析的应用场景第三节

人力分析的应用场景一、人力分析的常见应用场景（一）招聘与选拔人力分析助全球科技公司精准选拔软件工程师，通过数据驱动方法，提高招聘效率与质量，确保候选人匹配公司文化和业务需求，助力公司持续优化招聘流程；（二）培训与发展大型制造公司投资领导力培训，人力分析评估效果，显示技能提升与绩效进步，虽初期成本高，但长期收益显著，投资回报率（ROI）为正，值得进一步推广；（三）绩效管理跨国科技公司引入人力分析支持绩效管理，从目标设定到反馈均依据数据，确保公正有效，助力公司精准评价员工绩效，提供有价值反馈，促进职业发展与组织绩效；第三节

人力分析的应用场景一、人力分析的常见应用场景全球消费品公司通过人力分析了解员工需求，针对满意度下降采取措施，增设在线课程与领导力项目，特别关注非洲拉丁员工，提升满意度与参与度，助力长远发展；（四）满意度与参与度大型金融机构通过人力分析识别高流失风险员工，分析显示薪酬、满意度、工作压力等为关键因素，采取培训、沟通等预防措施，降低流失率，提升组织稳定性；（五）员工流失预测第三节

人力分析的应用场景二、人力分析的综合应用案例问题界定公司经营直营与加盟餐厅，面临高员工流失率挑战，领导层认为减少流失是提升客户体验与收入的关键，需了解员工，聚焦收入增长、满意度与服务速度三大目标指标；数据收集公司补充员工甄选、日常管理质量及餐厅行为监测数据，与心理测量专家合作评估性格，用组织健康指数衡量管理实践，并借助传感器追踪员工互动与绩效，全面数据化员工表现；分析背景快餐连锁公司运用人力分析提升客户满意与收入，聚焦一线员工，实现客户满意度、服务绩效及业务结果显著改进，试点市场销售额增长5%，彰显人力分析积极成效；030201第三节

人力分析的应用场景二、人力分析的综合应用案例基于收集的数据，公司构建模型探索店铺成功变量，运用逻辑回归与无监督学习分析驱动因素与结果关系，检验百余假设，包括基于高级管理者经验的直觉，以数据驱动决策；数据分析人力分析发现性格、职业生涯、管理方式及班次安排均影响绩效，性格特质、职业发展、文化规范为关键因素，管理需注重实质接触，调整班次以符合员工体力与需求模式；分析结果试点四个月后，客户满意度激增超100%，服务速度提升30秒，新员工流失率大幅下降，销售额增长5%，彰显人力分析驱动决策的变革力量及其对业务结果的直接影响；效果显现第四节

人力分析面临的挑战与展望第四节

人力分析面临的挑战与展望一、人力分析的挑战数据质量和完整性组织文化和接受度技能和能力实际应用和战略对齐数据管理是人力分析的核心挑战，包括数据清洗、隐私安全及部门间孤岛现象，影响