❶ 大數據在人力資源管理中有哪些應用
在我們的職場中，比如財務的一些數據，顯而易見，但是可能大多數企業老闆認為人力資源管理誰都可以做，但答案是否定的，我們在一些工作中對工作的技術性要求還是蠻強的，比如人力資源數據方面要用到比如：
一、比如成本：1. 招聘的人均成本（獵頭成本、渠道成本、推薦成本、管理成本、差 旅費、 專項活動成本等；薪酬人均成本、福利人均成本、勞務費佔比、薪酬占收入比 例等。
二、時間方面：1.招聘周期、招聘人員的時間（篩選簡歷、面試）等
三、招聘數量方面：1.外部招聘數量、內部招聘數量、學歷構成、女性比例、不同渠道招 聘到 崗數、候選人才庫；2.外部招聘數量、內部招聘數量、學歷構成、女性比例、不同渠道招 聘到崗數、候選人才庫
四、質量方面：1. 錄用接受率、渠道招聘率、試用期成功率、一年的保留率等
五、時間方面：到薪時間、調薪時間、延發時間、福利到位時間等
六、薪酬管理方面：福利種類、投訴率、延發工資的頻次、員工薪酬滿意度等薪酬市場定位、變動薪酬與績效的關聯、內部薪酬公平等。
如若人資六大模塊都能做到有數據可尋真不是一件容易的事，這些都體現了大數據的應用。
職能/業務人員配比=職能員工人數/業務部門人數 人均創收=收入/全體正式員工
人均創利=利潤/全體正式員工
人工效益（按收入）=收入/人工成本 人工效益（按利潤）=利潤/人工成本
一年以上員工保留率=（一年以上員工-一年以上離職人員）/一年以上員工數量 員工產能=服務客戶人數/員工人數
HR費用佔比=HR費用/收入
❷ 人力資源數據管理技巧
人力資源數據管理技巧
導語：數據反映社會發展的趨勢，對於企業發展也很重要，那麼人力資源管理應該如何藉助數據實施管理呢？一起了解一下吧！
大數據時代的到來，不僅讓我們切實感受到龐大的數據信息，更激發我們探求其中的關聯性，數據始終貫穿在我們的生活中。在這個大數據時代里，如何更好地利用信息時代產生的海量數據為管理服務，如何利用數據創造便利與財富已經是不可迴避的現實。在此驅動下，為人力資源管理工作的開展帶來了更高的管理要求。
對於人力資源管理者來說，數據並不陌生，數據分析體現在人力資源管理的各個環節。招聘中候選人信息收集、員工基本結構的分析、員工測評、人工成本及人效分析、以及員工的績效管理的分析等等，都是和各種數據打交道。可以說，人力資源日常工作已全面數據化。然而，當日常數據演變成大數據時，如何對人力資源數據信息進行全方位整合，成為數據存儲、處理和分析？如何通過數據的深入挖潛、分析，找出數據背後問題產生的真正原因及變化趨勢，提前預測人力資源管理方向及潛在的風險？如何運用「大數據」思維方法，結合公司團隊現狀特點，通過對關鍵數據的'分析來驅動公司和業務部門人力資源管理方面的改善，幫助員工個人績效的提升呢？
首先，我們的思維方式，人力資源部門人員要樹立「大數據」管理思維。要有意識地建立、積累有關人力資源管理活動的數據，養成用數據說話的意識；學會並運用數據分析、數據變化趨勢思考分析業務；有意識的提升分析萃取信息的能力，提高數據分析邏輯能力。通過運用大數據的思維方式，整合結構化和非結構化的各類數據，使人力資源安排更加合理化、人力資源管理理念和技術更加科學化。
其次，我們的視角，重視並利用現有HR系統管理平台及相關分析工具。HRMS的上線，為我們的組織管理、崗位管理、招聘管理、員工關系管理、薪酬管理等HR管理提供了便捷、穩定、高效的管理平台和數據支持，這大大提升了人力資源部門運營管理效率。HRBI的實施，將 HR數據信息進行多維度整合，通過HRBI中的儀表盤提供的用工情況分析、人工成本分析、人力資源效率指標等分析，為我們系統地提供了整體用工情況、人工成本預算執行、員工收入、人工成本效率等多角度的數據分析，通過這些分析為公司的人員配置與使用、薪酬與績效激勵、人才培養與發展等人力資源管理政策優化和管理決策提供了數據支持。在數據真實可靠、及時准確、全面連續的基礎上，現有系統儼然已經成為人力資源很好的「大數據」分析工具。
最終，我們的行為，建立關鍵數據分析管理模型，幫助業務部門提升HR管理技能。結合2015年雲南區域公司提出的管理主題「管理提升年」，我們人力資源部從業務需求和團隊管理現狀出發，確定了四個方面的分析重點。一是對人力資源管理基本信息、崗位素質標准進行分析，構建人才標准模型，為人才配置提供基礎信息。二是員工離職率分析，細化分析至離職的每一個人。通過分析總結離職員工群體和離職影響要素，防患於未然，提示並幫助各業務部門改善人員管理。三是績效管理分析，從公司整體、部門到個人進行績效指標多維度細化分析。分析績效指標與業務目標、績效結果與薪酬激勵、績效過程與員工行為表現之間的關聯因素，找到對員工和團隊業績的關鍵驅動因素。加強業務部門負責人績效溝通培訓，提升績效管理技能；要求業務部門進行員工績效輔導和績效面談，幫助員工有效改進。四是人效指標分析。通過人效指標緊密結合業務的分析方法，客觀的評估人力資本的投入與產出，讓人力資本管理真正體現出為企業增值。
「數」中自有黃金屋，讓我們從樹立「大數據」管理理念開始，提升人力資源管理水平，獲取大數據中的「寶藏」吧！ ;
❸ 大數據如何優化企業HR管理
大數據如何優化企業HR管理
第一：重視大數據的作用
大數據時代的到來意味著企業的經營環境也發生了很大變化，新特點是決策以數據為依據，數據進行網路共享，信息系統作為數據集成的平台。
人力資源要想發揮自己更大的價值並且拓寬自己的職能，專業化水平的提升是關鍵。而大數據在提升專業化的過程中發揮著極為重要的作用，其利用互聯網技術科學規范人力資源管理，使得每一個步驟都在向專業化的方向靠攏。
未來人力資源行業的發展勢必會以依託大數據雲計算為發展趨勢，人力資源管理模式的升級要全面充分地掌握數據，重視數據的准確性和權威性，隨時對數據進行動態監測。與此同時，企業還應當實現在數據與最終人才價值與利益之間的轉化，藉助外力來提高人力資源管理的質量。
第二：促成人力資源管理的創新
在大數據的幫助下，人力資源管理將由原來多依靠經驗進行管理向更加科學規范的管理方式轉變，其中的選、育、用、留等過程都逐漸可以量化查詢。如此一來管理過程以及結果更加令人信服，精準度更高，管理部門自然也樹立更高的威信。
新時代下，人力資源管理對於數據的依賴程度繼續加深，先進的平台與相關技術可以更加科學高效地管理人才信息，管理效率大大提升。管理部門通過先進的平台對數據信息進行獲取和分析，不但便捷，而且使整個過程更加規范化，更為人力資源部門的領導者做出決策提供了更為可靠的依據。
第三：大數據在企業HR中的應用
圖：大數據在企業HR中的應用
1、人力資源管理需要制定管理策略和規劃。在大數據時代下，市場環境瞬息萬變，企業也需要隨時調整自己的戰略策略來進行應對。這就需要人力資源部門具備十分敏銳的洞察能力，在空鋒高人力資源戰略的規劃方面要與企業發展策略相一致，只有二者相協調，人力資源部才能為企業發展提供強大的推動力。
2、對員工的能力提出新要求。在傳統時代下，員工的工作經驗是企業關注的重點，而到了大數據時代已經逐步向偏向於員工的數據處理能力。在數據規模巨大並且復雜的今天，企業員工須得具備對數據理性分析的能力，單憑經驗判斷則容易出現失誤。因此，員工應當學會運用數據和系統，針對工作的特點掌握相應的數據處理能力，提高工作的准確度和效率。
3、企業招聘精準化。在企業的招聘過程中，最核心也是最基兆基本的問題就是企業與人才之間的匹配問題，而大數據就為該匹配過程提供了精準高效的工具。在大數據時代，信息傳播的渠道增多，人們之間的溝通與交流也越來越頻繁。傳統的招聘形式主要依靠個人自己撰寫的應聘信息來了解情況，而在大數據時代下則可以通過各個社交平台來對個人信息進行深入挖掘，對應聘者的情況有更加全面以及深入的了解，從而更加精確地完成企業與人才之間的匹配。
4、調整員工培訓的方向。傳統模式下員工培訓多集中於企業相關業務水平的訓練，而在大數據時代下，對數據信息的整合、提煉、分析、價值挖掘等能力的訓練提上日程。企業員工在對數據熟練運用的前提下還要培養制定行動計劃與提高自身執行力斗尺的能力。
5、改進人才考核。大數據對於人才選拔、績效考核等問題的研究提供了更加具有說服力的科學依據，能夠幫助決策者挖掘出數據之間存在的一些潛在聯系，通過這些聯系來把員工的綜合情況串聯起來，有效進行各項考核評測。
6、人性化的激勵制度。在數據流的沖擊下，企業結構、組織等不斷進行調整甚至重建，在應對市場環境變化的同時也容易給員工帶來心理上的不安全感。因此，實施人性化基礎上員工激勵制度，能夠最大限度提高員工的心理歸屬感與企業集體榮譽感，激發員工積極性，使其價值的實現去企業價值的增長同步進行。
❹ HR必看:該如何用數據分析來提高員工參與度
根據Timesjobs.com最近進行的一項調查顯示，60％的員工對他們目前的工作不滿意，而80％的員工表示他們正在換工作。同時，員工的不滿情緒年復一年地大幅增加。這項調查同時說到，員工的負面情緒可歸因於組織中人力資源管理不善。 2015年，78％的員工表示，他們對目前的工作感到滿意，盡管他們仍然樂於接受其他工作機會。這些日子，員工對工作的不滿情緒在不斷上升，其中工作與生活的不平衡，工資低，工資增加幅度低，工作瑣碎是造成這種狀況的原因。
對於我們很多人來說，故事是把我們帶回記憶之路的東西。有些故事足以影響我們的印記，讓我們與現實保持聯系。同樣，故事可以在連接組織內的人員方面發揮重要作用。這些故事中可以有情節和次要情節，可以幫助組織了解他們的員工對工作，他們的經理以及他們可能希望僱主改變以提高透明度的感受。
但問題是，你是否花費了足夠的時間和資源來理解為什麼有些員工有不好的故事，有些有好的故事？您是否正在深入挖掘、解決，保留，參與和脫離的奧秘？您是否將員工和公司數據與行業數據結合使用，有助於促進更好的員工敬業度決策？
如果您對所有這些問題回答「是」，那麼您的公司可能擁有最佳的互動政策。如果在說出是的話之前你必須思考一段時間，現在是時候重新思考如何進行員工參與活動了。
數據是維持員工積極性的關鍵
每家公司都使用客戶互動記錄，購買歷史記錄，社交媒體，在線社區和調查等來更快更准確地預測客戶的未來行為。但是，我們經常忘記我們的高優先順序客戶是我們的員工隊伍。
就像公司與客戶建立長期關系的方式一樣，這些公司也需要加強與員工的關系。但許多公司無法做到這一點，因為他們無法准確解讀調查獲得的數據結果，從而無法制定可改善員工參與度的策略。
雖然人力資源數據儲備巨大，但企業無法收集其員工的相關指標，這使人力資源團隊難以分析，理解員工行為以及採取相應的行動。從解釋數據的基本問題開始，比如「你的員工為成為組織的一員而感到自豪嗎？」，「作為一名僱主，你是否給了他們足夠的激勵以保持動力？」，以及「你是否花足夠的時間聽到並解決員工的不滿？「可以幫助企業獲得有趣實用的見解。
還有一些組織應該思考的一些數據分析的著手點，以便在個人和組織層面上更好地理解其員工的參與。事實上，這些數據集中的很多可能會在各種人力資源系統中進行跟蹤和收集。
數據分析在人力資源管理中的價值 - 案例研究和舉措
雖然人力資源分析仍處於初始階段，但其市場上成功應用的例子卻不斷增加。在哈佛商業評論文章中，米克柯林斯強調了黑山公司如何利用人力資源分析的優勢。
Black Hills Corp.是一家擁有130年歷史的能源集團，收購後將其員工人數翻了一番，達到約2,000名員工。像許多能源公司一樣，各種挑戰（老齡化勞動力，專業技能需求以及讓員工獲得全面勝任的漫長時間表）帶來了巨大的人才風險。
為了防止大規模的人員流動災難，該公司使用勞動力預測分析來計算每年有多少員工退休，需要替換的員工類型以及這些新員工最可能從哪裡來的員工。其結果是一場勞動力計劃峰會，對89項旨在解決潛在人才短缺問題的行動計劃進行了分類和優先排序。
同樣，BRIDGEi2i幫助全球商業服務組織識別並採取行動，提高其龐大而多元化的員工群體的滿意度和參與度。
在TLNT發表的一篇文章中，國際知名的人力資源思想領袖John Sullivan博士列舉了谷歌過去和現在在人員分析方面的一些舉措。
氧氣項目 ：幫助他們確定偉大領導者的八個特徵。數據證明，除了優秀的技術知識之外，周期性的一對一輔導，包括表達對員工的興趣和頻繁的個性化反饋，被列為成為領導者的關鍵特徵。
PiLab ：一個獨特的小組，在Google內部進行應用實驗，以確定管理人員和維護生產環境的.最有效方法（包括識別使員工最快樂的獎勵）。
保留演算法 ：Google開發了一種數學演算法，主動並成功地預測哪些員工最有可能成為保留問題。
可操作的分析正在推動人力資源管理的成功
人才分析成功的故事鼓勵其他組織毫不拖延地採取分析措施。根據SHL全球評估報告， 全球企業中有不到50％的人在做出人力決策時使用客觀數據，只有不到20％的人對他們當前的數據管理系統管理人才數據的能力感到滿意。
但是，憑借可操作的分析，領導者和管理人員擁有巨大的機會來利用人才數據來降低員工成本，確定收入來源，緩解風險並執行業務戰略。
旨在追蹤員工敬業度，滿意度和保留率的分析解決方案是建立和維持快樂和積極進取的員工隊伍的關鍵。分析可以幫助企業找到激勵員工的方式，促進與員工獎勵，定製培訓等有關的計劃。數據驅動型員工敬業度戰略的早期採用者必將在競爭中茁壯成長。
現在是喚醒數據分析並加強大多數組織缺乏的數據分析專業知識的時候了。