hr怎么用数据管理

㈠ 最近好多单位都在数字化改革，HR如何对工作数字化改革呢

HR在工作数字化改革中的角色非常重要。他们需要协助组织进行数字化转型，并为员工提供数字技能培训。他们还需要确保员工能够使用新的数字工具和系统，并协助解决遇到的问题。此外，HR还需要与员工沟通，了解员工对数字化改革的需求和担忧，并尽可能地解决这些问题。总之，HR在工作数字化改革中扮演着至关重要的角色，负责帮助组织和员工适应新的数字化工作环境。

HR在数字化改革中可以考虑以下几点：

• 为员工提供培训，让员工熟悉使用新的数字工具和系统；

• 制定相应的政策和流程，保证数字化改革的顺利进行；

• 确保数据的安全和保密，防止数据泄露；

• 关注员工的工作体验，及时解决员工在使用新工具时遇到的问题；

• 定期评估数字化改革的效果，根据效果进行调整和改进。

一些常见的数字工具和系统包括：

• 人力资源管理系统（HRMS）：用于管理员工信息、招聘、培训、薪酬、福利等。

• 在线学习平台：提供在线课程、视频教程、测试等，帮助员工提升技能。

• 在线沟通工具：如即时通讯工具、视频会议工具，帮助员工远程沟通和协作。

• 在线文档协作工具：如Google文档、Microsoft Office 365等，帮助员工实现在线文档共享和协作。

• 人脸识别和指纹识别系统：用于实现无纸化办公和人员认证。

• 智能问答系统：帮助员工快速解决工作中遇到的问题。

这只是个别，具体的数字工具和系统可能因公司而异。

就像最近的chatgpt openai 等新工具

㈡ 大数据在人力资源管理中有哪些应用

在我们的职场中，比如财务的一些数据，显而易见，但是可能大多数企业老板认为人力资源管理谁都可以做，但答案是否定的，我们在一些工作中对工作的技术性要求还是蛮强的，比如人力资源数据方面要用到比如：
一、比如成本：1. 招聘的人均成本（猎头成本、渠道成本、推荐成本、管理成本、差 旅费、 专项活动成本等；薪酬人均成本、福利人均成本、劳务费占比、薪酬占收入比 例等。
二、时间方面：1.招聘周期、招聘人员的时间（筛选简历、面试）等
三、招聘数量方面：1.外部招聘数量、内部招聘数量、学历构成、女性比例、不同渠道招 聘到 岗数、候选人才库；2.外部招聘数量、内部招聘数量、学历构成、女性比例、不同渠道招 聘到岗数、候选人才库
四、质量方面：1. 录用接受率、渠道招聘率、试用期成功率、一年的保留率等
五、时间方面：到薪时间、调薪时间、延发时间、福利到位时间等
六、薪酬管理方面：福利种类、投诉率、延发工资的频次、员工薪酬满意度等薪酬市场定位、变动薪酬与绩效的关联、内部薪酬公平等。
如若人资六大模块都能做到有数据可寻真不是一件容易的事，这些都体现了大数据的应用。

职能/业务人员配比=职能员工人数/业务部门人数 人均创收=收入/全体正式员工
人均创利=利润/全体正式员工
人工效益（按收入）=收入/人工成本 人工效益（按利润）=利润/人工成本
一年以上员工保留率=（一年以上员工-一年以上离职人员）/一年以上员工数量 员工产能=服务客户人数/员工人数
HR费用占比=HR费用/收入

㈢ HR需要掌握的数据分析工具有哪些

HR需要掌握的数据分析工具有Smartbi、MATLAB、SPSS、Stata、SAS、EViews、Excel等这几款工具。

掌握数据分析的作用如下：

1、构建数据思维，提高工作效率就是数据分析最直接的效果。

2、通过数据分析可以让数据为自己说话，掌握工作话语权。

3、通过数据分析可以可视化工作成果，体现您的个人工作价值。

4、学习数据分析还能帮你实现高薪。

数据分析工具靠不靠谱，来试试Smartbi,思迈特软件Smartbi经过多年持续自主研发，凝聚大量商业智能最佳实践经验，整合了各行业的数据分析和决策支持的功能需求。满足最终用户在企业级报表、数据可视化分析、自助探索分析、数据挖掘建模、AI智能分析等大数据分析需求。

㈣ 人力资源数据管理技巧

人力资源数据管理技巧

导语：数据反映社会发展的趋势，对于企业发展也很重要，那么人力资源管理应该如何借助数据实施管理呢？一起了解一下吧！

大数据时代的到来，不仅让我们切实感受到庞大的数据信息，更激发我们探求其中的关联性，数据始终贯穿在我们的生活中。在这个大数据时代里，如何更好地利用信息时代产生的海量数据为管理服务，如何利用数据创造便利与财富已经是不可回避的现实。在此驱动下，为人力资源管理工作的开展带来了更高的管理要求。

对于人力资源管理者来说，数据并不陌生，数据分析体现在人力资源管理的各个环节。招聘中候选人信息收集、员工基本结构的分析、员工测评、人工成本及人效分析、以及员工的绩效管理的分析等等，都是和各种数据打交道。可以说，人力资源日常工作已全面数据化。然而，当日常数据演变成大数据时，如何对人力资源数据信息进行全方位整合，成为数据存储、处理和分析？如何通过数据的深入挖潜、分析，找出数据背后问题产生的真正原因及变化趋势，提前预测人力资源管理方向及潜在的风险？如何运用“大数据”思维方法，结合公司团队现状特点，通过对关键数据的'分析来驱动公司和业务部门人力资源管理方面的改善，帮助员工个人绩效的提升呢？

首先，我们的思维方式，人力资源部门人员要树立“大数据”管理思维。要有意识地建立、积累有关人力资源管理活动的数据，养成用数据说话的意识；学会并运用数据分析、数据变化趋势思考分析业务；有意识的提升分析萃取信息的能力，提高数据分析逻辑能力。通过运用大数据的思维方式，整合结构化和非结构化的各类数据，使人力资源安排更加合理化、人力资源管理理念和技术更加科学化。

其次，我们的视角，重视并利用现有HR系统管理平台及相关分析工具。HRMS的上线，为我们的组织管理、岗位管理、招聘管理、员工关系管理、薪酬管理等HR管理提供了便捷、稳定、高效的管理平台和数据支持，这大大提升了人力资源部门运营管理效率。HRBI的实施，将 HR数据信息进行多维度整合，通过HRBI中的仪表盘提供的用工情况分析、人工成本分析、人力资源效率指标等分析，为我们系统地提供了整体用工情况、人工成本预算执行、员工收入、人工成本效率等多角度的数据分析，通过这些分析为公司的人员配置与使用、薪酬与绩效激励、人才培养与发展等人力资源管理政策优化和管理决策提供了数据支持。在数据真实可靠、及时准确、全面连续的基础上，现有系统俨然已经成为人力资源很好的“大数据”分析工具。

最终，我们的行为，建立关键数据分析管理模型，帮助业务部门提升HR管理技能。结合2015年云南区域公司提出的管理主题“管理提升年”，我们人力资源部从业务需求和团队管理现状出发，确定了四个方面的分析重点。一是对人力资源管理基本信息、岗位素质标准进行分析，构建人才标准模型，为人才配置提供基础信息。二是员工离职率分析，细化分析至离职的每一个人。通过分析总结离职员工群体和离职影响要素，防患于未然，提示并帮助各业务部门改善人员管理。三是绩效管理分析，从公司整体、部门到个人进行绩效指标多维度细化分析。分析绩效指标与业务目标、绩效结果与薪酬激励、绩效过程与员工行为表现之间的关联因素，找到对员工和团队业绩的关键驱动因素。加强业务部门负责人绩效沟通培训，提升绩效管理技能；要求业务部门进行员工绩效辅导和绩效面谈，帮助员工有效改进。四是人效指标分析。通过人效指标紧密结合业务的分析方法，客观的评估人力资本的投入与产出，让人力资本管理真正体现出为企业增值。

“数”中自有黄金屋，让我们从树立“大数据”管理理念开始，提升人力资源管理水平，获取大数据中的“宝藏”吧！ ;

㈤ HR必看:该如何用数据分析来提高员工参与度

根据Timesjobs.com最近进行的一项调查显示，60％的员工对他们目前的工作不满意，而80％的员工表示他们正在换工作。同时，员工的不满情绪年复一年地大幅增加。这项调查同时说到，员工的负面情绪可归因于组织中人力资源管理不善。 2015年，78％的员工表示，他们对目前的工作感到满意，尽管他们仍然乐于接受其他工作机会。这些日子，员工对工作的不满情绪在不断上升，其中工作与生活的不平衡，工资低，工资增加幅度低，工作琐碎是造成这种状况的原因。

对于我们很多人来说，故事是把我们带回记忆之路的东西。有些故事足以影响我们的印记，让我们与现实保持联系。同样，故事可以在连接组织内的人员方面发挥重要作用。这些故事中可以有情节和次要情节，可以帮助组织了解他们的员工对工作，他们的经理以及他们可能希望雇主改变以提高透明度的感受。

但问题是，你是否花费了足够的时间和资源来理解为什么有些员工有不好的故事，有些有好的故事？您是否正在深入挖掘、解决，保留，参与和脱离的奥秘？您是否将员工和公司数据与行业数据结合使用，有助于促进更好的员工敬业度决策？

如果您对所有这些问题回答“是”，那么您的公司可能拥有最佳的互动政策。如果在说出是的话之前你必须思考一段时间，现在是时候重新思考如何进行员工参与活动了。

数据是维持员工积极性的关键

每家公司都使用客户互动记录，购买历史记录，社交媒体，在线社区和调查等来更快更准确地预测客户的未来行为。但是，我们经常忘记我们的高优先级客户是我们的员工队伍。

就像公司与客户建立长期关系的方式一样，这些公司也需要加强与员工的关系。但许多公司无法做到这一点，因为他们无法准确解读调查获得的数据结果，从而无法制定可改善员工参与度的策略。

虽然人力资源数据储备巨大，但企业无法收集其员工的相关指标，这使人力资源团队难以分析，理解员工行为以及采取相应的行动。从解释数据的基本问题开始，比如“你的员工为成为组织的一员而感到自豪吗？”，“作为一名雇主，你是否给了他们足够的激励以保持动力？”，以及“你是否花足够的时间听到并解决员工的不满？“可以帮助企业获得有趣实用的见解。

还有一些组织应该思考的一些数据分析的着手点，以便在个人和组织层面上更好地理解其员工的参与。事实上，这些数据集中的很多可能会在各种人力资源系统中进行跟踪和收集。

数据分析在人力资源管理中的价值 - 案例研究和举措

虽然人力资源分析仍处于初始阶段，但其市场上成功应用的例子却不断增加。在哈佛商业评论文章中，米克柯林斯强调了黑山公司如何利用人力资源分析的优势。

Black Hills Corp.是一家拥有130年历史的能源集团，收购后将其员工人数翻了一番，达到约2,000名员工。像许多能源公司一样，各种挑战（老龄化劳动力，专业技能需求以及让员工获得全面胜任的漫长时间表）带来了巨大的人才风险。

为了防止大规模的人员流动灾难，该公司使用劳动力预测分析来计算每年有多少员工退休，需要替换的员工类型以及这些新员工最可能从哪里来的员工。其结果是一场劳动力计划峰会，对89项旨在解决潜在人才短缺问题的行动计划进行了分类和优先排序。

同样，BRIDGEi2i帮助全球商业服务组织识别并采取行动，提高其庞大而多元化的员工群体的满意度和参与度。

在TLNT发表的一篇文章中，国际知名的人力资源思想领袖John Sullivan博士列举了谷歌过去和现在在人员分析方面的一些举措。

氧气项目 ：帮助他们确定伟大领导者的八个特征。数据证明，除了优秀的技术知识之外，周期性的一对一辅导，包括表达对员工的兴趣和频繁的个性化反馈，被列为成为领导者的关键特征。

PiLab ：一个独特的小组，在Google内部进行应用实验，以确定管理人员和维护生产环境的.最有效方法（包括识别使员工最快乐的奖励）。

保留算法 ：Google开发了一种数学算法，主动并成功地预测哪些员工最有可能成为保留问题。

可操作的分析正在推动人力资源管理的成功

人才分析成功的故事鼓励其他组织毫不拖延地采取分析措施。根据SHL全球评估报告， 全球企业中有不到50％的人在做出人力决策时使用客观数据，只有不到20％的人对他们当前的数据管理系统管理人才数据的能力感到满意。

但是，凭借可操作的分析，领导者和管理人员拥有巨大的机会来利用人才数据来降低员工成本，确定收入来源，缓解风险并执行业务战略。

旨在追踪员工敬业度，满意度和保留率的分析解决方案是建立和维持快乐和积极进取的员工队伍的关键。分析可以帮助企业找到激励员工的方式，促进与员工奖励，定制培训等有关的计划。数据驱动型员工敬业度战略的早期采用者必将在竞争中茁壮成长。

现在是唤醒数据分析并加强大多数组织缺乏的数据分析专业知识的时候了。

㈥ 人力资源数据管理是HR们的救命稻草吗

引导语：无工具不管理，无数据难决策。再先进的管理理念、再好的管理思路，如果没有有效的管理工具作为支撑，管理就是泛泛而谈，就是落不了地的理念。同样，在管理中，如果你无法衡量他，你就无法管理他，更难以做出科学、合理的决策。

在大数据风靡的时代，在人力资源管理饱受非议的背景下，很多有梦想致力于让人力资源管理成为企业的核心竞争力的HR从业者，试图通过人力资源数据管理来实现人力资源管理的价值，来推动人力资源管理的转型与变革，逐步承担起战略推动者、业务合作伙伴、变革推动者和员工只支持者的角色(经典的四角色模型，也可能演变成三角色或六角色等)，从而实现人力资源从业者的职业梦想。但一谈到大数据，大家总觉得遥不可及，无从下手，其实反过来看，所有的大数据都是由“小数据”汇集而成。所以，我们要用大数据的思维，基于公司战略和业务发展的考虑，从“小数据”的统计和分析入手。

那到底数据管理能给人力资源管理带来什么价值呢?笔者认为人力资源数据的价值主要体现在反映人才现状、体现人才管理运营效率、实现基于战略的人才管理和预测未来与引领战略四个层面。但今天主要从人力资源战略、人才管理现状、人才运营效率、人力管理价值体现几个维度来寻找人力资源数据的影子和价值。希望能起到抛砖引玉的作用，引发各位对于人力资源如何创造价值、衡量价值和评价价值的思考。

在此，首先抛出几个自己之前分享的有关人力资源数据管理的部分观点：

“即使人力资源事务性的工作原本也是有价值的(忽视了背后的数据)，只是让我们做得没有价值罢了”。

“要围绕效能建立人报”。

“要实现人报和财报的连接”。

“财报是死的，人报是活的，做好了，价值不可估量”。

“人力资源数据管理只有对接战略、对接经营方能真正发挥价值”。

人力资源战略：人力资源战略主要从战略解读、人力资源管理目标、人力资源管理举措和人力资源组织建设四个层面进行构建。通常分为以下六个步骤：解读公司战略与企业文化、明确人力资源管理目标、分析人才管理现状与需求、制定整合与创新性的人力资源管理活动、优化人力资源组织管理和绘制人力资源战略地图。

在人力资源战略制定的每个步骤中，人力资源数据都本应该发挥举足轻重的作用，但实际上往往被狠狠的遗忘了，这也是导致人力价值难以被呈现的关键因素之一，以至于使习惯用数据衡量价值的老板们对人力资源想爱却爱不起来。在制定人力资源战略时，要重点围绕支撑公司战略的关键驱动因素和核心能力进行分析与规划，并从基础性人力资源基础数据(现状数据)、人力资源运营效率数据和人力资源效能几个层面着手，让人力资源数据真正成为人力资源战略制定的重要依据和人力资源价值的重要体现，甚至通过人力资源数据模型的`建立来预测未来，引领公司战略。

基础性数据(人才现状的体现)

人力资源基础数据反映了公司当下的人力资源现状，体现了目前公司人才的数量、质量和竞争力，是公司人力资源供需分析和规划的基础。依据公司战略规划和业务发展对人才的需求，基于对人力资源现状数据的搜集、统计与分析，确定不同层次、不同类型的人员需求缺口，并能为公司的人才管理策略提供决策依据。如A公司车间管理人员依据各工段、班组人员加班数据的持续统计与分析，倒逼生产线的管理改善和效率提升;如B公司通过对不同类型人员的学历、能力等数据进行分析，发现公司某领域技术人员队伍整体素质与公司要求存在差距较大，不符合公司未来战略布局，于是就增加学历津贴，加大对该领域人才的储备与招募，并制定专项培养方案。常见的人力资源基础数据包括人员数量、人员结构、人员能力、人工成本、人才储备、人才保留等方面的数据。

运营性数据(运营数据的体现)

人力资源运营效率数据是反映公司人力资源管理体系运行是否高效，体现了公司的人力资源管理水平。第一，在变化和响应都加速的时代，人力资源各项活动能否快速响应客户(老板、管理者、员工、业务部门等)需求、满足客户需求，是赢得客户信任的基础，如人员需求满足率(包含人才的快速到岗、留任及匹配，而不仅仅是简单的把人按时招来)。第二，日益复杂、竞争激烈的外部环境和组织的去中心化和扁平化等，都对人才的专业度和复合能力也提出了更高的要求。通过对人才流动率、人才任职能力匹配度、绩效达标度等人力资源运营数据的统计与分析，来发现公司管理中存在的问题，有针对性的调整人力资源政策，并开展相应的人力资源管理活动。如通过内部人员流动情况可以反映公司的协同文化和组织活力等情况。如公司A招聘满足率一直保持在90%以上，但对招募的满意度却很低，通过简单的调查与数据分析发现：核心岗位人员的满足率、人员的试用期离职率高是导致用人部门满意度低的关键因素，于是人力资源部针对核心岗位的人员需求做深入调研与沟通，明确关键经验和能力要求，并改善入职前后的体验，在试用期指定专人跟踪并定期沟通等。常见反映人力资源运营的数据有招聘满足率、培训覆盖率、人才储备率、人的流动率和人才分布情况等。

经营性数据(人才价值的体现)

人力资源经营性数据反映了该公司人力资源运营的结果和效能，体现了公司人力资源管理所创造的价值。

第一，通过对比自身经营性数据来反映公司经营管理的现状是否健康和可持续等，如通过对公司销售收入增长率、人均销售/利润增长率与人工成本增长率、人均人工成本增长率、单位人工成本产出的分析可以发现公司经营管理中的优势和存在的问题。如公司A对其事业部A的人均劳效增长率与人均人工成本增长率的分析发现：其人均人工成本的增长率远高于人均劳效增长率(非公司战略因素和其它非可控因素的影响)。如果保持这样的现状下去，公司的业绩状况必将每况日下，于是公司A果断对事业部A的经营要求和指标作出了调整。

第二，通过与竞争对手、相关行业人均效能数据的对比与分析，来发现公司经营与发展中存在的问题，从而推动公司进行管理改进或管理变革，提升企业的竞争力。如公司A通过分析人员流失情况与产量质量问题之间的数据发现：人员流动大的时候，产品质量问题就会明显增多。于是预计出现人员流动高峰时，就提前制定针对性的管理措施，有效降低了产品质量问题。如公司B近些年来一直处于持续发展阶段，虽然公司利润不稳定且不高，但大多管理人员自我感觉良好，但人力资源部通过与竞争对手在人均销售收入、人均利润和人均管理幅度等数据的分析，发现公司的人均销售收入、人均利润和人均公司都要比竞争对手低很多。之后，通过多种形式进行宣传与汇报，最终推动公司组织变革项目的进行，为公司的持续发展打下了良好的开端。

第三，通过公司人均劳效变化情况、核心人员履职及储备情况等数据的监控，可以反映公司的人才状况和预测公司未来持续发展的竞争力如何;可以判断支撑公司未来发展的人才储备如何，因为人才的潜力数据和储备情况反映了公司未来的竞争能力。第四，人力资源管理脱离开公司的经营和业务发展毫无存在的价值，所以人力资源要以终为始，从公司的战略和业务出发，从支撑公司发展的驱动因素和核心能力着手开展人力资源管理活动。而人力资源经营性数据通过与公司经营数据的关联分析，直接体现了人力资源价值创造的情况。通过对人力资源经营性数据的分析，可以找到人力资源管理的目标和切入点。

相比成熟的财务数据而言，尚未被有效开发的人力资源数据蕴藏着巨大的能量，但人力资源数据管理不等于人力资源转型，也不是人力资源管理的目标，更不是人力资源亟需想要翻身的救命稻草。人力资源要想创造价值，就必须回归初心，以终为始，从客户、公司战略和业务需求出发，通过精于理论又专于实践的能力发现客户需求、满足客户需求，设置引领客户需求。毋庸置疑的是，在这一过程中，人力资源数据管理将发挥巨大的作用，成为改进人力资源管理能力，提升人力资源价值的重要工具与手段。

㈦ 做HR应该做哪些数据分析为什么呢

这个问题很大，先说说我要的数据有：析人力资源结构分析、招聘数据分析、培训分析、人员效率分析、薪酬分析。因为这是公司安排要做的，就要做了！其实每个公司都有HR要做的数据，只要根据公司要求来做就好了。

我从毕业进入一家港资上市公司人力资源部，截止到如今算是在这个行业做了9年，算是人力资源行业中的一份子。一般人力资源整个的数据与发展应该为三个大的阶段。

1.传统的劳动人事管理阶段，产生于机器化大生产时代，代表性的特点是企业与员工之间是单纯的聘用关系，人力资源部也只负责事务性的工作，人力资源的作用很小。此阶段员工对于企业来说只是会说话的机器。

简单来讲就是围绕选、育、用、留四个方面展开的，由此延展到人力资源的招聘、培训、薪酬、绩效、规划、员工关系、企业文化等几个板块的数据。