❶ 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
❷ 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！ ;
❸ 大数据如何优化企业HR管理
大数据如何优化企业HR管理
第一：重视大数据的作用
大数据时代的到来意味着企业的经营环境也发生了很大变化，新特点是决策以数据为依据，数据进行网络共享，信息系统作为数据集成的平台。
人力资源要想发挥自己更大的价值并且拓宽自己的职能，专业化水平的提升是关键。而大数据在提升专业化的过程中发挥着极为重要的作用，其利用互联网技术科学规范人力资源管理，使得每一个步骤都在向专业化的方向靠拢。
未来人力资源行业的发展势必会以依托大数据云计算为发展趋势，人力资源管理模式的升级要全面充分地掌握数据，重视数据的准确性和权威性，随时对数据进行动态监测。与此同时，企业还应当实现在数据与最终人才价值与利益之间的转化，借助外力来提高人力资源管理的质量。
第二：促成人力资源管理的创新
在大数据的帮助下，人力资源管理将由原来多依靠经验进行管理向更加科学规范的管理方式转变，其中的选、育、用、留等过程都逐渐可以量化查询。如此一来管理过程以及结果更加令人信服，精准度更高，管理部门自然也树立更高的威信。
新时代下，人力资源管理对于数据的依赖程度继续加深，先进的平台与相关技术可以更加科学高效地管理人才信息，管理效率大大提升。管理部门通过先进的平台对数据信息进行获取和分析，不但便捷，而且使整个过程更加规范化，更为人力资源部门的领导者做出决策提供了更为可靠的依据。
第三：大数据在企业HR中的应用
图：大数据在企业HR中的应用
1、人力资源管理需要制定管理策略和规划。在大数据时代下，市场环境瞬息万变，企业也需要随时调整自己的战略策略来进行应对。这就需要人力资源部门具备十分敏锐的洞察能力，在空锋高人力资源战略的规划方面要与企业发展策略相一致，只有二者相协调，人力资源部才能为企业发展提供强大的推动力。
2、对员工的能力提出新要求。在传统时代下，员工的工作经验是企业关注的重点，而到了大数据时代已经逐步向偏向于员工的数据处理能力。在数据规模巨大并且复杂的今天，企业员工须得具备对数据理性分析的能力，单凭经验判断则容易出现失误。因此，员工应当学会运用数据和系统，针对工作的特点掌握相应的数据处理能力，提高工作的准确度和效率。
3、企业招聘精准化。在企业的招聘过程中，最核心也是最基兆基本的问题就是企业与人才之间的匹配问题，而大数据就为该匹配过程提供了精准高效的工具。在大数据时代，信息传播的渠道增多，人们之间的沟通与交流也越来越频繁。传统的招聘形式主要依靠个人自己撰写的应聘信息来了解情况，而在大数据时代下则可以通过各个社交平台来对个人信息进行深入挖掘，对应聘者的情况有更加全面以及深入的了解，从而更加精确地完成企业与人才之间的匹配。
4、调整员工培训的方向。传统模式下员工培训多集中于企业相关业务水平的训练，而在大数据时代下，对数据信息的整合、提炼、分析、价值挖掘等能力的训练提上日程。企业员工在对数据熟练运用的前提下还要培养制定行动计划与提高自身执行力斗尺的能力。
5、改进人才考核。大数据对于人才选拔、绩效考核等问题的研究提供了更加具有说服力的科学依据，能够帮助决策者挖掘出数据之间存在的一些潜在联系，通过这些联系来把员工的综合情况串联起来，有效进行各项考核评测。
6、人性化的激励制度。在数据流的冲击下，企业结构、组织等不断进行调整甚至重建，在应对市场环境变化的同时也容易给员工带来心理上的不安全感。因此，实施人性化基础上员工激励制度，能够最大限度提高员工的心理归属感与企业集体荣誉感，激发员工积极性，使其价值的实现去企业价值的增长同步进行。
❹ 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。