跨跃“布德罗之墙”，真正走向人才大数据分析

总体规划和项层设计是做好这件事的开始，指明人力数据分析的方向、目标和实现路径，避免头疼医头、脚疼医脚式的资源浪费。分析目前大多数企业现状，人力系统平台、数据积累、统计分析都有一定的基础，不能仅仅参考人才分析成熟度模型来规划目标和划分阶段，人力数据分析与智能化技术应用、人才管理相应同步开展，本身做高阶层的数字分析需要相关业务开展的支撑。

总体规划和项层设计需综合人力资源信息标准、基础数据、业务动态数字、发展状态、组织问题、人才问题等企业自身特点来制定，并没有标准答案。以下以某集团为例，介绍人力资源分析的总体规划和项层设计。

阶段一：数据人才管理L1，搭建起集团人力资源数字化、智能化总体规划，建设智能数据分析基础平台，从人才视角、智能应用升级切入，业务内容包括人才画像、人才盘点、岗位画像、人岗匹匹配分析、领导桌面、智能化员工服务。

阶段二：数据人才管理L2，分析内容扩展到组织视解，基于内部数据、历史数据、外部数据进行高级数据分析，内容包括组织画像、组织效益分析、智能机器人、员工体验智能升级、业务智能化升级。

阶段三：数据人才管理L3，分析内容提升到预测分析，支撑人才管理更高阶业务开展，内容包括预测分析(用工需求、离职预测、高潜预测)、人才发展管理智能升级。

阶段四：数据人才管理L4，预测分析优化及更广泛应用，数字孪生，内容包括预测分析全面应用与优化、人力规划模型、智能机器人陪伴式服务、数字孪生。

三、最佳实践成果导入，快速启动人力数据分析

规划和设计人力资源数字分析结构非常重要，可以参考人才分析成熟度模型框架，从运营报告、高级报告、高级数据分析、预测性分析四个层面，遵照纵向深度价值分析、横向业务驱动分析原则，设计组织人力数据分析结构和分析指标，并对每个指标从数据来源、实现技术、计算公式、应用方向、业务价值等进行完整定义。

HR可以借鉴以往经验或专业服务商实践积累，引入优秀企业人力资源数据分析结构与指标，快速启动数据分析工作，在应用实践中再不断提升HR部门数据分析能力。

四、分析成果初见成效，让优秀的人浮出水面

经历前面三个关键环节，能够在较短时间内产出人力数据分析成果，如人才画像、人才盘点、岗位画像、人岗匹匹配分析、人力投资回报分析(领导桌面)等，为HR部门数字分析能力及业务提升打下良好基础。

人力资源数据分析助力HR直面挑战

（编辑：西安站长网）

【声明】本站内容均来自网络，其相关言论仅代表作者个人观点，不代表本站立场。若无意侵犯到您的权利，请及时与联系站长删除相关内容!