本文作者:访客

人力资源数据分析,持续赋能人力资源管理变革

访客 2024-12-20 18:00:32 14350 抢沙发
人力资源数据分析,持续赋能人力资源管理变革摘要: 伴随人力资源管理数智化转型进入新的变革探索阶段,基于新一轮AI技术的数据创新应用成为又一发力点,企业期望通过升级数据分析...

伴随人力资源管理数智化转型进入新的变革探索阶段,基于新一轮AI技术的数据创新应用成为又一发力点,企业期望通过升级数据分析能力为人力资源管理持续赋能,主要变化体现在:

人力资源数据分析,持续赋能人力资源管理变革

从服务人力到服务战略,人力分析向业务融合升级

人力资源管理工作重心逐步摆脱事务性劳动,通过三支柱等模式紧密结合业务,支撑战略发展。人力分析不再局限于人员结构分析等单一领域的内容,需要与其它业务领域深度融合:一方面关注人效提升,为评估人效改进和成本管控现状,进行人效指标、人均投入产出、人均毛利率等指标等关键指标分析;另一方,结合行业与业务特性制定分析指标,促进业务改进。例如某连锁门店企业,通过将人力数据和每日门店销售业绩相结合,按日推送给店员销售提成数据,实现即时激励;并通过对比各门店人均毛利率等关键指标,发现管理差异和关键改进环节,促进整体业绩提升。

从数据汇总到测算洞察,辅助组织管理规划

伴随企业在数据治理工作的加大投入和数据平台建设,人力数据分析不再是简单的线上表格和历史数据汇总,还需结合业务对人员规划、人才配置进行测算和规划。例如某啤酒制造企业,为达成明年的扩大产能目标,基于大数据对全国各地的销量、产量和库存量进行周期性预测,并进一步推算相应的生产计划和投入的工人数量,用于指导季节性用工的招聘工作和人工成本测算;除数值预测外,基于AI大模型技术的洞察建议进一步辅助管理决策,例如整合市场薪酬动态和招聘动态,基于企业岗位要求和所在区域的薪资水平,AI调薪助手推荐合法合规的年度调薪方案。

从查看报表到实时交互,用户体验增强业务决策

人力数据报表、领导驾驶舱通常是主要的分析呈现方式,但存在事后分析和使用场景模糊等问题。企业希望在决策和业务场景中借助数据分析增强即时决策能力。例如高管在进行人才选拔时,随时查看人才全景画像和人才多维度数据对比;考勤专员在排班时获取智能化排班结果分布和岗位排班分析,并基于工时安排合理性建议进行进一步调整,例如白班分布不均、连续工作天数过多等。

用友BIP人力云数智分析解决方案提供全景、多口径人力数据分析体系

企业在人力分析能力建设中遇到诸多问题和挑战,例如数据孤岛、数据标准缺失、统计口径混乱、指标缺乏参考价值等,严重影响人力数据分析的准确性、完整性,难以有效地辅助决策。用友帮助企业从数据治理着手优化数据质量,以系统建设承载治理成果和应用价值,实现数据驱动。

l人力资源数据治理

用友建议规划完整的数据治理框架,对人力资源数据进行全生命周期管理。从数据标准梳理开始,经过数据平台采集和模型构建,最终向各类用户呈现运营与决策价值。

统一标准。数据标准梳理是人力数据治理的起点和重点,以终为始从关键指标和业务贯通着手,形成人力主数据和业务数据对象和分析维度需求范围,通过制定组织岗位、人员基本信息、薪资分类、干部人才等关键信息的业务标准、技术标准,统一业务语言和统计口径。

机制保障。数据治理同时需要机制保障,通过建立清晰的数据管理组织和管理制度,明确人力数据定义、维护、管理的流程和职责角色,确保人力数据在不同领域、不同层级的有效应用和流动。

资产沉淀。数据迁移是人力系统切换项目的建设重点之一,原系统中沉淀历史数据资产是数据分析的重要来源,具有宝贵的分析价值。按照已优化的数据标准对人力历史数据进行错误修正、数据补充等;通过数据迁移工具加速处理过程,提升迁移质量;以合理的方案保障业务的无缝运营,并行策略减少薪酬核算、招聘入职等关键业务的切换风险。

持续进化。一方面通过建立质量监控能力保障优质数据资产的持续性,比如定期的关键数据准确性和及时性评估报表;另一方要满足用户不断变化的分析需求,建立多维度分析模型和计算规则,随时拉取分析对象和分析模板,以轻量化的配置和“所见即所得”的调整,实现持续的优化和使用。

l人力资源数据分析

通过逾三十年的经验积累和近万家企业的实践和数据沉淀,用友BIP人力云预置8大分析主题,30个子场景,和170个指标,包括组织效能、薪酬成本、人才结构、人才流动等。为企业提供一套全景、多口径的人力数据分析体系,覆盖企业人力分析各类场景,全面对标人力资源管理先进企业,为企业量身剪裁出一套切实可行的分析体系。

面向组织,纵览全局获取关键指标,提升整体效能。聚焦不同层级组织的稳定性指标、人均投入产出等,通过层层穿透和横向对比,洞察组织整体的人效状况和差异,定位关键改进环节,追踪管理目标达成情况。例如,某央企为落实三项制度改革,制定领导人员浮动占比和领导人员收入倍差数据,对比统计各二级单位领导人指标,评估改革推进成效。

面向员工,聚焦关键岗位和人才,促进员工成长。深入分析员工能力和绩效表现,形成人才画像、胜任力报告,通过九宫格、人岗匹配理清人才结构,结合任职资格或关键岗位胜任力模型制定个性化的人才发展计划,实现个人价值和工作产出价值的双效提升。

面向运营,拨除迷雾看清问题,辅助管理决策。基于用友YonGPT 大模型打造AI Agent,自动完成部分运营工作或辅助HR进行决策,例如智能调薪助手、考勤月结助手、人才发现助手等,根据各类影响因素生成分析和运营管理改进建议。


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