HR大数据思维与信息化革命

信息时代，HR如何实施数字化变革以实现效率提升？今年HR的各大论坛都在谈转型，什么资本化、大数据、信息化、数字化等等，我也来凑个热闹，吹吹牛，因为这些概念我也是学习了之后再分享，大数据什么的确实没什么机会参与实践，寥当乐趣罢了。我想可以畅想下HR的各个模块或者业务领域在数字化转型后，运用大数据思维，搜集大数据、分析大数据和应用大数据的无限可能吧。我打算后面按照这个顺序来聊聊。

第一章：HR的数字化变革

从1:150到1:3750（如何评价HR的效率？最简单粗暴的方式，就是看HR的“人均服务人数”，数字化让这个数字从1:150提高到了1:3750。）

从Excel到云计算（传统HR的日常工作是什么，Excel表格的处理！表哥表姐们忙得不亦乐乎，但效率并不高。数字化变革将把这些常规工作替换掉，考勤算薪云计算效率更高。）

拥抱变化（机器人可以替代生产线的员工，人工智能也可以替换掉办公室的职员。面对数字化变革，HR们唯有主动拥抱变化，调整自身的核心竞争力。）

第二章：大数据、信息化、数字化

大数据与6σ：哪个更有效（DMAIC是6σ管理的五大步骤，采用的是统计学方法，通过数据分组、抽样来测量数据，通过找到因果关系确定解决方案。大数据采用的也是统计学方法，但是收集的是全面数据，通过发现相关关系确定解决方案。）

信息化建设：大数据应用的必经之路（如果说数据是珍珠，那么信息化就是串起珍珠的项链，只有通过信息化工具才能够实现对大数据的采集、分析和应用。）

HR数字化转型破局之道（信息化时代，HR需要应用大数据思维，建立并持续完善HR的信息系统，才能够实现HR的数字化转型。）

第三章：HR的大数据思维

从分析到预测：不做背锅侠（传统的场景下，都是业务部门向HR提出招聘需求，然后HR对需求进行审核后才启动招聘。大数据场景下，HR可以根据业务变化和业绩情况主动与业务部门确认招聘需求。）

从原因到现象：没有为什么（HR向管理层解释清楚双因素理论，试图证明行动方案的有效性，总是显得那么乏力或者理想化，管理层会把这些方案看作管理的艺术。大数据思维下，HR可以用数据、图表呈现出某种措施与某种结果的相关关系，然后告诉管理层：“真的，没有为什么。”）

从延迟到实时：全面人才管理（大数据讲求数据的全面性，不再是样本数据，从HR的角度讲就是要实时了解每一个员工的信息。例如人才盘点，传统的方式，需要选取一定的维度，然后选定高潜人才重点培养。按照大数据思维，每个人的信息都应被收集分析，每个人都是高潜人才。）

第四章：招聘的大数据应用

用人标准的大数据（什么样的人才是符合企业文化的？有企业做出尝试，不再去确定某个测试的评估标准，而是搜集历史上招聘来的优秀人才的数据大数据思考，然后找出他们的特质和高绩效的关系，剩下的就是按照关系显示出的要求来招聘人才。）

招聘渠道的大数据（传统的招聘渠道，无论是网络招聘、猎头招聘或者校园招聘，HR们都是发出广告后被动等待的状态。大数据思维下，HR可以看到企业的研发人群的触点有哪些，然后主动推送招聘信息，更具针对性。）

供需市场的大数据（招聘有淡季和旺季之分，主要是供需市场的变化造成的，在旺季因为量太大容易错过候选人，在淡季则因为量太小容易被候选人放弃。大数据的场景下，供需市场的变化尽在HR掌握，招聘策略的制定更加有效。）

第五章：培训的大数据应用

培训需求的大数据（传统的培训需求分析，要从绩效差距开始，分析差距的原因然后确定培训需求。大数据时代，培训不再是等差距发生之后的解决方案，而是根据每个人的任务、学习经历、学习能力等，预测学习需求，直接匹配学习资源。）

培训运营的大数据（员工学习了吗？学习效果如何？是否满足了员工的任务需求？培训的课程运营异常繁琐，需要报名、选课、签到、学习、考试、评估等等，大数据可以简化运营过程，报名学习、考试评估完全由学员自行完成，培训要做的就是资源的开发。）

员工发展的大数据（人才发展是HR的重要课题 ，发展路径、发展时间、能力水平等都是需要分析的领域。大数据可以给出每个员工发展路径的建议，解决员工职业发展的困惑；可以给出空缺岗位的人员建议，解决短期人员决策的局限性。）

第六章：绩效的大数据应用

目标指标的大数据（目标确定完全凭借经验，或者干脆拍脑袋决定。指标的确定也是通过历史的数据来框定，还要靠个人的谈判技巧，所以传统的绩效管理在希望朝着敏捷绩效转变。大数据情况下的目标指标是动态的，真正回归绩效的本质，就是确保目标的达成。）

行动计划的大数据（如何更新行动计划？根据大数据的反馈，找出最有效的方法。而不是再去开展什么原因分析。要做的就是多去搜集数据，多去搜集行动后的结果数据。）

绩效反馈的大数据（绩效反馈的目的是为了及时纠偏，做绩效管理的HR都希望管理者们能够及时与员工进行绩效反馈。事实上呢，管理者们都回避这个问题。大数据情况下，提供了一种崭新的管理者进行绩效反馈的途径。）

第七章：薪酬的大数据应用

薪酬架构的大数据（薪酬对标数据隐含了许多企业自身的因素，例如规模、行业、阶段、产品等等，这些因素对于企业选择所谓分位其实参考意义并不大，只是管理层决策的时候有了个依据而已，考虑的并不是薪酬作用最大化。大数据思维下，可以把原本无法考虑的因素加以分析，为企业的不同阶段和不同的薪酬战略提供建议。）

薪酬激励的大数据（企业总是希望激发员工的活力，希望员工能够为企业的目标不懈努力，为此会做许多薪酬激励方案，包括股票期权、递延奖金之类，但是这类方案的效果如何？许多方案并未实现应有的效果，因为这些激励措施都是先开药后见效的。大数据则可以在开药前就确定有效的药方，根据措施和作用的关系确定最优的激励方案。）

第八章：员工关系的大数据应用

用工风险的大数据（对于用工风险的防范，一般都是在入职前，比如测评、面试、背调、体检等等，一旦入职，预防是没有机会了，员工关系只能在合规性上下功夫。事实上，风险的防范，招聘阶段已经介绍过了，入职后如何处理呢？可否提前预警员工的离职？可否提前防范员工的违纪？）

员工敬业的大数据（员工敬业度调研，翰威特有21个要素，北森有17个要素，但都是敬业度的事后处理，从启动调研到完成分析报告，最快也要两个月的时间，且不说制定改善 计划还需要时间，即便是立刻改善，员工的诉求可能也已变化了。敬业度的关注应该是实时的，要实现敏捷敬业度调研，机会点就在大数据。）

员工援助的大数据（员工援助计划，总是等着困难的员工上门。如果有大数据支持，通过对员工关注点的数据搜集，可以发现员工需要援助的点，及时给予支持帮助。）

第九章：HR的信息化革命

信息化路径（前面提到的各个模块的大数据应用要想变成现实，必须依靠HR的信息化建设，这是大数据应用的前提。当然，通过表格的处理也可以实现数据搜集，但是效率肯定要打折扣。信息化的建设需要在流程建设、数据的选择等方面作出梳理和明确。）

三支柱变革（HR的信息化建设者角色，有了信息化系统的支持，就可以实现三支柱变革亦或是HR效率的提升，这是因为信息化可以为HR、管理者、员工的沟通建立新的渠道。）

信息化推进（信息化的建设是一个项目管理的过程。一般情况下，包括需求分析、业务描述书制定、预算确定、供应商选择、需求澄清、项目计划、系统开发、系统验证、项目验收等多个步骤。）

第十章：组织的数字化

HR与数字化营销（数字化营销是推广最为广泛业务变革，从产品广告到营销方式再到大数据分析，营销领域的数字化转型各类企业都在积极探索。对于HR来说，营销的数字化转型如何才能有效推进是最为迫切的问题。）

HR与数字化工厂（数字化工厂能够给HR带来的影响包括人员工作数据的实时化,把人工智能、机器人的管理作为人力资源管理的对象成为可能。数字化工厂对企业人力资源管理的需求也需要HR 及时响应。）

HR与物联网（物联网让HR考虑更加广泛的实时信息交互。不仅仅是依靠企业内部的设施，还包括与外部企业的合作，远程的无线管理方式将进一步提升人力资源的工作效率。）

下周开始吧^^

附：人力资源管理笔记——索引

附：人力资源管理理论篇——索引

附：人力资源管理实战篇——索引

附：人力资源管理工具篇——索引

附：ICL——组织能力提升模型（索引）

附：人力资源管理行业篇——索引

（编辑：晋中站长网）

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