隨著大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來(lái)，數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的決策方式開(kāi)始受到越來(lái)越多企業(yè)的青睞。近年來(lái)，數(shù)據(jù)分析在人力資源管理中正在扮演著至關(guān)重要的角色。

優(yōu)秀的公司，從來(lái)不缺HR的簡(jiǎn)歷，但一直都缺優(yōu)秀HR的簡(jiǎn)歷。近年來(lái)，阿里、華為等大廠相繼高薪放出了HR的崗位，不過(guò)招的不是傳統(tǒng)事務(wù)性HR，而是人力數(shù)據(jù)分析師。

阿里人力資源部招聘HR：

華為招聘HR數(shù)據(jù)分析師：

大廠重金招聘HR數(shù)據(jù)分析師，給出的月薪也都不低，可見(jiàn)對(duì)HR數(shù)據(jù)分析人才的重視程度，這也從側(cè)面反映出HR數(shù)據(jù)分析專(zhuān)業(yè)人才的稀缺性！

一、懂?dāng)?shù)據(jù)分析對(duì)HR有多重要？

在這人工智能+數(shù)字化時(shí)代的加持下，世界正發(fā)生天翻地覆的改變。人力資源數(shù)據(jù)分析，不僅僅是對(duì)HR個(gè)人的要求，更是企業(yè)發(fā)展的需要。

人力資源數(shù)據(jù)分析的本質(zhì)不僅是用數(shù)據(jù)說(shuō)話、構(gòu)建指標(biāo)和設(shè)計(jì)儀表盤(pán)，而且還是基于業(yè)務(wù)和HR價(jià)值創(chuàng)造的縱向深度價(jià)值分析與橫向業(yè)務(wù)驅(qū)動(dòng)分析。

HR們也不再能依靠直覺(jué)來(lái)做決定了，數(shù)據(jù)才是向領(lǐng)導(dǎo)提供戰(zhàn)略決策的最好證據(jù)。而這些明智的決策要依賴(lài)于一個(gè)關(guān)鍵方面：及時(shí)掌握數(shù)據(jù)分析能力的人力資源管理者。

因此，想進(jìn)華為、阿里、騰訊這樣的公司，HR需要滿足同一個(gè)條件，那就是具備數(shù)據(jù)分析的技巧和能力。

在人力資源崗位上，因?yàn)楸旧聿痪邆渲苯赢a(chǎn)生效益的能力，如果還不懂得運(yùn)用人力資源數(shù)據(jù)推動(dòng)業(yè)務(wù)發(fā)展的，那對(duì)企業(yè)而言，只能是成本部門(mén)，不被重視，沒(méi)有任何話語(yǔ)權(quán)，還不如外包省錢(qián)省力。

正因?yàn)槿绱?，很多企業(yè)，都已經(jīng)開(kāi)始設(shè)置人力資源數(shù)據(jù)分析師崗位。通過(guò)大數(shù)據(jù)獲取有關(guān)組織和人才的信息，對(duì)企業(yè)在組織和人才上未來(lái)可能產(chǎn)生的問(wèn)題進(jìn)行預(yù)測(cè)、預(yù)警、預(yù)判，并據(jù)此向業(yè)務(wù)部門(mén)提出決策建議，讓人力資源真正發(fā)揮價(jià)值。

如果大家對(duì)數(shù)據(jù)分析行業(yè)感興趣的話，可以下方鏈接進(jìn)去探索。

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二、做好數(shù)據(jù)分析的基本條件

作為以數(shù)據(jù)分析為核心的HR，必須同時(shí)具備以下兩個(gè)條件：

第一，實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)驅(qū)動(dòng)的數(shù)據(jù)分析

數(shù)據(jù)分析應(yīng)用不僅僅停留在復(fù)盤(pán)上，更在于規(guī)劃預(yù)測(cè)上。企業(yè)中CHRO或HR COE的定位便是依托數(shù)據(jù)的人才洞察與決策。

數(shù)據(jù)型HR的能力也體現(xiàn)在如何制定基于數(shù)據(jù)的人力資源規(guī)劃，如何提升人才分析(People Analytics, PA)能力以及如何最大化人力資本效能上。

第二，挖掘數(shù)據(jù)背后的管理邏輯

數(shù)據(jù)不是紙上或表格上的數(shù)字而已，而是要通過(guò)數(shù)據(jù)分析，找到問(wèn)題或者規(guī)律，分析梳理出背后的關(guān)系；

找到原因，再提出解決方案，采取行動(dòng)，最后反饋評(píng)估等，形成管理閉環(huán)。

要做好人力資源數(shù)據(jù)分析，首先要對(duì)人力資源數(shù)據(jù)進(jìn)行深入了解。具體而言，人力資源數(shù)據(jù)可以分為三個(gè)主要類(lèi)別：

1. 人力資源信息系統(tǒng)（HRIS）數(shù)據(jù)：這類(lèi)數(shù)據(jù)源自公司的人力資源信息系統(tǒng)，涵蓋了絕大多數(shù)員工信息。常見(jiàn)的HRIS系統(tǒng)包括Workday、Oracle和SAP等。

2. 其他人力資源數(shù)據(jù)：有些對(duì)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)決策至關(guān)重要的HR數(shù)據(jù)，并不包含在HRIS中。這些數(shù)據(jù)通常通過(guò)調(diào)查或其他測(cè)量方法獲得。

3. 業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)：雖然很難詳盡列出所有相關(guān)的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，但它們?cè)谌藛T分析中扮演著日益重要的角色。我們將討論一些用于人員分析的基本業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)類(lèi)型。

三、數(shù)據(jù)分析背后的邏輯

HR用數(shù)據(jù)說(shuō)話，從來(lái)不是一件簡(jiǎn)單的事情，也是HR工作里含金量高的工作之一。

只是能夠做好數(shù)據(jù)分析的HR專(zhuān)業(yè)人才卻寥寥無(wú)幾，大多數(shù)HR還是“埋頭苦干”的狀態(tài)，并沒(méi)有認(rèn)識(shí)到自己手里的數(shù)據(jù)的價(jià)值。

人力資源系統(tǒng)中也會(huì)包含著一系列業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，如員工、供應(yīng)商、合作伙伴、原材料、時(shí)間、地理位置、業(yè)務(wù)流程……類(lèi)別多種多樣。

這些數(shù)據(jù)表面看起來(lái)毫無(wú)關(guān)聯(lián)，但背后往往隱藏著復(fù)雜的關(guān)系。如果我們能利用圖分析技術(shù)，從關(guān)系的角度發(fā)現(xiàn)它們之間是如何關(guān)聯(lián)、如何影響、如何依賴(lài)、如何作用的，我們就能挖掘出一些新的業(yè)務(wù)解決方案，產(chǎn)生一些全新的價(jià)值。

因此，對(duì)于HR而言，面對(duì)一堆雜亂無(wú)章的數(shù)據(jù)，通?？梢钥紤]從3個(gè)角度來(lái)進(jìn)行分析：

1. 橫切：根據(jù)某個(gè)維度對(duì)指標(biāo)進(jìn)行切分及交叉分析，比如集團(tuán)HR人服比的背后是不同區(qū)域公司的人服比情況，可以針對(duì)不同區(qū)域的人力指標(biāo)的對(duì)比分析
2. 縱切：以時(shí)間變化為軸，切分指標(biāo)上下游，比如春秋招的offer周期對(duì)比、秋招與去年秋招同期的offer周期對(duì)比等
3. 內(nèi)切：根據(jù)某個(gè)模型從目標(biāo)內(nèi)部進(jìn)行劃分。比如如果我們將招聘流程視作“獲客-轉(zhuǎn)化”的過(guò)程，就可以使用近似使用“AARRR海盜模型”對(duì)候選人群體進(jìn)行漏斗分析

事實(shí)上，無(wú)論是在阿里還是華為，或是其他大廠，有非常多職位都需要數(shù)據(jù)分析技能。無(wú)論你是專(zhuān)職數(shù)據(jù)分析、還是從事具體的人力資源工作、或者是財(cái)務(wù)管理、銷(xiāo)售運(yùn)營(yíng)、到客戶服務(wù)... ... 這些職能都需要你掌握數(shù)據(jù)分析技能。

對(duì)于職場(chǎng)，尤其是HR而言，如何能獲得更多的有關(guān)自身的數(shù)據(jù)，如何能在更多的緯度量化自己，如何能有效的利用這些數(shù)據(jù)，將成為人和人之間最大的區(qū)別所在。

在這個(gè)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的時(shí)代，數(shù)據(jù)分析已經(jīng)成為了企業(yè)決策的核心。它不僅幫助我們從海量數(shù)據(jù)中提取有價(jià)值的信息，還能預(yù)測(cè)市場(chǎng)趨勢(shì)，優(yōu)化業(yè)務(wù)流程，幾乎是每個(gè)職場(chǎng)人必修的課程。

隨著各行各業(yè)進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型，數(shù)據(jù)分析能力已經(jīng)成了職場(chǎng)的剛需能力，這也是這兩年CDA數(shù)據(jù)分析師大火的原因。和領(lǐng)導(dǎo)提建議再說(shuō)“我感覺(jué)”“我覺(jué)得”，自己都覺(jué)得心虛，如果說(shuō)“數(shù)據(jù)分析發(fā)現(xiàn)……”，肯定更有說(shuō)服力。想在職場(chǎng)精進(jìn)一步還是要學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)分析的，統(tǒng)計(jì)學(xué)、概率論、商業(yè)模型、SQL，Python還是要會(huì)一些，能讓你工作效率提升不少。備考CDA數(shù)據(jù)分析師的過(guò)程就是個(gè)自我提升的過(guò)程，CDA小程序資料非常豐富，包括題庫(kù)、考綱等，利用好了自學(xué)就能考過(guò)。

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