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如何建设企业人力资源的数据治理能力?

众多企业都先后开启了自身的数字化“元年”,进入逐步加速的阶段。陪同着这个历程,数据一向是各行业企业与各职能部分聚焦关注的焦点领域。就像石油被称为现代工业的“血液”一般,数据也是数字化的“血液”。用数据治理,用数据运营,用数据说话,用数据决策,都已成为诸多企业在数字化转型中的焦点目标和任务。


在此配景下,数据事情关于人力资源事情者,尤其是在推动企业数字化转型和人力资源数字化转型中,数据有着举足轻重的影响。


与此同时,比照其他职能和业务数据,人力资源数据又有着自身奇特特征。那么人力资源的数据价值如何充分实现?金沙线上js登录入口咨询数字化转型专栏解读将为您逐步剖析解读。


本文为专栏首篇,我们从人力资源数据本源说起。


一、人力资源数据有什么特征?

1.量小而高专注

企业人力资源数据与业务数据相比,其规模通常并不具备“大数据”的特征。但由于单体员工或组织的数据宽度和信息的迭代增补,可以形成较高质量的数据集,进而可以运用数据技术深度提炼其价值。

Gartner宣布的《2021年十大数据和剖析技术趋势》中,从大数据到小而宽的数据也专门被列为数据剖析的焦点趋势之一,企业人力资源的数据特征与该趋势很是契合。


2.零散而高价值

人力资源事情笼罩面极为广泛,差别业务?椴畋鹆鞒滩畋鹣低持斜⒌氖萃埠苁橇闵。

不少企业都为自身搭建了数据货仓,但由于数据隐私宁静,数据来源及结构的多样化,各系统?榈穆蛲ㄏ拗疲沟萌肆ψ试丛谑葜С稚献浇蠹。尽管在差别场景下时常能提取出有说服力的数据,但从颐魅者经U站苫岣杏Α笆钡接檬狈胶奚。


3.庞大而高能动

人力资源有许多事情场景难以精准量化,指标往往也具备多维度和非线性的特点,古板剖析要领不易进行特征提取总结。

于此同时,人力资源数据又经常与各职能或业务数据高度联动,跨部分数据的输入输出,解释说明,处理剖析都是通例事情,数据已然成为各部分间业务相同的桥梁,所以人力资源从颐魅者是职能部分中最常被要求“懂业务”的。


二、为什么数据对人力资源越来越重要?


陪同着科技革新,企业及组织形态的进化,企业人力资源治理的演变也从未停止。学术界将人力资源治理的演变大致分为以下四个典范的阶段:

1.人事治理

通过管事情来管人,聚焦事情内容与简单执行结果。事情内容主要以招工,发人为,事情技术训练,奖惩制度等流程性事情为主。

2.专业治理

通过管岗位来管人,聚焦岗位职能与技术匹配。人力资源计划、招聘与配置、培训与开发、绩效治理、薪酬福利治理、劳动关系治理的六大治理事情?樵诖似诩渲鸾コ墒。

3.战略治理

通过管角色来管人,聚焦人的行为。这一历程让人力资源治理变的富有生机,治理事情开始关注员工行为匹配,人才价值生长,企颐魅战略支持与实现,厘革立异,与企业文化的全面建设。

4.价值治理

通过管人格来管人,聚焦人的人格。人力资源治理事情需要支持企业能够敏捷的应对种种不确定的情况,实验让个体获得充剖析放,与企业一起进行价值的创立,评估,与再分派。

人力资源治理演变的四个阶段


从这四个演变阶段可以看出,人力资源治理的场景逐渐完整化,多元化,庞大化,进而支持企业在庞大多变情况下的战略制订与实施。面对具体的业务场景,人力资源的事情也会泛起信息缺乏与信息过载同时爆发的矛盾局面。

如何提升数据的有效性与可用性,以及如何对数据信息进行高效的提。舛级匀肆ψ试词菽芰σ蔡岢隽嗽嚼丛礁叩囊。


三、你的数据是资产,照旧原质料或者库存?


尽管许多时候人们会将自己业务权限下拥有的数据称为数据“资产”,但与财务所指代的“资产”类似,能够爆发价值才是真正意义的资产。不被妥善处理的数据,只相当于产品“原质料”,不被正确使用的数据,只相当于产品“库存”,并不可直接归纳为有价值的数据资产。

数据价值


企业的人力资源业务流程中会爆发大宗数据,而许大都据在爆发之后就不再被处理,有些甚至仍是线下的信息纪录,直到面对具体的应用场景后发明无法进行数据支持。

这种情况下企业人力资源虽然有一定量数据的积累,但这时的数据从看法上只能被成为是“原质料”而非真正的资产。只有通过数据基础设施建设,数据治理等项目,才华将这些原质料处理加工成具有应用价值的数据,进而为业务提供更好的支持。

另一方面,与实物库存类似,数据的存储,备份,迁移,宁静战略也都是保存一定本钱的,如果数据不可获得很好的应用,那么处理好的数据在形式上也执偾一种“库存”而非资产。

所以,如何运用数据剖析能力与数据挖掘技术对数据的价值进行变现。以及如何实现数据价值的最大化,都是人力资源数据绕不开的话题。


四、如何建设企业人力资源的数据治理能力?


一个完整的数据体系,需要企业数据业务拥有者,使用者,与数据事情团队进行协同的建设事情。从人力资源业务视角来看,需要与数据团队配合完成数据基础设施建设,数据治理实施,数据剖析及挖掘技术应用的事情。


为此金沙线上js登录入口咨询体系化的提出了金沙线上js登录入口咨询人力资源数据魔方,细化了人力资源差别的数据场景。

金沙线上js登录入口咨询人力资源数据魔方


基于人力资源自身的特点和应用场景,以及企业数字化成熟度各不相同,数据事情的聚焦点也各纷歧样。


针对数字化建设初期或需要系统性重构数据能力的人力资源用户,一个体系化的数据基础设施建设以及数据治理项目的实施是必不可少的。


一方面,规范的人力资源流程进行系统化线上化的安排,能够提供充分的数据产出,为后续的数据能力建设及应用打下坚实的基;


另一方面,数据治理项目的实施也能够极大的提升数据获取及处理的效率,尽可能减少手工操作的事情量,并改善数据质量,历程中也有助于人力资源自身流程的优化,改善公司的信息运营模式。


除此之外,基于人力资源数据特殊的敏感性,数据基础设施建设以及数据治理项目的实施历程中,数据隐私;つ芰湍静性也会获得提升,从而增强员工的信任感,提升企业形象。


关于数字化建设较为完善,信息系统及线上流程广泛笼罩,数据基础坚实的人力资源用户,则会更注重数据价值的全方位提炼。凭据企业自身计划出完整的人力资源指标体系,可以让企业全面动态地掌握组织与人才,高效快速的定位并拆解企业经营中泛起的问题。


基于可视化平台的报表与驾驶舱,也可以使非专业数据剖析的人力资源用户便当快捷的对数据信息进行凝练,并结合自身专业能力与经验,加入到企业的战略执行与生长经营中。


随着目今企业所处的市场情况不绝的庞大化,基于统计描述和可视化的古板数据剖析技术也逐渐不可满足企业人力资源更深条理的需求。


数据挖掘能力,尤其是AI、机械学习等算法模型,这些在相当多领域被证实能够进一步深入挖掘数据价值的应用,也逐渐在人力资源领域进行实验,发挥古板人力资源事情者在古板剖析技术下不易实现的量化,多维,非线性的剖析能力,则可以形成企业所追求的智慧决策,使数据讲出的故事更具备说服力。


企业人力资源的数字化进程并不是一蹴而就的,而是一个不绝完善迭代的历程。数据作为数字化进程中的“主角”则会贯串整个历程,也是决定人力资源数字化专项顺利与否的焦点要素。数据能力已不但仅是企业价值能力的体现,也逐渐强化为人力资源领域自身的胜任力因素。


金沙线上js登录入口咨询在企业与机构的人力资源数字化效劳中,在数据基础诊断,数据平台搭建,数据治理,场景化的数据剖析,基于算法的数据挖掘方面有着深入的研究与富厚的项目实施案例,为企业人力资源进行数据体系的搭建,数据能力的增强,以及数据价值的实现,助力企业数字化项目中战略计划的顺利执行与落地计划的乐成实施。

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