-
行業資訊
INDUSTRY INFORMATION
時下，一場由“大數據”引發的管理變革正在人力資源業務領域悄然展開，并使倡導多年的戰略性人力資源管理真正成為可能。過去，企業人力資源管理工作雖然積累了大量數據，但在做出重大戰略決策時，人力資源管理者（以下簡稱“HR”）由于無法從龐雜的數據中提煉、挖掘出有價值的信息，致使戰略性人力資源管理只是停留在理念層面。而現在，在移動互聯與云技術的支持下，通過人力資源管理系統（以下簡稱“eHR系統”），完全可以獲得實時、高效、全面、準確的數據服務，這將從根本上轉變HR的業務職能，從而引向戰略價值導向。
“大數據”背景下的eHR系統不同于傳統的自助辦公，它可以快速獲取組織和員工的有效信息，并按決策和管理需求獲得統計結果，進而指導組織決策、精細管理和改善個人與組織績效。以績效考評環節為例，Facebook和惠普公司通過引入社交網絡技術,將控制在HR手里的單一績效評估程序轉化為動態的協同系統，持續收集公司員工的反饋和認知，以帶來更加精確、可行和個性化的評估結果。希爾頓酒店集團則通過數據的共享，將人才數據直接傳遞給經理，使人才數據與商業數據緊密結合，及時完成人才和績效的戰略性決策?，F階段，招聘、職業發展等人力資源管理環節，也經歷著由數字技術帶來的顛覆性變化。數據分析幾乎滲透到人力資源管理中的每個關鍵環節，這使得HR與戰略性人力資源管理之間的距離變得如此之近！而讓二者緊密聯結的并不是業務流程，而是eHR技術支撐下的數據管理。
數據建設重于流程應用
企業HR對人力資源數據并不陌生，許多企業為了適應管理需要，正在或已經建立eHR系統，從員工招聘到崗位與能力測評，直至年度、季度績效考評，日積月累，數據量相當可觀。但是，真正能將這些數據進行整理分析，提供給管理者用以決策的eHR系統并不多見。這主要是因為，企業在eHR建設、實施過程中，過度偏重業務流程，忽略了數據的戰略價值與意義。在數據建設問題上，以下四種失誤尤為常見：
對數據準備工作認識不足
在eHR系統實施過程中，多數企業把技術好、能力水平高的人員安排在程序實現部分，而對數據準備工作缺少充分的認識和豐富的經驗，也缺少必要的人員配備，不能從人力、物力、管理等角度提出合理方案，使數據建設往往成為軟件開發項目的副產品。直至系統運行后才發現，人力資源工作所需要的數據要么無法獲取，要么不能使用。
缺乏質量控制和監督
不能適時提出行之有效的數據質檢措施并加以有效貫徹，這是數據產生偏差的主要原因。不少單位在數據準備、錄入階段缺乏審核、校驗、質量控制和監督措施，沒有完整的監督體系和專業的數據質量監督管理人員，因而無法落實數據監督的職責。
業務與技術人員的結合不足
數據庫與文件管理系統的重要區別在于，數據庫不僅存放數據，而且數據之間具有相關性，這種相關性既表現在數據依存的時間、類型、名稱等基本屬性上，也表現在數據轉移和使用過程中所產生的再相關性。在eHR系統運用過程中，企業業務管理人員能熟練掌握專業數據及其屬性，但對計算機程序卻知之甚少；而編程人員雖熟悉計算機程序問題，卻對企業具體業務流程較為陌生，對數據的相關性更是難以把握，這就很容易使設計出的程序與實際需要產生錯位。
系統建設缺乏整體觀念，設計需求不明確
設計者在進行eHR系統建設時，由于需求不明，往往偏重于系統建設本身，而忽略了數據源以及不同級別管理者、管理研究人員對數據的應用需求，致使某些eHR系統只有簡單的數據錄入界面，缺乏數據篩分與圖形統計功能界面等靈活的數據匯總分析系統，既不能保證數據的完整性和相關性，又無法實現應用數據多條件綜合統計。
在eHR系統建設中，按照實施的深入程度，可將其劃分為四個階段，當其達到最頂層的“初建分析模型”階段時，才有可能與企業人力資源戰略管理相融合。因此，eHR系統建設的立足點決定了系統最后所能到達的高度與應用的深度?！按髷祿睍r代的來臨，深刻改變了eHR系統建設的核心理念，轉而以獲得、管理和利用數據資源為先決條件，業務流程反而成為數據管控的方式與工具。在“大數據”背景下的信息化管理，數據就是資產和財富，對數據的大量占有與分析，才是有效開展管理和輔助決策的依據。因此，要真正體現人力資源管理工作在企業戰略中的價值，就必須充分開發和利用“大數據”。
借“大數據”做“活”eHR
在eHR系統數據建設中，數據源源不斷匯集到數據庫，確保數據能用、可用，且操作者對其善于運用，這才是數據建設的核心。數據是否可用和可信，是用戶關心的兩個層面，也是eHR數據建設的兩個根本。eHR系統數據建設除了在數據準備階段要恰當選擇數據處理的原則和方法，還要應用好以下五個實施策略，有效維持特性，才能滿足系統運行后的數據分析、數據挖掘需要。
數據整合。大數據雖然數量龐大，但并不是簡單的數據堆積。系統設計者必須整體考慮企業的eHR建設，使數據庫成為資源共享中心，掌握各應用系統專業數據范圍，明確數據的歸口管理單位，制定相應的數據標準，避免數據多源、重復。
數據與流程協同。要使eHR系統中的數據成為“活數據”，須將數據與系統各業務流程模塊協同，達到數據的有效流通和互動。流程既是開展業務的實現途徑，也是數據的管控手段，靜態數據與動態數據的平衡互動均借此實現。
數據標準化。數據標準化才能顯現處理和統計速度的乘數效應，離開數據標準化，搭建數據統計的分析模型、進行數據挖掘等就成為紙上談兵。
數據相關性。做數據相關性分析，可把涉及的其他專業數據進行分類，對數據源進行追溯，利用基礎數據的相關性衍生某些數據，減少非專業數據在建設中數據采集、錄入和統計的工作量。
數據質量控制。數據質量控制一般圍繞適用性、準確性、完整性、及時性、有效性5個質量特性，從數據源、數據錄入、數據上報點著手，建立內部和外部監督，在數值約束、相關性分析、數據邏輯分析的基礎上建立完善的數據校驗程序，并通過各級用戶對數據的準確評估來掌握和校正數據、提高質量。
真正做到讓數據“說話”并不簡單
首先，要準確建立數據分析模型。eHR系統雖然匯集了海量的人力資源信息，但這些數據通常不能直接應用，而需要利用工具把相關數據提取出來，通過建立數據模型加以計算，最后對結果進行分析和診斷。因此，HR能否將人力資源管理的實際問題抽象化、掌握方向和要素，將直接決定著建立分析模型的成敗以及能否對現實工作進行診斷。其次，獲得數據分析人才的協助。數據分析是大多數HR的能力短板，因此，為了使eHR系統帶來更好的收效，企業需聘用一批數據分析方面的專業人才，以彌補現有人才的不足。最后，要明晰HR在數據管理中的角色。相當一部分HR，要么認為數據管理是IT部門的工作，要么認為自己并非內行，無法參與到數據在企業內部的共享過程。事實上，HR應該認識到，未來的企業人力資源管理與信息化的契合水平將日益緊密，HR只有盡快從業務管理轉變為數據分析的引導者和提供者，才能真正為管理者提供人力資源的戰略決策支持。
▼▼▼
紅海云，是中國領先的新一代人力資源管理一體化綜合解決方案提供商。我們所開發的成熟產品體系紅海eHR能全面滿足大中型組織人力資源管理各類型應用場景，并為企業提供覆蓋組織人事、考勤、薪資、招聘、績效等人力資源業務全流程的一體化解決方案。
