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5G時代已來臨，人工智能成為現實，大數據時代的真正到來。
在信息高速發展的時代浪潮里，只要公司有業務決策需求，就離不開數據分析。
無論你是從事數據分析類崗位，還是從事其他崗位，數據分析能力將成為所有崗位的基本要求，每個職場人的必備能力。
這條規則在人力資源領域同樣適用，近幾年在各大公司火爆的崗位：HR Analytics—HR報表數據管理分析，就是最好的證明，很多公司開始高薪招聘人力資源數據分析崗位，卻依然人才難覓。
可以說，數據型HR似乎已經成為下一個風口。
然而，大部分HR在工作中所謂的數據分析在老板眼中卻只是“羅列數字”，并沒有體現出價值。
為何？比如老板需要一份公司人員分析表，而HR僅僅交出一份列出公司員工性別比例、工作年限、地區分布、學歷水平等等，數據精確的圖表，試想這樣一份表格，相信能熟練操作Excel表格工具的優秀實習生也能提交，如果作為資深的HR來提交，顯然不合格。
真正能打動老板的HR數據分析應該具備以下兩個條件：
1）挖掘數據背后的管理邏輯
數據不是紙上或表格上的數字而已，而是要通過數據分析，找到問題或者規律，分析梳理出背后的關系，找到原因，再提出解決方案，采取行動，最后反饋評估等，形成管理閉環。比如數據顯示公司的年離職率達到了8%，超過行業5個百分點，就需要再深入挖掘這10%的高離職率究竟是如何造成的，需要再拿那些數據出來關聯對比，并且給出對策結論。
2）實現業務驅動的數據分析
數據分析應用不僅僅停留在復盤上，更在于規劃預測上。數據型HR的能力也體現在如何制定基于數據的人力資源規劃，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。這樣的數據分析能力才是HR角色職能從事務型轉向戰略型的關鍵，因為
企業中CHRO或HR COE的定位便是依托數據的人才洞察與決策。
那么，HR們應該從那些方面開始進階HR數據分析之路呢？
掌握應用分析方法——找出數據背后的邏輯線
一、對比分析法
有兩個維度非常重要：一個是縱向時間，另一個是橫向空間。
時間維度下我們經常會比較同比和環比的數據。比如今年上半年人力成本同比去年變化多少，今年12月比11月下降多少。而空間維度主要做橫向對比，相對于其他企業，你的數據表現是怎樣，以及企業各個部門之間的人力數據對比。
企業內部數據比較好拿，行業和外部數據有一些渠道可以參考。
1）行業內的上市公司。因為上市公司的數據、年報是公開的，翻年報你就可以找到相應的財務指標和人數。通過企業的股票代碼找到它的年報，里面關于企業的財務數據、部門人數，事無巨細都有。
2）是行業協會平臺網站或行業垂直媒體網站
3）咨詢公司報告，可以選擇付費拿報告數據，成本比較高，也可以找到一些公開免費的數據報告。
二、相關分析法
把兩組不同的數據放在一起分析，找出其中的相關性，就是相關分析。你要把不同領域之間的問題結合起來一并分析：薪酬和績效之間的關系是什么，高薪酬是否帶來了高績效？人員編制和部門業績之間的關系是什么？團隊的高敬業度是否帶來了高盈利？比如，HR可以通過把加班時間和績效兩組數據放到一起做一個相關性分析來告訴老板，是不是加班時間越長，員工或公司的績效就越好呢？
專業的數據分析師一般都不會只局限于解決某個業務環節的問題，而是要從整體上來解決問題。同樣地，HR數據分析既需要也應該熟悉人力資源六大模塊的內容及關聯，在實際工作中能夠把各模塊打通來分析問題，如此才能提出對業務最有價值的解決方案，這也是對HR全局思維能力的考驗。
可視化呈現分析——列圖表講故事
當你經過大量推算、分析，得出了自己的洞見，提出了相應的解決方案，但是當把這一切向老板去匯報時，沒有讓老板看明白，也沒能讓老板清楚自己接下來該干什么，這樣只會讓你的努力功虧一簣。
不論是誰，面對一大堆數據，第一感覺肯定是毫無頭緒，但是如果能夠將這些數據通過報表呈現出來，就很容看出其中的規律了。
“一圖勝千言”，有研究表明，人們接受含有可視化元素的指令比不含有可視化元素的效率高出323%，閱讀高質量信息圖表時的理解度要比純文字高30倍。
另外，還有一種高階的呈現方式，即通過數據講故事，把枯燥的數字和文字通過講故事的方式溝通給你的聽眾，當然這對HR的表達能力也是一種考驗，如果想要往高階晉升，也是一種努力的方向。
最后，最重要的一點是，HR專業知識是應用數據和分析的關鍵和基礎，才能將數據解讀成可付諸于行動的洞察，提出相應的建議，知道如何定義與解構問題，如何收集與分析數據，使用什么工具來可視化呈現數據等。
