用数据来证明人力资源（HR）的价值

　　如何衡量人力资源（HR）的价值实在是一个难题。哪种招聘方法效率高？培训到底能给个人和组织带来多大收益？如何激励员工才能达到好的效果?诸如此类的问题，始终难有答案。考勤管理系统是当下比较受关注的行业产品，我们网站内汇集很多最近最新的资讯，欢迎点击进入了解更多消息资讯！

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　　但与此同时，越来越多的决策者在用人问题上，不再单纯依靠经验和直觉做判断，而是越来越期待数据、模型等量化工具为决策提供“给力”的支持。决策者对HR的价值到底体现在哪里相当感兴趣。因此，如何量化人力资源工作的价值变得越来越重要。 　　三类数据 　　反映人力资源现状的事实数据 例如人员数量与结构、学历、年龄等，可以展示一定时间段内组织内部人力资源的基本概况。这类数据收集起来比较容易，分析起来也比较简单。一般来讲，每月提供此类人力资源数据报表，并与不同时期的数据进行对比，可以让决策者对人力资源现状有一个概览式的认知。 　　反映人力资源活力的动态数据 例如招聘周期、招聘完成率、员工流动率、核心员工流失率、内部流动率等。动态数据可以反映一定时间段内组织的活力状况。较短的招聘周期、较高的招聘完成率可以反映组织“入口”的健康状况。而合理的员工流动率、较低的核心员工流失率可以反映组织“出口”的健康状况。内部流动率，如员工换岗、员工晋升或接班人计划等，可以反映出组织内在的活力。 　　动态数据的收集也比较容易，关键是组织要沉淀数据，并及时了解市场行情，通过内部及外部的对比分析，才能对组织人力资源的活力有客观的评价。比如分析发现一段时间内某个岗位的招聘周期变长了，HR及用人部门就要坐下来分析。是市场供给减少了，还是市场竞争激烈了，还是人才定位出现偏差或其他原因，之后才能找到对策。这类监控数据，就像反映组织健康状况的晴雨表，可以给管理者预警。 　　反映人力资源质量的分析数据 例如人均效率、人力资本投资回报率、员工满意度、员工敬业度等。分析数据，可以深入了解组织的效率，反映人力资源对业绩的作用，也是影响人力资源及公司战略决策的重要参考。 　　这类数据的收集与分析需要模型支撑，需要花费一番功夫。同时，这类数据的分析也富创造性，对组织业务的影响有参考价值。比如分析发现，员工满意度越高，客户忠诚度也越高。这就引导管理者将资源重点放在员工满意度上，采取一系列措施去提高员工满意度。一旦员工满意度有所下降，管理者就要检讨和反省背后的原因，并拿出应对措施。 　　如何着手数据分析 　　集中力量优先解决重点问题，HR管理模块众多，从战略规划到招聘、培训、绩效、薪酬、员工关系、企业文化等等，可能处处有问题，能进行分析的地方也很多。但资源有限，要使人力资源分析的作用发挥到大，应集中力量优先解决重点问题。何为重点问题？公司战略需要的指导性或支持性分析是重点，目前影响业绩的问题也是重点。 　　要有业务导向。人力资源数据分析不能孤芳自赏，必须服务于业务才能发挥真正的作用。同时，从事数据分析的人员也需要有销售、财务的敏感性和基本的知识，这样才能将HR与业务紧密地联系起来。 　　从已有资源开始。HR部门手上有很多现成的数据，从这些数据入手，先一点点地做起来。数据本身是没有意义的，关键在于如何将数据与业绩关联起来。这确实需要创造性，并投入精力。基本的统计方法也是需要掌握的。 　　坚持下去，要有沉淀。一旦决定要做分析工作，就要将它融入HR日常的业务工作中去，并安排专人负责日常数据的收集与整理。并且这个工作一定要有持久性，任何一个时间断面上的数据都难以单独进行有效的分析。组织内部历史数据的沉淀在评估和预测方面能发挥大的作用。 　　打破常规，不断创新。 2022/6/22