日期：2023-03-18 作者：人效专家
最近和很多企业的HR、朋友沟通过人力资源数据分析的话题：大家对这个问题的热情很高，这反映出数据在人力资源决策中的需求和价值越来越高。但是与此不相称的是，大家对这个问题的认知层次和方法论与此要求还存在较大差距。这种差距主要表现在如下方面：
几个差距
一是大多数企业的人力资源数据分析主要集中在人力资源基本状况上，比如对人力资源数量、结构、质量，以及对人力资源成本的分析。这些分析是基础的、必要的，有其价值，但问题是，这仍然是站在人力看人力，而不是从企业整体经营管理的角度看人力，总感觉“不解渴”，与业务隔着一定距离。
二是很多HR根据企业高层对数据的需求，提出了一些想法，但这些想法是零碎的，无法形成系统、分析架构，同时，在实现路径上也存在较多疑问。因此，这些零星的闪光点无法串成珍珠项链，很多停留在了设想阶段。
当然，还存在一种情况，各种分析对企业人力资源基础数据积累的要求很高，目前状况不足以支撑这些分析。
四个基础性认知
针对这些典型问题，个人认为还是需要从基础认知层面上来厘清，只有如此才能更好地驱动人力资源数据深入开展、服务业务和战略。
1. 数据分析的最高境界就是深化认知、驱动变革
有人说，数据爆炸了，但信息却很贫乏。这句话所隐含的批评就是，虽然一套图表提供了大量数据，却没有传递有意义、高价值的信息。打个大概的比方，写了一篇文章，罗列了大量的材料、论据，却没有提出任何有意义的论点，即使文献综述也不能是这个写法。
而对于企业经营管理者来说，他们需要在看完人力资源数据分析之后，获得对于人力资源状况的更深层次的认知，发现问题、分析原因，乃至寻求解决问题的路径，从而驱动组织整体或者某一方面的变革。举例来说，为管理者提供历年人均营业收入、历年人均利润总额、历年平均人数增长三张图表，三条曲线的变化趋势自然能够促使管理层分析思考如下问题：组织人员规模扩张速度是否合理，企业整体经营管理水平与人员规模扩张是否匹配？等等。
曾经在不同场合看过很多单位数据大屏，非常酷炫，但看后却没有留下什么印象，其根源就在于展示了丰富的数据，却没有传达信息、表达观点。当然很多企业做大屏的目的，就是酷炫，那是另外一个问题。
所以，在人力资源数量、结构、质量以及人工成本分析等基本分析的基础上，进一步结合业务，与人力资源相关的业务场景结合起来，是人力资源数据分析进阶的必由之路。后续我们将专文做专门分析介绍。
3. 数据分析的主要展示形态就是比较
从数据展示上来说，形式多种多样，但从大量案例来看，能够启发思考的、具有冲击力的最主要的数据展示形态还是“比较”。
从图形的角度来说，无论柱形图、折线图、还是饼图，都是比较多个类别之间的水平或份额的差异。如果从业务需求的角度来说，趋势分析就是对一个指标在不同时点上的数值进行比较，也通常称为纵向分析；相对的，还有横向分析，就是对多个同类单位之间（如各BU）某个指标在单个时点的上值的比较，或者多个单位多个时点上值的比较。
有些组织在”比较”上存在顾虑，因为这可能会引发某些人的不适应。这里可以说，“比较”是常用的、不可回避的，也是有价值的，不适应就是价值，特别是某些大型组织内同类别单位之间的在各类指标上的比较非常有意义。当然，我们需要做的是如何确保可比性。
4. 基础数据口径必须规范一致，颗粒度越小越好，积累越早越好
接着上面比较的话题。基础数据口径必须规范一致，这无需赘述。但是事实上，在很多单位，基础数据的规范性不强，导致可比性不强。这一基础性工作不可缺少。
数据的颗粒度当然越小越好，只有如此才能够满足各种层级的分析，特别是一些过程性分析。但是，从成本的角度考量，颗粒度越小则基础收据收集成本越高，颗粒度大小以能够支撑当前及未来一段时间的分析需要为宜。当然，很多单位建立了eHR系统，数据收集成本会一定程度上降低。
基础数据开始收集的时间越早越好，最好的开始时间，“一个是昨天，一个是现在”。当然数据要规范，否则一堆不规范的数据还需要清洗、梳理，使用价值大幅降低。
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