场景化是人力资源数据分析的关键

日期：2023-05-21 作者：人效专家 来源：嘉绩科技

很多企业建立人力资源数据分析系统，但是却出现了如下略显尴尬的情形。诸如：

01 

好看与好用

ￚ  面对漂亮的数据分析页面、酷炫的分析大屏，逐渐出现了审美疲劳，当初设计的全面描述组织人力资源状况的分析图表的打开率逐渐走低；

ￚ  人力资源数据分析距离支撑决策的目标还有一定距离，在一些典型的人力资源决策场景下（比如人工成本预算编制），却没有提供有效的“支撑”。

这是两种常见的情况，概括来说，人力资源数据分析要处理好“好看”与“好用”之间的关系。“好看”是面子，“好用”是里子，有些组织在人力资源数据分析构建上，更多地考虑了“好看”，比如怎样的图表和页面布局更加漂亮、高大上。

02 

原因分析

具体来说，一是人力资源数据变动性没有业务数据那么强，除了一些人力资源运营数据外，大多数分析的短期内的变动一般不大，比如学历结构、性别结构不会在短期内出现较大起伏，这也就造成那些人力资源状况的分析页面、大屏的打开率越来越低。

二是在人力资源数据分析构建的导向上，较多地强调了描述性统计指标，而没有从业务需求的角度进行针对性的指标提炼和指标组合，客观上形成了对业务决策支撑上的短板。

03 

基于业务场景深化决策支持

首先需要声明，对于人力资源基本状况如人力资源总量、结构等的描述性统计分析是必要的。正如前文所述，这些描述性分析在短期内不会出现较大起伏，但也需要长期监测，重点是中长期进行趋势监测。

而如果要实现对人力资源业务的有效支撑，则需要具体地探寻常用的业务场景，分析不同业务场景决策对于数据的要求；反过来确定相应的分析指标、图表形式，这个过程通常也会对基础数据提出新的要求。

举例来说，首先要和企业中高层讨论典型的业务决策场景，这是一个重要的环节。企业里重要的人力资源决策场景通常包括人工成本预算审批、薪酬总额预算审批、人员编制预算审批、单位或单位负责人年度考核结果确定，以及下属单位年度目标确定、干部选拔任用等（后两个场景需要的数据更为综合，不能只有人力资源数据）。要对这些场景进行优先级排序，逐步推进，而不要试图毕其功于一役。

下面就需要分析具体的业务场景下的数据需求。以薪酬总额预算审批为例，这项决策需要遵循“两低于”的基本原则；当然还需要查看薪酬总额投入产出情况，也就是要保证薪酬总额投入产出比不降低。

将上述数据需求提炼或具体化为指标，则包括薪酬总额增长率、企业增加值增长率（通常采用利润总额增长率）、人均薪酬增长率、人力资源劳动效率增长率（通常采用人均营业收入增长率），此外还可以采用薪酬总额营业收入产出比指标等。对于集团型组织，还可以考虑将同类型多家下属单位的同类指标进行排序比较。

根据这些指标，就可以进行页面设计，这时要重点考虑“好看”“易用”的问题，怎样的组合和呈现方式更有利于快速、清晰、全面的了解情况、比较分析。这时，组合使用数据筛选、穿透等功能，可以让数据分析更加立体全面。

图例：嘉绩科技人力效能分析系统预制模型图

同时，根据指标也可以反推需要哪些基础数据支撑，进一步促进基础数据收集的完备性。

这样也就完成了一个业务决策场景下的人力资源数据分析，相信这种的分析能够给管理者带来切实的支撑，不仅“好看”、更加“好用”。

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