月度人力资源数据分析应该怎么做？

一般比较规范的企业，人力资源部门内部会设置人事月报、报表，记录整个月的人事相关变动，并与同期或上期的相关数据进行对比分析，为企业人力资源未来的决策提供依据。具体做法包括以下几个方面：

1、建立人力资源数据系统。

1）花名册信息更新。比如当月现有人员花名册，新入职人员、晋升人员、转正人员、调动人员、离职人员、退休人员等详细计入

2）当月薪酬总量、调薪信息、月度薪酬变动等

3）当月招聘相关信息：各渠道提供简历数量，初选数量，面试数量，录用数量等

4）绩效相关数据信息等

5）公司业绩相关数据收集，比如销售收入 利润等

2、人力资源数据的对比分析

1）人员流失率分析（总体及各单位）

2）各单位各部门人才结构分析：年龄、学历、性别，职能与一线配比分析，各层级人员结构分析等

3）招聘渠道效果分析

4）薪酬差异分析

5）人均劳效分析

6）绩效与业绩分析

。。。。。。

3、根据分析结果，配合企业业务开展，进行人力资源相关工作的调整

比如，招聘渠道的优化，薪酬策略的调整，招聘及培训方向的调整、绩效优化等

人力资源成本是企业最主要的成本之一，HR的重点工作就是进行人力成本分析和管控，确保人力成本的投入和产出最优化，也是最能体现HR价值的地方。

如何有效进行人力成本分析？怎样合理控制人力成本？今天就和大家分享

《人力成本分析和预算》资料包， 包含：人力成本分析和预算ppt、人力成本管理方案、人力成本分析报告

、成本分析与预算工具表、人力成本管理书目等

需要的小伙伴可以（禾厶）（亻言）我或咨询领取~

No.1目录

No.2部分资料详情

01人力成本分析与预算ppt

人力成本管理ppt学习课件，包含人力成本分析、预算编制、制定策略等，帮助HR全面了解人力成本相关知识。

02人力成本分析报告+管理制度

人力成本分析报告、预算报告、人力成本管理办法。

人力资源成本分析与预算方案

人力资源规划与预算手册

人力资源管理成本预算报告

03人力成本工具表单

Excel数据看板，带公式自动计算，高效人员统计分析工具表单。

各部门人力成本分析

人力资源投入产出分析图表

人力成本预算系统

04分模块预算管理工具表

各模块预算管理表单。

以上只是部分资料预览，更多内容请下载后学习喔~

随着互联网产业快速发展，注重质量、注重效率、注重速度成为组织发展的内在要求。同时，数字时代的来临，无论企业大小，都开始转型升级，在过去几年中，全球在利用人力资源数据分析、预测和提高绩效的实用性和应用价值上不断攀高，而且，未来还有进一步普及推广的趋势。

一、国内人力资源数据分析面临的问题

在德勤2018年的《全球人力资本趋势》调查中，84%的受访者都认为人才分析重要或非常重要，“人才分析”的重要性在“2018年的10个人力资本趋势”中高居第二位。例如，Visa，IBM等公司开发出一套分析工具查找“非显著”电气求职者并推荐相关培训。

但在国内，人力资源数据分析目前还存在着人力资源综合信息管理水平较低的问题，其阻碍了企业人力资源管理水平的提升，导致无法对经营过程产生的大量数据进行收集、分析、挖掘，进而影响企业真实地展现组织经营过程，打造完整的人力资源管理价值链。如果企业在生产经营中忽略了人力资源价值链的构建，使得企业人力资源管理工作遇到问题，那么很有可能就会给企业的经营发展带来重大问题，产生无法对企业中人员的业绩进行全面跟踪，无法将业绩成果与收入进行有效对应等组织决策效率及人员激励等问题。

究其原因有三点：第一，由于组织管理者对大数据理念在人力资源管理中应用的重要意义并没有深刻理解；其次，企业还是比较偏向相信有经验的人力资源专家；但即使是最有经验的人力资源专家难免也会带着无意识的偏好和偏见，大数据分析方法有助于去除偏见和干扰，通过数据，可以更公正地分析实际情况，提出客观的解决方案。第三，相当一部分HR，要么认为数据管理是IT部门的工作，要么认为自己并非内行，无法参与到数据在企业内部的共享过程。

二、HR如何利用数据分析做人力资源管理呢？

那么企业在生产经营中要如何构建人力资源价值链，HR如何利用数据分析做好人力资源管理呢？

首先，根据分析目标，准确建立人力资源数据分析模型。人力资源相关应用主要集中在招聘、绩效、培训、评测、员工服务等方面，以上模块都非常需要对数据的整合、分析、挖掘来提供决策支持。同时，也必须从公司的战略和业务出发，从支撑公司发展的驱动因素和核心能力着手开展人力资源管理活动，并构建数据分析模型。HR能否将人力资源管理的实际问题抽象化、掌握方向和要素，将直接决定着建立分析模型的成败以及能否对现实工作进行诊断。

其次，根据分析模型，确定哪些数据是可用的，并搜集数据，通过对不同类型的数据库的梳理、整合，企业可以建立起统一的数据仓库或者数据湖，为进一步的数据分析奠定基础；随着电子化人力资源管理（E-HRM）、网络职业招聘平台、社交网络应用、在线劳动力市场等技术在企业人力资源管理中应用程度的不断加深，以及大数据技术的日臻成熟，组织收集、存储和使用与人力资源管理相关的海量数据变得更加便捷和系统化。数据收集成本越来越低，员工的调查问卷，员工的代码行为，员工的社交网络内容等都可以用来对员工的绩效，招聘、流失率进行科学客观的分析。

一般人力资源大数据，分为基于内容的数据、基于关系的数据、基于用户行为的数据，如下图。

需要注意的是，在搜集数据的过程中，一定要注意数据的合规性。GDPR以及网络安全法都已经将数据安全保障作为一个必须要遵守的严格规范，因此，企业在搜集这些数据的过程中，要尽量避免额外、敏感数据的搜集。此外，还需要注意这些数据在储存、调用过程中的安全性。

第三、数据处理与访问、预测分析

数据处理与访问、预测分析，对于大多数HR而言是短板，所以很多公司HR都需要获得数据分析人才和IT部门的协助。因此，企业需聘用一批数据分析方面的专业人士，以及付出IT部门的人力资源。

第四、要明晰HR在数据管理中的角色

事实上，HR应该认识到，未来的企业人力资源与信息化的契合水平将日益紧密，HR只有尽快从业务管理转变为数据分析的引导者和提供者，才能真正成为管理者从而提供人力资源的战略决策支持。

三、DataHunter人力资源BI数据分析解决方案

BI又称商业智能，是一套完整的解决方案，用来将企业中现有的数据进行有效的整合，快速准确的提供报表并提出决策依据，帮助企业做出明智的业务决策。

DataHunter（简称：DH）人力资源BI数据分析解决方案，目的是帮助HR从“行政人事支持和后勤保障”到“企业经营管理的伙伴”，所以，DH从公司的战略和业务出发，从支撑公司发展的驱动因素和核心能力着手梳理人力资源管理数据的来源场景：组织架构、招聘数据、员工数据、绩效数据、薪酬数据、考核数据，真正发挥人力资源的数据价值，让其能反映人才现状，体现人才管理运营效率，实现基于战略的人才管理、预测未来，甚至引领战略。

同时，DH了解到目前大部分大型企业人力资源管理现状是组织架构复杂，无法在公司内实施整体人力资源优化计划；信息分散，只能做定期信息汇总，无法时刻掌握公司人力资源信息全貌。DataHunter人力资源BI数据分析解决方案能很好的解决大型企业人力资源数据孤岛问题，帮助人力资源部门掌握公司人力资源信息全貌。

DataHunter人力资源BI数据分析解决方案可以从HR角色转变、企业整体人力资源管理两方面协助HR便捷、高效地做好数据分析。DataHunter人力资源BI数据分析解决方案所依托的产品是Data Analytics 数据分析平台，其属于新一代自助式敏捷BI系统，成熟度高，安全，稳定，易上手，支持团队分享讨论，电视、PC、手机、Pad等多终端同步。该解决方案主要的优点有：

一、覆盖人力资源数据分析85%的模型：人力资源效能分析、员工关系分析、招聘配置分析、组织管理分析、员工培训分析。企业HR可以根据人力资源问题，选取其中的模型，能帮助HR处理85%人力资源方面的数据分析。

比如在人力资源效能管理方面，通过Data Analytics 数据分析平台不仅可以直观的体现当前的员工数量、利润率、人均利润率、人均管理成本等指标，以及不同时间区间内的指标变动情况。

在员工关系分析模块，还可以实时的显示员工入职与离职数据、岗位分布等常规数据，

以数据图表的方式直观的显示这些数据的变动情况，这可以支撑人力资源以及高层管理者更清晰地掌控公司内部人力资源的全貌，并强化管理。

在组织管理分析模块，系统还设置了“员工薪资”模块，企业管理者可以便捷的查看企业整体的薪资支出波动，以及各岗位的平均工资，这有利于企业管理者对于当前的人力资源成本进行更加精准的考量。当与企业更广泛的收入与支出指标结合之后，能够增强对于企业业务运行的预见性，从而采取更具有前瞻性的策略。

二、非常易上手；HR可以直接使用，一方面，HR只需进行拖拽即可操作，简单方便，数据分析小白也可轻松上手，另一方面，不需IT人员预先进行建模，企业HR在具体的数据分析方面，可以借助Data Analytics 数据分析平台已搭建覆盖人力资源各个数据维度的看板（即模型和指标体系）进行数据分析和数据可视化展示，这些看板直接关联到后端的数据库，能够以可视化图表的形式直观反映出人力资源的变动情况，并通过组合式分析来实现数据洞察。

三、支持多数据源汇聚；要搭建企业人力资源分析管理体系，首先需要对于企业目前的人力资源数据进行梳理，这些数据可能广泛来源于企业人力资源数据库、OA系统、财务系统，以及部分的行业数据。Data Analytics 数据分析平台通过对不同类型的数据库的梳理、整合，企业可以建立起统一的数据仓库或者数据湖，为进一步的数据分析奠定基础。

四、故事板展示，HR可快速生成分析报告，高效、便捷进行工作汇报和展示；

五、提供多视角的人力资源分析，高管、经理、HR可以进行“随问题而动”的数据查看、分析，协助企业业务作出改进。

因支持交互式实时数据展示，在看板上，数据可以联动，并进行协同过滤，无需事先建模，HR可以自助式、探索式分析，自由地进行多维度数据钻取、排序、筛选。比如，HR可以将数据洞察钻取到具体的部门乃至个人，显示更细粒度的人力资源效能变化趋势，这样让人力资源管理变得更有针对性。再比如，HR想了解7月份“员工变动”，只要点击7月份，其他图表会联动显示“当月各岗位人数变动情况”，“当月离职人数&离职率”，“当月期末各岗位员工人数”等，让数据查看、分析更智能与高效。

总之，方便HR随时且深入查看、分析人力资源基础数据、人力资源运营数据、人力资源经营性数据。让选人有术、育人有道、用人有方、留人有测。

六、提供优质的数据分析咨询服务：对业务需求调研，痛点归因分析，数据采集汇集、数据分析挖掘、优化业务、转型数据决策；在已有的模型基础上，DH还可以帮助HR搭建新业务模型，让HR真正成为人力资源数据分析引导者，让真正懂业务的人能进行专业的数据分析；

七、提供技术支持服务：数据中心搭建、二次开发与合作，真正解放IT部门。

四、案例

目前，DataHunter 的人力资源数据分析解决方案已经在地产、制造、金融等多行业得到成功应用。以富力地产为例，作为一个规模庞大的房地产企业，富力地产在全国拥有着数万名的员工，这些员工广泛分布于地产、物业、建筑、设计院等各个业务板块之中，在学历、薪资、所属部门等方面存在着广泛差异，而且常常会有人员变动的情况，人力资源管理的复杂度很高，而且难以及时的显示全局的人力资源变动情况，不利于及时的进行管理。

通过对人力资源相关数据进行汇总和梳理，DataHunter为富力地产打造了八大分析模块，具体包括集团总览、地产总览、富力星、员工画像、离职数据、招聘数据、组织架构以及传统报表，基于实时、自动的可视化数据分析展示，为其打造了高效统一的人力资源数据平台，有效提高各人力资源各环节工作效率，优化决策流程。建立了统一的数据平台，为后续的人力资源数据分析、数据挖掘奠定了良好的基础。

*参考资料：

刘善仕，孙博，葛淳棉，彭秋萍，周怀康. 组织人力资源大数据研究框架与文献述评[J]. 管理世界，2018（7）:1098-1106

关于 DataHunter

DataHunter 是一家专业的数据分析和商业智能服务提供商，注册于2014年。团队核心成员来自 IBM、Oracle、SAP 等知名公司，深耕大数据分析领域，具有十余年丰富的企业服务经验。

DataHunter 旗下核心产品智能数据分析平台 Data Analytics、数据大屏设计配置工具 Data MAX已在业内形成自己的独特优势，并在各行业积累了众多标杆客户和成功案例。

成立以来，DataHunter就致力于为客户提供实时、高效、智能的数据分析展示解决方案，帮助企业查看分析数据并改进业务，成为最值得信赖的数据业务公司。

欢迎关注公众号：DataHunter
－数据分析展示就用 DataHunter－

说一下常规的数据操作步骤（老手忽略）：

1、数据收集

巧妇难为无米之炊，因此数据分析的基础就是要有数据。企业首先要考虑如何通过日常的工作流程开始积累电子化的数据。即使是有着很多数据积累的传统大公司，也通常由于历史原因，各部门都有自己不同的数据和存储方式，因此要让公司所有部门能够共享所有数据也不是件简单的事情。所以公司在准备开始踏上大数据之路前，需要建立好便利的数据共享机制作为基础准备。

我们需要通过各种途径来及时获取和打通部门内部数据、公司跨团队数据和公司外部数据的获取渠道，确保能定期、稳定、方便地获取不同渠道的数据资源。这方面做得好的公司，通常会有自动化的机制定期从各种不同的系统收集数据并将收集的数据在企业中通过数据仓库来进行集中存储。

您可以建立专业级的大数据中台与低代码平台的数字化技术底座

你可以从初级的EXCEL开始采集

2、数据质量

对于获取到的数据，我们应对其准确性和格式标准化进行检验，确保可以通过日常核查找出数据存在的问题，然后进行必要的修正，并反馈到数据源头负责人，通过持续改进逐步提升数据源头的质量。同时我们可以通过工具将所有的数据统一成标准的格式便于将来的分析。

3、数据报表

数据报表最主要是结合业务需求来了解关键的管理指标，这些指标有可能是传统的KPI，也有可能是OKR，总之没有衡量就无法管理，我们要找到这些为管理而服务的衡量点，利用现有的数据将不同的衡量点通过报表展示出来。

4、数据可视化

我们还能借助计算机技术将数据用图形甚至是动画等方式更好地展现出来。数据可视化是能够更清晰有效地传达与沟通信息的途径。通常在企业中数据驾驶舱就是这样的应用，比较好的数据可视化应用还可以是交互的，可以按照某个特定层次或条件（例如：地区-城市-区县等）进行数据细分呈现，层层深入以便员工更详细地查看数据。

将表格分组

图形化

分层分级可视化

5、预测模型

以足够大量和正确的数据为基础，我们就可以通过利用数学算法、建模工具等来建立计算机数学分析模型并通过过往的结果数据分析来达到预测将来的目的。在这方面我们通常需要基于业务的需求，与算法工程师进行配合将数据进行更进一步的机器学习处理。由于预测本身存在着不确定性，因此如何来验证和利用预测结果也是需要业务专家和算法工程师紧密配合合作讨论的地方。

也可以建立不同的数据分析主题

6、数据驱动战略决策

有了前五个模块的积累和应用，我们才有可能将数据分析嵌入重大的战略决策中去，因此数据分析也是一个循序渐进的过程，只有之前的工作做到位了，我们才能有相对准确和有价值的分析结果并取得公司管理层的认同。有了管理层的信任，相应的数据分析结果才能更好地被管理层使用到决策中去。

应该跟踪哪些人力资源指标?中小型企业和大型企业在创建人力资源仪表板时都会问自己同样的问题。要记住每一个有用的度量标准来引导和跟踪人力资源部门的各种活动是不可能的。本文介绍了与人力资源绩效相关的关键绩效指标(kpi)。这些可以帮助企业衡量关键指标，如招聘、缺勤、培训，甚至评估组织氛围。

什么是人力资源指标？

1.定义

人力资源指标用于衡量和跟踪人力资源部门执行的不同行动和过程的绩效。分析这些数据可以发现瓶颈、缺陷和优势。在开展人力资源活动之前，无论是招聘活动还是培训活动，都有必要确定kpi。这些指标将在决策中使用。它们为人力资源经理提供了深刻的见解，使他们能够选择最佳的行动方案。然后，在整个活动过程中，它们被用来跟踪你的行动表现。

好的人力资源指标应该是:

• 相关:它们需要对回答重要问题有用
• 简单:它们应该容易理解，而不是代表模糊的概念
• 易获得:定期测量它应该是相对容易和直接的

总而言之，人力资源指标应该反映出公司对人力资本的全面、全面和清晰的VISION。他们应该给到组织中可用的技能和人才的概述，以及员工的成本和表现。

2.为什么需要人力资源指标？

正如我们所看到的，人力资源指标可以帮助你得出关于HR部门行动的有效性的结论。随着时间的推移，跟踪人力资源指标的趋势能提供有关人力资源目标达成情况的信息，基于此能能给出改进和优化建议。

人力资源指标有助于:

• 衡量人力资源绩效:招聘新员工/现有员工的培训/员工敬业度/人才保留和员工满意度
• 在活动过程中预测变化并修正预测，以适应动态调整的企业策略
• 向内部和外部利益相关者传递可靠的数据

应该跟踪的关键人力资源指标

根据组织或领导希望改进的人力资源管理领域的不同，所应该考虑的指标也不同。根据你计划优化的人力资源流程，看看需要考虑的指标列表。

1.HR绩效指标

主要的人力资源绩效指标包括:

• 人效——每个员工的收益:收益/员工总数
• 绩效价值矩阵:这个可视化的绩效表现由9个方框组成，类似于BCG矩阵。它根据员工的表现和潜力将其分类
• 绩效评估:员工的绩效可以通过不同的方式来跟踪，例如自我评估、经理报告或同事评审

尽管这些指标是有用的，但它们不能代表人力资源战略的整个范围，后者关注的远不止粗放的绩效管理。因此，需要考虑与人力资源管理的其他领域相关的指标。

2.招聘指标

任何公司的人力资源部门都知道招聘是一项高度战略性的活动。 人力资本，即人才和技能，是任何公司最宝贵的资源。 招聘失误会给工作氛围增加压力，造成紧张气氛，从而导致生产率下降，进而导致收入下降。

招聘支出应该是有利可图的投资，而不是负担。这就是为什么跟踪与招聘相关的指标是至关重要的。这有助于确保你的招聘过程给你的组织带来真正的价值。

以下是10个主要的招聘指标：

• 本年度所需的招聘人数
• 面试次数
• 每个职位空缺的申请数量
• 每个招聘渠道收到的申请数量
• 招聘活动的平均持续时间
• 每次招聘的平均成本，由人力资源人员专门用于招聘的时间计算
• 雇用质量:这一指标可考虑到新征聘工作人员的流动率、满意度和业绩
• 新雇员的合同类型:实习、临时或永久雇佣合同
• 接受工作机会的比率

3.缺勤指标

缺勤成本会削弱所有行业的企业竞争力。这就是为什么跟踪与缺勤相关的指标会对公司的表现产生巨大的影响。相关指标可以帮助您更好地理解高旷工率的原因，这样就可以采取有效的措施来解决问题。

• 平均缺勤:总缺勤天数/总员工人数
• 缺勤率:缺勤总时数或天数/理论工作时数或天数
• 缺勤原因的分配，如病假、工伤事故等
• 平均缺勤时间
• 按合同类型分列的缺勤率
• 各部门缺勤率
• 每天缺勤的员工平均人数，缺勤员工的平均年龄
• 缺勤的直接成本:缺勤时间x平均每小时工资
• 缺勤期间的重新分配，从短期到长期缺勤

4.技能发展指标

良好的人才管理战略是企业可持续发展的核心。 人才管理降低了与外部招聘相关的成本。 他们还提供培训课程和晋升机会，为寻求进一步职业发展的员工提供动力。 一些kpi可以显示你的公司在提升人才和发展他们的技能方面做得是否足够。

建议使用以下指标来跟踪技能发展和培训：

• 拥有大学学历的员工比例:持有学历的人数/员工总数
• 企业提供的培训次数
• 培训合格率:提供的培训次数/接受的培训次数
• 当年完成培训的员工比例:受训人数/总人数
• 接受培训的比率:受训员工/员工人数
• 每位员工培训时间:培训时数/员工人数
• 每位员工培训成本:培训成本/员工人数
• 培训成功率:组织培训次数/成功培训次数
• 内部招聘率:晋升到空缺职位的员工数量/职位空缺数量
• 企业培训平台上的平均课时数

5.社会环境指标

如何衡量公司的社会氛围?虽然很难用数字来说明这个概念，但仍然可以使用数据和指标来评估员工的社会环境。良好的社会指标对确保员工享受最佳工作条件以提高生产率有很大帮助。这些测量应该始终从员工实际感受的视角来出发，员工能够提供参考给到组织决策。

评估社会环境的有用指标包括:

• 缺勤率(缺勤时数或天数除以理论工作时数或天数)
• 员工流动率:总离职数/总员工数
• 稳定性:仍在你公司工作的雇员人数/总雇员人数
• 盗窃发生的数量
• 与粗鲁行为有关的投诉数量
• 平均工龄:按月计算的工龄总数/员工人数
• 一年后的员工保留率
• 晋升速度
• 加薪频率
• Employee Net Promoter Score：这个指标用来衡量员工的满意度（注：测量满意度的一个量表）

使用这些社会指标将帮助你定义一个战略来引导你的人力资源。这个工具（社会环境指标）是人力资源战略的核心，因为它提供了人力资源行动和目标的整体观点。

充分利用人力资源指标的Tips

1.坚持使用有限数量的指标

在自己的意愿下随心所欲使用大多数人力资源指标是很诱人的。你可能会认为这将使你对人力资源的状况有一个最准确的看法。但要注意的是，这样做的风险是浪费时间，而且总体影响不大。有必要考虑测量什么以及为什么要测量。在选择人力资源指标时，必须有明确的目标。首先为自己设定一个目标，比如提高人才留存率，并据此定义指标。否则，你只会迷失在一堆不相关的数据中，而这不会帮助你实现目标。

2.为你的指标提供背景

你的指标总是基于特定的环境。kpi应该用来得出结论，然后实施行动计划。为了使策略有效，你应该确保你的解释没有偏见。因此，只要可能，你应该确保分析包括来自不同来源的数据。费用不应该仅仅被看作是成本。例如，您还应该考虑它所做的改进。

3.使用人力资源数据管理软件

管理人力资源指标的最佳方法是使用人力资源数据管理软件。这些可以使人力资源专业人员执行的大部分任务自动化。它们可以帮助你测量管理员工所需的指标。

这些解决方案给人力资源部门带来了巨大的好处，他们可以享受到如下优势:

• 时间的大幅增加
• 有限的数据输入错误
• 安全的HR数据存储
• 自动数据导入

这些工具旨在使人力资源管理变得简单，它们整合各种选项以促进决策制定。可以自动计算人力资源指标、生成报告和创建仪表板。少花点时间衡量员工的满意度或招聘结果，把重点放在改进上。

结语

人力资源流程是公司的核心职能部分。 人才管理是企业成功和发展的关键。 为了获得最佳绩效，人力资源经理应该努力从数据分析中获得洞察力。 解决问题和突破瓶颈意味着要很好地理解自己的不足之处，以及自己的优势所在。

为了使企业员工发挥最大的作用，他们应该得到适当的资源和培训。一个完整的人力资源战略应该包括员工保留。提升员工在企业的参与度可以提高稳定性，并且提高员工的技能。同时，内部招聘的招聘成本也更低。提升现有员工的技能和职业通道也意味着降低了与新员工有关的风险。

人力资源指标对衡量和提升HR经理的绩效至关重要。它们有助于确保战略设计是在审慎分析现有流程之后。跟踪它们的趋势使我们有可能在发展中改进和调整决策。

虽然选择指标有无限的可能性，但您应该仔细定义您的指标。人力资源指标应该是相关的、容易衡量的和可靠的。提前设定你的目标，并对你希望公司发生的变化保持清晰的愿景。但是不得不提的是，确保指导人力资源战略选择的是人，而不是数字。

一则字节跳动公司的人力数据分析师招聘信息，显示月薪可最高达11万，无独有偶，华为也曾以最低25kx16的年薪招聘HR数据分析师。

谷歌被认为是全球人力资源数据分析应用的典范企业。2007年谷歌首创“People Analytics”一词并在人力资源部门设立了专职的人力资源分析（People Analytics）团队，目前整个团队200多人，直接汇报给谷歌的HRVP。

People Analytic在谷歌无处不在，所有关于人的决定都是基于数据分析，应用领域涵盖组织商业决策、业务流程优化、员工敬业度提升等。

People Analytics，简称PA，一般中文译作人力资源分析，是以组织的人员管理为起点，对与员工相关的数据进行研究，通过计算机技术、数学和统计学方法，描述性技术和预测模型，从企业内外部的人员数据中获取有价值的信息，分析和预测整个组织的员工行为，为决策提供依据，建议或指导。

2、人力资源分析的价值在哪里？

先上结论：

• 只有基于精确测量结果，才能产生正确的管理行为。
• 数据本身是无用的，除非你从中获取到有价值的洞察。
• 人力资源分析为决策提供支持，能够重塑人力资源价值。
• VUCA时代，企业需要建立面向未来的人力资源管理。

任何企业的经营管理都可以归结为三流：业务流、人才流、资金流。而其中人才是企业资源流转的中心，营收、成本、费用等财务指标本质上都是以人为中心在发生的。

理论上，CHO本应该在企业中占据绝对核心位置。

现实却是，大部分企业中，人力资源部门始终被定位为后台支持部门，在企业的经营决策会议上，当财务、销售VP用数据说话的时候，HR却只能通过一些定性的描述来展现工作任务的完成情况，难以量化展现人力资源工作的价值，缺乏洞察，无法定位真正问题，提出解决方案，提供决策支持。

企业人力资源管理面临的不是数据缺乏，反而是信息爆炸。企业日常运营管理中，都在围绕“人”的经营生产不断产生数据，如果缺乏对数据信息的有序管理，无法有效分析与应用，这些数据只会变成相互孤立，分散各于各个业务环节，无法闭环，且需要成本管理的冗余信息。只有分析和洞察才能够去找到人力资源管理业务存在的问题和优化的方向。

数字化时代，任何行业都值得重新做一遍，传统商业模型解构，疫情带来的大变革也将会改变工作的本质，在不远的将来，许多工作将被机器所取代，人机协作的工作模式正在孕育生长，人力资源分析也可以帮助HR理清变革中的工作重点，定义最好的人力资源队伍，更好实现人机协作，区分哪些是战略工作，哪些是外围工作。

简单来说，人力资源数据分析：

• 有赖于企业人力资源数字化转型的发展进程，是一门面向未来的管理科学。
• 人力资源分析是人力资源部门引领变革的重要方向。
• HR不再只是专注六大模块为中心传统人力资源工作，而是将与企业经营、战略、产品、业务、流程、数据、IT等人力资源专业以外的工作开展更多融合与互动。

正如现代人力资源管理教父尤里奇曾指出，下一代HR管理新趋势，将是由外而内型HR。

万古科技在接受企业 人力资源管理系统建设咨询时，时常被问及人力资源数据分析的事宜，不少企业都希望能以数据量化管理、提升HR及管理者的决策价值。这是一个正能量的愿景,但其实真正意识到人力资源数据的价值，并且已经在实务上做出尝试的公司并不常见。因为要做好人力资源数据系统且精确的分析并不是简单的事情，需要面对的困难令许多企业望而却步。（ 原文链接）

万古科技曾经在整理招聘信息时发现，八成以上的样本公司设置的“人力资源数据分析”都只是HRM、HRD的职责之一，而且多为传统的定期报告，需求非常模糊。另外，只有十余家企业设有专门的人力资源分析工作岗位，其中明确站在管理提升角度、明确界定分析内容的公司不超过五个（例如某著名电商企业，明确其招聘领域的人力资源数据分析师汇总招聘领域的各种报表、统计指标、分析异常，并且对招聘效能进行多维度分析，提出改善建议），这可能与深度人力资源数据分析需要面对的三大障碍有关：

人力资源数据管理需要大量的前期投入

可以确认的一点是，应该没有一家公司会因为没有通过数据优化人力资源决策而迅速倒闭，这其实是一个“如何才能做得更好”的问题，属于“锦上添花”的范畴。但既然目的是要达到“以数据支持决策”这一目的，必然需要系统的、以结果导向的、全新的数据积累，这可能要求公司人力资源的流程、制度做出适应性调整。以招聘管理为例，既然想通过数据改进招聘工作，那就得彻底变革招聘数据管理，大致如下：

1、时间全覆盖

从用工部门提出招聘需求、简历筛选、预约面试、初试、复试，一直到员工入职、转正、第一年的绩效表现、一直到离职，甚至是返聘，全面覆盖。只有这样，才知道哪一步做的好，哪一步做得差，才能避免管理过程中的“黑箱”。

2、数据精细化

所有存在招聘需求的岗位，都要有相应的记录。只有这样才能知道：

• 哪些岗位招聘没完成；
• 哪些是人才供给不足造成的；
• 哪些是因为没有合格的胜任者；
• 哪些是因为公司没有办法满足应聘者的要求；
• 哪些是因为留任困难……

3、来源多样化

对于某些公司而言，为了提高数据真实性，就得强化用人部门在招聘过程中的介入深度，而且可能会引入用人部门经理对招聘工作的对维度打分，等等。

人力资源系统数据的积累不是一天完成的

正如上文提及的，变革性的需求必然导致变革性的数据需求。在这个过程中，不仅需要人力资源部有专人负责，而且用人部门也需要适当参与。即便如此，还是有可能经过一年实验，发现之前确定的数据基准存在不合理的地方，必须优化。另一方面，往往一年的数据的可靠性存在验证的必要性，所以等这件事情真正成熟、可以指导实践，估计是两到三门年后的事儿了，这对那些人力资源正常编制都未必能满足的公司而言，明显太遥远了！

必须得到相关人员对人力资源数据分析的重视和支持

首先是决策层。上文提及HR数据分析管理是“锦上添花”的事情，而且不仅仅是人力资源部们的事儿，需要一个“蓄能”的过程。如果缺少决策层明确的支持和推动，如果企业内对HR的工作定位不能脱离边缘化，那么这件本身非常有意义的事情，可能会显得多此一举。另一方面，执行者。这件事情需要HR具备一定假设、求证、优化的能力，而且需要具有一定管理视野和沟通能力。

综上所述，可知HR想要做好人力资源系统数据分析必须先突破上述三大障碍才有可能，而企业往往在面对第一个问题时便退缩了。人力资源数据分析的益处很多企业都清楚，但之所以没有彻底部署或者重视或许也和缺少一个人力资源管理系统作为数据积累的“容器”有关系。（关于“容器”理论可查看 企业须用好人力资源管理系统这个“容器”里的HR管理数据），关于eHR系统（也可称之为DHR系统）怎么帮助企业进行HR数据分析和管理，万古科技有很多方案，欢迎了解。

"资源分析“这个术语乍一听会让HR们手足无措，但实际上它并不那么复杂。

假设你需要执行一项需要交付成果的新项目，如制定培训计划、日常工作场所的运营管理或新员工远程入职培训项目。通过资源分析，就能够识别和评估该项目的效果，以及利用好资源，更好地设计下一次项目。

目录

01 什么是资源分析？

02 资源分析的重要性

03 何时使用资源分析

04 如何使用 VRIO 框架进行资源分析

05 谷歌使用 VRIO 框架进行资源分析的案例

01 什么是资源分析？

想象一下场景，公司需要进行雇主品牌战略的制定，于是开始进行内、外部研究，以了解当前员工或他人对组织的看法。 这样一来，既可以了解该组织相对于竞争对手而言，在市场中的定位如何、竞争力如何。从而制定合适的营销策略，使雇主品牌与公司整体品牌保持一致；开发培训材料、项目以确保员工能够正确的管理实践以号召其雇主品牌；最后持续追踪并评估该项目是否成功。

而资源分析就可以帮助优化资源以提供最佳结果。它能够显示哪些地方需要改进、哪些人员更合适该项目以确保项目可以交付（人员分析），最终实现改善业务成果。它是人力资源专业人员能够开发数据驱动的见解，为人才决策提供信息、改进劳动力流程并提高员工体验。

02 为什么资源分析在人力资源中很重要？

在项目管理方面，资源分析是做出更好决策的重要工具。这是以最佳方式规划、安排和分配组织和项目资源的过程。

从人力资源项目的开始阶段到结束，资源分析可确保整个过程中资源使用的最高效率。它可以帮助您严格规划项目、衡量进度并跟踪绩效。它还可以帮助您提前计划并更有效地安排活动。

出于多种原因，资源分析是有效项目管理不可或缺的一部分：

• 预防超预算风险。要规划您的人力资源项目并获得最佳结果，必须进行资源管理，以避免员工利用率不足或超过预算。最大限度地提高资源效率将有助于避免不必要的延误。
• 预测资源的可用性。根据可用资源的数量和所需的时间范围，可以确定项目活动是否能够顺利完成，通过合理的预测还可以帮助节省不必要的资源开支。
• 避免沟通不畅。资源分析使项目计划更加透明，避免沟通不畅，能够帮助组织及早发现问题，并解决问题。
• 跟踪项目绩效。通过资源分析，可以跟踪项目进度、及早发现项目问题，并在出现不可预见的资源需求时进行调整。
• 最大限度地提高资源效率。了解管理团队的可用性实现最大资源效率和生产力的关键。

03 何时使用资源分析？

在开始项目之前，资源分析将帮助您确保拥有所需的资源，并智能、高效地使用它们。进行资源分析将帮助您确定哪些资源对于项目的成功至关重要，以及哪些资源可能需要更多关注、投资和改进。至关重要的是，这个过程可以帮助消除成功完成项目的障碍，例如技能、资金或时间的耗尽。资源分析不仅可以保证实现目标的所需资源，而且还可以将项目资源利用实现最大化，同时最大限度地减少潜在的调度冲突、项目瓶颈以及资源过度利用和利用不足的不良影响。

04 如何使用VRIO框架进行资源分析

美国管理学教授Jay B. Barney开发了 一套"VRIO"框架，这是一种战略工具，可以帮助组织识别和评估公司内部资源并充分利用它们。

VRIO 是以下缩写：

• Valuable 有价值——如果一种资源能让您的公司利用所在行业的机遇或消除威胁，那么它就是有价值的。
• Rare 稀缺性——如果一种资源没有被竞争对手广泛拥有，那么它就是稀有的。
• Inimitable 不可模仿——一种资源是不可模仿的，其他公司不容易获得或用其他东西替代它。
• Organization 组织——公司必须有能力开发资源。

当被问及是什么让他们的公司超越竞争对手时，大多数经理的可能答案是“我们的员工”。但这只能说明他们并没有足够深入地探究他们的员工的特别价值。

在考虑自己的员工时，提出更多分析性问题很重要。为什么竞争对手没有类似的人？在招聘时，您希望通过什么来让公司获得最优秀的人才。为什么竞争对手没有挖走你的员工？您的组织有什么独特之处可以充分发挥人力资源的作用？ 这些因素构成了 VRIO 的基础，并解释了为什么某些内部资源比其他资源更有价值的核心。

05 如何使用VRIO框架?

VRIO 分析将作为战略人力资源项目的一部分，能够帮助组织识别和利用内部资源。尽管资源分析操作起来可能有一些复杂，但如果随着时间的推移系统的推行，它会变得更容易。

步骤 1. 检查资源池

资源分析旨在让深入了解项目的资源容量。首先确定您的资源的可用性以及谁可以参与即将进行的项目。确保您不会超出人员预算并让他们做额外的工作。此过程将帮助确定特定资源是否短缺。

步骤 2. 分析资源工作负荷和能力

工作负荷能力基于项目需求和团队成员的可用性。避免是否有人工作过量，可能需要额外工作。请考虑假期、休息日和不可预见等的情况，这些可能会耽误某人完成项目上的工作。考虑如何优化或重新组织可用资源以最大化利用它们。利用RACI图表可以向资源沟通角色和责任，并确保每个人都明白他们需要做什么。RACI：

1、谁执行（R = Responsible），负责执行任务的角色，具体负责操控项目、解决问题。

2、谁负责（A = Accountable），对任务负全责的角色，只有经其同意或签署之后，项目才能得以进行。

3、咨询谁（C = Consulted），在任务实施前或中提供指定性意见的人员。

4、告知谁（I = Informed），及时被通知结果的人员，不必向其咨询、征求意见。

第 3 步：进行挣值分析（EVA）

挣值分析（Earned Value Analysis，EVA）是一种用于检查项目整体进展的工具。EVA可以被定义为一种方法，它允许项目经理在基本的成本和进度报告审查之外，测量实际完成的工作量，从而通过已实现的进度来衡量项目。EVA方法还可以跟踪整个项目的工作量和预算，但它并不考虑个体贡献。如果EVA方法揭示项目偏离轨道，您可以暂停项目，分析问题，并采取措施予以纠正，以免项目出现偏离。

第 4 步：使用占位符

当您还不知道谁来执行任务时，可以创建“占位符”，概述您所需的资源的角色和责任。占位符可以让您为特定的角色和专业分配任务。如果这些资源必须从外部获取，包括成本或费用，以便您可以看到它们将如何影响您的项目预算。

第 5 步：进行情景规划情景规划可以帮助您优先考虑项目目标，以克服未预料的挑战。

它涉及识别可能发生的情况，并制定相应的应急计划。认识到事情并不总是按计划进行，了解如何处理可能会发生的情况，将使您能够在给定项目目标、资源限制和财务考虑因素的情况下确定最佳行动方案。

06 谷歌使用 VRIO 框架进行资源分析的示例

为了让更好地了解如何在实践中使用 VRIO 框架，让我们看一下谷歌雇主品牌项目的 VRIO 分析。

Valuable 有价值的——谷歌是全球最知名、最广泛使用的搜索引擎之一。该公司的员工是价值链中的主要环节，公司将员工置于首位，并作为其雇主品牌的一部分。研究表明，74%的员工为成为谷歌品牌的一部分感到自豪，84%的员工认为他们的工作环境积极向上。

Rare 稀缺性——没有其他公司像谷歌那样广泛使用基于数据的员工管理，这就是为什么它能吸引并保留全球最优秀的人才。

Inimitable 不可模仿——谷歌基于数据的人力资本管理在成本和流程中都是难以复制和操作的，因此具有独一无二性，至少在近期内是如此。

Organization 组织——谷歌的组织结构和运作方式旨在充分利用组织的各方面能力，人力资源部门则利用数字化来实现招聘、晋升、管理和提高员工的绩效，确保谷歌保持作为首选雇主的声誉。

谷歌雇主品牌成功的关键

1. 明确了为什么要进行资源分析

资源分析帮助您优化资源以实现最佳结果，找出改进的领域，并在必要时雇佣合适的人员，确保项目的顺利交付。

2. 整体方法

从人力资源项目的开始阶段到结束阶段，资源分析确保资源的利用效率最大化。

3. 使用VRIO框架

VRIO分析将帮助您确定和利用内部资源，作为战略人力资源项目的一部分。

4. 吸引合适的人才

通过VRIO分析，您的组织可以确定和评估内部公司资源，并充分利用这些资源。

通用人事月报表

资料下载地址：百度云盘: https://www.syjshare.com/res/RVUA7QF8

月度人力资源数据分析应该结合企业实际情况，根据关键业务指标进行定制化分析。以下是一些常见的月度人力资源数据分析的方法：

1. 人员异动分析：通过分析人员异动情况，了解员工流动的趋势和原因，为企业提供员工留存和招聘计划的参考。可以分析员工入职、调岗、晋升、降职、调离、辞职等情况，结合员工绩效、薪酬等数据进行分析。
2. 招聘效果分析：通过分析招聘的数据，了解招聘渠道效果、候选人流失原因、面试通过率等情况，评估招聘的成本效益和改进方案。可以结合招聘来源、职位、部门等维度进行分析。
3. 离职模型分析：通过分析离职员工的原因、离职率、流失成本等数据，了解员工离职的原因和趋势，为企业提供员工留存和离职管理的建议。可以结合员工绩效、薪酬、福利、职业发展等因素进行分析。

除了以上三个方面的分析，还可以结合企业实际情况进行其他方面的分析，如绩效评估、培训效果分析、人力成本分析等。关键是根据企业的战略目标和业务需求，选取合适的指标和方法，进行有效的数据分析和解读，提供科学的决策支持。

人员异动分析：

1. 人员异动率：报告期内人员异动总数除以月末总人数的百分比，反映企业人事运作的活跃程度。
2. 新进人员占比：新进人数除以月末总人数的百分比，反映企业的招聘情况。
3. 离职人员占比：离职人数除以月末总人数的百分比，反映企业的流失情况。
4. 内部调动率：内部调动人数除以月末总人数的百分比，反映企业的人才流动情况。
5. 招聘成本：招聘过程中发生的费用总和，包括招聘广告费、猎头费、应聘者面试费、招聘宣传费等。
6. 员工满意度调查结果：通过员工满意度调查获取员工对企业管理的评价，包括福利待遇、晋升机会、工作环境等方面。

招聘效果分析：

1. 招聘人数：报告期内招聘的总人数。
2. 招聘渠道效果：通过不同的招聘渠道招聘的人数占比，反映不同渠道的效果。
3. 招聘周期：从发布职位到成功招聘所需的时间，反映企业的招聘效率。
4. 招聘费用：招聘过程中发生的费用总和，包括招聘广告费、猎头费、应聘者面试费、招聘宣传费等。
5. 招聘质量：成功招聘的员工表现如何，反映企业招聘的质量。

离职模型分析：

1. 离职率：报告期内离职人数除以月末总人数的百分比，反映企业的离职情况。
2. 离职原因分析：通过员工离职调查分析员工离职原因，反映企业管理不足的方面。
3. 离职员工影响力分析：通过分析离职员工在企业中的影响力，反映离职员工对企业的影响程度。
4. 离职成本分析：离职所产生的费用总和，包括离职员工的经济赔偿、新员工的培训成本、岗位空缺带来的生产效益等。

离职预警模型是一种基于历史数据的分析方法，通过分析历史数据中的特征和模式，预测未来可能出现的离职情况。下面介绍一下离职预警模型的基本步骤和常用方法：

1. 数据准备：收集历史员工数据，包括个人信息、绩效评价、工作经验、薪酬水平等，同时也需要收集已经离职员工的相关信息。
2. 特征工程：对数据进行预处理和特征提取，包括缺失值填充、异常值处理、特征选择等。
3. 建立模型：选择合适的机器学习算法或统计方法，建立预测模型。常用的算法包括决策树、逻辑回归、支持向量机等。
4. 模型评估：使用历史数据中一部分作为训练集，另一部分作为测试集，评估模型的预测效果。
5. 应用模型：使用模型预测当前员工的离职风险，并给出相应的预警。

常用的离职预警模型指标包括：

1. 离职率：单位时间内离职员工数占总员工数的比例。
2. 流失率：单位时间内流失员工数占总员工数的比例。
3. 绩效评价：对员工的工作表现进行评价，包括个人绩效、团队绩效等。
4. 职业发展：评估员工的职业发展意愿和潜力。
5. 岗位满意度：评估员工对当前岗位的满意度和工作压力。
6. 薪酬福利：评估员工对薪酬福利的满意度和期望。

通过以上指标，可以建立出具有一定预测精度的离职预警模型，为企业提供离职风险预测和人力资源决策支持。

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