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如今，人力资源管理数据化是一个相当热门的话题，许多人力资源工作者（以下简称“HR”）也愈来愈注重在工作中使用数据。但“热门”不代表“精通”，重视数据不一定代表能够有效地利用数据。当数据无法帮助业务部门做出决策时，数据也仅仅是一串数字。在人力资源数据越来越多、越来越碎片化的今天，找对数据、整合数据以及分析数据的能力显得尤为重要。
数据化人力资源价值何在
戴维·尤里奇成就其大师地位的观点之一，即“人力资源部门不应该再关注自身活动，不应该关注做了什么，而应该关注产出是什么”。如此，人力资源部门该检视一下自己所做的工作和产出都有哪些，又有多少业务部门把HR视为“合作者”。老板们嘴上虽强调自己最重要的资源是“人”，但却从未将人力资源部门视为“战略支持”。大家似乎都认为“调调人，发发钱，讲讲课，打打小官司”的工作太缺少技术含量，而这种事务性的工作很难为企业带来“真金白银”。
一则小段子是这样说的：某企业的总经理助理为了写公司总结，要收集各部门的年度工作信息，人力资源部因为工作繁忙，晚一天才上报信息。没想到，助理却一点不生气——没事，你们不用着急，我们直接用了你们去年的材料，反正也差不多！这个事情很快就被一小撮别有用心的人传遍了公司，大批不明真相的员工跟着起哄，人力资源部负责人无比尴尬……
电影《美国队长2》中的大反派佐拉博士说：“21世纪就是一本巨大的数据词典。”漫画世界中的这一“遐想”并不夸张，我们的世界正在被迅速地数据化，要想理解当前的商业逻辑更离不开“数据语言”。于是，人力资源管理领域的一些管理实践者们，开始向数据要效益，“人力资源效能”渐渐成为业界的热点话题。
从外部环境来看，互联网时代变化无常，企业需要更加柔性的组织能力，快速地适应环境变化。而人力资源效能是组织能力的最佳代言工具，它可以直接显性评价企业组织能力的高低，并能通过综合分析给出保持或改善的措施、方案。从内部需求来看，在外部环境不断变化时，组织内部也需要适应这些变化。当内部出现“失控”倾向时，人力资源效能监测的价值就会凸显出来，甚至可以及时预警和判断企业内部出现的重大问题。
所以，人力资源管理数据化不只是人力资源部门拿着炫耀工作成果的显性工具，更是对企业的经营发展有着重大意义的量化模板。
用数据体现HR价值
人力资源管理数据化相比传统人力资源的定量评价确实更具说服力和显性化，但HR想要真正掌握和利用“人力资源数据”仍面临诸多的难题和转变：
数据挖掘的挑战
在处理数据的过程中，HR要时刻自问：我们是否具备预见能力，这种能力的养成需要企业不断地提供基础数据加以支撑，也需要不断地自我学习获得掌握、分析数据的能力。HR越是重视数据化，就与业务部门贴得越近，但实际上仍然有不少HR并不真正了解其他业务，或者无法短时间内胜任业务伙伴的角色。这就造成了一些HR与业务的沟通不顺畅，提供的数据与业务部门的需求有出入。笔者认为，在企业不同的决策中，对于从业人员而言，最重要的是清楚什么时候用什么方法，就目前HR的整体业务能力来看，这将是一项比较大的挑战。
工作思维的转变
一方面， HR在思考问题时应更贴近业务，这就需要先预测、探讨会遇到什么样的业务问题，在这个前提下再找出合适的数据用来预防可能出现的问题；另一方面，HR需要加强自身对数字理念、统计学的深入剖析能力。HR如果能够学习到更多的统计学理论，明白财务、业务、企业发展之间的关联，那么HR将更清楚地了解到数据对人力资源工作的重要意义。最后，HR应利用大数据提升“自我营销”的能力。近些年来，HR已经开始改变行政管理型部门的形象，所从事的工作也越来越和组织能力提升相关联。但如何使HR所做的贡献得以进一步显现，数据分析也许是一个最为直观的方法，它能让所有员工看到HR最直接的工作成果，进而获得上司的认可。
获得数据的途径
首先，从内部数据入手。HR需要走出人力资源部门从其他业务伙伴那里获得数据；其次，通过第三方数据寻求支援。目前，一些第三方咨询机构会定期向外发布行业数据，这些数据可以作为有效的专业数据填充到数据库中；最后，借鉴、参考行业标杆的数据。在互联网时代，没有任何企业的数据是可以完全对外封闭的，HR可以突破性地寻找标杆对手的数据。
效能指标的提取
HR在寻找数据指标时，首先，一定要选择管理者最关心的指标，而且这些指标也是业务部门都关心、最好懂的指标；其次，在每个层面，一定要找到最能够反映战略路径的指标，在每个环节中，一定要找到最能说明该环节状态的指标；最后，一旦这些指标不能反映人的绩效产出，没有数据支持就要果断放弃。
真正的数据化人力资源管理，可以帮助企业HR和老板这样“玩耍”：你可以告诉老板，本年我们的人工成本投入比提升了15%。这是基于两个原因：一是，新一轮的子公司管理人员调整后，新到位人员经营业绩普遍提升20%，相对未调整人员业绩提高了30个百分点，成为公司业绩的重要增长点。二是，在业务规模上升20%的前提下，人员数量、人工成本的上升都控制在10%以下，相比往年同样的业务增长规模，人员增长率下
降了5个百分点。这样的人力资源工作呈现方式是不是会让HR觉得很心潮澎湃、激动不已呢？
数据化人力资源如何应用
如何将数据化人力资源的价值显性地展示出来，人力资源效能监测系统就是最佳实践。人力资源效能监测系统是一套关注人力资源各项运行指标健康状况的动态监控系统，其基于人力资源管理效能的价值链建立，不仅关注企业人力资源运行的结果，还关注人力资源运行的过程。通过人力资源效能监测系统，我们可以清晰地看到人力资源系统运行的成果，同时也能反映企业运营的健康状况。
效能监测系统VS部门绩效体系
联系：它们都是由一定的可衡量的人力资源指标体系组成，都能体现人力资源职能的功能和价值，都针对公司整体战略目标的实现。
区别：效能监控系统旨在持续优化人力资源管理体系，部门绩效体系更强调业绩实现；效能监控系统强调评估能相对直接体现人力资源管理体系有效性的综合性、结果性、量化指标，部门绩效指标则主要为承接公司战略的分解指标和基于部门职责的关键任务性指标，既包含结果性指标，也包含过程性指标，既有量化指标，也有非量化指标；效能监控系统随需要可以进行定期或不定期评估，以实现其动态跟踪的价值。部门绩效体系通常遵照绩效管理周期，进行半年或年度评估。
为什么要进行效能监测
指导作用：帮助企业确定并保持正确的方向；
诊断作用：确定企业需要注意哪些方面，存在哪些问题，应该从哪里着手以完成期望的变化；
跟踪、监控作用：根据标准，评估企业取得的进步或绩效；
评估作用：评估被衡量方面的价值。
效能监测系统的构建流程
人力资源效能监测系统一般经过三个步骤搭建起来：首先，画出人力资源效能战略地图，按照人力资源管理机制，在存量、流量和人力资源效能关键产出三个层面画出人力资源管理效能战略地图。每个企业的战略地图都是独一无二的；其次，呈现关键指标，这需要我们从人力资源效能指标库中选择指标，这个指标必须是每个环节的关键表现指标。如果无法选取最合适的指标，那么需按照指标制定的原则进行个性化设计；最后，根据因果关系进行连接，由下一级的若干个指标指向上一级的某个指标，形成因果假设，通过判断符合逻辑、现实情况来判断指标指向的正确性。通过这样的三层架构，就可以构建人力资源监控系统，来监测企业人力资源运行的状况了（如图1）。
需要注意的是，每一个效能监测系统都是独一无二的，需要个性化定制。最核心的问题是，如何利用手里的指标去形成反映业务的指标却不简单，如何透过表象去看到本质，这才是数据化人力资源漫漫长路上，需要每一位从业者砥砺而行的征途。
责编/寇斌
数据化人力资源价值何在
戴维·尤里奇成就其大师地位的观点之一，即“人力资源部门不应该再关注自身活动，不应该关注做了什么，而应该关注产出是什么”。如此，人力资源部门该检视一下自己所做的工作和产出都有哪些，又有多少业务部门把HR视为“合作者”。老板们嘴上虽强调自己最重要的资源是“人”，但却从未将人力资源部门视为“战略支持”。大家似乎都认为“调调人，发发钱，讲讲课，打打小官司”的工作太缺少技术含量，而这种事务性的工作很难为企业带来“真金白银”。
一则小段子是这样说的：某企业的总经理助理为了写公司总结，要收集各部门的年度工作信息，人力资源部因为工作繁忙，晚一天才上报信息。没想到，助理却一点不生气——没事，你们不用着急，我们直接用了你们去年的材料，反正也差不多！这个事情很快就被一小撮别有用心的人传遍了公司，大批不明真相的员工跟着起哄，人力资源部负责人无比尴尬……
电影《美国队长2》中的大反派佐拉博士说：“21世纪就是一本巨大的数据词典。”漫画世界中的这一“遐想”并不夸张，我们的世界正在被迅速地数据化，要想理解当前的商业逻辑更离不开“数据语言”。于是，人力资源管理领域的一些管理实践者们，开始向数据要效益，“人力资源效能”渐渐成为业界的热点话题。
从外部环境来看，互联网时代变化无常，企业需要更加柔性的组织能力，快速地适应环境变化。而人力资源效能是组织能力的最佳代言工具，它可以直接显性评价企业组织能力的高低，并能通过综合分析给出保持或改善的措施、方案。从内部需求来看，在外部环境不断变化时，组织内部也需要适应这些变化。当内部出现“失控”倾向时，人力资源效能监测的价值就会凸显出来，甚至可以及时预警和判断企业内部出现的重大问题。
所以，人力资源管理数据化不只是人力资源部门拿着炫耀工作成果的显性工具，更是对企业的经营发展有着重大意义的量化模板。
用数据体现HR价值
人力资源管理数据化相比传统人力资源的定量评价确实更具说服力和显性化，但HR想要真正掌握和利用“人力资源数据”仍面临诸多的难题和转变：
数据挖掘的挑战
在处理数据的过程中，HR要时刻自问：我们是否具备预见能力，这种能力的养成需要企业不断地提供基础数据加以支撑，也需要不断地自我学习获得掌握、分析数据的能力。HR越是重视数据化，就与业务部门贴得越近，但实际上仍然有不少HR并不真正了解其他业务，或者无法短时间内胜任业务伙伴的角色。这就造成了一些HR与业务的沟通不顺畅，提供的数据与业务部门的需求有出入。笔者认为，在企业不同的决策中，对于从业人员而言，最重要的是清楚什么时候用什么方法，就目前HR的整体业务能力来看，这将是一项比较大的挑战。
工作思维的转变
一方面， HR在思考问题时应更贴近业务，这就需要先预测、探讨会遇到什么样的业务问题，在这个前提下再找出合适的数据用来预防可能出现的问题；另一方面，HR需要加强自身对数字理念、统计学的深入剖析能力。HR如果能够学习到更多的统计学理论，明白财务、业务、企业发展之间的关联，那么HR将更清楚地了解到数据对人力资源工作的重要意义。最后，HR应利用大数据提升“自我营销”的能力。近些年来，HR已经开始改变行政管理型部门的形象，所从事的工作也越来越和组织能力提升相关联。但如何使HR所做的贡献得以进一步显现，数据分析也许是一个最为直观的方法，它能让所有员工看到HR最直接的工作成果，进而获得上司的认可。
获得数据的途径
首先，从内部数据入手。HR需要走出人力资源部门从其他业务伙伴那里获得数据；其次，通过第三方数据寻求支援。目前，一些第三方咨询机构会定期向外发布行业数据，这些数据可以作为有效的专业数据填充到数据库中；最后，借鉴、参考行业标杆的数据。在互联网时代，没有任何企业的数据是可以完全对外封闭的，HR可以突破性地寻找标杆对手的数据。
效能指标的提取
HR在寻找数据指标时，首先，一定要选择管理者最关心的指标，而且这些指标也是业务部门都关心、最好懂的指标；其次，在每个层面，一定要找到最能够反映战略路径的指标，在每个环节中，一定要找到最能说明该环节状态的指标；最后，一旦这些指标不能反映人的绩效产出，没有数据支持就要果断放弃。
真正的数据化人力资源管理，可以帮助企业HR和老板这样“玩耍”：你可以告诉老板，本年我们的人工成本投入比提升了15%。这是基于两个原因：一是，新一轮的子公司管理人员调整后，新到位人员经营业绩普遍提升20%，相对未调整人员业绩提高了30个百分点，成为公司业绩的重要增长点。二是，在业务规模上升20%的前提下，人员数量、人工成本的上升都控制在10%以下，相比往年同样的业务增长规模，人员增长率下
降了5个百分点。这样的人力资源工作呈现方式是不是会让HR觉得很心潮澎湃、激动不已呢？
数据化人力资源如何应用
如何将数据化人力资源的价值显性地展示出来，人力资源效能监测系统就是最佳实践。人力资源效能监测系统是一套关注人力资源各项运行指标健康状况的动态监控系统，其基于人力资源管理效能的价值链建立，不仅关注企业人力资源运行的结果，还关注人力资源运行的过程。通过人力资源效能监测系统，我们可以清晰地看到人力资源系统运行的成果，同时也能反映企业运营的健康状况。
效能监测系统VS部门绩效体系
联系：它们都是由一定的可衡量的人力资源指标体系组成，都能体现人力资源职能的功能和价值，都针对公司整体战略目标的实现。
区别：效能监控系统旨在持续优化人力资源管理体系，部门绩效体系更强调业绩实现；效能监控系统强调评估能相对直接体现人力资源管理体系有效性的综合性、结果性、量化指标，部门绩效指标则主要为承接公司战略的分解指标和基于部门职责的关键任务性指标，既包含结果性指标，也包含过程性指标，既有量化指标，也有非量化指标；效能监控系统随需要可以进行定期或不定期评估，以实现其动态跟踪的价值。部门绩效体系通常遵照绩效管理周期，进行半年或年度评估。
为什么要进行效能监测
指导作用：帮助企业确定并保持正确的方向；
诊断作用：确定企业需要注意哪些方面，存在哪些问题，应该从哪里着手以完成期望的变化；
跟踪、监控作用：根据标准，评估企业取得的进步或绩效；
评估作用：评估被衡量方面的价值。
效能监测系统的构建流程
人力资源效能监测系统一般经过三个步骤搭建起来：首先，画出人力资源效能战略地图，按照人力资源管理机制，在存量、流量和人力资源效能关键产出三个层面画出人力资源管理效能战略地图。每个企业的战略地图都是独一无二的；其次，呈现关键指标，这需要我们从人力资源效能指标库中选择指标，这个指标必须是每个环节的关键表现指标。如果无法选取最合适的指标，那么需按照指标制定的原则进行个性化设计；最后，根据因果关系进行连接，由下一级的若干个指标指向上一级的某个指标，形成因果假设，通过判断符合逻辑、现实情况来判断指标指向的正确性。通过这样的三层架构，就可以构建人力资源监控系统，来监测企业人力资源运行的状况了（如图1）。
需要注意的是，每一个效能监测系统都是独一无二的，需要个性化定制。最核心的问题是，如何利用手里的指标去形成反映业务的指标却不简单，如何透过表象去看到本质，这才是数据化人力资源漫漫长路上，需要每一位从业者砥砺而行的征途。
责编/寇斌