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数据分析师如何利用数据分析进行人力资源管理的优化

关于数据分析师如何利用数据分析进行人力资源管理的优化，小编在这里整理了一篇文章，希望可以对数据分析师们有所帮助。
一、人力资源大数据的关键要素
对于大数据在人力资源管理中的应用，最关键的不是数据绝对化的大与多，而是信息的丰富性与连续性。有的企业可能认为企业人员没有那么多，人力资源数据不足以“大”，因此觉得企业的人力资源数据分析没有价值，可以不用做数据分析，实则不然。人力资源的大数据分析主要有三个关键要素：
第一，要全体不要抽样，也就是不再像以前调查采用抽样的模式，而是要全体数据，即全部员工的数据，越全越好；
第二，要相关不要因果，即我们在分析和应用数据的时候要相关性的，而不是因果性的，要考虑规律性的相关关联关系，也就是说不是当A导致B时就一定导致B，而是A的 80%可能会导致B，要的是这类相关因素；
第三，要效率不要绝对精确，我们在做数据分析时，很多数据更关注的是效果，而不是绝对准确、绝对精确，比如日常应用中用到的平均年龄，28.1与28.2可能就没有什么绝对的差别，这时候往往更关注的是效果。因此对于人力资源数据而言，我们首先要考虑的是数据的丰富性、关联性、全体性，这样在做数据分析的时候就能够做出各种关联要素的分析。
二、人力资源数据分析类型
对于企业的人力资源管理数据建设，常见的人力资源数据类型主要包括以下三种：
第一，事实性数据。可分为个人层面的、组织层面的、岗位层面的。个人层面的数据有人员数量与结构、学历、年龄、性别、家庭背景、工作经历、技能特长等，就个体而言这些数据通常是唯一的或不经常变化的静态性数据，虽然年龄会随着时间而变化，但是每个点是不变的。这类事实性的数据，在企业人力资源管理中常被称之为人事档案信息，这也是人力资源的最基本的信息数据，是多数分析的基础。那么首先要实现全体员工人事档案的全面数字化管理，再利用这些数据做有价值的分析。

第二，动态性数据。这类数据通常是变化的，是在人力资源业务处理过程中产生的动态性数据。比如招聘业务，我们计划招聘20位员工，但是这个过程中可能会收到500份简历，面试50人，过程中的数据就会分析反映出招聘效果与效率。
第三，整合性数据。这类数据往往是通过计算、分析、挖掘得到的，是综合整理、关联运算出来的综合性数据，比如人事费用率、人均效益、人均工资等。
以上三种数据组合起来就形成了企业全面的人力资源数据。基于这三种数据，人力资源数据分析又分为哪三种类型？
第一类：基础信息数据分析，即基于静态数据进行的分析，包括人员总量、人才结构、人员状态、人力资源配比等，这些都可以通过基础信息来获取，从而反映出企业人力资源现状。
第二类，职能业务数据分析，也就是通过人力资源业务活动，比如员工关系、招聘、薪酬激励、学习发展、绩效考核等过程中产生的数据，对这类数据进行分析属于人力职能业务分析，可以反映出企业人力资源活力。
第三类，效益效能数据分析，人力资源管理的最终价值是什么，一定是给企业带来效益、效能，那么就要对人均单产、人工成本利润率、员工满意度等进行分析，反映出企业人力资源质量如何。
所以上述三类数据相对应产生的三类数据分析，在人力资本方面可以反映出企业投入的情况怎样，通过一系列人力资源活动的管理，转化效果如何，会带来什么样的产出。因此这三种数据分析可以形成企业全面的人力资源数据分析。
三、人力资源数据分析价值
在价值方面，可以说是不言而喻的。人力资源管理数据分析的价值，就像上面提到的今后任何的管理活动都应该是无工具不管理、无数据不决策。
德勤咨询公司总结了一个人力资源数据分析的成熟度模型，共包含了四个层面，也就是在人力资源数据分析的时候可能实现的程度。第一个层面，他们认为首先应该是响应性的分析，即操作层面的，也就是说是效率性和准确性的数据分析。老板要什么数据，人力资源部通过什么样的方式快速提供，比如工资核算，能否快速准确地得出结果，而不再是大量的人为性重复计算，等等。第二个层面，属于有利于发展性的，主要是在人力资源业务管理、发展过程中能有效帮助我们做职能体系设计的数据分析。第三个层面，要有助于企业业务发展战略的，主要涉及到人力资源规划、人力资源各种模型体系，也就是说战略层面的数据分析。第四个层面，可以预测未来，也就是能够预测将来什么业务应该配备什么样的人力资源。这四个层面应该是逐步实现的，实现过程中也是具有一定难度的。
那么人力资源数据分析的核心价值可以总结概括为三个方面：明事实、察问题、预将来，即企业首先要很清楚的了解企业人力资源整理的现实状况是什么，接着通过这些数据我们能不能发现存在的问题或者潜在的问题，最后通过这些问题我们能否看到未来该怎样做，提出什么样的规划和建议。