人力数据分析维度详解——九数云
人力数据分析的逻辑是一个数据聚焦的过程,更应该聚焦在部门,聚焦在层级,聚焦在岗位,这样不管是我们在找数据差异化问题的原因,还是最后给出解决方案的时候,就更加的有针对性。
1.人力数据分析公司层面的数据分析
我们首先第一个层级我们要做公司整体的数据分析。
在公司整体的数据分析里我们会从宏观的数据入手,比如公司今年有多少人,和去年比的增幅怎么样,今年离职了多少人等,公司层面的数据呈现对象是公司的老板和管理层,他们关注的是宏观的数据,所以我们在做这个层面的数据呈现的时候一般是公司关键的KPI数据。
2.人力数据分析部门层面数据分析
由于每个部门的职能不一样,所以各个部门的人力资源各模块的关键数据指标的标准就不一样。
我们拿最简单的人员结构来说,IT部门和研发部在人员结构标准上肯定不一样,IT部门的年龄占比相对来说25-26岁占比最多,但是研发部的工程师在年龄结构上30岁的人员占比应该会比较大,因为工程师都是需要有比较长的工作经验的。那如果我们从公司的层面来进行人力数据分析,就不能针对各个部门做结构的对标。
所以我们还是需要做数据聚焦,从各个部门来分别看各个部门的各模块的关键指标的数据,然后和市场数据或者历史数据进行对标,在进行数据分析。
3.人力数据分析关键岗位聚焦分析
我们对数据分析的维度在进行聚焦的过程中,我们还可以对关键岗位进行聚焦分析,特别是公司的核心岗位,不管是在人员结构,招聘,人才发展等,我们都需要单独的把这些岗位列出来,分析这些岗位的人力资源各模块。
4.人力数据分析层级数据聚焦
在人力资源的各模块的数据分析中,我们除了要关注部门,岗位以外,还特别关注公司的管理层数据。
公司的各个层级的管理层是公司的核心人员,我们需要在各个模块对各个层级的管理层进行数据分析,从而在人才发展,绩效,薪酬,组织等来对管理层进行管理。所以在数据分析维度里,对管理层进行数据的聚焦非常重要。
在数据仪表盘中,还有一个模块就是人员离职,人员离职成本是人力资源成本里最高的一个模块,所以我们希望对管理层的人员离职的结构和原因分析,保留核心管理层,并且可以预测离职人员,所以我们在做离职的人力数据分析的时候,就加入了管理层这个维度。
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