Rich data, Poor information

HR－BI作为人力资源信息化的一个有效组成部分，其实现方式主要包括了统计查询、经营分析指标和水晶报表，一般而言，EHR系统报表分析功能基本都可以通过BI系统来实现。区别于以结果展示为主的报表系统，BI的突出功能在于通过数据仓库，对数据进行多维分析与深度钻取，并通过灵活多变的、丰富的展现形式给予展示。

数智化人才管理的基础就是要搭建一套数智化的BI平台，有了BI平台就有了数智化人才管理的载体，益才将其技术实现的过程通过“2个基础，3层框架，4步流程”展开。

2个基础

企业满足什么基础条件才能够实现BI系统？

首先，企业要有数据基础，没有数据基础是没办法做的，即使做了也是一个空壳子，只是好看没有实际的应用。

其次，企业需要明确希望通过BI系统解决什么问题，企业可能需要HR部门通过系统提醒或看板展示：组织架构的变化有哪些，人才地图分布在哪里？如何排兵布阵？所需的关键人才在哪里？哪些员工最有潜力？哪些人才是组织中的承重墙？哪些是将/哪些是帅？等等。只有清楚我们需要解决什么问题才知道要分析哪些数据，哪些数据可以进行关联分析，如果如希望呈现人才的宫格落位就需要绩效数据和评价数据（能力评价或者潜力评价），如果需要分析人效和钱效，那就需要有人的营收、利润、投入与产出等。

满足了这两个条件，就可以利用BI技术，实现人才数据的可视化，实现对人才与组织的“看见、洞见、预见”，看见问题，洞见本质、以及预见未来，真正意义上实现以人才驱动组织战略的发展。

3层框架

按照数据处理过程，BI系统的功能框架和主要技术可以从3层框架进行分类和解构。

功能架构如图所示，可分为数据底层、数据分析层和数据展示层三个功能层级。其中数据底层负责管理数据，包括数据采集、数据ETL、数据仓库构建等；数据分析层主要利用查询 OLAP、数据挖掘、数据清理，以及数据可视化等分析方法抽取数据仓库中的数据进行分析；数据展示层用于将数据分析的结果用可视化图表进行展示并最终形成数据看板。

参照BI系统的功能架构，BI的主要技术也分为支撑类、分析类和展示类三个层级，如图所示。

4步流程

建立一套高效、完备的HR－BI系统，其过程并不会一帆风顺，对上述概念清晰后，结合实践经验，我们建议从“定义决策场景、数据建模、界定数据源、可视化呈现”四步流程展开具体的搭建工作。

1、定义决策场景

企业每天甚至每时每刻都会产生数据，每条数据都有可能包含大量的信息，一条数据用到不同的地方，往往就会有不同的价值和意义。因此实现BI之前，企业首先要明确业务场景，有了业务场景才知道我们需要哪些数据， HR－BI正是BI在人才管理决策分析过程中有效应用的工具，建立HR-BI，就是建立起企业科学的人才管理评价体系，从根本上改变人才管理仅仅依靠经验与感觉进行决策的现状，通过对人才管理工作的量化分析，找到企业在人才管理上需要解决的问题，进而能够找到不断调整与优化的方向与策略，更好的支持业务发展，真正适应企业整体发展战略的需要。我们通过两个真实的企业案例帮助大家更好地了解BI的应用场景。

案例一：某大型互联网公司想要对企业的人才结构进行分析，使用BI系统对企业的员工进行不同方面的分析，按层级、学历、年龄、绩效、能力等方面进行可视化呈现，通过不同的方式以及各个方面的交叉分析、动态呈现，帮助企业决策者实时掌握组织人才的现状。同时系统还会按照企业设置好的规则对不匹配的人才结构进行预警，让企业决策者能够第一时间发现问题，可以在第一时间做出反应，避免了因人才断档导致企业运营出现问题。

案例二：某家电行业龙头企业，实现对员工360度的全方位数据分析，洞察员工是否符合目前岗位的要求，如果不满足具体是哪些方面，是能力方面、还是动力方面，BI系统都会给予全面呈现，当员工出现不足时，BI系统也会提供预警，并给出相应的解决方案。而当我们有了岗位空缺，或者某个具体的项目需要挑选员工时，管理员只需要输入关键词就能智能匹配员工，并可视化呈现不同员工之间的对比分析图。

2、数据建模

任何一种BI工具都是依据用户事先定义好的分析模型来对数据进行灵活的加工，并按照用户的展现要求对分析结果进行丰富的展示。因而，设计一套符合企业管理需要的人才管理决策分析模型，是企业HR－BI系统建设成功的关键内核。否则，再强大的数据分析工具，没有分析的方法作支撑，也是徒劳。通过构建人才管理的分析模型，诸如：人力资源效能分析、组织管理分析、员工培训分析等，企业HR可以根据具体的人才管理场景，选取其中的模型，比如在人力润率、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，还可以实时显示员工入职与离职数据、岗位分布等常规数据。

人才管理决策分析模型可以有多种形式，比如，指标模型、指数模型、分析主题模型等，其中最常用的是指标模型。指标是一个数值，能够指出企业中某一领域绩效的优良程度，并为对何种绩效进行评估提供参考。指标的表现形式通常为百分比（例如人力资本投资回报率、员工流失率等）或者总量（例如人工成本总额、人均净利润等）。而所谓指标模型则是指企业根据自身经营与管理的需求出发，提炼出能够量化评价企业人才管理绩效的指标项，并将所有指标项的相关信息予以界定。一项完整的指标定义应该包括指标名称、具体内涵的定义、计算规则、绩效目标、起始点、数据来源、历史绩效及支持文件，同时这一指标必须具有可量化的特征。拥有一个或多个指标的可以是个体员工、团队、一线经理或者整个企业。

在操作层面，关键难点在于人才管理指标的提取和指标基准的选取。指标基准值需要根据企业的实际经营管理现状进行调整，一般是一年审计一次给予调整。采取什么类型的标杆，取决于指标的具体内涵。一般通用类指标可以采取通用标准，而对于具有行业特征的指标，则建议采用行业标准；对于无法取得或者不适合采用外部标杆的指标，则根据企业内部基准来设置。

3、界定数据源

要搭建企业人才管理体系，需要对于企业目前的人才数据进行梳理，这些数据可能广泛来源于EHR系统、OA系统、财务系统，以及部分的行业数据。HR-BI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。 指标的数据来源就显得尤其重要，否则再好的指标模型也无法通过系统展现出来。

同时，我们还需要对数据的统计口径进行明确界定。由于不同的管理者往往对同样的指标有不同理解，导致统计口径有时候难以统一。这就要求通过深入访谈与分析，在企业内部形成一致的统计口径，对同样的指标进行统一的定义，保证数据的有效性，比如总人数，是指哪几类人员属性的员工，是统计期间的期初、期平、期末等等，都需要一一给予清晰界定，不可有半点含糊之处。

数据源在技术实现上主要有“接入、清洗”两个关键环节。

4、可视化呈现

可视化呈现就是将数据转换成图或表等，以一种更直观的方式展现和呈现数据，将我们难以直观理解的数据通过图形化的手段进行有效表达，准确高效、简洁全面地进行信息传递，挖掘数据背后的价值。

在最终的呈现上选择图表至关重要，图表的种类繁多，一旦选择了错误的图表，不仅不能准确表达出数据本身的含义，还可能导致做出错误的决策。常见的图表包括：折线图、柱状图、饼状图、雷达图、散点图、树形图、关系图、流程图、路径图、仪表盘等其他类型图表。在选择图表之前需要明确不同图表使用场景。

譬如，折线图可以用于显示一组数据在一段时间内的变化，它的特点就是反映数据随时间变化的趋势，从而观察数据是否符合要求，如果不符合就需要做出进一步的处理。同时，折线图的数据不能只有一个数据，需要大数据量才能观察出数据趋势。其优势是不仅仅可以放一组数据，也可以多组数据放到一起进行比较，比如将人均营收和人均利润放在一起对比，就可以发现两者之间的相互影响，从图中就能看出人均营收高，进而影响人均利润也高。需要注意数据组数最好不要超过5组，数据组数越多，数据量就越大，图表显示相对也会比较乱。

基于不同的数据选择适合的图表，然后对图表进行配色，最终形成企业看板。以数据图表的方式直观的显示数据的变动情况，支撑人力资源以及高层管理者更清晰地掌控公司内部人才管理的全貌。选择多维度、多样式的图表，才能从多角度支撑汇报结论，否则工作汇报就会空无一物。图文并茂的汇报展示，帮助受众快速接收有效信息。BI工具作为专业的分析工具，具备丰富的展现功能，但每项指标采用什么展现形式，各种结果如何组合展现、如何存储，如何展现才能既体现数据的内涵、增加数据丰富程度又美观大方，都需要在指标模型设计时进行人性化、实用化的界面设计，以取得最好的效果，同时界面设计将直接指导BI工具技术人员的开发工作。

BI的核心价值在于满足企业不同层级人员对数据查询、分析和探索的需求，从而为管理和业务提供数据依据和决策支撑。企业数智化转型要立足于企业本身要解决的问题，让企业由经验驱动决策向数据驱动决策转变，BI是实现智慧决策的第一步，推动组织内部的管理决策模式由“粗放式”向“精细化”转变，这个过程中，BI将企业内部的数据分析方法、成功经验进行总结形成知识库，通过知识共享沉淀的方式优化业务流程，提高企业业务发展效率，提升整体的组织能力。

处于数智时代下的HR部门需要积极投入到这场转型浪潮之中，尽快从事务管理升级至数据管理，为管理者提供更有价值的战略决策支持，HR-BI 就是将驾驭数据的工具放在HR手中，帮助企业在未来到来之前看到未来。

本文节选自《数智化人才管理：组织与人才效能提升指南》一书。‍‍