Rich data, Poor information

作者：益才发布时间：2024-08-07

近年来，着眼于企业量化管理的组织背景，顺应这一需求的数据分析系统BI(Business Intelligence, 商业智能)工具在企业经营管理过程得到了广泛应用。根据Gartner (加特纳)公司对1400名首席信息官 (CIO) 进行的调查，结果显示商业智能 BI将超过安全性而成为企业首要考虑的技术问题，计划用于BI方面的预算普遍增加，平均增幅可达5%左右。目前，BI工具无论是在企业经营分析、财务分析等方面都已经取得了不俗的实际应用表现，并拉开了在人才管理领域有效应用的理论研究和应用实践的序幕。

目前已有多家企业高薪招聘专职HR-BI岗位员工(高分位年薪高达百万),相信很快HR-BI的知识技能将成为人力资源从业者的标配技能。本章节一探究竟，颇为神秘的HR-BI到底是什么?以及从HR的视角如何进行技术实现?

什么是BI？

要了解HR-BI是什么，我们首先要了解BI, 即商业智能，又称商业智慧，指用现代数据仓库技术、线上分析处理技术、数据挖掘和数据展现技术进行数据分析以实现商业价值。这个概念近几年随着计算机硬件的高速发展不断被推向商业管理的制高点。如今无论是互联网巨头还是体量较大的实体制造业都离不开这个概念。抖音视频的推送机制、淘宝商品的展示逻辑、制造业企业的数智化管理等都是遵循着这个准则。

其实这个概念早已有之，最早记录者是IBM的研究员Hans Peter Luhn在1958年就用到了这一概念。他将“智能”定义为“对事物相互关系的一种理解能力，并依靠这种能力去指导决策，以达到预期的目标”。之后在1996年加特纳集团 (Gartner Group)更全面地提出并定义了商业智能，加特纳集团将其定义为：“商业智能描述了一系列的概念和方法，通过应用基于事实的支持系统来辅助商业决策的制定。商业智能技术提供了使企业迅速分析数据的技术和方法，包括收集、管理和分析数据，并将这些数据转化为有用的信息，然后分发到企业各处。”

HR-BI, 是将与人有关的大数据借助BI工具的梳理，最终传递到行动载体(人)的一个过程。即将企业中各种各样的数据进行收集、汇总、分析，根据企业不同的人才应用场景，形成各式各样的报表，帮助企业决策者提供人才决策依据，并做出合理的决策。

展开而言， HR-BI 是使用数据仓库、数据分析以及数据可视化等技术，将企业各平台的数据经过数据分析转化为信息和知识的解决方案，满足企业不同层级人员对数据查询、分析、探索的需求，实现企业对人才的检测和洞察，从而支撑企业经营管理决策，提升企业管理能力。

Rich data, Poor information

BI系统的产生源于 “Rich data, Poor information”这么一种现实，即通过企业目前许多信息系统产生了大量的原始或经过简单加工的数据，但在支持企业经营综合分析和管理决策时，却显得非常无力。数据终究只是碎片的信息，并不能真正实现价值。这些数据来源太广，格式不统一，并且其中极少量的数据记录格式不正确；

同时，累计的数据量相当庞大，但许多细节对高层管理人员来说并不重要，他们需要快速、全面地掌握企业的人才管理全貌，企业的管理者想知道人力配置是否平衡，人员结构是否健康，绩效和薪资分布是否合理，人力成本是否连年趋高等，诸如此类综合、全面、宏观的信息支持，才是领导们关注的对象。而这些信息通过传统的报表都很难做出洞察，原因无外乎如下几点：

●数据量庞大、分散，高层管理者无法快速、全面地掌握企业的人资管理全貌，因而也无法直接得出科学决策。

●人力资源数据相对独立，仅仅反馈人事部门的问题，无法与业务结合，没有形成一个闭环管理系统。

● 目前传统的报表仅关注企业内部数据，缺乏标杆以及市场参考，即使有了数据也不知道是好是坏，无法帮助企业找准自身位置。

● 数据处理面临较大的难度，尤其是数据建模等工作，需要专人处理，耗费大量的时间与人力成本。

当数据的数量和复杂度超过了传统报表的范围，企业不得不考虑启用新的工具来帮助他们获取更准确有力的“Information”, 而不是一堆讲不出故事的 “Data”。

打破僵局的 HR-BI

在企业信息化程度普遍提高的趋势下，许多管理比较先进的企业都纷纷引入了人力资源信息化的概念，建立了自己人力资源管理系统EHR或HRMS, 并利用信息管理系统进行了大量的统计分析和报表管理操作。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，因而一般意义上来说，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。

传统的人力资源模式主要是以事为中心，数智化的人力资源管理则是以人为中心，将人才的基础数据、评价数据、绩效数据进行整合，利用BI的数据分析和数据可视化的技术形成人才管理的看板，帮助管理者做出科学的决策。因此，对于一般HR业务过程数据和通过EHR系统简单加工可以实现的统计功能，以及常规的人事报表(年报),可以统一由EHR系统来实现；对于需要建立数据分析模型，并利用数据仓库进行数据整合的对数据展现要求比较高的指标或者指标集合(报表)，则主要通过BI 平台来实现。我们来看看它在实际应用中可以为企业带来哪些价值。

提炼重点数据，指导管理

HR-BI 能够从海量人力资源数据中提炼出与业务相关性最强、最能直击痛点的指标，包括人力配置、人力效能、人才招聘、员工绩效、薪酬福利等多个模块，通过对于人力资源管理多个维度的精细化分析，充分发挥数据的指导性作用，帮助企业未雨绸缪。例如，当企业管理者意识到某地区员工流动率明显变高，可考虑调研当地员工，了解相关情况，适当增加激励性员工政策，避免大规模的员工流动给企业业务发展造成影响。

这种功能能够支持集团型企业总部对各下属分支机构的人力资源管理过程进行及时有效的指导与管控，确保总部制定的人力资源规划能够逐级得到有效监控并最终落地执行。

贴近业务，打破数据边界

HR-BI能够拓展人力资源数据的边界，将人力资源与业务场景深度结合，打通财务、运营数据，进而了解企业人工成本占总体运营成本的比例、人力成本利润等核心信息，挖掘人力数据在业务中的战略价值，实现人才规划与决策量化管理，及时直观地支撑企业战略发展。

动态、多维、体系化定位问题

HR-BI 能够通过实时数据、数据同比、数据环比等方式更及时发现企业的管理问题，而且能从更多的纬度、更细的颗粒度直接定位问题，将整体数据与明细数据联动，逐层下钻到最明细的数据，发现与探索异常情况的根本原因。

这将夯实完善人才管理的评价系统，对人力资源管理职能的有效性、员工队伍与能力建设、员工士气以及人力资源的投入产出等进行量化评价，并成为企业绩效管理的一个有效组成部分。

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。‍‍