一图看懂“数智化人才管理”

作者：益才发布时间：2024-10-25

“HR数智化转型、EHR、DHR、DTM……”这些词汇已成为近年来各大HR行业活动、论坛、人才峰会的高频词，不冠以这些热门标签似乎体现不出活动的价值。

HR从业者对于EHR的概念并不陌生，许多企业都有自己的人力资源管理系统。DTM（Digital and intelligent talent management）的概念相对新颖，不可避免就有类似的困惑：数智化人才管理系统中经常提到“人才大数据分析决策”，到底是什么样的人才大数据？怎么进行分析和决策？已经有了EHR平台，还需不需要数智化人才管理系统？是不是在原有EHR系统上加入人才盘点、360度测评等人才管理的应用内容，进行功能完善就升级为数智化人才管理系统了？针对以上种种问题，我们来一探究竟。

01究竟什么是数智化人才管理？

数智化人才管理是指将人才管理业务融入企业运行生态，与企业数智化转型形成交互配合。其核心价值在于盘活人才管理中的各项数据，重塑管理与业务流程，达成提升组织与人才效能的效果。受数字经济，人口老龄化等社会因素，以及云计算等技术因素驱动影响，数智化人才管理将加速发展渗透。

建立人才大数据治理体系，是形成数智化人才管理极其基础、关键、核心的前提，具体而言包括四项工作：一是建立人才数据业务模型，确定人才数据类型和数据指标；二是明确人才数据来源，建立或重构基于数据管控的人才管理体系；三是建立人才数据管理模型，明确人才数据应用方向和模式；四是建立人才数据应用模型，构建基于数据分析的应用场景。

HR领域天然带有大数据基因，数智化人才管理不是创造，而是传承和迭代。回溯早期的人事管理，我们会发现，人力资源领域一贯注重人事类各种档案、信息、数字的管理，例如：考勤、工龄、司龄、薪酬、奖金、绩效、360度评估以及荣誉表彰次数等，同时也可以将学历、职位序列、岗位价值等信息转化为初级数字用于计算。数智化人才管理系统与HR并非刚刚结缘，就像人工智能并非21世纪的产物一样，随着时代的发展，数智化人才管理系统会帮助HR部门为组织带来增量价值，其实质是因时因地做出智能的人才管理决策，为企业战略、业务和经营持续提供人才梯队支撑，获取、发展以及留存所需的人才。

所以面对数智化转型，HR部门不要错误地认为这是一项全新的任务。数智化人才管理是对现有人力资源管理体系的一次技术性升级迭代，是HR自身大数据基因的持续进化。HR们完全可以充满信心，迎接并拥抱这个时代变化所带来的新挑战。

02三大价值‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍

很多企业虽然已经具备了人才管理大数据的原始累积基础，也正在致力于数智化人才管理平台的搭建，但受困于人力资源流程性事务，人才数据孤立无连接，无法提供场景预测，在进行宏观层面的人才和组织决策时，交叉分析的维度不系统，无法产生洞察性输出。简而言之，底层数据标签不明确，无法进行诊断和预判。如果你还在为人才管理而烦恼，那么，非常有必要认识数智化人才管理的三大价值。

价值一：打破数据孤岛，盘活人才管理大数据

过去，企业的信息化更多的是以模块化的事务流为导向，人才数据停留在孤岛层面。虽然企业在进行人才盘点后收集了大量数据，但是数据之间并没有联系。组织决策与人才决策不能基于零散的数据，多维数据的关联与畅通是决策的关键。企业需要调用数据进行决策时，往往需要花费大量时间去综合处理数据。比如，当需要了解一个员工的贡献度时，需要将员工的各种数据，包括绩效、学习、考试、岗位匹配度、素质测评、360测评、敬业度、满意度等，整合在一起进行关联分析，才能做出更为全面的组织优化方案。

数智化人才管理依托系统平台和数据库，构建立体、直观、联动的大数据，打破数据孤岛，盘活人才管理大数据。具体体现在以下两个方面：

一是人才标签多元化。在大数据时代，人才画像标准的维度更加多元且可标签化，经验信息代表人才的过去，能力和绩效数据代表人才的现在，态度价值观的数据代表人才的未来。在基于多维度的人才画像标准框架上，构建起丰富的组织标签与人才标签后，不断地收集数据，丰富数据，更新数据，

在此过程中强化持续一贯的人才标准。

二是获得人才数据的来源具有多元整合性。既有评价中心对于能力的主观评估，也有绩效、表彰、荣誉、成果、工作行为等客观数据，而且完成了全过程、多类型、非结构化数据的采集，实现从结果静态化转向过程动态化，为组织提供人才结构、数量、质量匹配度、人才梯队完备度，以及关键人才

与业务适配度等决策依据。

价值二：BI 可视化，搭建智能决策驾驶舱

BI可视化，指的是形成个人和组织两种可视化视角，支撑组织和个人做出具有前瞻性的决策。BI可视化就像智能驾驶舱。

首先，个人视角。个人视角页面综合了员工的个人信息、人才发展轨迹、岗位胜任度、个人测评数据、潜力评估、绩效数据等，在进行交叉分析后形成人才画像。通过个人看板中的数据信息，就可以清晰地刻画出一个员工的形象，实现“数字孪生”。当企业想要迅速了解某个员工时，只需要将员工个人界面调出，就可以立体地了解其全方面的信息。

其次，组织视角。组织视角页面可以清晰地看到整个组织的继任地图，一目了然地了解企业现有人才梯队情况。同时，对于人才比对，部门、组织层面的人才落位，组织界面都可以形成清晰的透视，大大提高了企业人才决策的准确率与效率。过去我们对人才管理系统存在一个误区，认为系统管理者账号就是HR 部门或大数据系统立项团队使用的，而忽略了为企业各级管理者们定制人才管理的使用界面。对于管理者而言，人才管理绝不是切片式的，也不是几个割裂的填表任务。管理者的人才界面，应以组织结构图的形式，实时全面地呈现团队人才动态，并且向管理者发出招聘、选拔、培养、激励、挽留的管理动作需求清单，帮助管理者建立人才管理日志以及全年大事记。这就是大数据及AI 分析与决策为管理者提供的具体而实在的价值。与过去复杂的线下人才管理方式相比，数智化人才管理通过人工智能、大数据、云计算等数智技术，能够实现快速抓取人才数据，多维度交叉分析，从而帮助组织形成实时、立体、全面的人才评价看板，即时查看，及时反馈，提升管理效率，从个人、组织、决策等多个角度形成人才管理驾驶舱智能决策系统。

价值三：全息诊断，实时动态预警

数智化人才管理系统支持用户自主选择关心的数据指标，并基于自身管理需求设置属于自己的“预警线”, 一旦指标达到预警值，用户将在移动端收到异常数据消息提醒，实现及时管理预警。预警类指标可围绕关键人才异动情况、组织健康度、薪酬人事预警、人力成本预警、绩效预警等角度进行设置，提醒管理者关注风险，并提供相关方案建议。例如，A公司HR团队发现，新一年刚上班不久的二三月份，某一员工群体的离职率出现异常，相比往年提前出现波动。该公司HR 团队立即进行专题分析，包括企业内部因素、竞争对手情况、劳动力市场趋势等维度的分析，在业务端发现问题前提供问题的原因分析，提醒管理者关注风险，并提供相关方案建议，以便业务部门能够更快速地做出响应，进行调整。这就是全息诊断，实时动态预警机制带来的价值。

03数智化人才管理全景图

基于以上分析，我们认为数智化人才管理的转型升级，绝对不是新瓶装旧酒，新瓶要装新酒。新酒就是全新的数智化时代的思维方式和认知，是基于数字的、连接的、交互的、开放合作的生态思维。可以说，传统的人才管理这一职能，即使尚未达到危机状态，也已经处在了战略拐点上。益才提出数智化人才管理的全景图。

数智化人才管理平台并非替代EHR、HCM系统，而是从数智化的角度进行升级和演变。数智化人才管理平台搜集数据，产生数据，并对数据进行挖掘、清洗、建模、分析。通过人才管理方面的数据来发现问题，分析问题，解决问题，进而实现见现状，明因果，知未来。而这些，在EHR系统、招聘系统、绩效管理等系统上是很难实现的。具体而言，数智化人才管理平台通过组织诊断与发展系统、人才画像系统、人才评价系统、全面盘点系统、学习发展系统，以及其他外接子系统，将人才管理数据最终汇聚至人才管理驾驶舱系统。帮助企业搜集关于人才的综合数据，尤其是预测性数据，打通”组织发展-定义人才-全面评价-人才培育-人才驾驶舱”的数智化人才管理全流程应用，搭建起驾驶舱智能决策体系，实现人才管理效能及组织效能的双向提升。

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。‍‍

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