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商业智能助力HR决策

  当CEO们期盼HR部门为其提供员工的数据和分析,从而提高决策的准确度和企业竞争力时,出现在CEO面前的往往是大量的报表及复杂的数据,使CEO们无从下手。而今,随着商业智能的出现及广泛应用,我们应该如何应用人力资源商业智能(Human Resource Business Intelligence,即HR-BI)强大的数据处理和分析能力来为决策提供支持呢?

  本栏目特做此专题由HR的量化工具引出HR-BI,深入分析了企业构建HR-BI系统的注意事项,并说明了建立HR-BI指标模型的主要步骤,以期对企业决策层及HR部门负责人有所启发及帮助。

  ——编者

  商业智能助力HR决策

  ■ 文/刘丽霞

  有效量化HR的工具选择

  众所周知,人力资源管理能给组织带来效益和效率。但是,如何才能进行测量呢?无论是目前在一些管理实践中已经逐步应用的人力资源指数问卷调查、人力资源会计、人力资源效用指数、人力资源指数,还是投入产出分析等各种人力资源管理评估方法,都无一不倾向于通过数量化来实现对人力资源管理绩效的直观评估,也必然都涉及到各种相关数据的收集、加工、统计和分析。

  那么,通过什么工具来实现对这些数据的有效处理,将是决定评估能否成功的关键,这也是目前阻碍人力资源评估进一步发展的绊脚石。

  数据的集合、审查与总结

  在HR日常的管理过程中,会产生大量的相关数据。在这个庞大的数据流中,HR经理需要具备识别数据有效性的能力,以此来判断提取哪些数据将帮助我们实现对人力资源管理的量化评估。例如,借助人力资源效用指数的评估方法,根据企业具体情况,HR经理需要从人力资本能力、HR运作能力和战略实施交通等几个方面来提取具体可衡量本企业人力资源管理效用的各项指标,并且定义每项指标的数据来源。事实上,许多HR部门陷于大量不同的申请表格和毫无联系的报表当中,苦于无法制作整合的数据。

  一些HR部门使用来自内部和外部的信息资源,每一种资源中都包含大量的重要信息,如一个员工的绩效表现和他在企业中的地位和角色。可是,这样的信息只是整体的一部分,大量非有效的、非系统化的数据,将挑战HR经理的专业识别能力。

  如何处理、分析数据

  无能力优化指标,评估过于分散,无法将现有指标和具体业务相匹配,指标不足或者指标应用失效等,都是造成数据处理、分析困难的原因。即使企业在其他部门使用各种指标,在某种程度上,HR指标对他们来说也是全新的概念。

  职业HR顾问也承认,很少有专业的HR绩效评估方法存在。结果很明显,对HR的总体知识和认知是不均衡的。许多HR部门只做他们有能力做的分析,一些报告只是输入一些数字,还有一些也许能够计算出雇用成本,可是无法找到成本与质量间的关系。有些虽有较为复杂的分析(一个地区加班的雇佣成本),可是仍然无法找出这些数据同企业战略之间的关系。只有少数企业能成功地把HR指标和企业总体目标有效地联系起来。与之相对的,越来越多的企业依赖商业智能(Business Intelligence,即BI)来做监督,分析和制作评估报告,越来越多的企业把BI当作梳理内部流程和提高企业效率的工具。

  伴随着商业智能的出现及广泛应用,如何积极应用BI工具,充分利用BI强大的数据处理和分析能力来实现量化评估人力资源管理,是一种必然趋势。当HR管理应用BI来处理HR数据并为决策提供支持时,我们称之 HR-BI,可理解为人力资源决策分析系统(如图1)。

  HR-BI在eHR中的定位

  为什么eHR实施三五年老是见不到效果?因为eHR系统总是在人力资源管理战略价值链的中间环节运作,没有形成一个闭环管理的系统。HR的效能其实是整个人力资源管理的一种产出,同时又是人力资源管理优化的反馈的因子,可以从人才、士气、成本和效率四个纬度进行评价。人力资源运作系统加上人力资源测评系统的完善,形成一个循环、一个完整的体系。

  而接下来eHR系统优化的方向一个是如何利用eHR系统的这种流程去优化管理,第二是怎么样应用现有的数据去实现跟企业经营战略的对接。这就需要有效利用HR-BI来进行分析、优化。

  人力资源决策分析系统中的HR数据主要包括:人力资源管理业务数据、企业内部与人力资本相关的经营数据、竞争对HR职能数据和企业外部环境相关人力资源数据等几种类型,并将主要来源于两个方面。其中内部主要包括工资申请表、法律系统、员工调查表、ERP系统、各种报表和财务系统等,外部来源于行业标准、劳务市场趋势、劳工法、集体合同和外来的信息资源等(如图2)。

  BI是数据的挖掘、分析的系统,它是区别于一般性的、面向业务过程的报表系统的一个平台。我们经常会利用人力资源软件中的报表工具生成各种月报、季报、年报,但是它们在BI的整个架构里面是属于操作性的结果,不是用来做分析的。BI的真正价值体现在对HR相关数据的深入挖掘和多维的分析上,实现人力资源和企业经营者的连接。

  一般来讲,HR-BI是独立于eHR系统之外单独部署的一个系统,因为BI系统的数据查询量非常大,如果它跟eHR系统集成在一起的话,可能在它进行数据分析的时候极大地影响到eHR系统正常的操作性能。

  HR-BI作为一个相对独立的系统,它在人力资源信息化体系里是怎样定位的?其实人力资源信息化的整个蓝图可以从两个纬度来看。纵向纬度是指人力资源系统要分为主要的三个层次,软件基础架构平台、人力资源基础数据平台、业务职能的模块,如图3所示。

  软件基础架构平台的目的是为了实现eHR系统随需应变的应用。目前,国外的几大系统软件基础架构平台非常清晰,国内软件也在朝这方面努力,目的就是为了让系统变得更灵活,不断适应需求变化。

  第二个层面的人力资源基础数据平台和业务平台是脱离开的,在未来的eHR系统规划里面,业务平台和软件基础数据平台之间会有一个技术基础平台,它包括4个库:人员信息数据库、职位库、能力素质库和KPI库。有很多企业可能对这个基础数据的定义只定义到人员信息库而忽视了职位库、能力素质库和KPI库,这样,将来再跟其他系统做连接时,可能会使拓展性受到限制。在这个人力资源数据平台之上,是各个业务职能的模块。这三个层面形成平常概念中的eHR。

  eHR中e的含义很广泛,它是这个人力资源信息化的统称。真正的人力资源信息化不能只是完成业务处理的工作,在两端还要设计有机结构。比如人力资源门户其实是要把所有的业务模块和所有的用户决策统一到一个界面上,解决的是一个入口的问题。人力资源决策分析平台解决的是输出的问题,是要把中间这个e化平台产生的数据价值充分挖掘出来,形成一个入口、处理和输出的有机整体,人力资源信息化才能够充分发挥它的价值。HR-BI在整个人力资源信息化中的地位非常重要,因为输出部分需要通过BI平台来实现,而不只是通过报表工具来实现。

  HR-BI有效摆脱信息贫瘠

  BI可以帮助HR经理通过多种方法查看数据,包括多层次的分析表把数据经不同的标准(成本、地域、机构和人群)进行快速简洁地分析;可视性分析报告用直观的图例形式表现;报告程序为用户量身打造,无须通过IT部门;计分卡整合来自不同资源的指标,协助有效决策。

  因此,区别于一般性仅展现业务结果的报表系统,HR-BI可以通过建立一系列HR指标分析模型(HR Metrics),对HR相关数据的深入挖掘与多维分析,达到HR与企业经营的连接,实现HR对企业经营战略的支持。

  事实上,人力资源的关键指标是三个层面的。第一个层面是操作性指标,是面向HR专业管理人员,他们用到的比如招聘方面——招聘效能的评测等,是通过一些操作性的指标(包括一些过程性报表、一些过程性的统计分析)来实现的;第二个层面是人力资源规划专家实现的HR部门运营指标,从人力资源部门整体的运作效能去评估;第三个层面是最高层面,叫做HR的决策指标,它是面向经营决策层的,层面越高可提取的指标越有限。

  人力资源的BI数据模型其实是一个多维数据库平台。它与关系型数据库的区别在于,多维数据库里面数据之间的关系是经过提取和抽象化的,所以在多维数据库里会存有非常多的HR-BI指标里面的半成品——立方体。

  为什么要在多维数据库里面存一些半成品呢?由于BI的数据分析量是非常大的,如果直接在原始数据库里面做分析,速度会非常慢。BI系统用多维数据库计算这些数据,利用平时的时间先做成半成品,然后放到多维数据库里面,再使用BI展现工具的时候效率就会高很多倍。

  对于大企业来讲,BI系统一般不会作为eHR的主要部分去建立。BI平台不能直接跟eHR数据库连接,会极大地影响其运作效率。因为,从BI的体系结构来看,其数据源既有eHR系统,也会包括其他系统,众多数据源的数据集成到BI数据库里面形成一个数据仓库,再以图形和报表两种方式输出分析结果。因此,指标分析系统不只是把数据提取出来,关键更是在于分析,难就难在指标模型的建立。

  要建立HR-BI体系的第一应注意关键指标的识别。比如,做一个保险项目,要给人力资源部门提取多个人力资源的关键指标,可以分成状态指标和经营指标,状态指标是eHR系统完全可以提取的,比如说总量及分布、人员类型分布、增员情况、离职情况及培训情况等。而人力资源的经营指标是和业务关联在一起的,营业收入、利润、市场占有率其他指标,但是这些指标都和人又关联在一起。让系统用户(很可能不是人力资源管理人员,而是每个机构的老总)去填,然后提取大家都感兴趣的一些关键指标做到系统里面,当然还包括一些不会在这个系统实现的指标。这就是第一步叫指标识别,相对来讲比较容易,因为对这个指标的定义只是一个比较粗浅的框架性的定义。

  第二要注意对指标的详细内容进行定义。比如说总人数,这个指标看起来很简单,但实际上,不同机构对总人数的定义可能差别会很大,要在一个企业里形成某一项指标的统计口径、统计纬度的规范和标准。另外,指标里面涉及到的一些参数的数据来源都要提前定义清楚。不把数据源定义清楚,IT根本没法实现。

  还有一些细节,要先对指标进行类型划分,类型划分完后它的展现形式自然就定义出来了。不同类型的指标有不同的表现形式,总量型的指标可能是一张表,趋势性的指标可能是一个趋势,结构性的指标可能是饼图等。

  另外,每一个指标都要定义它的关联指标。因为,单一指标不能反映问题的全貌,一组指标才有分析的价值。指标定义需要企业内反复的讨论、研究哪一组指标放在一起能够反映什么问题。

  接下来就是指标的基准定义。以离职率为例,离职率为5%,只是一个数字,对决策者而言能说明什么?对于企业来说,应注意对每个决策指标都要给出定义基准。这个基准的定义往往基于两方面,一是参考外部标杆,二是分析内部经营状况。一般来讲,在建立基准的时候不是一个基准,按照惯例往往是3个基准,一个叫做低分位值,一个叫中分位值,一个叫高分位值,分别代表着这个指标略差、平均和较好的情况将表现出是怎样的数值。这3个值定义好后就产生4个区间。有这4个区间之后,看企业通过BI提取的指标的绝对值落在哪个区间,就能得出其代表什么含义。这有点像我们在医院做B超的时候,医生在检查者身上扫一圈,然后那个电脑上就自动出现一段话说这个检查者有什么毛病。虽然,这种决策支持、人工智能还是有些人工干涉,但是已经省了很多事,因为它已经定义好落在不同的区间代表什么含义,已经有相应的分析来描述。

  另外还要注意结果预能分析、易化指标和设计及开发三个步骤来实现建立HR指标分析模型。前三步是核心,但过去不管是做报表还是做BI分析时大家都忽视了这几步,直接把指标选取完之后就让开发商去做,最后得出一个绝对值。但是领导不感兴趣,因为这不能支持他的决策。只有完成了这六个步骤才有分析的价值和意义,才是一个完整的人力资源指标分析模型建立过程。

  一般来说,BI系统实施的时间应该注重放在前面步骤,如果说实施时间主要放在开发上就说明分析工作没有做透,最后得出的结果是不具有分析意义的。

  另外,建议企业如果要做BI分析的话,不要从头去开发一个指标分析系统,现在有很多成熟的平台可以使用。

  四步建立HR-BI指标分析模型

  HR-BI通过建立一套基于企业人力资源管理过程的分析模型,利用BI分析统计功能强大和展现形式丰富的特点,实现了支持企业人力资源管理决策分析的一套分析系统。它通过建立起企业科学的人力资源绩效评价体系,从根本上改变人力资源管理仅仅依靠经验与感觉进行决策的现状,依靠事实与数据说话。通过对人力资源工作的量化分析,找到企业在人力资源管理上需要解决的问题,使得人力资源管理体系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,适应了企业整体发展战略需要。

  任何一种BI工具只是纯粹的数据分析系统,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力资源决策分析模型,将是企业HR-BI系统建设成功的一半。人力资源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,其中最常用的是人力资源决策分析指标模型,即HR指标模型。

  HR指标是一个数值,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HR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力资源管理的绩效的指标项,并将所有指标项的相关信息予以界定。企业应该如何建立有效的HR-BI指标分析模型呢?一般而言,主要涉及到指标选取、指标模型定义、指标基准定义等主要工作。

  HR指标的提取

  通过什么方法能够有效提取企业人力资源决策过程中有价值的指标、或者是领导关注的指标呢?

  根据企业领导层关注的人力资源业务方向,提取出人员总量、人员结构分析、能力岗位匹配度等HR指标。如领导经常会问诸如目前公司的员工队伍情况如何等问题,人力资源部门要回答这个问题,必然需要从员工队伍的总量、结构和能力等。

  根据人力资源管理各项职能的工作要求或者绩效评价标准提取HR指标,如某些企业对人力资源部门的绩效考核指标。

  根据日常使用的统计分析报表,提取出人员结构等HR指标。如一般的企业都会有人事报表,其中包括员工队伍的人员分布结构等等。

  根据企业其他部门或业务对人力资源管理的关注和要求提取HR指标。

  在指标选取的时候,我们可能会遇到如何区分指标和报表的问题。事实上,BI工具的实现方式包括了指标和水晶报表(可以被看作是多个指标的集合),一般意义上来说,eHR系统报表分析功能都可以通过BI系统来实现。区别于以结果展示为主的报表系统,BI系统的突出功能在于通过数据仓库(或数据集市),对数据进行多维分析与深度钻取,并通过灵活多变和丰富的展现形式给予展示。因此,按照发挥优势和避免重复的原则,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);对于需要建立分析模型、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。

  指标基准的选取

  指标的计算结果,如果不与标杆进行比较分析,则只能反映一种状态,而不能反映该指标的内涵,因而不能对人力资源管理的风险进行早期识别预诊断,并开展预警预控管理。这就需要我们定义企业HR指标的基准,作为衡量或者说参考的标准值。

  对基准值的定义,一般采取两种途径:国内外标杆企业的实践值和根据企业自身情况进行的分析,即外部标杆和内部基准。同时,外部标杆根据数据范围又分为四种类型:国内各行业通用标准、国内行业标准、国际各行业通用标准和国际行业标准,我们需要在实践过程中针对各个指标的内在属性来确定其采用哪一种基准原则,比如,人均人工成本,由于人工成本受企业的外部经济环境、国家用工法规、行业水平、企业经营状况和企业发展战略等因素影响,具有很强的区域性和行业性特征,因此要使该指标具有可比性,一般采用国内行业标准来设置标杆。内部基准则包括内部经验值和内部趋势比较两种设计思路,这两种思路适用于不同的指标类型。如编制控制率,这一指标是没有外部可比性的,取决于HR专业人员对企业最近几年执行情况分析得出的经验值。事实上,国内外标杆企业的实践值往往只能作为参考,因为即使行业相同,但企业的内外部环境往往差异较大,只有根据自身的实际情况进行综合分析,才能制定非常适合自己的基准值;并且,HR指标基准值的分析过程,本身也是促进企业人力资源精细化管理的过程;此外,指标标杆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。所以,企业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,一般采用行业标准;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。

  指标展现形式的设计

  BI工具作为专业的分析工具,本身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,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,界面设计的结果将直接指导BI工具实施人员的开发。报表工具的展现形式,一般要求遵循以下原则:

  比较原则:通过内部数据同比、环比或外部数据的对比,形成分析结果;

  简单原则:操作逻辑清晰,并建立HR关键指标收藏夹,将常用指标收藏起来;

  关联原则:相关指标在一个界面上集中展示,图表结合;

  推送原则:对一些关键指标采取实时动态监测,从数据索取变为数据推送,并提供管理仪表盘与预警功能;

  除此之外,报表工具还将与企业门户或人力资源门户集成起来展示,以有效增加用户对该系统的使用频度。

  指标数据来源的界定

  由于我们设计指标模型的直接目的是作为BI开发人员进行开发的直接依据,因而指标的数据来源就显得尤其重要。一般而言,指标的数据来源主要包括三个方面:

  eHR系统,这是HR-BI数据的主要来源,约80%的数据都来源于此,主要通过数据接口形式实现。

  企业经营信息系统,包括财务系统、经营分析系统等,主要是一些涉及到企业经营的数据,包括总成本、营业额、利润等数据。这些数据来源通过数据接口形式实现。

  手工维护,包括手工录入或批量导入,主要针对企业各个信息系统中目前没有、未来一段时间内都无法提取到的数据,这些数据涉及到的方面也是企业经营管理需要进一步提升的方面。

  同时,我们还需要对数据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。

  HR-BI与企业eHR有着千丝万缕的联系,因为,企业人力资源信息化的状况对HR-BI的建设也有着重大的影响。事实上,我们在建立HR指标模型时,需要对各指标所涉及的数据源进行分析。通过对数据源的分析,能够找到eHR系统在功能、数据结构与数据质量上存在的不足,从而能为eHR的完善与优化找到方向,并帮助企业实现e-HR系统与战略人力资源管理乃至企业经营管理的衔接。

  当然,企业要成功的搭建一套HR-BI系统,除以上几个方面之外,还有许多因素也是需要综合考虑的,比如BI平台的选择、项目过程管理、企业eHR建设水平等,都需要深入的探讨。

  作者系大易管理咨询高级顾问

  栏目编辑 程丹丹

(责任编辑:于俊如)

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