HR分析数据的过程有5个关键阶段

很多人一直在用一种以假说为主导的方法来调查研究，而且效果很好。但其实数据分析不只是指实际情况和一些数字，最好的决策往往来自于最初的直觉、调研和创造性思维。打个比方，如果你有一种直觉要流失掉一个天才员工，这种直觉其实是很有价值的。看清你的这种直觉，然后用一个集中性的问题去检 验你的直觉，形成调查。例如：高绩效的毕业生要离职吗？仔细考虑你要回答这个问题的相关信息。员工总人数有何变化？有谁离职了？离职员工来自特殊部门或是某个职位？他们的绩效分数是多少？用这些问题来设计日后的工作内容，包括需要收集的用来分析和解决问题的数据。

尽管HR喜欢谈论“大数据”，但事实是人事数据并不是“大数据”。人事数据集相当的小，通常是不完整的，它储存在大量系统中，会因组织不断变化而过 时。没有一个组织的数据是十全十美的，你需要做的就是有效运用掌握的数据。关键是要有效“辨析数据”，整个过程有收集、过滤、整合以及将你需要的数据储存 在一个有用且便捷的工作模式中。把整个过程做的简单点，方便使用者使用。如此一来，你的有关企业变革的想法就已经实现了一半。

理解数据分析的初衷不是像HR收集组织的员工人数，住址和人口统计数字那样简单。虽然数据分析本身很有用，但它不是指要把HR放在业务议程的首位。组织的数据分析不能只是记录出勤率，雇用时间或是敬业度，而应该分析出数据之间的关系。HR 应该将人事数据同业务成果结合，比如生产力、销售额、工作绩效、安全记录，客户满意度等等。

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设计未来

如果你了解你的企业，就可以为它设计未来。你可以一步一步来，设想未来一年、两年，或者三年你们需要什么？你可以使用“驱动因素分析”的方法。如果 需求量上升20%，那么每一个职位我们需要多少员工？如果我们每年可以使生产量增加7%，那么会带来什么变化？在这两种情况下，对未来有一个清晰的规划， 这样既可以增进员工交流，易于方案的采纳，同时又能帮助员工知道他们的工作要如何开展，以及他们需要参加哪些新的培训。

由于组织的数据分析是一个充满复杂性和互动性的过程，因此它能让我们更好的理解世界。HR对人，角色，技能和活动之间的多样化联系的掌握，将有助于 持续不断和集中性的收集数据。在过去，世界的复杂性会淹没人，角色，技能和活动这些因素。未来HR的职能是要在企业出现问题前，通过连接组织系统解决问题。HR需要引导领导者从组织系统的整体角度来思考他们的员工现在在做什么，未来他们需要做什么，以及如果计划有变，成本会是怎样的。