让沉没的数据说话

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1、让沉没的数据说话　　诺姆四达集团，是目前国内专业的人才管理与人力资源咨询集团。集团以帮助一流组织建立真正的人才竞争优势为使命，全方位提供人才测评、人才管理平台开发、领导力发展、胜任力模型构建及应用、评价中心构建、行动学习、人才战略发展规划、组织绩效管理体系构建、薪酬体系培养体系构建等人才管理与人力资源咨询服务。总部位于上海，在北京、广州、武汉、苏州和重庆等地设有12家分支机构。公司创始人，董事长、总裁苏永华博士被誉为“中国人才测评第一人”。　　　　大数据时代的到来，使得人们看到了从前所从未看到的世界关联性，预测

2、到了所不曾预测到的事物：用Google的搜索词可以预测到战争、疾病的到来；用人们购物的数据可以预测人们的喜好、朋友、社交圈；用人们的社交圈可以预测到他们的消费偏好……这一切的实现，没有花费任何调查、设计、实验、推理，而仅仅是让沉没的数据再次发出声音。　　那么在人力资源管理中，有哪些数据尚未被充分利用？这些数据又可以用做什么？又可以让我们看到哪些管理上的可能性呢？下面一一进行介绍。　　　　包含哪些数据　　7　　在日常的人力资源管理中，有哪些数据可以被利用呢？下面根据数据收集和使用的特点，我们将其分为三种类型：　　

3、类型内容特点　　事实性数据个人层面：　　人员数量与结构、学历、年龄、性别、家庭背景、工作经历、技能特长、兴趣爱好等　　组织层面：　　招聘：时间、次数、完成率　　培训：对象、内容、次数、满意度　　绩效：指标、次数、得分　　薪酬：总数、增幅、构成比例收集简单、信息量丰富　　动态性数据招聘完成率、流动率、流失率、换岗、晋升等收集较为简单，需跟踪记录　　整合性数据个性、情商、智商、管理能力测试、员工满意度、员工敬业度等需要设计问卷进行收集，数据指向性明确　　　　　　如何应用数据　　7　　管理的最终目的是指向企业的长期发

4、展、当前组织和个人绩效的提升，数据利用的最终目的也应当是指向这两个方向。下面的三维图展示的即是人力资源各种数据可以应用的方向，以及为企业的发展和绩效提升发挥的作用。　　　　人员结构分析：　　原始数据分析什么意义　　人员数量与结构、学历、年龄、性别、家庭背景、工作经历、技能特长、兴趣爱好人口统计特点例如男女员工比例，是否与行业特点和企业实际相符，统计不同地域员工比例，避免某一地员工人数过多，不便于管理。　　工龄分析例如计算平均工龄和不同工龄分布频率，是否有流动过快或者极少流动致僵化的问题。　　职能类别分析例如计算

5、承担某一职能的员工比例，以分析该类人员的工作量和平均服务人数。　　职位层级分析例如计算管理人员与员工之比，主管人员与员工之比，用以分析管理幅度。　　员工特点分析企业的人才结构要多元化，避免同质化　　员工能力分析掌握哪些是骨干、后起之秀、哪些是稳定的人，哪些是需要淘汰的人。　　　　人员成本分析：　　原始数据分析什么意义　　人员数量；　　工资、奖金、福利、社保等；7　　招聘费用；　　培训费用；　　离职费用；　　人员收益数据招聘选拔效能分析在招聘选拔过程中，企业为员工的支出成本，明确招聘成本比例及效能。　　培训学习效

6、能分析在培训学习过程中，企业为员工的支出成本，明确培训学习投入比例及效能。　　离职成本及效能分析在离职过程中，企业为员工的支出成本，明确离职投入比例及效能。　　个体成本-收益分析评估每个员工对企业的收益与成本合理性。　　　　针对到岗位、个人的业绩驱动因素分析：　　原始数据分析什么意义　　员工个人绩效、成长路径；个性、情商、智商、管理能力、态度、价值观驱动业绩动力因素分析根据员工的绩效，寻找与绩效相关系数最高的动力性因素，为招聘选拔培训提供建议　　驱动业绩个性因素分析根据员工的绩效，寻找与绩效相关系数最高个性因素

7、，为招聘选拔培训提供建议　　驱动业绩必要性因素分析根据员工的绩效，寻找与绩效相关系数最高的知识、经验、背景类因素，为招聘选拔培训提供建议　　驱动业绩的潜力分析根据员工成长发展路径，寻找与员工成长潜力最为相关因素，为招聘选拔培训提供建议7　　　　除此之外，有些数据本身需要通过进一步的统计处理，方能显示它的真正含义，下面举两个简单的例子进行说明。　　测验数据常模转化　　测验所得的原始数据，只能表明受测者的得分，却并不能表明该分数在人群中实际的水平如何，即便使用一些国际测验会提供转化后的分数，通常也是在全球常模下的得

8、分情况。如果企业想要知道受测者在本企业或者本行业的状况，则需要获取本企业或本行业的常模，方能得出比较准确的水平。　　绩效数据跨单位跨部门比较　　绩效分数部分是由人主观评价所得，这使得其分数本身就带有了主观性，有些分数实际上是不能直接使用的，需要进行进一步的加工处理，方能获取数据真正的意义。例如在绩效考核360评价的时候，评分者的尺度是存在差异的，有的人手松，有的人手紧，同一个人被不同人