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大数据给人力资源管理带来的变化伴随着大数据时代的到来，现代企业越来越重视数据的分析和应用。
作为企业管理中不可或缺的一环，人力资源管理也发生了深刻的变化。
大数据技术的应用为人力资源管理带来了更加灵活、高效和精准的方式，这些变化也对人力资源管理工作提出了新的要求。
一、招聘流程的优化传统的招聘流程需要耗费大量的人力和物力，而且往往难以保证招募到合适的人才。
而大数据技术的应用可以让企业更加精准地找到合适的候选人，减少招聘成本和时间。
通过分析历史招聘数据，企业可以了解哪些渠道或方式更适合招募特定类型的人才，从而调整招聘策略。
此外，大数据分析还可以帮助企业预测人才流动情况，及时做好人才储备和替补计划。
二、员工绩效管理的提升传统的员工绩效管理通常是基于人工填写的绩效评估表格，这样的方式容易出现主观评价和信息不足的情况。
而大数据技术可以帮助企业更加客观地评估员工绩效。
通过对员工工作数据的跟踪和分析，企业可以了解员工的工作表现、技能和潜力，并及时给予反馈和奖励。
此外，大数据分析还可以帮助企业预测员工绩效和未来的人力资源需求，从而更好地做出人力资源规划。
三、员工培训的优化员工培训是企业发展中非常重要的一环，但传统的培训模式往往效率低下，难以满足员工个性化的学习需求。
而大数据技术的应用可以让企业更加精准地进行员工培训。
通过对员工学习数据的跟踪和分析，企业可以了解员工的学习习惯和需求，从而提供更加个性化的培训内容和方式。
此外，大数据分析还可以帮助企业确定哪些培训方式和内容更加有效，从而优化培训计划和投入。
四、员工福利的优化员工福利是企业吸引和留住人才的重要手段，但传统的福利体系往往缺乏个性化和差异化。
而大数据技术的应用可以让企业更加精准地提供员工福利。
通过对员工生活和健康数据的分析，企业可以了解员工的需求和偏好，从而提供更加个性化和符合员工需求的福利方案。
此外，大数据分析还可以帮助企业评估福利计划的效果，从而及时调整和优化福利方案。
数据分析在人力资源管理中的作用在当今竞争激烈的商业环境中，企业越来越依赖数据驱动的决策来保持竞争力和实现可持续发展。
人力资源管理作为企业管理的重要组成部分，也不例外。
数据分析在人力资源管理中的应用，正在改变着人力资源部门的运作方式和决策过程，为企业带来了诸多的价值和优势。
首先，数据分析有助于人力资源部门更准确地进行人才招聘。
通过对以往招聘数据的分析，人力资源管理者可以了解到哪些渠道能够带来最优质的候选人，哪些招聘条件和要求最能吸引到合适的人才。
例如，分析不同招聘网站上的简历投递量、转化率以及最终录用人员的工作表现，可以评估出各个渠道的有效性，从而将招聘资源更精准地投入到效果更好的渠道上。
此外，通过对职位描述和任职要求的分析，可以优化招聘信息，使其更准确地传达企业的需求，吸引到真正符合要求的候选人。
数据分析还能在员工培训与发展方面发挥重要作用。
通过对员工绩效数据的分析，人力资源部门可以识别出员工的技能短板和发展需求。
例如，如果某个部门的员工在某个特定的工作任务上表现不佳，数据分析可以帮助确定是由于技能不足还是知识欠缺导致的。
基于这些分析结果，企业可以为员工制定个性化的培训计划，有针对性地提升员工的能力，从而提高整体绩效。
同时，通过跟踪员工在培训后的绩效变化，还可以评估培训的效果，不断优化培训课程和方法。
在绩效管理方面，数据分析能够提供更全面、客观的评估。
传统的绩效评估往往依赖于主观的评价和定性的指标，容易受到个人偏见和主观因素的影响。
而通过数据分析，可以整合多维度的绩效数据，包括工作产出、工作质量、工作效率、客户满意度等，形成更全面、客观的绩效评估结果。
这不仅有助于更公平地评价员工的工作表现，还能为薪酬调整、晋升决策提供有力的依据。
薪酬管理也是人力资源管理中的一个关键领域，数据分析在这里同样具有重要意义。
通过对同行业薪酬数据的分析，企业可以了解到市场上同类职位的薪酬水平，从而确保自身的薪酬体系具有竞争力，能够吸引和留住优秀人才。
数据分析下的人力资源管理优化与提升人力资源管理是企业的重要管理职能之一，通过对人力资源的合理配置和优化，可以提高企业的竞争力和绩效。
在数据分析的时代，人力资源管理也可以借助数据分析的手段进行优化与提升。
本文将从数据收集、数据分析和决策支持三个方面阐述数据分析对人力资源管理的优化与提升。
首先，数据收集是人力资源管理中的重要环节，也是进行数据分析的前提。
传统的人力资源管理更多依赖于主观经验和直觉决策，这样往往容易出现主观偏差，导致决策不准确。
而数据分析可以通过收集大量的员工数据，包括员工的个人信息、绩效数据、培训数据等，来进行全面和客观的评估。
通过数据收集，企业可以了解员工的能力、经验和潜力等方面的信息，从而更好地进行人力资源配置和发展规划。
其次，数据分析是人力资源管理优化与提升的重要手段。
传统的人力资源管理更多以经验判断和个别案例为依据，而数据分析可以通过对大量的员工数据进行分析，发现人力资源管理中的规律和趋势。
比如可以通过数据分析来发现员工绩效与相关因素之间的关系，从而找到影响员工绩效的主要因素。
同时，数据分析还可以通过建立模型，预测员工未来的绩效和发展潜力，从而帮助企业进行精准的员工发展和激励计划。
此外，数据分析还可以通过对员工流动情况的分析，找到员工流失的主要原因，从而采取相应的措施进行留人。
最后，数据分析还可以提供决策支持，帮助企业制定科学合理的人力资源管理策略和方案。
通过对大量的数据进行分析，企业可以根据不同的员工特点制定个性化的培养和激励计划，提高员工的工作动力和满意度。
同时，数据分析还可以提供决策支持，帮助企业进行人才招聘和选拔，从而找到最适合企业的人才。
此外，数据分析还可以帮助企业进行组织结构优化和人员配置调整，提高企业的效率和绩效。
综上所述，数据分析能够在人力资源管理中发挥重要作用，帮助企业优化和提升人力资源管理。
通过数据收集和分析，可以客观评估员工能力和潜力，发现员工的发展需求和问题。
大数据环境下的企业人力资源管理分析随着科技的不断发展和市场的不断变化，企业的发展过程越来越复杂，企业管理越来越关注市场变化和消费者需求的快速响应。
随着大数据的出现和发展，企业可以将传统的人力资源管理方法与大数据相结合，提高人力资源管理水平，同时更好地应对市场需求。
1. 人才招聘和招募企业在大数据环境下可以根据自身的业务需求和人才需求，通过分析和研究市场潜在人才的数据，制定招聘计划和招募策略，快速定位和招募符合企业要求的人才。
企业还可以通过大数据分析优化招聘渠道和采用适当的招聘方式和工具，大大提高招聘效率和招聘质量。
2. 员工培训和发展企业可以通过大数据分析员工的教育背景、培训需求和优势，进一步明确员工的能力和潜力。
这有助于企业根据员工的需求和企业的培训计划，为员工提供更为个性化的培训和职业发展计划，使员工的能力得到更好的发展和应用。
通过培训和发展，员工的工作能力和知识水平可以得到大幅度提高，更好地满足企业的需要和要求。
3. 员工考核和绩效管理企业可以通过大数据分析员工的业绩和工作表现，评估员工的工作质量和绩效。
这有助于企业更加全面和客观地对员工的工作表现进行评定和考核，制定和实施科学的薪酬激励计划，提高员工的工作积极性和满意度。
企业还可通过大数据分析工作表现差异的原因，为员工提供相应的改进建议，协助员工克服工作中遇到的难点和挑战。
4. 企业文化建设和员工满意度管理企业文化建设和员工满意度管理是企业人力资源管理的关键之一，这也是利用大数据进行人力资源管理的一个重要方面。
企业可以通过大数据分析员工的口碑、离职率、工作满意度等方面的数据机密优化企业文化，制定更具吸引力和影响力的企业文化建设计划。
同时，企业还可以通过不断进行员工满意度调查和分析，发现员工的关切点，了解员工的需求和期望，提高员工满意度和忠诚度，从而维持和增强企业的核心竞争力。
总的来说，大数据在企业人力资源管理中的运用可以帮助企业建立更优化、更强大的人力资源管理体系，也为企业的人力资源开发和管理注入朝气和活力。
数据分析在人力资源管理中的应用有哪些在当今竞争激烈的商业环境中，企业越来越依赖数据驱动的决策来提高运营效率和竞争力。
人力资源管理作为企业管理的重要组成部分，也不例外。
数据分析正在逐渐改变人力资源管理的方式，为企业提供更具洞察力的决策支持，优化人力资源流程，提高员工绩效和满意度。
那么，数据分析在人力资源管理中的应用具体有哪些呢？一、人才招聘与选拔1、优化招聘渠道通过分析不同招聘渠道（如招聘网站、社交媒体、校园招聘等）的投入产出比，企业可以了解哪些渠道能够吸引到更多高质量的候选人，从而优化招聘资源的分配。
例如，数据分析可能显示，某个特定的招聘网站为公司带来的符合岗位要求的候选人比例较高，而另一个渠道的候选人质量较低但成本较高。
基于这些数据，人力资源部门可以调整招聘策略，减少在效果不佳渠道上的投入，增加对高效渠道的资源倾斜。
2、人才画像与筛选利用数据分析，企业可以构建理想候选人的人才画像。
通过分析现有优秀员工的特征，如教育背景、工作经验、技能、性格特点等，确定成功应聘者的关键因素。
然后，运用这些因素在招聘过程中筛选简历和评估候选人。
例如，通过分析销售团队中高绩效员工的共同特征，发现他们普遍具有较强的沟通能力和客户导向思维。
在招聘新的销售人员时，就可以重点考察候选人在这些方面的表现。
3、预测招聘需求基于公司的业务发展计划、市场趋势和历史招聘数据，人力资源部门可以运用数据分析预测未来的人才需求。
这有助于提前规划招聘活动，确保企业在需要时能够及时获得合适的人才。
例如，如果公司计划开拓新的市场或推出新的产品，数据分析可以预估所需的新增岗位和人员数量，以便提前做好招聘准备。
二、员工培训与发展1、个性化培训计划通过分析员工的绩效评估数据、技能评估结果和职业发展目标，为每个员工制定个性化的培训计划。
例如，对于在沟通技巧方面表现较弱的员工，可以安排专门的沟通培训课程；对于有晋升潜力但缺乏管理经验的员工，提供领导力培训项目。
292大众商务大数据时代的发展不仅让企业的发展模式发生了改变，而且企业想要更好地发展，就需要对自身的管理方式进行优化。
通过对人力资源管理模式进行创新和优化，提高人力资源的利用率，并合理运用人，避免造成严重的浪费。
在大数据时代的背景下，企业可以通过大量的信息数据分析人力资源的运用计划，通过创新规划发展目标，推动企业的长久发展。
大数据对于企业的人力资源管理而言是全新的发展，经营者在迎来发展机会的同时，必须结合大数据时代的特征，选择合适的发展计划，迎接新的挑战，实现人力资源的最大化利用。
一、大数据背景下人力资源管理存在的问题虽然企业可以结合大数据时代制订合理的发展计划，但是在部分细节方面还无法更好地实施，使企业发展受到了一定的阻碍。
部分企业自身对人力资源管理的认知并不到位，对人力资源的利用率较低，工作人员的专业能力与岗位发展并不协调。
企业的招聘流程过于复杂，部分招聘并没有对人才信息进行详细分析，导致错失了适合且发展的重要人才。
而且在人力资源的利用方面还存在严重问题，没有针对性的发展目标，工作过于笼统，发展情况并不理想[1]。
二、大数据时代人力资源管理发展策略（一）转变观念和认知随着时代的发展，企业需要创新和改革，相关意识也需要转变，结合大数据时代的发展理念，提高对人力资源管理改革的认知。
企业可以通过开展讲座或座谈会等，让工作人员进行学习和交流，增加对大数据技术的认知，提高对人力资源管理的了解，端正自身的工作态度。
并结合大量的信息数据，引导工作人员积极发挥自身的价值，规划职业发展，提高工作人员自身的责任感。
（二）完善人力资源信息规划大数据时代依靠庞大的信息数据对事物进行处理，而企业的发展也离不开大量的信息数据，人才作为21世纪最重要的资源，同样可以进行分析和处理。
企业需要完善自身的人力资源信息，利用大数据技术，对工作人员以及人力资源市场的相关信息进行处理，并且对在职人员信息进行详细分析和管理，通过掌握动态的变化，结合工作人员的实际情况，及时调动。
基于大数据的人力资源管理优化研究人力资源是组织中至关重要的一项资源，对于企业的发展和成功起着至关重要的作用。
而随着科技的不断发展和大数据时代的到来，如何运用大数据来优化人力资源管理成为了一个亟待解决的问题。
本文将从基于大数据的人力资源管理研究的角度进行探讨，并提出优化建议。
一、大数据在人力资源管理中的作用1. 人才招聘与选拔大数据可以帮助企业更加准确地分析求职者的个人背景、教育背景、工作经验等信息，从而更好地进行人才评估与选拔。
例如，企业可以通过分析大数据来确定人才在过去的工作中的表现和成果，以此来预测他们在新的工作环境中的表现，从而提高招聘的准确性和成功率。
2. 绩效评估与激励通过大数据分析员工的工作表现、工作产出和绩效数据，可以更加客观、准确地评估员工的绩效，并据此制定激励措施。
同时，通过分析大数据可以了解到员工的工作动态、能力特点，从而为员工提供个性化的发展计划和职业路径，激发其工作动力和积极性。
3. 培训与发展大数据可以帮助企业分析员工的技能、能力和知识水平，从而进行有针对性的培训与发展计划。
企业可以根据员工的实际需求和潜力，利用大数据分析结果来确定各种培训项目的内容、形式和方式，提高培训的效果和针对性，从而提升员工的整体素质和能力。
4. 离职预测与留才策略大数据分析可以帮助企业预测员工的离职风险，并及时提出留才策略。
通过分析员工的个人背景、职业发展需求、工作满意度等数据，可以发现员工离职的潜在因素，并采取相应的措施来留住优秀人才，降低员工流失率。
二、优化基于大数据的人力资源管理的建议1. 建立完善的数据收集与存储体系要充分利用大数据的优势，企业需要建立起完善的数据收集与存储体系。
包括收集员工个人信息、绩效数据、培训记录、离职原因等相关数据，并建立信息库进行存储和管理。
同时，要确保数据的准确性和安全性，加强数据保护，避免泄露和滥用。
2. 引入人工智能技术辅助决策人力资源决策需要综合考虑大量的数据和信息，而人工智能技术可以帮助企业进行自动化处理和辅助决策。
如何利用数据分析提升人力资源管理效果在当今信息时代，数据分析已经成为了许多企业管理的核心工具之一。
而在人力资源管理领域，利用数据分析来提升管理效果也变得日益重要。
本文将探讨如何利用数据分析来提升人力资源管理效果，并给出相应的案例和建议。
一、人力资源数据的收集与整理要进行有效的数据分析，首先需要收集和整理大量的人力资源数据。
人力资源数据的收集可以通过员工调查、绩效评估、培训记录等方式进行。
收集到的数据应涵盖员工的基本信息、工作表现、培训记录、离职率等关键指标。
同时，这些数据需要进行整理和分类，以便后续的分析工作。
二、确定关键的人力资源指标在数据分析过程中，需要确定哪些指标对于人力资源管理的效果起到关键作用。
这些指标可以是员工的绩效水平、培训的效果、离职率等。
通过分析这些指标，可以帮助企业了解员工的整体情况，并找到问题所在。
三、利用数据分析来优化招聘流程招聘是一个关键的人力资源管理环节，如果能够通过数据分析来优化招聘流程，将极大地提高管理效果。
数据分析可以用来分析招聘渠道的效果，找到招聘过程中存在的瓶颈，并搭建招聘数据的综合分析模型，提前预测和识别优秀的人才。
四、通过数据分析来优化培训计划培训是提升员工能力的重要手段，而通过数据分析可以帮助企业了解员工的培训需求，并优化培训计划。
通过数据分析可以了解员工培训的参与率、满意度以及培训效果等指标，从而根据数据的反馈结果来优化培训方案和培训资源的配置。
五、利用数据分析来预测人才流失风险人才流失对于企业的影响是巨大的，因此及早预测和识别流失风险非常重要。
通过数据分析可以挖掘出影响员工离职的关键指标，并建立离职预警模型。
利用数据分析的结果，企业可以采取相应的措施，如提供更好的薪酬福利、改善工作环境等，以减少人才流失。
六、通过数据分析提升绩效评估的准确性绩效评估是人力资源管理中非常重要的一环，而通过数据分析可以提升绩效评估的准确性。
通过数据分析可以采集员工的绩效数据，并建立相应的绩效评估模型，从而减少主观评估的偏差，提高评估结果的客观性和准确性。
如何利用大数据优化人力资源管理在当今数字化的时代，大数据已经成为企业决策和运营的重要依据。
人力资源管理作为企业管理的关键领域，也能够通过大数据的应用实现显著的优化和提升。
大数据为人力资源管理带来了前所未有的机遇。
首先，它能够提供更全面、准确和及时的人才信息。
过去，人力资源部门依赖于有限的简历和面试表现来评估候选人，但如今，通过大数据可以整合来自多个渠道的信息，包括社交媒体、在线教育平台、职业评价网站等，从而形成一个更为立体的人才画像。
这有助于企业更精准地找到符合岗位需求和企业文化的人才。
其次，大数据有助于预测人才需求和流动趋势。
通过分析历史数据和市场动态，企业可以提前规划人才招聘和储备策略，避免因人才短缺而影响业务发展。
例如，当某个行业出现快速增长的趋势时，大数据能够提前预警企业，促使其提前招聘相关领域的人才。
再者，大数据能够优化员工培训和发展计划。
通过对员工的绩效数据、学习行为和技能评估等进行分析，企业可以了解员工的优势和不足，为其量身定制个性化的培训课程，提高培训效果和员工的职业发展满意度。
那么，企业应该如何具体地利用大数据来优化人力资源管理呢？第一步，建立完善的数据收集体系。
这包括员工的基本信息、工作经历、教育背景、培训记录、绩效评估、薪酬数据等。
同时，还可以收集员工在企业内部沟通平台、项目管理系统等上的行为数据。
但在收集数据时，必须确保合法合规，尊重员工的隐私。
第二步，运用数据分析工具和技术。
企业需要配备专业的数据分析人员或者使用成熟的数据分析软件，对收集到的数据进行清洗、整理和分析。
例如，通过关联分析可以发现员工的绩效与培训经历之间的关系；通过聚类分析可以将员工按照不同的特点和能力进行分类。
第三步，基于数据制定决策。
例如，在招聘环节，根据大数据分析的结果确定招聘的渠道、岗位要求和筛选标准；在薪酬管理方面，依据员工的绩效和市场行情，制定合理的薪酬策略，以保持薪酬的竞争力和公平性。
第四步，持续监测和优化。
如何运用数据分析提升人力资源管理效率数据分析是当今人力资源管理中不可或缺的一部分。
通过充分利用可获得的数据，人力资源专业人员能够更加有效地实施战略性决策，提高招聘流程和员工绩效管理，以及优化组织的福利计划和员工发展。
本文将探讨如何运用数据分析提升人力资源管理效率，从而使组织能够更好地适应快速变化的市场环境。
一、数据收集和清洗数据分析的第一步是收集关键性数据，并进行清洗以确保其准确性和完整性。
人力资源团队需要确定要收集的数据类型，如员工招聘和离职数据、员工绩效数据、员工满意度调查等。
这些数据应当被妥善保存，并进行定期清理和更新，以保持数据的可靠性。
二、招聘与人才管理数据分析在招聘和人才管理方面的应用是至关重要的。
通过分析招聘流程中的数据，人力资源团队可以确定哪些渠道和方法对于吸引高素质人才最为有效，并优化招聘策略。
此外，通过分析员工的离职数据，可以识别出离职原因并采取措施，例如改善工作环境或提供更好的职业发展机会，从而降低员工流失率。
三、绩效管理数据分析在绩效管理中的应用可以帮助人力资源团队评估员工的表现，并提供有针对性的培训和发展计划。
通过对绩效数据的分析，可以识别出绩效优异的员工，并了解其成功背后的共同特征和行为。
这些洞察力可以帮助人力资源团队识别出潜在的高绩效人才，以便更好地培养和留住他们。
四、福利计划与员工满意度数据分析还可以用于优化组织的福利计划和员工满意度调查。
通过分析员工满意度调查的数据，人力资源团队可以确定员工最重视的福利项目，并根据数据结果进行相应的调整。
此外，通过数据分析，人力资源团队还可以评估福利项目的实施效果，并根据结果对福利计划进行优化。
五、员工发展和培训数据分析可用于制定员工发展和培训计划。
通过分析员工的培训记录和发展需求，人力资源团队可以识别出潜在的培训机会，并制定相应的培训计划。
通过数据分析，可以确定哪些培训课程对于员工的职业发展最为有益，并优化培训资源的使用。
六、预测与战略规划数据分析还可以用于预测人力资源需求，并为组织的战略规划提供数据支持。
数据分析下的人力资源管理优化与提升◎宏景软件总裁房宏当前，移动互联网、社交应用、大数据等技术浪潮凶猛来袭，正在加速驱动着企业人力资源管理的信息化进程。
那么，到底如何有效迎接这一浪潮，如何以价值为导向，整理、分析，并发掘出关键信息加以分析利用，从而提升人力资源管理效益，是每一位管理者面临的问题。
宏景软件总裁房宏先生在“企业人力资源管理与信息化交流研讨会”上发表了关于“数据分析下的人力资源管理优化与提升”的精彩演讲，以人力资源数据分析类型、价值、模型为核心，结合实际案例和新技术应用，分享了如何通过建立人力资源数据库，完成全面的数据化分析，实现用数据说话，真正推动企业人力资源管理转型升级，支撑企业战略发展。
现将内容摘录于此，与大家分享交流。
目前，各行各业都在谈论数字化，大家也强烈地感受到数字化已经离不开我们，人力资源管理也需要快速摆脱事务管理、主管评价、感性决策的现状，逐步步入到数据化、网络化的科学管理时代。
因此，我们首先要了解人力资源数据分析的类型、价值以及常见的模型。
根据市场研究机构Gartner的预测，2015年大数据分析产品和服务的市场规模将高达3.7万亿美元，如此庞大的数据说明各行各业都会加强数据的应用、管理与分析。
同时德勤人才管理顾问Bersin分析指出大数据在人力资源领域的市场潜力更大，也就是所谓人才分析（Talent Analytics），因此对于企业的人力资源管理来讲，怎么利用数据是当前需要思考的。
Google已经为人力资源管理专门成立了一个由数据挖掘工程师、心理学家和MBA人员组成的人力分析小组，Google所有的人力资源决策都是基于数据和分析的结果，这也就是大家经常说的无工具不管理、无数据难决策的意思。
所以谈到企业的人力资源管理，我们首先要考虑在目前大数据背景下如何开展人力资源数据的整理与分析。
一、人力资源大数据的关键要素对于大数据在人力资源管理中的应用，最关键的不是数据绝对化的大与多，而是信息的丰富性与连续性。
有的企业可能认为企业人员没有那么多，人力资源数据不足以“大”，因此觉得企业的人力资源数据分析没有价值，可以不用做数据分析，实则不然。
人力资源的大数据分析主要有三个关键要素：第一，要全体不要抽样，也就是不再像以前调查采用抽样的模式，而是要全体数据，即全部员工的数据，越全越好；第二，要相关不要因果，即我们在分析和应用数据的时候要相关性的，而不是因果性的，要考虑规律性的相关关联关系，也就是说不是当A导致B时就一定导致B，而是A的 80%可能会导致B，要的是这类相关因素；第三，要效率不要绝对精确，我们在做数据分析时，很多数据更关注的是效果，而不是绝对准确、绝对精确，比如日常应用中用到的平均年龄，28.1与28.2可能就没有什么绝对的差别，这时候往往更关注的是效果。
因此对于人力资源数据而言，我们首先要考虑的是数据的丰富性、关联性、全体性，这样在做数据分析的时候就能够做出各种关联要素的分析。
二、人力资源数据分析类型对于企业的人力资源管理数据建设，常见的人力资源数据类型主要包括以下三种：第一，事实性数据。
可分为个人层面的、组织层面的、岗位层面的。
个人层面的数据有人员数量与结构、学历、年龄、性别、家庭背景、工作经历、技能特长等，就个体而言这些数据通常是唯一的或不经常变化的静态性数据，虽然年龄会随着时间而变化，但是每个点是不变的。
这类事实性的数据，在企业人力资源管理中常被称之为人事档案信息，这也是人力资源的最基本的信息数据，是多数分析的基础。
那么首先要实现全体员工人事档案的全面数字化管理，再利用这些数据做有价值的分析。
第二，动态性数据。
这类数据通常是变化的，是在人力资源业务处理过程中产生的动态性数据。
比如招聘业务，我们计划招聘20位员工，但是这个过程中可能会收到500份简历，面试50人，过程中的数据就会分析反映出招聘效果与效率。
第三，整合性数据。
这类数据往往是通过计算、分析、挖掘得到的，是综合整理、关联运算出来的综合性数据，比如人事费用率、人均效益、人均工资等。
以上三种数据组合起来就形成了企业全面的人力资源数据。
基于这三种数据，人力资源数据分析又分为哪三种类型？第一类：基础信息数据分析，即基于静态数据进行的分析，包括人员总量、人才结构、人员状态、人力资源配比等，这些都可以通过基础信息来获取，从而反映出企业人力资源现状。
第二类，职能业务数据分析，也就是通过人力资源业务活动，比如员工关系、招聘、薪酬激励、学习发展、绩效考核等过程中产生的数据，对这类数据进行分析属于人力职能业务分析，可以反映出企业人力资源活力。
第三类，效益效能数据分析，人力资源管理的最终价值是什么，一定是给企业带来效益、效能，那么就要对人均单产、人工成本利润率、员工满意度等进行分析，反映出企业人力资源质量如何。
所以上述三类数据相对应产生的三类数据分析，在人力资本方面可以反映出企业投入的情况怎样，通过一系列人力资源活动的管理，转化效果如何，会带来什么样的产出。
因此这三种数据分析可以形成企业全面的人力资源数据分析。
三、人力资源数据分析价值在价值方面，可以说是不言而喻的。
人力资源管理数据分析的价值，就像上面提到的今后任何的管理活动都应该是无工具不管理、无数据不决策。
德勤咨询公司总结了一个人力资源数据分析的成熟度模型，共包含了四个层面，也就是在人力资源数据分析的时候可能实现的程度。
第一个层面，他们认为首先应该是响应性的分析，即操作层面的，也就是说是效率性和准确性的数据分析。
老板要什么数据，人力资源部通过什么样的方式快速提供，比如工资核算，能否快速准确地得出结果，而不再是大量的人为性重复计算，等等。
第二个层面，属于有利于发展性的，主要是在人力资源业务管理、发展过程中能有效帮助我们做职能体系设计的数据分析。
第三个层面，要有助于企业业务发展战略的，主要涉及到人力资源规划、人力资源各种模型体系，也就是说战略层面的数据分析。
第四个层面，可以预测未来，也就是能够预测将来什么业务应该配备什么样的人力资源。
这四个层面应该是逐步实现的，实现过程中也是具有一定难度的。
那么人力资源数据分析的核心价值可以总结概括为三个方面：明事实、察问题、预将来，即企业首先要很清楚的了解企业人力资源整理的现实状况是什么，接着通过这些数据我们能不能发现存在的问题或者潜在的问题，最后通过这些问题我们能否看到未来该怎样做，提出什么样的规划和建议。
四、人力资源数据分析模型基于人力资源数据分析价值实现，人力资源数据分析模型也可以分成三种类型。
第一类是基础信息数据分析，这是最基础、最多、最全面的数据分析，是从开始贯穿到结束的，或者理解成是永远要做、时刻要做的分析，这类数据通常也是动态变化的。
第二类是业务过程数据分析，即在业务处理过程中对过程数据进行分析，从而观察人力资源的活力如何。
第三类是效益效能数据分析，也就是高层面的分析，是基于前两类的数据结果或者数据状态来进行效益效能的整合分析。
这种业务模型涉及到投入、转化、产出三个阶段，是一种融合、包容和递进的关系。
说到基础信息数据分析，首先要了解企业各种人力资源总量，其次要了解各类人员的流动情况、变化情况，同时更多的是要进行人员结构分析，掌握职位、年龄、学历、性别、人力资源配比等情况，清楚地了解所需要的各类结构，不同行业、不同企业的人员结构是有所不同的，因此要根据企业的实际需要进行处理和分析。
通过对人员总量、结构与员工流失的分析，可以为企业人力资源规划提供直接依据。
具体在业务处理过程中，首先我们要做的是人员总量的变化分析；其次在总量的基础上进行在岗指数的分析，再次还要做职位分布指数分析，得出管理层占的比重和基层员工占的比重，看看是否符合行业人力资源管理配比，从而反映出管理水平、管理能力以及创造价值人员的数量；另外还需要做年龄指数分析，不同行业需要的年龄是不一样的，比如IT行业，平均年龄一般不超过30岁，而传统企业超过 40岁也不会存在问题，这些都是我们需要做的分析，甚至还包括区域人员类别指数、人员性别指数、人力资源配比、员工流失分析等。
特别需要指出一点，企业人力资源部如何争取本部门人员编制？实际上，我们知道大多数企业的人力资源部人员都不够用，大家总是很忙、很辛苦，这个时候就可以对人力资源工作者的人员配比情况进行分析，看看在企业中 100名员工配有多少位人力资源从业人员，是0.5、0.8、1还是1.5位，常规上一个比较现代化的企业，应该是1：50到1：100之间，传统制造业可能是1：200，当然这要与所在行业的特点相结合。
把这样的分析数据整理出来，体现出同行企业的配比情况，这样会更容易争取到资源。
另外还有员工流失，当前企业人员流失问题日益突出。
其实人员流失并不可怕，可怕的是企业不知道是什么原因造成的流失，流失的状态、结构、时间、规律又是什么，这些其实都可以通过基础数据来进行详细的分析。
企业要实现这类分析，就一定要建立全面的人力资源基础信息，也就是说要建立起每一位员工的人事档案数据，例如宏景的用户中，有不少记录每一位员工信息时多达一百多个指标，有的甚至是二三百个指标，那么我们可以分阶段采集信息，先把容易明确的或者是档案里有的信息采集全，利用起来，然后再逐步采集其他信息，从而记录比较完整、全面的信息数据，这样能够用来分析的数据就会越来越多，就可以多角度地分析员工的结构、行为，以及员工离职前的表现、离职员工的普遍特点等，为避免员工离职提供策略依据。
企业在做人力资源数据分析时，分析模型最好是可以通过软件随意变化，无论是年龄、职位、民族、籍贯等都是可变的，这样需要什么信息，对什么数据进行分析就可以了，同时可以将结果做成报表式的，通过报表更完整、全面的进行数字化了解。
比如集团企业人员数量较大，有的要一两万人，想要建立起全员的信息数据会比较难，这就可以通过这种报表实现层层分析填报和汇总，最后形成集团不同层面的各种数据，这样就可以随机动态掌握企业的结构信息状态，有利于各级领导进行决策。
另外人力资源管理还有一个非常重要的数据，就是要考虑历史变革，即历年数据情况，也就是要清楚地了解变化规律，从而预知未来的变化趋势，比如根据业务增长率、人才增长率预测出三年后的情况。
当然国有企业还有一个特别的地方，就是需要向很多单位上报人力资源的各种报表，比如统计局、人保局，甚至是自己的行政上级单位，报表形式多样。
宏景 e-HR 系统已经把国家的分析报表全部预置到了系统内，报表可以自动生成，其他各类报表也可以利用系统设置生成，通过定制接口做到直接上报，这样就可以将静态数据的分析做到快速、高效、准确。
第二类是职能业务数据分析，常规上主要是绩效、招聘、培训等业务效果的分析，职能业务质量、状态的分析。
例如招聘管理，招聘评价指标的合理选取能帮企业快速发现问题，针对性的优化招聘流程、招聘渠道选择与招聘环节设计，确保快速精准的为组织提供人才。
