企业每天都会产生大量的数据，尤其是劳动密集型的工厂型企业，人力资源管理部门该如何管理、利用好这些数据呢？一方面要切实保护员工个人隐私，另一方面企业也要把这些数据转变成决策的数据依据。

从数据分析的角度，可以考虑以下计个方面入手：

一、趋势分析

很多数据本身并不重要，只有当达到一定数量之后，它们才可能呈现出某种趋势来，这才有用。趋势分析中有意义的指标有很多，其中人力资源系统的数据有人均产值、人均利润、新招聘人员质量、人员胜任力差距、主动离职率、绩效评估结果以及员工敬业度调研得分等。
 

二、对标

除了趋势分析，把人力资源系统的数据与组织外部的类似数据进行对比，也是一种方法。 

如某互联网公司在做内部员工薪酬分析时，与高科技行业市场数据对标，处于75分位，但是再和企业所在的移动互联网竞争对手对标后，薪酬水平便落到了50分位以下。显然以这种薪酬水平吸引或留住员工，前景堪忧。 
 

三、设定目标

什么样的目标最有效？当然是要有足够挑战且有现实意义的目标。合理的做法是，利用人力资源系统历史数据的变化趋势以及市场数据的对标来确定目标的基准水平，在此基础上进一步确定哪些是保底目标（Base）、哪些是正常目标（Reasonable）、哪些是挑战目标（Stretch）。

四、设计数据仪表盘

人力资源管理系统的数据太多、指标太多，容易让人抓不到重点，这个时候数据仪表盘便能发挥出重要作用。只需要关注几项关键指标就可以了。如以招聘工作为例，提供给高级管理层的数据仪表盘可能包括员工整体数量增长和人均产值；提供给中间管理层的则包括岗位空缺比例和关键岗位招聘周期；而提供给HR团队运营团队的仪表盘则包括：招聘渠道占比、人均招聘费用、候选人拒签offer比例等。另外需要注意的时，数据仪表盘必须保持实时更新的状态。

五、结合业务结果

人力资源管理系统的数据分析原则之一，就是要以业务结果为导向。评估一项人才发展项目，到底对业务带来了什么影响？真的帮助所在的业务部门提高了业绩吗？对他们的团队有什么影响？敬业度和离职率发生了什么变化？等等。

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