数据驱动人才管理 决策调研.pptx

,数据驱动人才管理决策 调研成果, XX2017年XX人力资源季度热点调研,调研背景,报告成果,关于我们,序言,数据分析是体现人力资源管理的产出与价值的关键手段。行业领先的公司正越来越倾向于用数据说话，为企业管理决策提供“可视化”的“人才报表”，基于业务驱动分析，发现和回答人力资源管理问题，呈现或证明人才管理产出与价值，提升HR管理竞争优势。XX是国内第一家开展HR数据分析培训、咨询与信息调查的咨询机构，在该领域积累了丰富的实践经验。本次调研将收集包括上市企业与非上市公司在内的第一手Hr数据分析实践信息，为中国企业提供极具针对性、代表性的深度调研结果。,参与调研企业的基本情况,本次调研共回收问卷355份，有效问卷332份，有效问卷率达到93.52%。从参加调研企业的性质看，民营企业占比达到63.55%，外资企业占比为25.30%，国企占比为11.14%。从公司规模来看，中型企业占比较大。,16.28%,27.91%,9.30%,公司规模,50人500-1000人,50-150人1000-5000人,150-500人5000-30000人,11.14%,63.55%,25.30%16.28%11.63%18.60%,公司性质,国企,民营,外资,参与调研企业的基本情况,15%,19%,25%,5%7%10%8%,11%,从参加调研企业的行业来看，占比最多的是IT互联网/计算机行业，其次是高科技和制造业。所属行业,制造业高科技IT互联网/计算机建筑/地产制药/医疗销售贸易商业服务金融,调研背景,报告成果,关于我们,绝大多数的企业HR都认可数据分析在人力资源管理中的作用，但只有少数企业设置了专门岗位或人员负责HR数据的收集与分析,调研发现，67.44%的HR认为数据分析在人力资源管理中非常重要。但仅有6.98%的企业HR设专人负责HR数据分析。XX发现，大多数企业虽然认识到了数据分析的重要性，但是对如何收集、分析和应用数据还比较模糊。,67.44%,32.56%,您是否认可数据分析在人力资源管理中的重要性,非常重要,重要,6.98%,65.12%,27.91%,公司人力资源管理团队是否有专门人员负责人力资源数据分析,有，专职人员,有，HR其他岗位兼,无,多数企业的HR管理数据分析仍处在较初级的阶段，业务驱动分析及预测分析依然较少,2.33%,6.98%,46.51%44.19%,基础统计和记录数据信息相关性分析和基准分析业务驱动分析预测与大数据分析,调研发现，46.51%企业的HR数据分析仍处在基础统计和记录数据信息。民营企业在HR管理数据分析方面勇于赶超。XX认为，企业对HR数据分析的运用应从“总结呈现”转向“关联预测”、从“表”转向“里”、从“数据指标本身”到“数据与数据之间的相关性和驱动关系”。公司HR管理数据分析所处层级,多数公司的数据分析主要集中在薪酬、招聘、绩效等基础层面，对人才质量、人才测评、HR规划、胜任力发展等深层次的分析较少,4.65%,17.64%16.28%,30.23%28.94%,46.51%41.86%,67.34%63.28%,招聘管理类薪酬激励类绩效管理类人力编制分析培训管理类综合人效分析敬业度与组织氛围能力与人才评价类管理效力评价与决策模型,调研发现，半数以上的企业数据分析主要集中在薪酬、招聘方面。XX认为，企业对人才发展的重点可以从“模块”转向“系统”，数据分析的重心更多应关注“组织效能”、“综合人效”、“战略人力规划”、“人才标准、当量、指数”等关键价值领域。贵公司数据分析的内容和应用领域,当前人才管理决策运用的统计方法依然偏于单向分析，而更有价值的相关性分析、交叉分析、回归分析在实际中依然运用较少,13.95%9.30%,30.23%25.58%,41.86%,83.72%69.77%,平均值变动比率分析（如增长率）分位值相关性分析交叉分析回归分析标准差统计,调研发现，当前人才管理决策运用的统计方法依然偏于诸如平均值、增长率、分位值等单向分析，而更有价值的相关性分析、交叉分析、回归分析等在实际中运用较少。XX认为，数据的真正价值在于统计之后的深层次分析及应用，简单的统计无法发挥数据的“威力”，而且体现不出HR的专业价值。当前人才管理决策运用的统计方法,多数公司的数据分析集中在比较、对比分析以及常规计算等简单层面，微观或业务驱动要素分析等能为公司带来更大价值的分析较为缺乏,16.28%13.95%,46.51%41.86%,79.07%74.42%,内部比较分析常规数据计算关联分析、相关性分析外部比较分析业务驱动要素分析微观异常值与波动分析,调研发现，70%以上企业的数据分析集中在内部比较分析和常规数据计算层面，而能为公司带来更大价值的业务驱动要素分析、微观异常值与波动分析实施的较少。XX建议，人力资源部门应通过“人才细分”寻出数据下面隐藏的“真相”，通过分析“小数据”发现问题，通过分析“相关性”进行预测，通过分析“驱动要素”来进一步优化HR决策。实施数据分析的方法,数据分析的工具化、系统化将是这几年人力资源领域里的热点。这一方面的提升将极大释放出HR的管理价值,调研发现，绝大多数企业依然停留在使用EXCEL来进行数据分析的阶段，有近60%的企业没有专门的数据分析系统。XX认为，搭建数据分析系统或数据分析工具化是大势所趋，这将极大提高HR的管理价值。,4.65%,18.60%6.98%,97.67%,SPSS,EXCEL一般计算，无工具专门化统计软件,实施HR数据分析的工具,是否在使用专门的人力资源数据分析系统平台,有，外部采购专业平台工具58.14%,有，企业内部定制13.95%27.91%,无,调研总结与洞察,1. 极少最佳实践与案例：大多数企业对数据分析重视程度很高，但实施落地性差，分析的深度或问题发现较为初级，并未体现人力资源数据分析价值。,2. 主要原因是无法定义目标：人力资源团队尚未掌握数据分析的理念和目标，用数据说话的能力在快速提升，但尚未产生有价值的突破。,3. 方法缺失、人才缺乏：分析方法和如何寻找与定义高价值分析内容非常欠缺，极少数人力资源从业者同时具备高水准商业数据分析能力，部分企业重视且已展开招聘、挖掘或培养。,4. 远未达成有效关联或驱动分析：很多公司花大量时间在构建和完善人力资源效能指标，而实际上这只是HR数据分析的数据收集与定义阶段，远未达到有效分析、定义价值标准或指导决策的愿景目标。,5. 忽视新技术：对于人力资源数据工具、管理科技、创新技术的,重视度不够。,调研背景,报告成果,关于我们,XX整体管理咨询架构：助力组织战略实现,战略转型与发展战略解码与组织绩效组织能力与功能策略,行业实践、组织与人力资源信息研究XX人才管理创新实验室与XX人力资源数据分析研究中心,2,3,1,4,战略管理,组织效能,人才管理,协同内外部行业信息与研究资源,公司治理与管控组织设计与变革岗位管理体系企业文化与价值观战略人力规划（SWP）,人力资源转型与规划高管薪酬与长期激励绩效管理与薪酬激励胜任力模型与人才测评企业大学与人才发展,信息调查HR效能基准与最佳实践,人力资源量化价值评估：包括人力资本投资的数量、结构、质量、效益以及风险的调查与分析，,涵盖人力资本效益的宏微观信息，按照企业性质、行业及发展阶段等进行分类，帮助您全面了解和掌握人力资源有效投资和管理的先决信息。,行业定制化薪酬水平调查：重点调研行业内企业典型职位的薪酬水平、薪酬结构、薪酬调整政,策等信息，通过前期的职位评估与匹配，以及后期的XX多维度薪酬对比分析方法，关注并确保员工薪酬水平的外部竞争力。,XX季度人力资源观察：行业人力资源管理最佳实践体现在人力资源管理的能力和方法。XX透,过调查研究的方式，收集和总结行业及业内标杆企业在人力资源管理中的策略、水平和方法，帮助您参考最有效的HR职能案例，发掘企业人才战略动机。,股权与长期激励调查：针对不同行业类型的上市和非上市公司，展开股权激励与长期激励调查，,按照股权（长期）激励工具、股权（长期）激励水平和业绩指标分析三个维度，开展企业股权和长期激励计划状况的全面汇总和分析，每年度发布股权与长期激励调查报告。,THANKS!,