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#人力资源#华为招聘HR的要求火了，原来会数据分析，薪水差距居然这么大( 二 )


这里我们就以一个真实案例 ， 来讲解一下有价值的业务分析是怎样的 。
人力资源数据分析中的痛点小王是某公司总部的人力资源专员 ， 每个月、每季度、每年 ， 小王都要负责整理这段时间区间内员工的新增、离职、调动情况 ， 并针对员工的构成特征、KPI绩效、工资发放等进行管理 。 公司的员工信息保存在OA系统中 ， 而薪资信息又保存在另一套云ERP系统中 ， 有一些分公司还有自己的业务系统 。
这些数据之间没有被打通 ， 就像一个个孤岛 ， 将其整合在一起需要耗费大量的人力 ， 而就算费了老大劲整理好了数据 ， 这些数据也存在滞后性、准确性等问题 。 比如：
1.小王每个月月中就要发布通知 ， 让各分公司将本月的人力资源信息开始汇总 ， 之后进行上报 。 从发布通知 ， 到上报结束 ， 往往需要经历2周甚至更多的时间 ，白白耗费了许多人力不说 ， 还存在严重的滞后性 。
2.人力资源数据采用Excel进行上报 ， 绩效、薪资的计算也是人工使用Excel进行核算 ， 篡改、纰漏等数据准确性问题无法把关 ， 全靠业务人员的责任心和专业性 。
3.数据以月份为单位进行存放 ， 当需要汇总观察趋势时候 ， 就需要将N张Excel进行整合 ， 费时费力 ， Excel的性能也堪忧 。
因为以上的种种数据问题 ， 小王每个月的大部分工作时间都在整理、核算数据 ， 更不要提什么数据分析了 。
分析工具+解决方案为了解决上述问题 ， 小王需要的是一套能够实现多数据源整合+数据处理+数据分析的软件 。 小王的这一需求 ， 是许多企业推进数字化进程中的共性需求 。 这样能够满足从数据源到业务人员数据分析完整分析流程的软件 ， 就叫做商业智能（BI）软件 ， 这个概念最早由Gartner集团提出 ， 目前国内的BI软件很多 ， 我就以比较有名的FineBI为例 ， 来讲解如何进行人力资源数据分析 。
1、数据连接
FineBI可以把不同来源的数据基于业务分析需求进行分类管理 。 无论是传统的关系型数据库MySql ， Oracle还是Kylin ， Hive ， Spark等大数据平台 ， 都可以通过FineBI进行连接 ， 将其中的数据进行整合 ， 打破各个业务系统中的“数据孤岛” 。
而如果选择直连模式 ， 则可以实现实时数据展示 ， 上一秒发生的人员变动信息 ， 下一秒就可以在BI中展现出来 ， 消灭数据迟滞的同时也降低了人力浪费 ， 大大提升了决策效率 。
2、数据加工
在设置好数据连接 ， 添加好需要的数据表并设置了表间关联后 ， 我们可能还需要对数据进行一些处理 ， 比如过滤掉一些不需要的数据 ， 或者进行一些计算等等 。 这时候就可以使用FineBI的自助数据集进行数据的二次加工 。
3、自助分析
数据治理这些后台的底层工作完成后 ， HR就可以针对数据进行探索式分析了 。 把纬度和指标拖拽到坐标轴就可以自动生成可视化分析图表 ， 制作完成的各图表组件之间还能实现联动、钻取等OLAP分析功能 ， 从多个角度探索 ， 深入挖掘数据价值
人力资源分析模板1、新入职员工分析
我们可以通过探索分析发现以下特点：
“新员工数、去年同期新员工数和与去年同期相比的在职员工数变化率(%)(按月)” 组合图显示 ， 今年每个月雇佣的员工数都比去年多 。有几个月的雇佣员工数明显很多 。
从按地区和种族划分的新员工计数和在职员工计数组合图可以看出 ， 我们在东部区域招聘的员工较之更少 。
按年龄组划分的新员工增长率变化瀑布图显示 ， 我们主要招聘的是年轻员工 。这种趋势可能是因大部分工作都是兼职性质所致 。
“新员工数(按性别)” 饼图显示 ， 新员工数按性别大致均分 。
我们可以通过探索分析发现以下特点：
左边的两个组合图显示了 ， 与去年同期相比在职员工数和离职员工数的变化情况 。今年的在职员工数比去年多 ， 这是由于快速雇佣所致 ， 同时离职员工数也比去年多 。


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