当前,许多企业已建立了自己的人力资源管理系统,也累积了相当的人力资源业务数据。然而,正如业内的那句老话“rich data, poor information”,以前累积的数据,并没有很好的得到利用。原因是这些数据来源太广,格式不统一,并且其中极少量的数据记录格式不正确;同时,累计的数据量相当庞大,但许多细节对高层管理人员来说并不重要,他们需要快速、全面的掌握企业的人力资源全貌,综合、全面、宏观的信息支持,将是领导们关注的对象。
面对庞大复杂的员工管理数据,企业高管人员需要通过数据来了解他们的员工会做什么?应该雇佣谁?应该晋升谁?谁是顶层员工?谁有可能离职?
人力资源构成模块
在大数据浪潮中,各行各业都在探索大数据的价值,人力资源行业也是如此。
只有借助更高效的工具进行数据挖掘分析,才能对以上问题给出可量化的观点结论,而非原有的直觉和主观评估。
人力资源管理由六个模块构成,每个模块对企业发展都有深刻影响,商业智能工具能够帮助人力资源管理从凭借经验的模式向依靠事实数据的模式转型。
HR-BI(Human Resource Business Intelligence,人力资源商业智能),即人力资源决策分析,是指借助专业的 BI 工具,对 HR 相关数据进行深入挖掘和多维分析,使人力资源管理工作与企业经营连接,实现人力资源管理真正伴随企业战略变化,并真正实现人才拉动和驱动企业发展。
将现在商业智能BI 应用于人力资源管理,旨在深度激活企业人力资源数据价值,并为真正合理调配人才提供准确的数据支撑。
在人力管理方面,DataViz从组织相关角度、人员相关角度、人才相关角度、绩效相关角度、能力相关角度、投入产出相关角度等多方面的企业人力资源数据着手,并与战略相关的指标以及企业经营、流程、供应链等数据结合起来,以全方位分析人、财、物三领域的企业运营状况,为管理者提供更智慧的数据判断基础。
在数据分析方面,借助于DataViz自助式数据分析和可视化展现功能,深度挖掘人力资源数据,通过可视化动态交互探索数据规律。辅助企业高管更加直观和高效地洞悉潜藏在数据背后的知识与智慧。
服装行业现状分析如下:1,信息系统多: 公司内部同时存在多个信息化系统,如DRP、CRM、PLM、HR、OA、财务等,且部门之间信息化交流瓶颈,企业内部信息化孤岛现象严重;2分析需求变化频繁: 服装企业产品生命周期短,需要不断进行产品更新,分析人员经常需要调整一些分析的角度或者是添加一些分析的维度、指标等等,固化的报表无法适应分析人员需求的变化;3,数据分析要求动态灵活:需求的频繁变化,要求分析工具能够及时响应分析人员需求;同时服装行业的产品都具有多个属性,最典型的颜色、尺码、材质等等,要求分析工具支持多维度、任意维度的动态组合分析;4服装企业产品SKU数多,对系统处理超大规模数据量提出高的要求。综上所述需要Power-BI商业智能解决方案。操作简单,容易上手。