“以数据为基础，薪人薪事拉动人力资源效率”

一、人力资源管理中数据的关键

显然，在许多组织中，人力资源不再是二等部门，随之而来的措施和努力值得衡量、改进和采纳战术决策。 这意味着人力资源指标不是理想化的工具，帮助组织构建可靠的数据化驱动的管理战略也是未来人力资源管理所必需的能力。 首先，数据必须量化，比较有效的量化指标体系很重要； 其次，要得到指标体系，需要进行比较有效的数据观察。

二、数据对人力资源管理的作用

通过比较有效的数据收集、拆解，人力资源部门可以在其职权范围内更好地管理人才。 数据给人力资源管理带来很多利益。 例如，规划完整的战术人员队伍，降低价值成本，回馈越来越多的人员，挖掘隐藏的人才，提供强大的发现力，预测招聘诉求，提高人员的维持率，无偏见的决定，流程自动化，利用共同的经验等。

三、人力资源管理的数据收集

很多人认为人力资源的工作很难量化，但实际上可以从时间、数量、质量、价格、满意度五个角度，对人力资源的大量工作进行数据统计和分解，为客观评价奠定基础。 因此，在日常工作中，人事管理者至少需要进行以下数据收集。

首先，可以收集反映人力资源现状的事实数据，如人员数量和结构、学历、年龄等，展示一定时间段组织内人力资源的基本概况。 人力资源部门每月提供这样的人力资源数据报告，通过应对不定期的数据，可以使决策者概要地认识人力资源的现状。

其次，为了收集反映人才活力的动态数据，人才的动态数据包括招聘周期、招聘完成率、核心员工的流失率等。 动态数据的采集必须重视数据的积累，及时掌握市场行情，通过内部和外部的分析，客观评价组织人力资源的活力，尽快调整公司的人力资源政策。

最后，收集反映人力资源质量的分解数据，如人均人工成本、人力资本投资转化率、员工满意度、员工敬业度等。 最后，还必须收集人力资源项目投资转化率的相关数据。

(/S2/)四、工资人事保证多维数据的客观表达(/S2/) ) )。

工资支付可以加强合作绩效，直接影响企业运营指标，加强hr的业务和业务迭代。 这个过程具体需要三个步骤。

第一，重新定义行为逻辑，实现人力资源管理活动

二是根据管理活动，定义常规数据指标体系，衡量人力资源管理结果

第三，结合组织绩效目标的解体和继承，实现hr业务直接与企业绩效挂钩。

这三个步骤明确实现了人力资源活动影响组织目标，实现人力资源和业务的双重迭代。