HR测量

数据分析有很大的好处，但前提是，只有在我们正确分析数据的时候。

 “大数据”，简单两个字包含了深刻的含义。这到底是一种企业的炒作，还是只是毫无意义的行业术语？答案取决于你如何使用它。准确应用数据，会带来更高的转换率，更快的生产和更大的净收入。一份来自麻省理工学院数字业务中心的2014年的报告显示，运用数据来做决策的公司的生产量比那些不使用数据的公司高出5%到6%。

HR效益

在人力资源系统中应用“大数据”的好处是显而易见的。HR经理可以利用“大数据”来优化招聘流程，避免因技能不匹配造成的成本损失，并能挽留人才。

CareerBuilder（凯业必达，是北美最大的招聘网站运营商）在2014年发布了一项对400多名加拿大雇员和HR经理调查的报告，其中1/6的加拿大员工“总是”或者“经常”在招聘策略中使用数据分析。对于使用数据分析，他们的想法如下：

70%的人认为可以降低单次雇佣成本；

66%的人认为可以减少招聘时间；

49%的人认为可以招到更多有特长的人才

但是这些好处只是“大数据”的表层作用。HR经理掌握大量的数据，除了来自职业测评、员工敬业度调查和求职者跟踪系统的内部数据，还有大量可用的工具来挖掘政府和在线招聘的数据，这些工具涵盖了数百万个数据点，比如简历、招聘信息，劳动力调查等，由此可以定位出最大量供给顶尖人才的地区集中在哪里，查找到现行工资率，发现哪些公司在竞争相同的求职者。

克服困难

使用“大数据”的一个最大的误区就是使用每一个数据，这不但不可能，考虑到成本和时间的限制，这也是不必要的。

这里有一些使用HR数据的方法：

1、区别数据和指标

指标包含单一种类的数据，比如雇员的数量。不是所有的数据都有用，也就是说不是所有的指标对一个特定的组织或者它的特定需求和目标都有效。

2、使用正确的数据

无效或不相关的数据会导致结果错误，甚至具有误导性。

3、确定目标

目标会告诉你要观察什么指标和数据。一旦确定了某个指标，就可以采取行动，并适时调整。

4、关注有用的指标

收集数据和测量指标是件费时又费钱的事，所以只需关注对你的企业目标有意义的指标。

以下是一些评估常规HR目标的指标：

1、员工工作效率：

测量当前员工工作效率，检查和薪酬、福利及其他人力资源费用相关的成本，将其和公司整体收入进行比较。

2、员工敬业度：

如果目标是提升员工敬业度，那么员工满意度调查的分数会告诉你目前的情况。

3、员工保留率：

观察整体员工流动率及在跨部门中的，特定部门中的员工流动率。

4、招聘的有效性：

从雇佣的源头开始评估，思考有多少方法用于面试，有多少面试形成雇佣，还有这些员工的平均任期。

适时调整

一旦知道目前的人力资源情况，就可以适时调整工作。比如，如果目标是发现高端人才，那么就观察在某个特定区域内人才的供给情况，你就会决定是重新分配招募工作，还是提供更有竞争性的工资，甚至也可能调整人员需求。完成这些调整后，回顾过去几个月的情况，再不断的测量。连续测量很重要，它会让你明白你在哪里取得进步，在哪里还有提高。