第一章总则：规范人力资源数据管理，遵循三大基本原则

当今之时，于人力资源管理对数据驱动愈发依傍的现今状况下，众多企业依旧面临着数据标准并非一致的难题，同时还面临着分析深度有所欠缺的挑战，如此这般便致使决策缺少精准之依据 。

价值导向原则

应始终让人力资源数据分析服务于管理提升与否、和关系到战略落地这一情况，其核心目标在于识别管理方面存在的瓶颈，要预测人才发展出现的趋势，并且要为关键的各种决策提供量化方面相关支持，进而创造能够被衡量出来的业务价值。

数据分析工作，要聚焦于解决实际业务问题，比如说，借助离职率分析来定位人才流失的关键因素，或者运用绩效数据去优化薪酬分配策略。每一项分析产出，都应当直接关联管理行动以及效果评估。

统一规范原则

企业要建立全公司统一的人力资源数据标准，还要建立全公司统一的分析模型，并且建立全公司统一的报表体系。这样做能够有效地避免决策分歧，这种分歧是由数据口径差异所引发的，还能够减少各部门在数据处理上的重复投入，以及减少各部门在数据处理上的资源浪费。

对员工编码、部门分类、绩效等级等基础数据定义有着统一规范，还规定了核心人力指标的计算逻辑，这让不同时期间、不同业务单元之间的数据生成了能够进行比较的特性并且具备了一致性 。

数据质量管理

人力资源管理的基石是数据质量，人力资源部门要指定专人负责核心系统的数据录入，还要负责核心系统的数据维护，并且要负责核心系统的定期校验，以此确保源头数据的准确性，还要确保源头数据的及时性，而这是所有数据应用的前提 。

企业要构建起数据维护的标准作业相关程序，使得每一项人力资源数据的更新频率以及责任人都能够清晰明确。与此同时，可以将系统校验规则予以引入，针对异常数据变动展开自动提示以及拦截。

分析应用场景

人力资源数据分析，要覆盖常规统计层面，要覆盖专项研究层面，要覆盖动态预警等多个层面才行。基础统计，是为了满足法定报表需求的统计。专项研究，是针对像技能缺口或者招聘效能等具体问题，去展开深度调研的研究。

针对数据应用中的进阶形式，即动态监测预警，企业能够设定关键指标阈值，比如说，当核心人才流失率超出预设范围之际，系统会自主地向管理层发送警示，以此实现及时采取干预措施的目的。

报表体系架构

通常包含基础统计报表、管理监控报表与决策分析仪表盘三类的是标准的人力资源报表体系，基础统计报表是格式固定的，主要面向团队日常运营的往往是管理报表，服务于高层战略决策的则是分析仪表盘。

公司内部之人力资源部门，需针对全公司范围内之报表，展开统一之规划以及管理工作，对有关新增标准报表之审批流程，予以格外严格之管控操作流程，公司之内所有报表，均一定要对自身发布周期，以及目标用户还有数据来源，进行明确清晰之说明阐释活动内容，以防止报表数量漫无节制泛滥成灾状况之发生出现 。

数据安全与使用

报表访问权限，企业按岗位职责，依最小必要原则来分配，这很关键。数据安全架构的实施和维护以及定期进行安全审计，由技术支撑团队负责，数据安全是极其重要的 。

报表使用者解读数据时分，要跟人力资源部门维持充分沟通，以至于保证对指标定义以及分析结论的理解达成一致，任何数据的外传还有共享都肯定必须严格依照公司保密规定 。

于您身处的组织里头，人力资源数据应用所面临的最为重大的挑战，是数据采集的精确性呢，还是分析结果朝着管理行动的有效转变呀？欢迎在评论区域分享您的想法，也请毫不吝啬地点赞以及转发这篇文章。