企业如何建立有效的HR-BI分析模型

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支持集团型企业总部对各下属分支机构的人力资源管理过程进行及时有效的指导与管控，确保总部制定的人力资源规划能够逐级被有效监控并最终落地执行; 建立人力资源体系的评价系统，比如对人力资源管理职能的有效性、员工队伍与能力建设、员工士气以及人力资源的投入产出等进行量化评价的方法和工具，并成为企业绩效管理的一个有效组成部分。 二、HR－BI与统计报表的比较 在企业信息化程度普遍提高的趋势下，许多管理比较先进的企业都纷纷引入了人力资源信息化的概念，建立了自己人力资源管理系统eHR或HRMS，并利用信息管理系统进行了大量的统计分析和报表管理操作。那么，HR-BI作为人力资源信息化的一个有效组成部分，它与eHR中的统计报表功能有什么区别呢。事实上，BI工具的实现方式主要包括了统计查询、经营分析指标和水晶报表，因而一般意义上来说，eHR系统报表分析功能基本都可以通过BI系统来实现。BI系统的产生源于“rich data, poor information”这么一种现实，即通过企业目前许多信息系统产生了大量的原始或经过简单加工的数据，但在支持企业经营综合分析和管理决策时，却显得非常无力。因此，区别于以结果展示为主的报表系统，BI的突出功能在于通过数据仓库，对数据进行多维分析与深度钻取，并通过灵活多变的、丰富的展现形式给予展示，比如仪表盘(Dashboard)的数据展现形式。因此，对于一般HR业务过程数据和通过eHR系统简单加工可以实现的统计功能、以及常规的人事报表(年报)，建议统一由eHR系统来实现;对于需要建立数据分析模型、并利用数据仓库进行数据整合的、对数据展现要求比较高的指标或者指标集合(报表)，则主要通过BI平台来实现。 三、HR－BI分析模型的建立 由于任何一种BI工具只是纯粹的数据分析系统，是依据用户事先定义好的分析模型来对数据进行灵活的加工，并按照用户的展现要求对分析结果进行丰富的展示。因而，设计一套符合企业管理需要的人力资源决策分析模型，将是企业HR-BI系统建设成功的一半。否则，再强大的数据分析工具，没有分析的方法作支撑，也是徒劳。笔者根据大易咨询的人力资源管理咨询实践研究结果认为，人力资源决策分析模型可以有多种形式，比如，指标模型、指数模型、分析主题模型等，其中最常用的是人力资源决策分析指标模型，即HR指标模型。 HR指标是一个数值，指出企业中某一领域绩效的优良程度，并为对何种绩效进行评估提供参考。指标的表现形式通常为百分比%(例如人力资本投资回报率、员工流失率等)或者总量(例如人工成本总额、人均净利润等)。而所谓HR指标模型则是指企业根据自身经营与管理的需求出发，提炼出能够量化评价企业人力资源管理的绩效的指标项，并将所有指标项的相关信息予以界定。一项完整的指标定义应该包括指标名称、具体内涵的定义、计算规则、绩效目标、起始点、数据来源、历史绩效及支持文件，同时这一指标必须具有可量化的特征。拥有一个或多个指标的可以是个体员工、团队、一线经理或者整个企业，这些指标的拥有者负责实现绩效目标。 那么，企业应该如何建立有效的HR-BI指标分析模型呢?一般而言，建立HR指标分析模型，主要涉及到指标选取、指标模型定义、指标基准定义等主要工作。下面，笔者将根据个人的理解和多年的咨询经验，对建立HR-BI分析模型过程中的一些关键环节进行探讨。 1、HR指标的提取 那么通过什么方法能够有效的提取出企业人力资源决策过程中有价值的指标、或者是领导关注的指标呢?笔者认为可以从下几个方面着手： 人力资源管理职能的要求，这是HR指标设立的根本目的。 企业领导层关注的人力资源业务方向，比如，领导经常会问诸如目前公司的员工队伍情况如何等问题，人力资源部门要回答这个问题，必然需要从员工队伍的总量、结构和能力等方面来分析，从而可以提取出人员总量、人员结构分析、能力岗位匹配度等HR指标。 人力资源管理各项职能的工作要求或者绩效评价标准;比如，某些企业对人力资源部门的绩效考核指标，这些指标的数据来源将成为提取HR指标的一个方面。 日常使用的统计分析报表，比如，一般的企业都会有人事报表，其中包括员工队伍的人员分布结构等等，由此可以提取出人员结构等HR指标。 企业其他部门或业务人力资源管理的关注和要求。 同时，在指标选取的时候，我们会遇到如何区分指标和报表的问题。事实上，BI工具的实现方式包括了指标和水晶报表(可以被看作是多个指标的集合)，因为一般意义上来说，eHR系统报表分析功能都可以通过BI系统来实现。区别于以结果展示为主的报表系统，BI系统的突出功能在于通过数据仓库(或数据集市)，对数据进行多维分析与深度钻取，并通过灵活多变和丰富的展现形式给予展示。因此，我们的解决方案是，按照发挥优势和避免重复的原则，对于一般HR业务过程数据和通过eHR系统简单加工可以实现的统计功能、以及常规的人事报表(年报)，建议统一由eHR系统来实现;对于需要建立分析模型、并利用数据仓库进行数据整合的、对数据展现要求比较高的指标或者指标集合(报表)，则主要通过BI平台来实现。基于以上的原则，操作层面用户更多从自身工作需要的角度提出需求，多数指标其实是通过eHR系统就可以轻松实现的，虽然操作层面的用户比较难以接受，但我们仍会说服用户通过eHR系统来实现，以确保项目是围绕支持决策分析来操作的。 2、指标基准的选取 指标的计算结果，如果不与标杆进行比较分析，则只能反映一种状态，而不能反映该指标的内涵，因而不能对人力资源管理的风险进行早期识别预诊断，并开展预警预控管理。这就需要我们定义企业HR指标的基准(Benchmark)，作为衡量或者说参考的标准值。 对基准值的定义，一般采取两种途径：国内外标杆企业的实践值和根据企业自身的情况进行分析，即外部标杆和内部基准。同时，外部标杆根据数据范围又分为四种类型：国内各行业通用标准、国内行业标准、国际各行业通用标准和国际行业标准，我们需要在实践过程中针对各个指标的内在属性来确实其采用哪一种基准原则，比如，人均人工成本，由于人工成本受企业的外部经济环境、国家用工法规、行业水平、企业经营状况和企业发展战略等因素影响，具有很强的区域性和行业性特征，因此要使该指标具有可比性，一般采用国内行业标准来设置标杆。内部基准则包括内部经验值和内部趋势比较两种设计思路，这两种思路适用于不同的指标类型，比如，编制控制率，这一指标是没有外部可比性的，取决于HR专业人员对企业最近几年执行情况的基础上得出的经验值。事实上，国内外标杆企业的实践值往往只能作为参考，因为即使行业相同，但企业的内外部环境往往差异较大，只有根据自身的实际情况进行综合分析，才能制定非常适合自己的基准值;并且，HR指标基准值的分析过程，本身也是促进企业人力资源精细化管理的过程;此外，指标标杆值需要根据企业的实际经营管理现状进行调整，一般是一年审计一次给予调整。所以，企业采取什么类型的标杆，取决于之指标的具体内涵。一般通用类指标可以采取通用标准，而对于具有行业特征的指标，则建议采用行业标准;对于无法取得或者不适合采用外部标杆的指标，则根据企业内部基准来设置。 3、指标展现形式设计 BI工具作为专业的分析工具，本身具备丰富的展现功能，但每项指标采用什么展现形式，各种结果如何组合展现、如何存储，如何展现才能既体现数据的内涵、增加数据丰富程度又美观大方，都需要在指标模型设计时进行人性化、实用化的界面设计，以取得最好的效果，界面设计的结果将直接指导BI工具实施人员的开发。报表工具的展现形式，一般要求遵循以下原则： 比较原则：需要通过内部数据同比/环比或外部数据的对比，形成分析结果，才具备决策支持价值; 简单原则：操作逻辑清晰，并建立HR关键指标收藏夹，将常用指标收藏起来，避免反复输入条件; 关联原则：相关指标应该在一个界面上集中展示，可以图表结合; 推送原则：对一些关键指标采取实时动态监测，从数据索取变为数据推送，并提供管理仪表盘(Dashboard)与预警功能; 此外，报表工具还将与企业门户或人力资源门户集成起来展示，以有效增加用户对该系统的使用频度。 4、指标数据来源界定 由于我们设计指标模型的直接目的是作为BI开发人员进行开发的直接依据，因而指标的数据来源就显得尤其重要，否则再好的指标模型也无法通过系统展现出来。一般而言，指标的数据来源主要包括三个方面： EHR系统，这是HR-BI数据的主要来源，基于上80%的数据都来源于此。主要通过数据接口形式实现。 企业经营信息系统，包括财务系统、经营分析系统等，主要是一些涉及到企业经营的数据，包括总成本、营业额、利润等数据。这些数据来源通过数据接口形式实现，可以是系统直接读取或者通过企业统一的数据交换平台。 手工维护，包括手工录入或批量导入，主要针对企业目前各个信息系统中目前没有、未来一段时间内都无法提取到的数据，这些数据涉及到的方面也是企业经营管理需要进一步提升的方面。 同时，我们还需要对数据的统计口径进行明确界定。由于不同的管理者往往对同样的指标有不同理解，导致统计口径有时候难以统一。这就要求通过深入访谈与分析，在企业内部形成一致的统计口径，对同样的指标进行统一的定义，保证数据的有效性，比如总人数，是指哪几类人员属性的员工，是统计期间的期初、期平、期末等等，都需要一一给予清晰界定，不可有半点含糊之处。 HR-BI与企业e-HR有着千丝万缕的联系，因为，企业人力资源信息化的状况对HR-BI的建设也起着重大的影响。事实上，我们在建立HR指标模型时，需要对各指标所涉及的数据源进行分析。通过对数据源的分析，能够找到e-HR系统在功能、数据结构与数据质量上存在的不足，从而能为e-HR的完善与优化找到优化的方向，并帮助企业实现e-HR系统与战略人力资源管理乃至企业经营管理的衔接。 四、某通信企业HR－BI咨询案例介绍 到2007年，XX通信企业经过多年快速发展，已经成为全球最大的移动通信运营商。在完成了“做大”的目标后，如何“做强”XX通信企业，已经成为摆在决策层领导面前的现实课题。事实上，对XX通信企业而言：技术、产品、营销、服务乃至基础设施等具有较大优势的显性竞争要素，迟早将会被竞争对手所复制，要想持续保持与提升企业的竞争力，就必须从企业能力建设上下功夫，比如：精细化管理能力、企业文化、员工队伍、反应速度、学习能力、员工士气等，而企业能力的建设，本质上是人力资源能力的建设。从这个意义上讲，有效的人力资源管理将成为XX通信企业保持与扩大竞争优势、实现从“做大”向“做强”跨越的关键竞争利器。 那么，如何评价XX通信企业人力资源管理的有效性呢?这就涉及到人力资源管理绩效的评估，包括：人力资源管理职能的有效性，以及员工队伍与能力建设、员工士气、人力资源的投入产出等方面。 XX通信企业提出研究“人力资源决策分析指标模型”的课题，就是希望通过该课题，建立起XX通信企业的科学的人力资源绩效评价体系，从根本上改变人力资源管理仅仅依靠经验与感觉进行决策的现状，而能依靠事实与数据说话。通过对人力资源工作的量化分析，找到XX通信企业在人力资源管理上需要解决的问题，使得人力资源管理体系能够找到不断调整与优化的方向与策略，并使其真正适应企业战略发展的需要。 该次咨询项目旨在为XX通信企业建立一套对集团人力资源管理能力进行评价的方法(建立HR指标模型)，并使得咨询成果能成为指导后续HR-BI系统开发的明确需求(HR-BI系统的开发不在本项目范围内)。 该项目为XX通信企业集团完成了“人力资源决策分析指标模型”咨询与HRBI系统界面原型设计服务。该项目在国内开创了“人力资源量化管理”之先河。同时，该项目还首创了决策分析模型即“分析主题”的咨询方法，通过进行分析主题的定义，即：需要解决的问题的定性描述，对不同分析主题可采用不同单个决策指标模型来进行分析，从而直接满足公司决策层对信息综合性、全面性和简易性的要求，也成为项目成功的重要保障。 此外，由于XX通信企业的EHR系统在建设初期未经过系统的规划，虽经过多年的开发和推广应用，通过此次项目我们发现许多数据源达不到BI项目的要求，系统在基础数据方面存在改进空间。面对这种情况，项目组就此提出HRMS改进要求和建议，达到了牵引HRMS的不断完善的客观效果，即在建立HR指标模型时，需要对各指标所涉及的数据源进行分析。通过对数据源的分析，能够找到HRMS系统在功能、数据结构与数据质量上存在的不足，从而能为HRMS的完善与优化找到优化的方向，并帮助XX通信企业实现HRMS系统与战略人力资源管理乃至企业经营管理的衔接，也为XX通信企业对HRMS系统的评估提供的有力的方法。 当然，企业要成功的搭建一套HR-BI系统，除以上重点探讨的几个方面之外，还有许多因素也是需要综合考虑的，比如BI平台的选择、项目过程管理、企业eHR建设水平等，本文将不一一展现讨论。(end)

文章内容仅供参考 (投稿) (如果您是本文作者，请点击此处) (7/12/2012)