大公司的招聘要求,人力资源数据分析,薪水居然能这么多

日期:2020-07-06 16:50:42   来源:互联网   编辑:小优   阅读人数:627
这两天在朋友圈一张华为的HR招聘广告传的很火。年薪40万招聘HR数据分析师!这还没算上股票期权和其他福利补贴。一般企业的HR工资水平在公司应该处于中等甚至偏下,没想到多加个数据分析的标签,薪水居然能这

这两天在朋友圈一张华为的HR招聘广告传的很火。年薪40万招聘HR数据分析师!这还没算上股票期权和其他福利补贴。

大公司的招聘要求,人力资源数据分析,薪水居然能这么多(图1)

一般企业的HR工资水平在公司应该处于中等甚至偏下,没想到多加个数据分析的标签,薪水居然能这么多,而且这两年,数据分析能力似乎已经成为优秀企业招聘HR的重要指标,不光华为要求数据分析能力,百度、阿里等企业在HR的招聘简章中都提到了数据分析能力的要求。

大公司的招聘要求,人力资源数据分析,薪水居然能这么多(图2)

大公司的招聘要求,人力资源数据分析,薪水居然能这么多(图3)

大公司的招聘要求,一定程度上代表着职业发展的方向。不会数据分析的HR,必将没有市场。

特别是在人力资源岗位上,因为本身不具备直接产生效益的能力,如果还不懂得运用人力资源数据推动业务发展的,那对企业而言,只能是成本部门,不被重视,没有任何话语权,还不如外包省钱省力。

正因为如此,很多像百度一样的企业,都已经开始设置人力资源分析师岗位,通过大数据获取有关组织和人才的信息,对企业在组织和人才上未来可能产生的问题进行预测、预警、预判,并据此向业务部门提出决策建议,让人力资源真正发挥价值。人力资源数据分析,不仅仅是对HR个人的要求,更是企业发展的需要。

大公司的招聘要求,人力资源数据分析,薪水居然能这么多(图4)

人力资源数据分析应该如何做?

人力资源数据分析的岗位之所以高薪,主要还是当下的HR多数都缺乏数据分析的能力,稀缺性造成了高薪,另一方面,HR用数据说话,从来不是一件简单的事情,也是HR工作里含金量高的工作之一。

人力资源中的数据分析最主要的就是两个方面,一方面是人员结构性分析,一个方面是人效的分析。跟踪企业人效,能够有效地监测公司经营状况,了解每个员工或者每个部门以及公司整体的人力效能情况,分析人员结构,能够帮助公司在招聘上提前做方案,做好储备,避免人才断层的风险。

大公司的招聘要求,人力资源数据分析,薪水居然能这么多(图5)

虽然大部分的HR对人力资源知识掌握熟练,也大概知道做人力资源数据分析的意义,但是大部分人对数据分析的理解还不够深入,所以很多人做出来的人力资源数据分析的模板,可能就是下面这样:

大公司的招聘要求,人力资源数据分析,薪水居然能这么多(图6)

员工性别比例、工作年限、地区分布、学历水平等等,把数据罗列好,配上简单的图表。

然而这样的数据,掌握基本Excel使用能力的人都能轻松统计出来,为什么要高薪聘用人力资源数据分析师来做?这样的数字统计出来了,到底代表了什么呢?好还是不好?性别比例背后的意义,是要老板自己猜吗?

只有数字罗列,没有分析,这样的数据不要也罢。而所有的数据分析,都应该有驱动业务的价值。

人力资源的数据分析,应该是通过数据获取有关组织和人才的信息,对企业在组织和人才上未来可能产生的问题进行和预测、预警、预判,并据此向业务部门提出决策意见。

这里我们就以一个真实案例,来讲解一下有价值的业务分析是怎样的。

人力资源数据分析中的痛点

小王是某公司总部的人力资源专员,每个月、每季度、每年,小王都要负责整理这段时间区间内员工的新增、离职、调动情况,并针对员工的构成特征、KPI绩效、工资发放等进行。公司的员工信息保存在OA中,而薪资信息又保存在另一套云ERP中,有一些分公司还有自己的业务。

这些数据之间没有被打通,就像一个个孤岛,将其整合在一起需要耗费大量的人力,而就算费了老大劲整理好了数据,这些数据也存在滞后性、准确性等问题。比如:

2.人力资源数据采用Excel进行上报,绩效、薪资的计算也是人工使用Excel进行核算,篡改、纰漏等数据准确性问题无法把关,全靠业务人员的责任心和专业性。

3.数据以月份为单位进行存放,当需要汇总观察趋势时候,就需要将N张Excel进行整合,费时费力,Excel的性能也堪忧。

因为以上的种种数据问题,小王每个月的大部分工作时间都在整理、核算数据,更不要提什么数据分析了。

分析工具+解决方案

为了解决上述问题,小王需要的是一套能够实现多数据源整合+数据处理+数据分析的软件。小王的这一需求,是许多企业推进数字化进程中的共性需求。这样能够满足从数据源到业务人员数据分析完整分析流程的软件,就叫做商业智能(BI)软件,这个概念最早由Gartner集团提出,目前国内的BI软件很多,我就以比较有名的FineBI为例,来讲解如何进行人力资源数据分析。

1、数据连接

而如果选择直连模式,则可以实现实时数据展示,上一秒发生的人员变动信息,下一秒就可以在BI中展现出来,消灭数据迟滞的同时也降低了人力浪费,大大提升了决策效率。

大公司的招聘要求,人力资源数据分析,薪水居然能这么多(图7)

2、数据加工

在设置好数据连接,添加好需要的数据表并设置了表间关联后,我们可能还需要对数据进行一些处理,比如过滤掉一些不需要的数据,或者进行一些计算等等。这时候就可以使用FineBI的自助数据集进行数据的二次加工。

大公司的招聘要求,人力资源数据分析,薪水居然能这么多(图8)

3、自助分析

数据治理这些后台的底层工作完成后,HR就可以针对数据进行探索式分析了。把纬度和指标拖拽到坐标轴就可以自动生成可视化分析图表,制作完成的各图表组件之间还能实现联动、钻取等OLAP分析功能,从多个角度探索,深入挖掘数据价值

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人力资源分析模板

1、新入职员工分析

大公司的招聘要求,人力资源数据分析,薪水居然能这么多(图10)

我们可以通过探索分析发现以下特点:

“新员工数、去年同期新员工数和与去年同期相在职员工数变化率%按月” 组合图显示,今年每个月雇佣的员工数都比去年多。 有几个月的雇佣员工数明显很多。

从按地区和种族划分的新员工计数和在职员工计数组合图可以看出,我们在东部区域招聘的员工较之更少。

按年龄组划分的新员工增长率变化瀑布图显示,我们主要招聘的是年轻员工。 这种趋势可能是因大部分工作都是兼职性质所致。

“新员工数(按性别)” 饼图显示,新员工数按性别大致均分。

大公司的招聘要求,人力资源数据分析,薪水居然能这么多(图11)

我们可以通过探索分析发现以下特点:

左边的两个组合图显示了,与去年同期相比在职员工数和离职员工数的变化情况。 今年的在职员工数比去年多,这是由于快速雇佣所致,同时离职员工数也比去年多。

我们注意到,在饼图中,在职员工数按性别和年龄段均分。 接下来可以选择不同的年龄段了解各个年龄段是否按性别均分。

2、差员工分析

大公司的招聘要求,人力资源数据分析,薪水居然能这么多(图12)

要探究的最后一个部分是差员工。 差员工定义为上班不超过 60 天就走人的员工。 我们正在快速雇佣,但我们是否雇佣到了优秀候选员工?

如果研究“差员工数(按性别)” 环形图,并选中“区域”过滤组件中的不同区域,就会注意到,东部区域是唯一一个女性差员工数比男性要多的区域

本文相关词条概念解析:

人力资源

人力资源(HumanResource,简称HR),有三个层次的涵义。指在一个国家或地区中,处于劳动年龄、未到劳动年龄和超过劳动年龄但具有劳动能力的人口之和。或者表述为:一个国家或地区的总人口中减去丧失劳动能力的人口之后的人口。人力资源也指一定时期内组织中的人所拥有的能够被企业所用,且对价值创造起贡献作用的教育、能力、技能、经验、体力等的总称。

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