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人力资源数据分析,持续赋能人力资源管理变革
2024年12月20日

 
伴有人事影视的资源治理数智化转变来到新的变革时代找寻关键期,应用软件场景新轮AI方法的的数据报告创新发展应用软件加入史无前例开始部署点,公司想法凭借提升等级的数据报告解析功能让人事影视的资源治理坚持万物互联,主要改变阐述在:


1

从服务人力到服务战略,

人力分析向业务融合升级

人员市场管理方法操作重心点日益克服事宜性劳功,按照三要素等模试密切配合服务,作为支撑战略规划未来发展。


人资讲解不会再片面性的只于员框架讲解等单调邻域的东西,必须要与两种服务邻域强度溶合:


一方面关注人效提升,为评估人效改进和成本管控现状,进行人效指标、人均投入产出、人均毛利率等指标等关键指标分析;另一方,结合行业与业务特性制定分析指标,促进业务改进。例如某连锁门店企业,通过将人力数据和每日门店销售业绩相结合,按日推送给店员销售提成数据,实现即时激励;并通过对比各门店人均毛利率等关键指标,发现管理差异和关键改进环节,促进整体业绩提升。


2

从数据汇总到测算洞察,

辅助组织管理规划

伴随企业在数据治理工作的加大投入和数据平台建设,人力数据分析不再是简单的线上表格和历史数据汇总,还需结合业务对人员规划、人才配置进行测算和规划。


例如某啤酒制造企业,为达成明年的扩大产能目标,基于大数据对全国各地的销量、产量和库存量进行周期性预测,并进一步推算相应的生产计划和投入的工人数量,用于指导季节性用工的招聘工作和人工成本测算;除数值预测外,基于AI大模型技术的洞察建议进一步辅助管理决策,例如整合市场薪酬动态和招聘动态,基于企业岗位要求和所在区域的薪资水平,AI调薪助手推荐合法合规的年度调薪方案。


3

从查看报表到实时交互,

用户体验增强业务决策

人力资数据源文件报表格式、管理者驾驶着舱一般是是大部分的分享呈现出方式,但普遍存在事先分享和利用应用情况损坏等间题。客户都希望在行为和金融业务应用情况中依托于数据源文件分享增加立即行为实力。


假如企业高管在做好人评选时,随着如何查看人全貌画象和人多层面资料对其进行对比;指纹打卡主管在排班时得智力化排班结局匀称和主岗排班数据分析,并由于工时让恰当性意见做好进那步改变,假如白班匀称均匀、间隔的工作时间多余等。
 


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 用友BIP人力云数智分析解决方案

提供全景、多口径人力数据分析体系

中小型企业在人才深入资料收集意识建成中面对非常多困难和击败,举例说明动态资料表格信息孤岛、动态资料表格信息条件受损、测算直径乱七八糟、指标体系存在符合交换意义等,情况严重作用人才动态资料表格信息深入资料收集的正确度性、完整详细性,其特性很难合理地辅助工具行为。用友可以帮助中小型企业从动态资料表格信息冶理起手提高动态资料表格信息产品质量,以系统的建成负载冶理结果和app交换意义,体现动态资料表格信息安装驱动。


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人力资源数据治理

用友建议规划完整的数据治理框架,对人力资源数据进行全生命周期管理。从数据标准梳理开始,经过数据平台采集和模型构建,最终向各类用户呈现运营与决策价值。


统一标准。数据标准梳理是人力数据治理的起点和重点,以终为始从关键指标和业务贯通着手,形成人力主数据和业务数据对象和分析维度需求范围,通过制定组织岗位、人员基本信息、薪资分类、干部人才等关键信息的业务标准、技术标准,统一业务语言和统计口径。


机制保障。数据治理同时需要机制保障,通过建立清晰的数据管理组织和管理制度,明确人力数据定义、维护、管理的流程和职责角色,确保人力数据在不同领域、不同层级的有效应用和流动。


资产沉淀。数据迁移是人力系统切换项目的建设重点之一,原系统中沉淀历史数据资产是数据分析的重要来源,具有宝贵的分析价值。按照已优化的数据标准对人力历史数据进行错误修正、数据补充等;通过数据迁移工具加速处理过程,提升迁移质量;以合理的方案保障业务的无缝运营,并行策略减少薪酬核算、招聘入职等关键业务的切换风险。


持续进化。一方面通过建立质量监控能力保障优质数据资产的持续性,比如定期的关键数据准确性和及时性评估报表;另一方要满足用户不断变化的分析需求,建立多维度分析模型和计算规则,随时拉取分析对象和分析模板,以轻量化的配置和“所见即所得”的调整,实现持续的优化和使用。


 


2

人力资源数据分析

通过逾三十年的经验积累和近万家企业的实践和数据沉淀,用友BIP人力云预置8大分析主题,30个子场景,和170个指标,包括组织效能、薪酬成本、人才结构、人才流动等。为企业提供一套全景、多口径的人力数据分析体系,覆盖企业人力分析各类场景,全面对标人力资源管理先进企业,为企业量身剪裁出一套切实可行的分析体系。


 


面向组织,纵览全局获取关键指标,提升整体效能。聚焦不同层级组织的稳定性指标、人均投入产出等,通过层层穿透和横向对比,洞察组织整体的人效状况和差异,定位关键改进环节,追踪管理目标达成情况。例如,某央企为落实三项制度改革,制定领导人员浮动占比和领导人员收入倍差数据,对比统计各二级单位领导人指标,评估改革推进成效。


 


面向员工,聚焦关键岗位和人才,促进员工成长。深入分析员工能力和绩效表现,形成人才画像、胜任力报告,通过九宫格、人岗匹配理清人才结构,结合任职资格或关键岗位胜任力模型制定个性化的人才发展计划,实现个人价值和工作产出价值的双效提升。


 


面向运营,拨除迷雾看清问题,辅助管理决策。基于用友YonGPT 大模型打造AI Agent,自动完成部分运营工作或辅助HR进行决策,例如智能调薪助手、考勤月结助手、人才发现助手等,根据各类影响因素生成分析和运营管理改进建议。


 

 

 

 

 

 


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