序

2015年中旬，我接到了某市轨道交通公司的一个数据可视化分析的培训需求，该需求是由该公司的财务部门提出的，这家公司的财务部门发现：他们的财务分析报告都是围绕财务数据展开的，没有结合目标任务给出建议，希望我可以做出专业的财务报表，并且可以对财务的数据进行更加深入的数据分析。

当时我一直在做数据可视化和数据分析的课程，就对财务部门的培训需求进行了深入调研，并根据他们的需求设计了相关的数据分析课程。

课程结束后我就想：在财务行业有财务的三张报表，在零售行业有每个月的销售报表，那人力资源行业有没有数据分析报表呢？我们如何在人力资源行业进行数据分析，去支持企业的业务和战略发展呢？

基于这一思考，我开始进行人力资源数据分析课程的设计，结合自己本身的人力资源工作经验和数据分析技能，开发了“人力资源数据分析”的课程，通过线上和线下相结合的模式，助推人力资源从业者的数据化转型。这几年整个人力资源行业都在讲大数据、数据化转型，从业者也在人力资源的各个模块实践着数据化。有很多HR问，企业到底如何进行数据化转型？作为HR我们应该如何助推企业进行数据化转型？我觉得从企业的维度做数据化转型要从以下几个方面进行，如图1所示。

图1 企业如何做人力资源的数据化转型

一、数据标准化

数据的标准化是指在公司内部要有一套标准化的数据记录模板，包含数据录入的路径、数据的字段格式、数据的板式。要做到数据的标准化最优的方式就是依靠系统去实现，所以很多公司开始外购各种ERP（企业资源计划）系统，用来二次开发生产自己的人力资源系统。现在，企业广泛使用的有ERP系统、OA（办公自动化）系统、微软的BI（商业智能）系统，如图2所示。通过IT（互联网技术）部门的二次开发，把公司人力资源、业务、供应链、客户的所有数据全部集成到ERP系统中，打通各个部门的所有数据，做到数据的交互联通，建立BI的数据模型，用数据为公司的人力资源、业务、公司的战略决策提供支持，如图3所示。

图2 人力资源数据化转型：标准化示例（1）

图3 人力资源数据化转型：标准化示例（2）

二、数据可视化

数据分析是在数据可视化的基础上实现的。数据的可视化形式包含各类数据图表和各种数据模型。相对于密密麻麻的数字，数据可视化的数据图表可以更加直观地对数据进行呈现，如图4所示。我们通过数据图表可以发现各类数据的差异点，从而去分析问题、解决问题。

图4 人力资源数据化转型：可视化示例

三、数据业务化

在人力资源数据分析中，最关键的并不是系统、流程、表格，而是人力资源从业者数据分析的思维和技能。在数据分析思维中最重要的是人力资源从业者的业务思维，人力资源工作的最终目的是支持业务、确定业务、提升业务的岗位绩效，所以我们在做人力资源数据分析时一定要从业务的角度出发，使人力资源结合业务来进行数据分析，如图5所示。

所以人力资源从业者必须具备HRBP（人力资源业务合作伙伴）的技能，了解公司的战略、运营模式、公司的产品、供应链等，业务和人力资源融会贯通，才可以真正地做到人力资源数据分析的转型。

我将人力资源数据分析的学习分成了两个阶段，人力资源数据分析是第一阶段，本书是人力资源数据分析的工具指南书，主要讲授人力资源数据分析的流程、工具、方法，又是一本可操作性很强的人力资源数据分析学习书籍。这本书对人力资源数据分析的8个步骤进行了详细的描述和实操演练，帮助读者掌握数据分析的流程。

图5 人力资源数据化转型：数据分析业务化

第二阶段是在第一阶段的基础上，结合人力资源各个模块（薪酬、招聘、绩效、人才发展、胜任力等）进行数据分析的讲解，从人力资源的角度，通过大量的真实案例帮助读者深入地了解并掌握人力资源各个模块的数据分析技能，成为人力资源数据分析专家。

最终通过两个阶段的学习，养成人力资源数据分析思维，在公司和业务部门对接的过程中用数据说话，提升业务的绩效，体现人力资源的价值。