大数据分析在人力资源领域的应用
大数据分析在人力资源招聘中的应用
大数据分析在人力资源招聘中的应用随着科技的发展和数字化时代的到来，大数据分析在各个领域中发挥着越来越重要的作用，其中包括人力资源管理领域。
在人力资源招聘中，大数据分析技术的应用，不仅可以提高招聘流程的效率，还可以优化人才匹配度，提升招聘质量。
本文将探讨大数据分析在人力资源招聘中的应用，并介绍其优势和挑战。
一、大数据分析在人力资源招聘中的优势1. 招聘流程优化：传统的招聘流程通常繁琐且耗时，而大数据分析可以通过自动化和智能化的方式，加速招聘流程的各个环节。
例如，通过大数据分析技术，可以从海量的简历中快速筛选出符合条件的候选人，并自动发送面试邀请。
这样不仅提高了效率，还能减轻人力资源部门的工作负担。
2. 人才匹配度提升：大数据分析技术可以借助机器学习算法和人工智能技术，对候选人的简历、工作经历、技能等信息进行分析和匹配，从而提高人才匹配度。
通过分析历史数据和成功案例，系统能够学习和预测出最适合公司需求的人才特征和潜力，为招聘团队提供更准确的参考。
3. 数据驱动决策：大数据分析技术提供了丰富的数据来源，可以对招聘过程中的各个环节进行全面的监控和分析。
通过对数据的深度挖掘，人力资源部门可以及时了解到招聘活动的效果和问题，进而调整招聘策略和手段，提升招聘效果。
这种数据驱动决策的方式，使招聘工作更加科学化和有效。
二、大数据分析在人力资源招聘中的应用案例1. 人才来源分析：通过大数据分析技术，可以追踪和分析各种渠道引入的候选人，并评估不同渠道的招聘效果。
例如，可以通过数据分析发现某一特定招聘渠道引入的候选人质量较高，从而优化招聘策略，加大对这一渠道的投入。
2. 候选人筛选与评估：大数据分析技术可以实现对候选人简历的智能化筛选和评估。
它可以根据历史数据和成功案例，分析出最符合企业需求的候选人特征和素质，并为招聘团队提供推荐的候选人名单。
这样可以快速准确地匹配候选人，提升招聘效率。
3. 面试表现分析：大数据分析技术还可以对候选人的面试表现进行量化分析，比如分析候选人在面试过程中的回答表现、行为举止等。
大数据分析在人力资源管理中的应用案例
大数据分析在人力资源管理中的应用案例在当今数字化时代，大数据分析已经成为企业提升竞争力和创新能力的重要手段。
人力资源管理作为企业管理的核心领域之一，也正在经历着大数据分析带来的深刻变革。
本文将通过一些实际的应用案例，探讨大数据分析在人力资源管理中的具体应用和显著成效。
一、招聘与选拔在招聘过程中，大数据分析可以帮助企业更精准地找到合适的人才。
例如，某知名互联网公司利用大数据分析技术对求职者的简历和在线行为数据进行挖掘和分析。
他们不仅关注求职者的学历、工作经验等传统信息，还分析了求职者在社交媒体上的活动、参与的项目、发表的观点等。
通过这些多维度的数据，构建了求职者的全面画像，从而更准确地预测求职者与岗位的匹配度。
此外，大数据分析还能够优化招聘流程。
通过对以往招聘流程中各个环节的数据进行分析，企业可以发现哪些环节容易导致优秀候选人的流失，从而针对性地进行改进。
比如，一家制造企业发现，招聘面试的等待时间过长是导致部分候选人放弃的主要原因。
于是，他们优化了面试安排流程，减少了候选人的等待时间，大大提高了招聘的成功率。
二、培训与发展大数据分析在员工培训与发展方面也发挥着重要作用。
某金融企业通过收集员工的绩效数据、培训历史记录以及在线学习行为等数据，为每个员工制定个性化的培训计划。
系统会根据员工的技能短板和职业发展目标，推荐相关的培训课程和学习资源。
另外，大数据分析还可以评估培训效果。
一家连锁零售企业在每次培训结束后，收集员工的考试成绩、工作表现等数据，分析培训对员工绩效的实际影响。
如果发现某些培训课程效果不佳，企业能够及时调整培训内容和方式，提高培训的投资回报率。
三、绩效管理大数据分析能够使绩效管理更加科学和客观。
一家大型企业集团通过整合员工的工作数据、客户反馈、项目成果等多源数据，建立了全面的绩效评估模型。
不再仅仅依赖上级的主观评价，而是基于客观数据对员工的绩效进行综合评估。
同时，大数据分析还可以帮助企业及时发现绩效问题。
大数据在人力资源管理中的应用
大数据在人力资源管理中的应用
一、大数据在人力资源管理中的应用
1、精确定位人力资源需求
利用大数据的监测技术，人力资源部门可以更加准确地把握企业经营
状况，通过数据分析，精确定位企业人力资源需求，准确掌握企业业
务发展趋势。
2、完善考核与激励机制
大数据可以进行对企业员工考核激励机制的完善，利用大量的员工数据，可以更加准确地识别出优秀的员工，结合工资福利、培训等激励
机制，按照员工表现实施合理的激励政策，从而提高管理效率。
3、改善招聘过程
通过大数据分析企业对人员技能要求，对招聘信息进行完善，从而减
少招聘时间，提高招聘中校园招聘、社招等多个环节的效率，从而更
好地吸引和留住优质人才。
4、帮助企业成长
大数据技术可以帮助企业建立人力资源数据库，以及针对员工的评价，实时的提高管理的精准度，帮助企业更好的发展，让企业避免发生大
的错误而影响企业的发展。
5、整合更多的来源
通过大数据技术，可以更好的将企业内部各个系统整合起来，以便将多种来源的数据整合到一起，进行分析、评估，加深对企业员工技能和能力的理解。
6、个性化服务
通过大数据，可以更好地了解员工，分析他们所面临的技能考核、职业发展、培训等问题，为企业员工提供个性化的服务，从而提高企业的工作效率。
综上所述，大数据在人力资源管理中的应用，可以更加准确地把握企业的人力需求，完善考核和激励机制，精确化招聘程序，帮助企业实施成长策略和整合多种信息数据，提供个性化服务，进而提升企业的工作效率和绩效。
大数据分析在人力资源领域的应用
大数据分析在人力资源领域的应用人力资源是一个重要的管理领域，旨在有效管理组织的人力资源，以实现组织的目标与战略。
而随着科技的快速发展，大数据分析作为一种强大工具，已经在各个行业得到广泛应用。
在人力资源领域，大数据的应用也逐渐展现出其巨大潜力。
本文将探讨大数据分析在人力资源领域的应用，并探讨其对人力资源管理的影响。
一、大数据分析在招聘与选拔中的应用在招聘与选拔的过程中，通过大数据分析可以对大量的求职者简历进行筛选和评估。
借助人工智能和机器学习算法，大数据可以根据过往的招聘经验和员工表现，挖掘出与岗位要求最匹配的候选人。
此外，大数据还可以通过分析求职者在社交媒体上的活动和言论，评估其潜在能力和文化适应性。
二、大数据分析在员工培训中的应用员工培训是提升组织绩效和员工发展的重要环节。
通过大数据分析，可以分析员工的学习行为和学习成果，及时发现培训的瓶颈和不足之处。
同时，大数据分析还可以基于员工的学习历史和绩效数据，推荐个性化的培训内容和路径，提高培训的针对性和效果。
三、大数据分析在人才管理中的应用人才管理是人力资源管理中的重要环节，涉及到对员工绩效、发展和激励的管理。
通过大数据分析，可以对员工的绩效进行全面评估，发现绩效的关键驱动因素，并及时调整激励机制和绩效管理策略。
同时，大数据还可以分析员工的职业发展路径和倾向，为员工提供个性化的职业发展规划和福利激励方案。
四、大数据分析在员工离职预测中的应用员工离职直接关系到组织的稳定和持续发展。
通过大数据分析，可以分析员工的离职历史、个人特征和工作环境等因素，预测员工的离职概率，有针对性地采取留住员工的措施。
此外，大数据还可以通过分析离职员工的离职原因和后续发展情况，提供对人才流失问题的深入理解和解决方案。
五、大数据分析在员工满意度调查中的应用员工满意度是关系到员工及其绩效的重要指标。
通过大数据分析，可以对员工的赞扬、抱怨和意见进行快速识别和分析，及时发现和解决员工满意度问题。
大数据在人力资源管理体系中的应用
大数据在人力资源管理体系中的应用大数据在人力资源管理体系中的应用一、引言在当今信息化时代，大数据的应用已经渗透到各个行业中，人力资源管理也不例外。
大数据分析技术的发展为企业提供了更准确、更全面的人力资源决策依据，帮助企业更好地了解员工需求、提高员工绩效、优化组织结构等。
本文将从不同的角度探讨大数据在人力资源管理体系中的应用，以帮助读者对这一领域有更深入的理解。
二、人力资源管理中的大数据应用1. 面试和招聘招聘是企业人力资源管理中的重要环节，而大数据技术可以帮助企业更好地评估和筛选候选人。
通过搜集和分析海量的求职者信息、面试记录和社交媒体数据等，企业可以构建招聘预测模型，预测某个候选人的绩效表现。
大数据分析还可以发现不同求职者之间的隐藏模式和特征，帮助企业更准确地了解候选人的潜力和适应度。
2. 员工绩效和发展大数据分析可以帮助企业评估员工的绩效和发展潜力。
通过收集和分析员工的工作记录、项目成果和反馈数据等，企业可以了解员工的工作能力和潜力，为员工提供个性化的职业发展规划和培训建议。
大数据还可以帮助企业识别和跟踪关键绩效指标，及时发现和解决问题，提高员工绩效和工作效率。
3. 组织结构优化大数据分析在优化组织结构方面也发挥着重要的作用。
通过分析员工的沟通网络、工作关系和组织人员动态等数据，企业可以了解组织内部的信息流动、决策过程和工作效率，并作出相应的调整。
通过分析数据，企业可以发现某个部门或团队的工作效率低下，进而采取措施优化组织结构，提高整体绩效。
4. 员工福利和满意度大数据分析可以帮助企业了解员工的需求和满意度，从而提供更好的员工福利和工作环境。
通过分析员工的反馈数据、离职原因和入职调查等信息，企业可以了解员工对于薪酬福利、工作环境和职业发展的期望和满意度。
这些数据可以帮助企业制定更符合员工需求的福利政策，提高员工满意度和员工留存率。
5. 预测人力需求大数据分析可以帮助企业预测未来的人力需求，为企业的人力资源规划提供决策依据。
大数据分析在人力资源领域的应用
大数据分析在人力资源领域的应用随着社会的发展和技术的进步，大数据已经成为一个热门话题，不仅被广泛运用于商业界，而且在人力资源管理领域也有着广泛的应用。
大数据对于人力资源管理的作用不容忽视，它可以帮助组织更好地管理员工，减少人力投入，提高数据分析和统计的效率。
本文将从人力资源管理的角度，分析大数据在该领域的应用和作用。
一、大数据在招聘领域的应用随着公司的发展，人力资源管理的需求逐渐增加，特别是招聘这一方面。
在传统的招聘中，公司需要花费大量的时间和精力去筛选简历、面试、评估和录用合适的员工。
这种方式极易出现人为误判和笔误，大大增加了企业的招聘成本。
而通过大数据技术和算法，企业可以通过数据挖掘、数据分析、人才智能匹配模型等手段，优化招聘方案，更快、更精准地找到对公司最适合的人才。
例如，企业可以通过人才管理软件，从海量的简历和招聘信息中快速筛选出符合职位要求的，具备关键技能和经验的候选人。
这大大提高了招聘效率，有效降低了招聘成本，同时也为企业带来了更好的考评效果。
二、大数据在员工管理和培训领域的应用大数据技术在员工管理和培训领域中的应用也非常广泛。
通过大数据技术，企业可以收集大量的员工数据，并分析这些数据，提高员工的效率和工作满意度。
例如，在员工培训方面，企业可以通过数据分析，掌握员工的各项技能的熟练程度和任务完成效率，根据员工的实际需求来定制个性化的培训方案，提升员工的技能和能力，增强企业的核心竞争力。
在员工管理方面，企业可以通过大数据分析，掌握员工的实时状态，及时发现其工作状况、心理状态和工作满意度等问题，并通过科学而有效的手段，及时采取相应的措施，提高员工参与度和生产力。
还可以通过人才排名、绩效评估等方法，将员工评级和分类，以便更好地管理组织和员工。
三、大数据在员工流失率分析和预测方面的应用员工流失问题一直是人力资源管理领域中最麻烦的问题之一。
然而，通过大数据技术的使用，企业可以更好地解决流失问题：首先，企业可以通过大数据挖掘分析得出员工的离职原因，并根据员工反馈以及最佳实践等方面，对员工离职原因进行细致分析并提出解决方案。
大数据分析在人力资源管理中的应用
大数据分析在人力资源管理中的应用近年来，随着信息技术的飞速发展，大数据分析在各个领域中得到了广泛的应用。
在人力资源管理领域，大数据分析也日益受到重视并被广泛应用。
大数据分析在人力资源管理中的应用为企业提供了更加深入的洞察力，使其能够更加有效地管理和利用人力资源，提高员工满意度和整体绩效。
本文将对大数据分析在人力资源管理中的应用进行深入探讨，并分析其对企业的重要意义。
首先，大数据分析在招聘和人才管理中发挥着重要作用。
通过大数据分析，企业可以更好地了解市场上的人才供给情况，从而有针对性地制定招聘策略。
同时，在招聘过程中，大数据分析可以帮助企业更好地筛选和匹配候选人，提高招聘效率，减少用人风险。
此外，对于员工的绩效表现和潜力评估也可以通过大数据分析得到更加客观和深入的分析，有助于企业更好地管理和激励员工，提高员工的工作满意度和忠诚度。
其次，大数据分析在员工福利和敬业度管理中也发挥着重要作用。
企业可以通过大数据分析收集员工的福利需求和偏好，从而更好地设计和优化福利方案。
同时，大数据分析也可以帮助企业了解员工的离职倾向和原因，及时调整管理策略，降低员工流失率，提高员工的敬业度和忠诚度。
通过对员工福利和敬业度的分析，企业可以更加精准地满足员工的需求，提高员工的工作满意度，从而提升整体绩效。
另外，大数据分析在员工培训和发展管理中也发挥着不可替代的作用。
企业可以通过大数据分析了解员工的培训需求和发展方向，从而更好地制定培训计划和发展路径。
同时，通过对员工学习成效和职业发展轨迹的分析，企业可以更好地评估培训的效果和员工的发展潜力，为员工的职业发展提供更好的支持和指导。
大数据分析可以帮助企业更好地挖掘员工的潜力，提高员工的工作能力和竞争力。
总之，大数据分析在人力资源管理中的应用为企业提供了更加深入的洞察力，有助于企业更好地管理和利用人力资源，提高员工满意度和整体绩效。
通过对招聘和人才管理、员工福利和敬业度、员工培训和发展的深入分析，企业可以更好地了解员工的需求和状况，从而有效地优化人力资源管理策略，提高整体绩效和竞争力。
大数据在人力资源管理中的应用
大数据在人力资源管理中的应用随着信息技术的快速发展，大数据已经渗透到各个行业和领域，成为推动产业升级和转型的重要力量。
在人力资源管理领域，大数据的应用也日益广泛，它不仅可以提高人力资源管理效率，还可以为企业决策提供更加准确的数据支持。
本文将探讨大数据在人力资源管理中的应用，以及如何更好地发挥其作用。
一、大数据在人力资源管理中的应用场景1.招聘与选拔在招聘与选拔环节，大数据可以通过分析求职者的网络行为数据，如搜索记录、浏览记录、社交媒体动态等，来评估其兴趣、专业能力和职业规划，从而更准确地预测其是否符合岗位需求。
此外，大数据还可以对人才市场进行动态监测，通过分析招聘网站、社交网络等数据，预测行业趋势和人才需求，为企业制定招聘计划提供参考。
2.绩效管理大数据可以通过对员工行为数据的分析，来评估员工的绩效表现。
例如，通过分析员工的工作日志、任务完成情况、投诉记录等数据，可以了解员工的工作效率和问题所在，进而制定针对性的改进措施。
此外，大数据还可以通过对员工绩效数据的分析，来评估不同岗位的胜任力模型，为员工的晋升和培训提供依据。
3.薪酬与福利管理大数据可以通过对员工薪酬数据的分析，来制定更加合理的薪酬策略。
例如，通过对不同行业、不同地区、不同岗位的薪酬数据进行对比分析，可以了解市场薪酬水平，为企业制定薪酬政策提供依据。
此外，大数据还可以通过对员工福利数据的分析，来了解员工对福利政策的满意度和需求，进而优化福利政策。
4.员工关系管理大数据可以通过对员工社交网络行为的分析，来了解员工的心理状态和需求。
例如，通过对员工在社交媒体、论坛等平台上的言论和行为进行分析，可以发现潜在的员工关系问题，进而采取相应的措施进行干预和解决。
此外，大数据还可以通过对员工投诉数据的分析，来了解员工对企业管理方式的满意度和改进方向，为企业管理者提供决策支持。
二、大数据在人力资源管理中的应用优势1.提高人力资源管理效率大数据的应用可以大大提高人力资源管理效率。
大数据分析在人力资源中的应用
大数据分析在人力资源中的应用一、前言近年来，随着信息技术的不断发展，大数据技术的应用广泛应用于各个领域。
其中，人力资源管理也逐步开始采用大数据分析技术，以优化人力资源管理的各个环节，提高人力资源管理的效率和精度。
二、人力资源大数据分析的定义及意义人力资源大数据分析是指利用大数据技术对人力资源相关数据进行收集、整合、筛选、分析和挖掘，以找出有价值的信息和规律，从而为企业人力资源决策提供科学依据和指导。
其意义在于：1. 帮助企业了解员工的个性和工作特点，为个性化管理提供科学依据。
2. 优化招聘流程，降低企业招聘成本。
3. 为企业实施绩效管理提供数据支持，提高绩效管理的效率和精度。
4. 发现员工培训和发展潜力，从而推动员工职业发展。
5. 支持企业制定有效的薪酬政策，提高员工福利和满意度。
三、人力资源大数据分析的具体应用1. 集中管理员工信息大数据技术能够将企业、员工的各种信息集中到一个系统中，其中包括个人资料、工作表现、培训记录、薪资和福利等。
集中管理员工信息，可以帮助企业快速抽取出有价值的信息和规律。
2. 招聘管理大数据技术可以结合招聘渠道、应聘者信息数据等，建立一个招聘数据平台，支持企业对应聘者信息进行精确预测、分类、筛选和策略制定，减少不必要的招聘流程和费用。
3. 员工培训管理大数据分析技术可以帮助企业发现员工培训需求瓶颈、提高员工培训质量，以及根据员工特点量身定制培训计划，提高培训的效果和员工的满意度。
4. 绩效管理运用大数据分析技术，企业可以全面了解员工的工作表现和工作特点，并在此基础上，建立量化的绩效考核指标，以提高对员工的全面评估和恰当奖励，并为员工职业发展提供有效的支持。
5. 薪酬管理大数据分析技术可以帮助企业了解员工的薪资结构、职业成长路径，从而制定恰当的薪酬政策，制定更适合员工的薪酬结构，提高员工的满意度，从而增强企业在用人方面的竞争力。
四、人力资源大数据分析在实际中的应用如今，人力资源大数据分析在企业中得到广泛应用。
大数据分析在人力资源管理中的应用
大数据分析在人力资源管理中的应用随着科技的不断发展和应用，大数据分析技术已经逐渐成为各个领域不可或缺的利器。
其中，在人力资源管理领域，大数据分析技术所能提供的服务更是得到了越来越广泛的应用。
本文将着重探讨大数据分析在人力资源管理中的应用。
一、背景在过去的几年中，大数据分析技术得到了广泛的应用，它为企业提供了更为准确的决策可靠依据。
人力资源管理是企业的一个非常重要的部分，因此，应用大数据分析技术在此领域，可以帮助企业更好地管理人员，提高企业的效率和竞争力。
大数据的概念是指数以亿计的复杂数据集合和大量的数据处理工具，它们的结合可以帮助企业开发出更多有效的人力资源管理策略。
二、技术应用1. 数据分析大数据分析技术可以帮助企业更加清晰地了解员工的离职率、员工表现、员工入职后的表现等问题。
通过这些数据，企业可以更好地决策，以便更好地处理员工的问题。
2. 员工评估另外，大数据技术还可以帮助企业对员工进行评估，及时掌握员工表现和存在的问题，从而为企业提供改进意见和建议。
基于这些数据，企业可以制定更加准确和有效的工作目标，助力员工更好地发挥工作能力。
3. 人事决策大数据技术还可以帮助企业进行更加准确的人事决策。
通过利用大数据分析技术，企业可以便捷地分析员工的表现，发现员工的潜在问题，并根据员工的表现，进行精准人才挖掘和选拔。
4. 预测在人力资源管理中，大数据技术也可以用于预测。
企业可以通过挖掘大数据，对未来员工发展方向和企业人力资源需求进行预测、制定战略和提前调整人力配备。
三、优势运用大数据分析技术，企业能够更好地了解人力资源的现状，更好地解决人力资源领域的难题，从而达到更好的管理目的。
这种技术的使用不仅能够使企业更好地实现人力资源的管控，还可以帮助企业更好地挖掘和实现公司的价值，帮助企业更好地发展。
四、应用案例1. 人才实力分析在人力资源管理中，人才实力是企业长远发展的一个重要方面。
企业可以通过大数据分析技术，对员工个人的表现和学历进行综合评估，辅助企业招聘和培训，优化公司人才的构成。
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岗位类型划分（人才细分）
4、公司背景
1、全部典型岗位 2、管理层级/级别
3、职能类型
外部数据选择——样本类型的
筛选应以组合的方式进行
按照地区别、行业别及属性进行样本的划分，其中，公司属性又可结合企业组织形式、规模、行政隶 属关系及级别进行进一步细分。
1、地区
2、 行 业
3、公司属性
组织形式
经营规模 （销售额、人数）
生产类人员
P25
P50
864
823
738
703
外部数据与对比分析（样
例）——拟定各类人员比例
业务人员占全公司总数比例外部对比
职能人员服务人员外部对比
2.5%
4.9%
某企业
P25
7.8% P50
11.6%
P75
5.9
9.3
某企业
P25
10.2 P50
14.2
P75
总人数 1099
××管理人数
P25
P50
饱和度
25%
50%
75%
100%
定岗定编建议：整合安全管理相关职能，合并辅助岗位
安全环保部经理 1
安全技术科长 1
环保管理科长 1
综合管理 1
车辆驾驶与 安全分析 1
安全技术 1
安全培训 2
安全巡检 1
环境监测 环保项目管理 环境工艺管理 环保统计 环境巡检
1
1
1
1
1
托管 1
安全技术科长 1
安全环保部经理 1
技术部 发展管理部 质量管理部
重点完善： 1.加强生产管理部 对装置的统一调度 及管理 2..整合安全与环保、 健康相关功能
重点完善： 1.加强工艺改善、技改 技措职能 2.对发展部基建功能进 行外包，
财务总监
财务部
重点完善: 1.对三产公司的投资管 理职能 2.融资规划、套期保值 等财务管理职能
人事行政总监
总经理办公室
董事会办公室 人力资源部
重点完善： 1、对统筹类职能进 行整合、将分散职 能进行集中
理想化组织设计：组织编制参
考数字（模拟测算） **化工与标杆企业劳动生产率对比
**人员占全公司总数比例外部对比
700.0 600.0 9.76
549
吴泾化工 600
塞拉尼斯
比值 621
12 575
10
500.0
假设条件
**化工人数
劳动生产率 （万元）
575 S公司2010
673 S公司2011
销售收入 （亿元）
63.2
63.2
总人数 1099 939
统筹管理人数
P25
P50
118
108
101
92
销售人员数 P25 P50
53
86
研发人员数 P25 P50
64
82
46
73
54
70
注：若实现2010年在岗1000人，销售收入63.2亿，则人均劳动生产率为632万元
1.一线销售 2.商务渠道 3.市场信息 4.品牌策划
1.生产计划调度 2.物资采购 3.仓储 4.生产安全 5.环境保护 6.职业健康
1. 工艺优化 2. 技改技措 3. 质量检测 4. 计量分析 5. 项目管理 6. 技改技措
1.行政服务 2.法律事务 3.董事会事务 4.人力资源
1.会计核算 2.资金管理 3.三产财务 4.税务筹划
•HR职能满意度 •员工回报满意 •沟通高效 •员工参与度
风险
•人才风险控制 •招聘过程风险
•法务风险规避 •文化与软环境 •风险管理
价值
•高质量的人才库 •人才效力提升 •领先的雇主品牌
•竞争性报酬体系 •人力资本效率 •员工敬业度
•专业/技能提升 •工作行为优化 •绩效提升 •高效人才梯队
•培训过程风险控 制
•离职体系管理
•新老离职员工分 布
•整体离职率 •主/被动离职率
成本
•人均招聘成本 •渠道招聘成本 •招聘人工成本 •广告及活动费用 •人员效益 •人力成本效益
•培训成本比例 •培训成本结构
•离职成本 •替代成本 •离职代价与无形 成本
质量
•招聘成功率 •招聘适岗度 •渠道招聘质量 •人才测评 •人才结构
3、装置运作简单化
各生产装置 操作、运营
完成目标组织结构图：基于目
标组织结构图，确定各模块组
织的优化方案 董事会
监事会
首席执行官
CEO
监审部
副总裁
营销总监
市场部 销售部
重点完善： 1.商务渠道管理 2.外贸市场开拓 3.内陆市场拓展 4.品牌推广 5.市场情报
生产总监 物流部 生产管理部 各装置
总工程师
4
岗位 占比
21%
21%
29%
综合管理、车辆驾驶与安全分析、 环保统计、托管
4
29%
小计
14
人数 人数 小计 占比
3 20% 3 20% 5 33%
4 27%
15
岗位重要性与工作量饱和度衡量矩阵
重要性
关
安全技术
键
环境巡检
岗
安全巡检
3
位
一
安全培训
般
环境监测、
2
岗
环境工艺管
位
理、环保项
目经理
辅
助
1
岗
位
车辆驾驶与 安全分析 综合管理 环保统计
118
108
某企业总人数确定
××人员数
××人员数
P25
P50
P25
P50
53
86
64
82
××类人员
P25
P50
864
823
实施编制优化的基本策略与步
骤（仅供参考）
►通过“岗位重要性与工作量饱和度”矩阵确定部门优化策略
重要性 /稳定性 /工作特性
岗位重要性与工作量饱和度衡量矩阵
关键 岗位
3 重点优化关键岗位及管
人工成本有效性分析的三个维度
企业内部人工成本的数据分析的目的和意义是通过分析企 业内部人工成本的合理化程度，评估企业人工成本支出的 是否达到最佳的投入产出状态。即人工成本的有效性。因 此如何评估人工成本的有效性决定了人工成本的分析维度。
典型的国企人工成本总额：
人工成本效用分析：一组能够
将人工成本与经济效益联系起 来的相对数 人工成本效用分析是进行企业人工成本分析和控制时的一个分析维度，是一组能够将人工成本与经济效益联系起来
为1名，精简后工作饱和度为69.2%
综合管理负责办公室பைடு நூலகம்勤管理及工伤管理，均为
辅助岗位，车辆驾驶与安全分析主要负责部门小
1
车驾驶及文件打印及毒害气体检测，属辅助岗位 两岗位工作量饱和度分别41.2%和46.1%
建议：车辆驾驶功能归入总经办，文件打印职能
归入综合管理岗位，安全分析归入安全巡检岗位
环保统计实施数据统计、打印等工作，工作饱和 0 度仅为26.4%，建议取消此岗位，职能归入环境
项目管理
环境监测主要工作内容为定点水气监测，属一般 0 岗位，估算其工作饱和度为40%，建议其职能归
入环境巡检，合并后的工作饱和度为84.3%
安全环保部
现有 减掉（-） 新增（+） Step1
岗位数 14 4 1 11
人数 15 4 1 12
经过调整后，人员数减少 了3人，减少了20%；
HR数据分析方法的三个层面
• 这是一项基础工作。是人事管理阶段管理和处理信息的主要方法，例如 建立员工信息档案、员工考勤记录、加班记录等。
要一环，是通过市场对比的途 径，利用数据分析的方式，提 升人工成本的有效性和激励性
人工成本：人工成本分为两项核心内容，第一项是薪酬福利 成本，也就是通常所说的工资成本。第二项是人力资源职能 成本，它包括了招聘、教育培训、绩效考核、咨询外包等各 方面的人力资源职能运行成本。
人力资源管理的数据分析三层面
• 第三个层面是人力资本计量分析。这是一个相对更有深度的核算分析方法， 真正体现了人力资本的概念。它客观的评估人力资本的投入与产出，让人力资 本管理真正体现为企业增值。
• 人力资源管理各职能模块的内外部信息分析。它决定人力资源管理各项职能 模块运作的健康程度。其中包括人工成本有效性分析、薪酬福利外部竞争和内部 公平分析、考核结果分析、培训需求及效果分析等。
环保管理科长 1
综合管理 安全技术
1
1
安全培训 2
安全巡检 1
动火分析 2→1
环保项目管理 环保工艺管理 环境巡检
1
1
1
措施
新增 整合
取消
岗位
动火分析
综合管理 车辆驾驶与 安全分析 环保统计
环境监测
现有
2 1 1 1 1
Step1
原因
目前此岗位设在管理部，属安全巡检与分析职能，
1
建议统合进入安环部，负责检测生产环境内是否 有可燃性气体，工作饱和度为34.6%，建议精简
饱和度
25%
50%
75%
100%
注：本矩阵的为组织优化的策略的指导思想，各部门在具体的实施中，应综合考虑个各种因素确定合理的优化步骤
定岗定编分析案例：**公司安全环保部共计14
个岗位，15人，其中，关键岗位人数仅占岗位总数的20%，部门整体饱和度仅为 48.2%
安全环保部经理 1
安全技术科长 1
环保管理科长 1
……
化的基本思路，通过战略分解、
外部对标和内部分析，实施岗 位设置、岗位编制及定员建议