与数据分析有关的人力资源角色的主要价值并不是将数据分析应用在本部门中，而是帮助组织将数据分析作为整体信息战略的一部分，应用在组织的其他方面。
人效就是一个简单的KPI，最早零售行业应用较多，后来逐渐应用到了其他行业。简单以一个词来解释，人效就是平均的人均绩效或者是单位绩效。
不同企业会有不同定义：有的企业是人均的销售额或者是营业额，还有的用人均利润额，还有的公司以人均的运营费用评估它的人效，费用越低人效越高。
此外，也有的公司会使用更加广义的人效指标，比如以人员费用占总体运营费用的比例评估人效，还有的使用人员增长率。这段时间人员增长和公司整体的利润相比较。
有了人效的数据该如何分析？有两个维度非常重要：一是时间，一个是空间。
时间维度下我们经常会比较同比和环比的数据。今年2月比去年2月增长多少，这是同比。今年2月比今年1月增长了多少，这是环比。
同样，空间维度也要做对比。相对于其他企业，你的数据表现是怎样。原来我在汽车行业，所在细分行业前几年增长很快，年平均增长率达到30%，如果你增长了20%，看上去很高，但是跟行业比还是不合格。此外，空间维度还包括了企业内部各部门之间数据的比较。例如：
数据看上去比较复杂，但把它用可视化的形式来展示，问题就比较容易理解了。
第一幅图可以看到人数在增加，但是人均营业额是在下降。第二幅图显示，人均利润额也是在下降的。
造成上面的原因是什么呢？尽管发现营业额虽然是在增长，但是后期增长速度减缓，而另外一方面整体成本一直在呈上升趋势，所以这就导致了公司整体利润下跌。此时，公司还在不断增加人员数量，当然就造成了人效的降低。
再看一下人力成本占运营成本的比例变化趋势。从上图可看出，人力成本占比一开始有下降，但是后面又开始缓慢上升。这对企业来说可能不是个好消息，需要想办法把人力总成本降下去。还可通过回归方式来发现两组数据相关性。
这里只是说相关性，还没有讲之间存在因果性。假如把员工人数当成一组数据，比如说X，然后公司的利润当成另外一组数据是Y，两组数据做一个散点图，可以看到公司利润随着人数的增加先是上升，然后开始下降。在其他条件不变的情况下，当人数达到这个值时，利润是最多的。
第一个是行业内的上市公司。因为上市公司的数据、年报是公开的，翻年报你就可以找到相应的财务指标和人数。
第二个是行业协会。
第三个是我们的招聘人员。他们可以利用招聘的机会很方便去获得竞争对手的信息，比如对手的组织设置、人数、销售额等等。
第四个是花钱找咨询公司做专门的调研，除了你自己花钱，其他参与调研的公司可以免费获得数据，最后的数据信息都是匿名的，你至少可以看到行业的标准应该是什么样子。
第一个思维叫金字塔分析法（MECE），英文的叫法来自麦肯锡公司，意思就是任何问题都应该把它分解到相互之间独立而排他和整体而言穷尽而无遗漏。
第二个思维叫5W2H。就是任何问题都可以做以下提问来分析：什么原因（Why）、什么事（What）、什么人（Who）、什么时间（When）、什么地方（Where）、How（怎么回事）以及How much（什么价格）。
第三个思维是5WHY。连续问5个为什么。这个方法最早来自丰田汽车，一般遇到很多问题时，你如果连问5个为什么，通常最后这个答案就浮现出来了。
比如，为什么销售额下降了？因为新客户减少了；为什么新客户减少了？因为销售转化率减少了；为什么销售转化率减少了？因为新来的销售人员销售技巧掌握不足。为什么掌握不足？因为对他们的培训未达到既定目标。为什么没有达到既定的目标？因为前段时间HR人手不够，没安排好。如果分析到了这一步，基本上你就知道接下来该怎么做了。
还可以在做绩效的分析时，把绩效问题原因分为两大类：第一类属于环境类，包括信息、资源和激励；另一大类属于个体类，包括知识技能、能力和动机。
当组织发生绩效问题的时候，通常可以从这两大类、六个维度去分析。研究发现，当组织发生绩效不佳时，通常都容易从员工个体去找原因，而实际上，75%的绩效问题都是因为环境类的原因，只有25%属于个体类原因。
数据分析原则
第一个原则，任何数据如果没有比较（空间和时间维度的比较），没有意义。第二个原则，做分析时一定要确保数据的一致性。有时候各家企业对数据的定义可能会不一样，比如说计算离职率。你在做时间维度对比的时候，只要能确保所有数据是一致的，后面都不会有大问题。
第三个原则，分析一定要结合组织的战略目标。比如，如果你的公司目标就是要追求营业额或者销量，那么你去把重点放在利润分析上就没有太大意义。要想清楚组织要什么，然后再开展分析。
第四个原则，分析的结果一定是要落实到某个行动上，不要为了分析而分析。如果你分析的原因很好，但是无法转化为可实施的行动，这样的分析还是失败的。以数据和事实为基础，以假设为驱动，同时兼具逻辑和真知灼见。
用数据分析来衡量HR工作
人力资源部要了解和沟通这件事，就需要对人力资源部的活动以及各职能分部的工作进行数据分析。其实关于用数据分析来衡量人力资源工作的结果已经有大量文章面世了，但实际情况是衡量人力资源工作做得并不好，是所有人力资源活动中做得最不尽人意的一个。另外，在人力资源四大类工作中，它对为利益相关者创造价值的影响也是最小的。
与数据分析有关的人力资源角色的主要价值并不是将数据分析应用在本部门中，而是帮助组织将数据分析作为整体信息战略的一部分，应用在组织的其他方面。
然而，衡量人力资源工作的结果还是可以达成以下几个目标的：
人力资源数据分析
衡量人力资源工作是相对容易和直接的，困难的是要知道衡量什么。这条准则是人力资源部必须清楚地了解自身是如何创造最大价值的。是优化人才使用，最大化组织能力，提供最高效的行政服务，还是发展业绩优异的领导者？不同的回答会带来不同的衡量方法。
有效的衡量方法能帮助人力资源部了解已知的信息，还能帮助人力资源部了解未知的信息。它能帮助人力资源部分清三种错误。好的人力资源衡量指标能帮助人力资源部避免把错误当成正确，也能帮助人力资源部避免错失真相，还能帮助人力资源部在第一时间问正确的问题。
有效的衡量指标能帮助人力资源部收集有用的数据，避免问一些人力资源部也不知道可以用来做什么的问题。
有效的衡量重要的是回答“谁”的问题。谁对数据负责（比如老板、个人、人力资源部、CEO）？谁能接触到原始数据（比如人力资源部、直线经理、咨询公司）？谁使用数据，目的是什么（比如个人为了发展，主管为了评估，人力资源部为了人才管理）？在任何人力资源部衡量项目实施前，对这些问题都要有充分的考量和判断。
- 人力资源数据的解读者应该能够理解和解释出现的偶然情况与必然联系之间的差异，将两者混为一谈会带来错误的决策和行为。比如，员工的工作效率高是因为他们满意、快乐并敬业，还是因为他们高效，所以才满意、快乐且敬业？
- 人力资源数据的使用者也应该理解统计显著性和统计学意义之间的区别。统计显著性是一个技术术语，指两个变量之间的关系不是偶然发生的。它暗示这两个变量之间存在着“联系”，但它并没有说这两个变量之间的关系有意义。例如，有一个被广泛使用的员工敬业度调查声称，自己的敬业度问题和客户满意度、生产率以及利润率有实际的联系，但是问题和结果变量的关系的统计数量只有3.6%，没有说服力。
基础人力资源数据可以是绝对数值、完成项目的数量或质量以及成本/盈利比率。
- 绝对数值可以是员工人数、雇用人员数、授课时数、员工福利的成本、人力资源人员数等，这些都是衡量人力资源的基本素材，对于人力资源的重要性就像数钱对于财务一样。
- 项目衡量指标指的是已经完成项目的数量或质量，相关例子有：人力资源信息系统是否按时并在预算内完成？人力资源重组是否按时间表完成且对业务运营的干扰最小？
- 基础人力资源数据还可以用百分比的形式来衡量部门效率，比如按时完成的绩效评估比例、每个月目标岗位的到岗比例或拥有个人发展计划的员工比例。
- 人力资源的效率还可以用成本/盈利比率表示，比如雇用成本、每个员工的人力资源成本、每个员工的盈利率、项目投资回报率（某个人力资源项目的盈利减去成本，再除以项目成本）。
如下图所示，人力资源价值链包括市场表现结果、人力资源在创造和维持组织能力和相关文化方面的首要贡献，以及最终由人力资源活动创造和维护的组织文化，从而构建了所需的组织能力，之后这些能力又驱动了组织在市场的业绩。一旦人力资源价值链清晰了，衡量指标就会很简单。
有了这条价值链，我们就可以发现人力资源是如何增加最大价值并建立考核完整价值链的衡量方式。举例说明，假设某家公司的业务战略是专注于通过发展新产品来增加收入。所需要的创新组织能力可以通过最近两年内上市的产品收入比、专利数量和新产品数量来衡量。为实现目标，员工需要展现与基于客户导向的创新力一致的行为。这些与文化相关的行为可能包括：①员工与客户开会，共创新产品，或员工销售服务及产品设计；②产品工程师和客户共同研制新产品，以及考虑如何高效能地生产。这些行为可以用360度测评，或者市场倾向调查或其他定期开展的员工调查活动来衡量。
以能否创造所需组织能力为标准，一旦明确了所需要的行为，就可以设计和实施人力资源、组织和领导力的各项工作，这些工作在创造和维持所需要的行为上有较大的改进空间。我们还可以通过问卷调查来衡量员工能在多大程度上体验到这些行为，比如问卷中的一个问题可以是“对你的考核和奖励在多大程度上依据你对提升新产品的有效设计和生产所做的贡献”。
这样我们就可以衡量人力资源价值链的每个环节了。如果工作内容和行为的衡量都在一份问卷中进行，我们就可以找到两者之间的关系，看一看考核和奖励方法在多大程度上鼓励所需要的与文化一致的行为。这种相互关系对提高相关工作领域的表现很有帮助。比如，在工作过程中，我们在客户的员工调研结果中发现培训参与度与团队导向的行为之间存在负向关系。员工参与的培训项目越多，他们展现的与团队合作相关的行为就越少。当然，培训和发展经理对这样的结果并不满意。我们向他们索要了最近的可视度最高的领导力发展项目资料，大标题是“卓越个人：解放你心中的你”。显然，这种个人导向培训参与得越多，人们就越不容易从团队合作的角度思考和行事。这些培训后来都被重新设计，更多地围绕团队合作，团队合作的分数最终也被提高了。
因为有很多因素会影响新产品的效益，所以考核文化和相关行为对组织能力的影响就更加困难了。这时，执行力的逻辑和思路就起作用了。如果文化及相关行为是以组织文化衡量指标作为设计标准来制定和实施的，并且人力资源、组织和领导力工作都能协同一致，那么相关行为会随着组织能力衡量指标的提升而得到推广，人力资源也会因此为建设市场所需的组织能力出一份力。
因此，人力资源部可以通过文化、人力资源、组织和领导力相关工作，制定一条从市场到最重要的组织能力的基准线。
有两类不同的人才需要不同的评估方法。首先，人才可以由工作的重要性以及完成工作的个人的工作质量来鉴别。用一个流传颇广的问题来概括，就是“你的关键岗位上有没有最能胜任的人”。关键岗位可以是能为客户和股东创造直接价值的岗位，有能力以理想成本提供产品和服务的岗位，或者有能力让公司开出想要的价格的岗位。
一旦第一个问题解决了，第二个问题就来了：在关键岗位中，有多大比例的员工是高绩效者？设定这个考核指标的目的是让最大比例的最能胜任的员工到关键岗位上，然后你就可以衡量这样的员工能在多大程度上持续地保持生产力，以及自发地离开或继续留在这些关键岗位上。高绩效员工不一定包括公司管理层，但是人力资源部应该能回答这样的问题：我们目前是否有领导者具备技术技能和领导能力，可以保证短期业绩？是否有可衡量的领导力阶梯计划来引领公司的未来？
每个行业都是在技术知识的基础上发展起来的，为了确保公司的技术能力能够满足行业中持续成功的需要，这些能力需要被清晰地定义和衡量。公司可以组织在相关方面知识丰富的技术专家来讨论衡量的方法。会议要关注有哪些能力对可持续成功最重要，又有哪些能力需要被最大程度地关注和提高（差距分析）。
人才管理工具箱
下面的问卷（工具箱）可以帮助你完成组织内的人才管理现状评估。人才管理工具箱包括基本的人力资源职能，每一项都配有衡量的方法。
例如：
❶ 招聘
员工在被雇用后两年内的留任比例是多少？
业绩表现和员工留用的最佳指标的选择标准是什么？
顶级人才接受聘书的比例是多少？
❷ 发展
❸ 继任
有多大比例的关键高风险岗位拥有后备人员？
有多大比例的后备人员确实进入了这些岗位？
在提拔员工时，文化标准和技术标准的平衡情况如何？
❹ 奖励
涨薪和业绩提升之间的关联是什么？
给予非物质奖励之后的业绩提升情况如何？
什么样的奖励方法带来的业绩提升效果最好？
❺ 沟通
❻ 挽留
一份人力资源部的有效检验清单
下面这个清单总结了前三章的主要发现和分析，内容集中在有效人力资源部的特点和工作上。在这些章节中，我们重点强调了组织能力的重要性——它是人力资源工作中最关键的部分，以及其他对业务表现影响最大且为人力资源内部和外部客户创造最大价值的人力资源工作。这份清单的打分规则如下：1-非常不足；2-有所不足；3-一般；4-好；5-非常好。文章来源：微信公众号CROMedia
