《数据赋能决策—三支柱模型下的人力资源数据分析与管理的创新与实践》

讲师:张子斌 发布日期:01-21 浏览量:113


《数据赋能决策

—三支柱模型下的人力资源数据分析与管理的创新与实践》

主讲:张子斌老师

【课程背景】

在数字化时代,人力资源管理正从传统模式向数据驱动模式转变。尤其针对大型的制造型企业,人力资源管理实行三支柱模型下,对HRBP及其他人力岗位员工数据分析能力提出更高要求。

通过数据挖掘分析,能够精准定位人力资源问题,为业务部门提供决策支持,提升企业人才管理效率和竞争力。

本期课程将聚焦人力资源的数据话分析,围绕“收集→分析→洞察→行动→验证”的人力资源数据管理五步法的闭环模式,帮助学员提高人力资源数据化的分析和管理的能力,并在过程中辅助工具的创新和应用,提升工作人员的工作效率。

【课程收益】

掌握人力资源数据分析方法流程,从数据收集整理到分析解读,发现关键问题

学会运用数据分析结果为业务部门提供针对性建议,推动人力资源策略与业务融合

掌握Excel在人力管理相关模块的应用技巧,提升数据处理效率和可视化水平

【课程特色】

干货满满:既有宏观分析,又有微观诊断的通用提炼,所有的分析均来自日常的管理实践,且具有实操性和指导作用

贴合实际:符合企业数字化转型的诉求,数据分析逻辑清晰,课程生动形象,尤其情景教学部分,学员有身临其镜之感。

真实接地:所有课程中的工具应用,符合企业在不同行业、不同阶段的代表性,能够和学员达成共识。

【课程对象】

企业HRBP、相关人力资源从业人员等

【课程时间】

1-2天(6小时/天)【课程大纲】

一、数据驱动HR的核心逻辑与三支柱协同

1、当下AI时代背景下的HR价值定位和转型

HR价值创造的逻辑重塑

AI赋能HR的创新与变革

人力资源如何做效率创新

2、三支柱模型下的HRBP角色定位

从“事务执行”到“业务伙伴”的转型需求

案例:某制造企业HRBP通过离职率分析推动业务部门改善管理流程

3、数据驱动决策的底层逻辑

人力数据管理五步法:收集→分析→洞察→行动→验证

制造业典型场景:人力成本、效能、流失率、招聘效率等

二、人力资源数据分析方法论与问题诊断

1、场景1:人力成本与效能分析

关键指标:人均产值、工时利用率、薪酬成本占比

问题诊断:通过趋势分析发现某车间人力成本超支的根因

2、场景2:员工流失率与留任策略

分析框架:离职率分部门/岗位/职级拆解,结合员工满意度数据

案例:某部门离职率异常高的背后——晋升通道阻塞的量化验证

3、场景3:招聘效率优化

漏斗分析:从简历筛选到入职各环节转化率诊断

案例:某岗位招聘周期过长→渠道匹配度不足的数据验证

4、从分析到建议

数据报告撰写逻辑:工作坊模式小组模拟

问题描述

根因分析

解决方案

执行评估

三、Excel在HR场景中的高效应用

1、核心功能实战

数据清洗:快速去重、分列、条件筛选(某制造业数据整理案例)

分析建模:VLOOKUP匹配员工绩效与培训记录,透视表统计部门离职原因分布

可视化:动态图表展示人力成本趋势,条件格式预警员工满意度风险值

2、模板工具包

提供招聘漏斗、离职分析、薪酬结构等预置模板,现场演练修改适配

四、人力资源数据化落地过程中的保障措施

1、建立人力资源的报表分析系统

人力资源的常规报表及分析

人力资源管理三大财务报表

避免人力资源的数据分析错误

图形应用错误

数字应用错误

方法应用错误

建立企业的人效分析管理系统

人效指标库的建设

人效的监测与管理

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