人力资源管理系统数据分析研究

人力资源管理系统数据分析研究
人力资源管理系统（HRMS）是指在组织内使用的一种综合性信息系统，它通过数字化
管理员工的招聘、入职、离职、薪酬、绩效、培训等管理流程，方便了员工和管理人员的
管理和沟通，帮助企业更好地管理和发展人力资源。

本文主要针对HRMS中的数据分析进行研究，探讨HRMS对于企业人力资源管理提升和优化的重要性。

一、HRMS数据分析的目的与意义
数据分析是对于HRMS的管理数据进行研究、整理、分析和挖掘的过程，旨在获取更多的管理信息、预测未来走势，针对性地进行管理改进和决策。

HRMS数据分析有以下目的和意义：
1. 支持数据驱动管理
数据是一种重要的资源，通过HRMS数据的分析，可以更好地发现员工的优缺点，探索员工的行为、态度和目的，从而进行员工绩效评估、薪酬分析、培训规划等决策，为组织
内部运营提供数据支持。

2. 提高决策的精度和效率
HRMS数据分析可以帮助企业决策者更好地根据实际情况采取合适的决策，例如设计薪酬方案、培训计划、职位需求规划等，从而提高了管理的效率和精度。

3. 实现战略性人力资源管理
HRMS数据分析可以基于公司的长期战略目标，从人力资源角度进行分析研究，帮助企业更好地制定战略性人力资源管理方案，以此达到组织的长期发展目标。

4. 帮助优化员工体验
HRMS数据分析可以发现员工面临的问题和痛点，尤其是在通讯、培训和分享信息方面，提高员工体验和员工满意度，达到更好的员工表现和效率。

1. 传统报告和数据分析
最简单和常见的方法就是利用HRMS生成的各种报表和文件，如薪酬、缺勤、绩效、培训等，描述企业过去某一段时间的数据，以及对未来的预测。

这些数据可以作为对企业管
理情况的一种反馈，提供一些管理意见。

2. 数据挖掘与分析
数据挖掘技术可以发现数据之间的关联性和共性，在不确定的情况下进行预测和分类，帮助企业快速响应管理领域的变化，给出精确的管理决策。

数据挖掘技术中的分析方法包
括分类、聚类、预测等，利用这些技术分析HRMS数据，可能会得到更加深入的结论和更好的解决方案。

3. 高级可视化和交互分析
高级可视化和交互分析将HRMS数据以图形化和可视化的方式呈现出来，使数据呈现更直观、更易于理解。

数据分析人员可以利用可交互式的图表、分布图表、仪表板等工具分
析数据，并对数据进行操作和转换。

这种分析方法可以节省时间和精力，帮助数据分析人
员更好地洞察数据关系。

以某大型银行为例，采用HRMS的数据分析技术，打通员工信息、业务、产品等各个方面的数据。

根据数据分析的结果，他们明确了应该采取的措施：
1. 自动化流程
自动化流程可以帮助银行在员工招聘、培训、职位需求和缺失，以及流程优化方面合
理规划和管理人力资源。

将自动化流程和HRMS的管理数据有效结合，提高组织运营的效率与准确性。

2. 分析员工绩效
HRMS数据分析可以帮助银行分析员工的业绩、绩效分析、离职率、员工流动性等方面的数据，以及所需人才的任职条件与目标表现，从而更好地筛选出符合银行的人才，提高
员工绩效和增强组织竞争力。

3. 分享数据
银行采用HRMS管理各类员工数据，不同团队可以通过分享数据来获取统一的信息源，帮助组织管理人员更好地完成组织内部运营。

共享数据可以避免不同部门之间的重复工作，并能减少不同部门之间的沟通和协调成本，从而提高工作效率。

结论
HRMS数据分析有助于员工和管理者更好地了解员工的表现、优缺点，帮助企业制定更好的管理决策和长期的人力资源规划，为企业实现人力资源战略提供了有力支持。

同时，
在分享数据方面，可以帮助企业提高管理效率、降低成本，增强组织的竞争力。

总之，HRMS数据分析的价值和意义不容小觑，它将成为未来企业人力资源管理重要的工具和手段之一。