某集團是國內產品型譜最全的內燃機制造基地、國內挖掘機產品型譜最完備的制造商。為了加強企業管理精細化水平，提升公司全面的決策支持能力，實施了BI系統，涵蓋人力資源管理在內的多個業務部門。BI系統為人力資源管理培養了一批“數據分析師”，用數據思維方式解決了人力資源管理長期存在的各類問題。
某企業是專業從事太陽能應用技術研究和太陽能熱利用產品制造、營銷的科技型企業。為了打通各業務系統形成的信息孤島，讓數據為決策服務實施了BI系統。在人力資源管理方面，通過數據的有效整合，支持各類人事相關數據分析，在企業內形成了一套完整、快速、準確的績效考核體系，從企業、部門、員工等各個層面進行考核跟蹤，大大提升了人力資源的管理效能。
越來越多的企業開始應用BI系統進行人力資源管理，BI為企業實現了數據驅動型的人力資源管理，其價值已越來越受到認可，為企業創造了巨大的效益。那么，企業為什么需要應用BI系統？BI到底能為人力資源管理做什么呢？
企業人力資源管理，為什么需要BI系統？
作為一個企業的HR，你是不是在工作上經常會遇到以下的問題？年底了，公司好幾個部門都提出了headcount預算，老板希望知道每個部門究竟需要多少員工最為合適，有沒有改善優化的空間。
公司整體薪酬支出逐年遞增，但每個員工的投入產出值是否合理？從哪里下手，可以優化企業的用工成本？
年輕員工越來越多，素質參差不齊，訴求五花八門，公司應該如何樹立企業文化，如何有針對性的培訓、培養員工？
今年公司加薪后，有員工質疑加薪情況不公平，你如何來驗證這個說法，并對員工給出合理的解釋或處理方法？
明明薪資在同行業內已經很高，為什么員工還會離職呢?是因為職業發展原因？還是其它的？
產線上工人不加班完不成生產任務，加班后又產生加班費，如何安排加班才最為合理？
某一個員工的發展計劃應該如何制定的？這里面存不存在其它的風險呢?
面對領導要求的各種各樣的人力資源投入產出相關分析，以及員工林林總總的訴求，作為HR，是不是經常陷入無數據、無思路、無辦法的三無狀態？這時候，依據經驗和感覺來處理，是目前很多企業的管理現狀。然而隨著企業精益化管理的需求提升，這些問題只會越來越突出，甚至成為制約企業效率的瓶頸。其實，這所有的問題，最終指向的都是同一個問題--數據。
當前，許多企業都已建立了自己的EHR、HRMS等人力資源管理系統，積累了大量的業務數據。然而，數據很多，能夠得到有效利用，為決策提供依據的卻很少。”rich data poor information”的老問題依舊突出，讓企業在進行人力資源管理決策時捉襟見肘，究其原因，主要源于以下幾個方面：
1.數據孤島明顯，數據關聯度低，數據利用率低
HR的工作，往往會涉及多個系統，業務數據分散在不同系統中形成數據孤島，例如人員配置、入職管理、培訓等數據在ERP系統；員工發展、人員價值相關數據在HRMS系統；招聘信息、職位數據在招聘系統；薪資、成本數據在財務系統；銷售人員及顧客相關數據在CRM系統；headcount在預算系統……除了數據分散的問題外，還存在數據格式各異、冗余數據多、無效/錯誤數據等問題，分析起來尤為困難。而據統計，通常企業只使用了20%采集的數據，這也大大削弱了數據分析應用的意義。
2.現有EHR系統無法支撐管理需求，缺乏可視化的參考
現有人力資源管理系統對數據的利用程度往往無法滿足管理的需求。EHR、HRMS等系統能夠對業務數據進行大量的統計分析和報表管理操作，但這些功能大多以結果展示為主，停留在對系統內的原始數據進行展示、統計或簡單加工，這些功能在應對人事部門常規的報表時是沒有問題的，但在支持企業經營的綜合分析和管理方面，卻顯得非常無力。如對公司人員、崗位、薪酬、KPI等資源的調整指導卻沒有實際的可視化的參考，很多調整還是靠著人為的判斷、人為的操作來完成。
3.人力部門需要更為靈活的業務分析工具
人力資源部門的業務涉及人員的選留育用，業務線程多，交叉多。在業務分析時，HR往往需要IT部門協助開發新的報表，經歷提IT需求--漫長的排號--與IT反復溝通需求--IT開發--測試--修改--測試--修改……的痛苦流程，周期往往長達幾周甚至數月，遇到緊急的分析需求，根本無從下手。對于HR來說，真正需要的是能夠利用整合的數據，更方便、更及時地進行多維度的分析自由鉆取，換維分析，而不過多依賴信息部門。
由此可見，想要從數據的汪洋中，快速而有效地找到分散在各處的有用信息，并且智能地挖掘到數據背后的價值，必須將相互關聯的數據進行整合，使數據全局可視，并進行全局挖掘分析，找到數據中的“寶藏”，使其更好地為企業戰略決策，績效管理服務。
Gartner在2019年的《分析和商業智能平臺魔力象限》中預測，到2021年，有50%的企業數據分析將通過現代型BI系統來實現。對于人力資源管理來說，BI系統可以說是不二的選擇。
亦策觀數臺，從數據寶藏中掘金人力資源管理價值
目前，市場上的BI廠商很多，但要想能夠真正滿足需求，讓數據分析得心應手的，亦策觀數臺是一個不錯的選擇。亦策觀數臺是集數據準備、收集、分析及報告于一體的一站式BI平臺，能夠針對人力資源管理的業務需求與特征，建立數據分析模型，基于數據整合，對數據進行多維度的分析與深度鉆取，并通過靈活、豐富的形式展現，用數據分析解決人力資源管理難題。同時，亦策在智能制造領域深耕多年，有著豐富的企業級高級數據處理、數據分析經驗。亦策觀數臺是亦策軟件擁有自主知識產權的產品，匯集亦策在BI領域多年的經驗，為企業量身定制的本土化、輕量級、敏捷型BI。
觀數臺主要包括了觀數臺BI、觀數臺機器人、觀數臺移動端、觀數臺報表、觀數臺數據采集和觀數臺門戶六大組件，全面覆蓋了從數據采集到應用分析，再到多BI系統門戶集成等數據分析應用的各個節點。
圖1 觀數臺組件
觀數臺BI是觀數臺的核心，其四大核心技術：關聯引擎、內存技術、增強智能以及嵌入式分析，實現了從數據準備到自助式分析的全過程。觀數臺報表利用類Excel的數據報表便捷開發方式和展現形式，結合觀數臺+BI的優秀內核，基本上能滿足目前企業能想到的全部復雜報表的格式。觀數臺數據采集支持各類系統外的手工數據的錄入、導入，以及相應的審核工作流，確保企業有效完整的獲取各類數據。觀數臺門戶可將企業內的多數據應用平臺和多數據分析平臺集成到統一的門戶，并統一權限，實現靈活方便的管理。還有基于中文自然語言處理的機器人--“觀哥”，通過自然語言理解、意圖識別等人工智能技術，開啟各類人機交互應用場景，并支持上下文關聯查詢，也能和企業內部的社交工具（微信、釘釘）進行無縫集成。此外觀數臺還提供移動端應用，在智能手機、平板電腦等移動設備中，管理者可隨時隨地查閱信息，并及時溝通、實時反饋、協同決策。1.整合人力資源業務數據、提升數據利用率
觀數臺獨特的關聯引擎技術，幾乎可以連接任何數據源，包括基于文件的源，特定于應用程序的源以及大數據源。無需事先對其進行完全建模或預先聚合數據。觀數臺自助數據準備工具，為復雜的場景提供強大的數據集成腳本。這些數據準備功能有助于公開數據區域和可能存在問題的業務，可以創建價值而無需外部工具或數據倉庫。
此外，用戶可以在所有可視化、圖表、圖形和其他對象中進行選擇，并可以使用全局搜索來表現數據、關聯和分析。由于引擎動態地計算分析而不是預先聚合數據，因此用戶可以探索所有數據可能的聯系，自由探索復雜的業務模型。這種搜索方式，不再提前固化用戶的數據關系和查詢思維，隨點隨看能夠探索更多的數據應用價值。
觀數臺還應用了人工智能技術，基于關聯引擎，觀數臺能夠自動發現并突出顯示用戶需要探索的見解，映射數據內的所有關系，對業務給出預測及優化建議。此外，機器學習的功能，使其能夠根據用戶行為及反饋、BI分析、管理庫中的業務規則定義、行業特性及領域相關知識、社會與組織網絡的模式和偏好，以及精細復雜的默認慣例等諸多來源進行學習，并隨著時間的推移提高準確性與相關性，變得更加智能，供用戶進一步考慮和探索。用戶可以評估整體數據集的細節，選擇數據中的維度，或輸入搜索條件以針對特定區域。隨著時間的推移，洞察引擎可以從用戶行為中進行學習，從而提供更相關的見解。
觀數臺這些獨特的技術與功能，完美地應對了人力資源管理數據分散、數據關聯度低等問題，大大地提高數據的利用率，有效提升業績表現。
2.提供清晰數據視圖，提升企業人力資源管理效能
通過可視化報表，能夠清晰地展現數據視圖，使企業各類人力資源業務分析能夠更加直觀，支撐企業決策。
BI系統的應用，從公司層面來看，可滿足各層級、各類型的人力資源報告分析需求；從人力資源業務層面來看，在績效方面，通過關鍵員工指標，能夠證明人力資源在組織的戰略價值和量化人力資源勞動力的投資回報；在財務方面，可監控總工資成本、收益成本、加班花和可變補償，分析員工的薪酬與業績等；在人事招聘方面，可形成一套完整的指標衡量整個招聘周期的效率和有效性，更好地衡量招聘質量，優化候選人資源；在員工培訓方面，可評估學習產品，及其如何影響員工績效及任期，并分析造成這些影響的原因；在出勤管理方面，可監控員工的請假、曠工等行為，分析趨勢并洞察異常……大大提升管理效能。
圖2 員工分析
如圖2為員工分析，可以清晰的從分析中了解到公司目前的實際員工數和正式員工數，性別占比，每個部門的員工數，以及可以分析出職位重要性和員工離職風險的情況等。
圖3 預算分析
圖3為預算分析，用以了解預算花費與實際花費，分析員工的薪酬與業績，從而做出更優質的費用管控。為了加快數據分析速度，觀數臺運用了內存分析技術，使其擁有超快的響應速度，在短短幾秒鐘就能生成一個復雜的分析結果。此外，觀數臺還提供隨時隨地的移動體驗，支持用戶在任何設備上進行探討、分析、創建與合作，系統的各類響應設計能夠適應可視化、數據和各類功能，從而達到最好的用戶體驗。
3.自助式分析，讓人力資源業務分析隨需而動
自助式BI是基于用戶驅動來創建任務，將數據分析的任務從IT部門轉移到了業務人員，通過自助式服務讓BI分析人人可用，而且時間更快，效率更高，大大縮短了數據分析的周期。
