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数据分析在薪酬管理诊断中的应用
随着近几年企业获得外部市场数据能力的加强和信息透明度的加深，企业人力资源管理者开始用数据统计来进行工作的盘点和趋势的判断，在这个过程中，应用最成熟的往往是薪酬数据的统计和分析。但在笔者接触的企业中，人力资源管理者通常只会进行薪酬外部比拟、薪酬结构的比例测算等，没有从系统和结构上梳理薪酬管理的各个方面，在笔者近十年为企业做的薪酬管理诊断中，如下列图所示：一般会分为定性指标4个，定量指标16个。
定性指标主要解决两个问题，一个是企业战略指导下的薪酬策略是什么?一个是要弄清楚企业的核心关键岗位是什么，这两点是薪酬优化或方案设计的前期需要明确的;从定量指标来看，就是企业做薪酬管理分析的四个角度，即薪酬内部公平性，外部竞争性，鼓励性和经济性。在外部数据不全面，无法做出比拟分析的时候，人力资源管理者不妨从内部公平性的角度来做一些事情，但关键的一步就是岗位等级的匹配。
如上图所示，要做内部等级回归分析，首先要对企业内部的岗位进行定级，可以直接使用企业已经定好了的岗位级别，也可以利用岗位价值评估方法，进行岗位评估定级;其次，利用岗位定级和岗位年度总现金画出等级回归曲线，按照正常的规律，随着等级的升高，散点形成的柱状就越长，代表岗位层级越高，同级别岗位的薪酬差距就会越大。但在笔者对企业薪酬内部等级回归曲线的分析中，经常会发现这样的问题，第一，就是会有极高和极低点，一局部企业是因为历史原因造成局部岗位薪酬过高或过低，还有一局部企业是没有意识到同级薪酬差距的问题;第二，就是层级之间没有拉开差距，如主管与专业经理、专业经理与部门经理之间，这样会造成管理岗位员工满意度低、怠工严重、离职率高的现象产生;第三，就是没有形成等级回归曲线的规律，画出的图形要么是平缓曲线，要么十分陡峭，这种企业往往内部没有分级，即使有了岗位层级的初步概念，但内部的技术序列、研发序列和销售序列等都没有形成职位通道和定级标准，一旦等级岗位人员过多，就会发生内部不公平的现象。
人力资源管理者需要学会利用数据，来进行针对性的分析，而薪酬管理的诊断是其中最为根底的一项。在未来的人力资源管理趋势中，会陆续碰到数据开掘、云数据这样的概念，有一些根本的数据处理技巧和能力，无疑在承受新技术的冲击中会显得更加沉着。