1、如果说“大数据”是这两年最热词之一，应当没人反对吧？大数据对于人力资源选育用留是带来极大便利同步也给人力资源工作带来了非常大挑战。特别对于人力资源工作自身来说，如何通过数据对工作效果进行衡量也始终是业界争论焦点。
那么，HR价值究竟该如何衡量呢？
一、HR四大类数据
1反映人力资源现状事实数据
例如人员数量与构造、学历、年龄等，可以展示一定期间段内组织内部人力资源基本概况。此类数据收集起来比较容易，分析起来也比较简朴。普通来讲，每月提供此类人力资源数据报表，并与不同步期数据进行对比，可以让决策者对人力资源现状有一种概览式认知。
2反映人
2、力资源活力动态数据
例如招聘周期、招聘完毕率、员工流动率、核心员工流失率、内部流动率等。动态数据可以反映一定期间段内组织活力状况。较短招聘周期、较高招聘完毕率可以反映组织“入口”健康状况。而合理员工流动率、较低核心员工流失率可以反映组织“出口”健康状况。内部流动率，如员工换岗、员工晋升或接班人筹划等，可以反映出组织内在活力。
动态数据收集也比较容易，核心是组织要沉淀数据，并及时理解市场行情，通过内部及外部对比分析，才干对组织人力资源活力有客观评价。例如分析发现一段时间内某个岗位招聘周期变长了，HR及用人部门就要坐下来分析。是市场供应减少了，还是市场竞争激
3、烈了，还是人才定位浮现偏差或其她因素，之后才干找到对策。此类监控数据，就像反映组织健康状况晴雨表，随时可以给管理者预警。
3反映人力资源质量分析数据
例如人均效率、人力资本投资回报率、员工满意度、员工敬业度等。分析数据，可以进一步理解组织效率，反映人力资源对业绩作用，也是影响人力资源及公司战略决策重要参照。此类数据收集与分析需要模型支撑，需要耗费一番功夫。同步，此类数据分析也最富创造性，对组织业务影响最有参照价值。例如分析发现，员工满意度越高，客户忠诚度也越高。这就引导管理者将资源重点放在员工满意度上，采用一系列办法去提高员工满意度。一旦员工满意度有所下降，管理者就要检讨和反
4、省背后因素，并拿出应对办法。再例如分析发现人均效率下降了，通过人员预测模型发现公司人员是多了而不是少了。此时公司人员战略目的或许需要由“增员”转向“减员增效”。
人均效率、人力资本投资回报率有原则公式，需要HR与财务配合，共同完毕。员工满意度、员工敬业度等也有某些成型理论和模型，例如盖洛普Q12等。核心是选取那些通过时间和众多组织检查过模型，并坚持在组织内履行下去。有历史数据沉淀，才有对比分析意义。
4反映组织效率分析数据
一种公司管理与否有效率、组织构造设计得与否合理、与否有优化机会等等，也可以通过某些数据发现，例如，公司管理人员平均管
5、理幅度，也就是平均一位经理直接管理几位员工，通过这个可以从一种角度反映管理效率；再例如，公司从总裁到普通员工有几种层级，层级越多，组织沟通效率越差；再例如，也可以分析前线销售或者生产员工与后台管理人员比例，可以分析一下，公司管理有多“重”；再例如，也可以针对某一职能，进行跨公司分析，平均一位人力资源从业者支持多少位员工，这个就可以反映这个职能管理效率。固然，不同公司由于业务、管理模式不同，无法做出一种绝对好或者不好判断，但，可以以某一种时间点为基本，持续跟进与分析这些数据变化，判断与否有持续性改进？
二、如何着手数据分析
集中力量优先解决重点问题 HR管理模块众
6、多，从战略规划到招聘、培训、绩效、薪酬、员工关系、公司文化等等，也许处处有问题，能进行分析地方也诸多。但资源有限，要使人力资源分析作用发挥到最大，应集中力量优先解决重点问题。何为重点问题？公司战略需要指引性或支持性分析是重点，当前最影响业绩问题也是重点。
1要有业务导向
人力资源数据分析不能孤芳自赏，必要服务于业务才干发挥真正作用。同步，从事数据分析人员也需要有销售、财务敏感性和基本知识，这样才干将HR与业务更紧密地联系起来。
2从已有资源开始
HR部门手上有诸多现成数据，从这些数据入手，先一点点地做起来。数据自身是没故意义，核心在于如何将数据与业绩关联起来。
7、这的确需要创造性，并投入精力。基本记录办法也是需要掌握。
3坚持下去，要有沉淀
一旦决定要做分析工作，就要将它融入HR寻常业务工作中去，并安排专人负责寻常数据收集与整顿。并且这个工作一定要有持久性，任何一种时间断面上数据都难以单独进行有效分析。组织内部历史数据沉淀在评估和预测方面能发挥更大作用。
4打破常规，不断创新
例如，google通过研究发现，好管理与人才保存率和团队绩效之间是正有关关系。她们借鉴心理学办法进行双盲面试测试，辨认出最佳经理体现出哪些核心行为。成果发现，好经理身上存在8种行为以及5个需要规避陷阱。她们将这些发现纳入经理培训筹划和辅导教程，并给经理提供针对性反馈，获得了较好效果。类似这样创新性研究将有效提高HR管理专业水平，从而为组织创造更大价值。
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