“业务伙伴”是HR引以为傲的称呼，“伙伴”不仅意味着相携相伴、共同进退的关系，更揭示了二者之间的某些相似性。为业务而思，为业务而虑，在提供支持的过程中，HR时刻贴近业务；在沟通交流的瞬间里，HR力求掌握业务的语言、生产、集合、呈现了大量的人力资源数据，既直观地反应结果，又体现了人力资源战略思维过程中的严谨。毫无疑问，人力资源数据化管理使HR的工作更高效、更精确，亦使他们在“艺术”和“科学”之间找到了通路，得以重塑形象。
“以业务需求为导向”是人力资源战略的指明灯，使之在人力资本市场的汪洋大海上保持准确的航线。如今，当全世界都在利用大数据研究消费者行为、揭示商业趋势，以求为业务发展开拓更大空间之时，人力资源是.已紧随这一趋势，颠覆传统观念，升级已有的数据化管理，还是以不变应万变，始终将数据当做量化事实的工具？
数据对于HR，还有多少可利用的空间？
Part1 新大陆——HR遭遇大数据
大数据以润物细无声的方式登临世界，却造成了于无声处听惊雷的效果。一时间，大数据变革商业、大数据变革卫生、大数据变革教育等等短语冲击着我们的感官和思维。其实，这和历史上任何一次革新类似，都经过了许多准备和铺垫，那么毋庸置疑，这一次的改变最终影响的.是“人”。大数据，或早或晚，是HR绕不开的话题。
一、变革来袭
2009年，.甲型H1N1流感在全球爆发，它集合了导致禽流感和猪流感的病毒特点，引起了全世界所有卫生组织的重视，许多国家都要求医生在发现新病例时及时上报。然而人们求医往往是等到病症明显之时，而收集病例统一上报又会造成一定时间的延迟，这会让疫情的爆发不可控制。
就在甲型H1N1爆发前几周，谷歌公司的工程师们曾发表一篇论文，引起全球关注和震惊。文中解释了谷歌通过观察人们在网上的搜索记录预测冬季流感的传播，不仅可以观察全美范围的传播，并且可以具体到特定的地区和州。谷歌保存了多年来所有的搜索记录，他们把5000万条美国人最频繁检索的词条和美国疾控中心在2003年至2008年间季节性流感传播时期的数据进行了比较，通过分析人们的搜索记录来判断这些人是否患上了流感。并且他们的预测与官方数据的相关性高达97%，他们亦能像官方一样判断出流感从何处传播，而且非常及时。
于是，与习惯性滞后的官方数据相比，在甲型H1N1流感爆发的时候，谷歌成为了一个更有效、更及时的指示标，为公共卫生机构的官员提供了非常有价值的数据信息。
以上是当今在大数据利用方面的典型案例。在此我们可以直观地感受到大数据所呈现的Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Veracity（真实性）的特点，分别指向数据体量大、数据处理速度快、数据类型繁多、数据来源直接导致分析结果的准确性和真实性。正是依靠海量数据的存储和分析，我们才能看清数据之间的关联，实现一种“不追求因果关系”的预测，在全球各个领域内刮起变革之风。
二、 大数据VS HR
在无限接近业务的道路上，数据是HR的“计步器”。大数据时代来临，如今数据变得丰富、繁多而细碎时，它能更准确地证明HR的付出及努力吗？还是凌乱了HR的步伐，为他们带来困扰？
重视越多 能力越强
盛蕻希 合益集团大中华区副总裁
很多HR觉得大数据能给他们带来一些管理的新方法，利用大数据来支持业务发展的例子也层出不穷。我觉得HR会越来越重视数据运用，主要是基于几个原因：
首先，全球商业环境处于不断变化之中，在变化中又产生了许多全新的商业模式，比如“跨界”。企业若要在这变化无穷的世界中继续生存，就不能固步自封，必须跟随 “变”的脚步，积极进取，那么企业HR管理必定也会发生改变。从何变起？变化是无形的，但是客观的数据，会给HR的管理变革提供更直观的依据。
第二方面，如今HR的角色已经逐步由“服务部门”转向“业务伙伴”。业务伙伴所提供的支持和业务的结果联系得更为紧密。这就要求HR要去收集、利用与经营性指标挂钩的数据，而不仅仅是做一些统计的工作。
第三方面，人力资源管理目前面临一个新趋势，从“事后补救”转向“事前干预”，即HR的管理已经不限于当出现问题时制定相关政策进行改进，而要更进一步，做到当问题还未真正发生，就要预见到种种可能性，防患于未然。这一趋势必然要求HR更重视客户感受，并且对数据褒有更独到的见解，不仅能够发现数据、更要拥有解读数据的能力。
庞锦峰 怡安翰威特咨询全球合伙人
HR越来越重视数据运用，是一个可喜的现象。促使HR做出这一改变，我认为主要有两点原因：
一、重视数据运用有助于重塑人力资源的良好形象，尤其处于大数据时代，要让企业内部的客户、业务部门、合作方更信任HR，接纳其为合作伙伴，HR就必须在日常工作中提出更多切实可行的建议，设计出合理的方案，这其中广泛收集、扎实分析数据的能力必不可少；
二，相较于几十年前，当今的员工往往拥有清晰的个人追求，他们越来越期望通过个性化的渠道来彰显自身的价值，通过获取更多的社会资源来成就个人的发展。这对HR来说就产生了很大的挑战：如何在人员特征同质化越来越不明显的今天去定义岗位所需的人才？并且使他们认同企业价值观，为共同的愿景而奋斗？是否需要设计具有差异化的渠道来发挥每个人的潜能？面对越来越复杂的员工需求，人力资源政策必须层次丰富，愈加多元化，这必须仰赖数据的分析及整合。
许菊晏 析源组织效能咨询执行董事
目前人力决策的模式正在发生重大改变，以往人力资源部被称为人事部，侧重于软性管理，我们称之为“人的管理艺术”，现在的企业管理仅仅依靠艺术是不够的。企业达到一定规模，人的行为、特征、构成及观念会发生改变，此时光凭经验、直觉去做决策，存在很大的风险。因为基于经验的判断往往会导致对事件的反应滞后，HR以往的管理跟进也常常是一种“救火式”的管理，即当问题暴露之后，再制定措施。科学的人力决策模式要求在事情发生之前就有所预见，从而防患于未然，这其中便离不开数据的支持。举例说明，一个企业发生较高的员工离职率，HR要对此采取措施，通常的做法是对离职员工进行一对一的访谈，然后针对一些突出的原因进行跟进。但是员工离职的促因可以是多方面的，有的却无法直接可以表达准确，或者能说出来的原因未必就是最要命的。还有就是从各个部门收集到的信息比较分散，容易造成管理者东一榔头西一棒子，无法将资源配置最优化。
科学管理的做法应当是对每一位员工的所有可获得信息进行持续地系统收集和分析，包括人口特征（如年龄、性别、学历、家庭构成等）、职业信息（职业发展阶段、绩效表现、最近的升职、历史薪酬等）。针对离职员工，还需要包括量化的离职访问结果（一般委托中立第三方执行以得到更加真实的反馈）。这样将采集到的信息综合分析，我们不仅需要敏锐监测每一例员工离职对于组织的影响，还需要分析离职员工的综合特征和潜在驱动因素，甚至可以计算出哪些因素的变化可以使离职率降低多少个百分点。谷歌公司就根据离职员工的“大数据”分析建立了离职员工模型，寻找员工流失的关键驱动因素，从而更好地从关键人才保留方面入手，在人员成本和流失率之间找到最佳的平衡点。这便是一种预见性的策略，如果不重视大量数据的储备和分析，这是无法实现的。
愈碎片 愈丰富
庞锦峰 怡安翰威特咨询全球合伙人
我个人认为碎片化的数据恰恰对人力资源管理具有正面而积极的影响，能使他们在解读业务问题时拥有更多的素材和渠道，使他们更贴近业务需求。
有一个案例可以很直观地说明这一观点：某家世界知名营养品供应商，在中国区的销售主管和销售代表比为1:10，即1名销售主管领导10名销售代表。当中国区销售总监去集团总部访问之后，他发现总部的销售主管与销售代表比为1:5，由此他认为对于业务增长来说，总部的这种模式显然更具有优越性。于是他向人力资源部提出要求：将中国区的销售主管与销售代表人员比例调整为1：5。如果此时没有碎片化数据的支持，那么人力资源部及销售总监之间只能依靠逻辑推理来讨论这一问题。而这家全球知名公司凭借碎片化的数据基础建立了全球人力资源数据分析中心，人力资源部便能从不同的数据源中抽取出人员性别比、年龄比、资历比、产销比等等，然后整合分析得出一个结论：可以将中国区的销售主管与销售代表配比调整为1:5，但同时人均销售额、回款率等等也要做出相应调整。经过多重考虑，最终这位销售总监决定保留原来的人员配比。这个案例其实正说明了碎片化数据具有不可估量的价值。HR如果能够读懂业务的诉求，将其转化为数据分析的命题，同时拥有强大的整合能力，那么纷繁的数据是说明问题的有力“武器 ”。
郭宏伟 迈图集团亚太区战略薪酬总监
碎片化为我们带来的主要问题就是会出现信息的不连续性，这对做数据分析的人来说可能是一个比较大的挑战。每当数据出现不连续，我们就可能会怀疑到数据的可靠性。以调薪为例，中国市场在过去几年的调薪比例在7%、8%、9%这样的水平。假设在未来的5年之后，你要做出一个调薪的决策，你从现在到未来5年的数据是缺失的，恰好这5年中国的经济环境，大的市场环境、人才环境都产生了变化，但你没有渠道拿到这些数据，所以做5年之后的调薪决策会比较困难。
很多东西貌似表面上是碎片化的，但它的本质上却未必是碎片化的；有些信息可能表面上不存在相关性，但是如果经过进一步挖掘，你会发现他们的内在存在相关性。我举个例子，比如员工响应客户需求的速度，员工请病假的频率和时间，甚至员工去餐厅吃饭的时间，可能都和员工的敬业度有关。假如在一段时间的周期内，员工对客户电话的回复率从90％下跌到80％，员工吃饭的时间普遍从12点提前到了11点半，这说明什么问题呢？说明其中一定有工作性质，客观环境或者主观因素的变化。如果某一个群体都发生了类似的变化，那可能就说明这个部门的工作安排或者进度上出现了一些问题，你就要进一步去深度挖掘是什么原因导致了这种变化，是否有必要采取相应的措施。再比如员工请病假的数据量，有这样一个现象，在敬业度调查中得分较低的企业，大约员工一年请病假平均是6.9天，而敬业度调查得分较高的企业，员工一年的平均病假数是2天多一点。这些数据表面上是碎片化的，但实际上它反映出了一些问题，就看你用什么样的方式去把它联系起来。
具体到薪酬方面来说，我们还是提倡用系统工具来收集公司内部以及市场上的信息，尽量去把数据完整化。在某些数据缺失的情况下，应当寻找到恰当的分析方法或者寻找替代源，使这部分缺失的数据不要过多的影响到分析的结果。
思考一：
你重视，或者不重视，数据就在那里，不减反增，其实谁会困扰于信息多、资源广？海量数据衍生出的复杂处理手段和技术才是真正扰人心绪的东西，但永远跟随业务步伐、在商业世界中保持与时俱进姿态的HR不会沉溺于烦心愁绪中，而会通过自身技能的提升和强大的沟通能力，将困扰转变为欣喜。
Part2 方法论——HR用数字说话之前生与今世
我们越来越善于利用一个时代标志性的产物或者潮流来标签化这个时代，比如“互联网时代”、“信息爆炸的时代”......那么“大数据时代”是当前时代标签的集大成者，它刷新了时代变化的速度，并且不意味着某项技术的落后、远去，反而是先行技术的深入开发才能带动它的持续升级。某种程度上，我们越来越难再遇见时代更替，反而会处于多种时代并行的时刻。
抓住这样的时刻，“HR用数字说话”是否亦会在传统与创新之间穿梭，找到独特的方式？
一、传统篇——HR用数字说话之前生
HR常用的数据
1.招聘达成率 新员工流失率
2.招聘成本 人才盘点
3.劳动力规划 人头数计算
4.人才产出率 内部人才填补率
5.员工离职率 员工建议采纳率
6.员工建议执行率 平衡计分卡
7.培训时间 人才产出率
8.行业市场对标数据
9.
……
HR数据化管理之疑难
一些HR部门使用来自内部和外部的信息资源，每一种资源中都包含大量的重要信息，如一个员工的绩效表现和他在企业中的地位和角色。可是，这样的信息只是整体的一部分，HR如何从海量的数据中识别出有效的、系统化的数据？————HR之疑
HR呈递给业务部门的报告中已经有大量数据，然而业务部门似乎并不“认账”，他们认为我们提交的数据并不是他们想要的，让人无所适从。
二、新思路——HR用数字说话之今世
HR若真心愿意走上数据化管理之路，用数据来武装自己的决断，当下正是大好时机。新的数据资源、新的技术方式，既给HR提出新的挑战，也直击他们的困惑，给予全新的出路。
分析数据
庞锦峰 怡安翰威特咨询全球合伙人
我们辨别数据是否具有分析价值时，应考虑以下几点：首先，当然是“高质量”的数据具有分析价值。“高质量”体现在数据的覆盖面广、普遍性强、样本具有代表性上。其次，数据的时效性也是我们在分析时候需要特别考虑的。这关系到我们通过分析数据得出的结论是否会出现偏差；第三，数据的“颗粒度”是否符合我们的要求。我们在面对数据时，要考虑颗粒度本身是否富含了可再切分的数据特质，这在我们进行数据之间的关联度分析时显得尤为重要。
许菊晏 析源组织效能咨询执行董事
我们在使用数据时要有全局观，如果把数据收集比作画人像，我们收集的单一数据只能画出一个人的局部，要画出完整的人形，就必须将数据整合、建立关联，比如在进行员工薪酬、绩效数据分析时，不能忽略个人的人口特征，要将薪酬、绩效与年龄、过往工作经历联系起来，这一步骤好比勾勒人的轮廓，有助于我们从数据中得到更完整、全面的信息。
我们借鉴一个关于客户行为研究的案例来进行说明：某家知名消费品公司，要推出新产品推广策略。按照以往的做法，公司定期进行调研，在排除抽样误差的前提下，采纳有利的数据用以决策。而现在采用的模式为：对于产品的特定消费者进行持续地追踪，关注用户的生活方式、人口特征等等状况，这些看似并无关联的数据和信息，往往会给从其他角度为我们提供消费者的购买喜好及倾向，使消费者沟通策略可以做到更加灵敏有效。
其实人力资源亦可以借鉴这样的方法，我们可以扩大员工信息收集的范围，任何能帮助HR了解员工的信息都可以收集，并进行有效地整合。
郭宏伟 迈图集团亚太区战略薪酬总监
单单从薪酬管理这一角度来看，我们需要分析的主要为三大块数据：1、企业记录的和人力资源相关的数据。2、企业自身的运营数据。3、市场上的数据和竞争对手的数据。
有些企业做得比较超前.，把数据分析做得非常细，比如每天员工食堂吃饭的人数、时间、对饭菜的满意度都可以作为数据来分析。
有些公司提供在家办公，他们会统计员工在家工作和在办公室工作的电话响应率、邮件回复率等，来判断哪种工作形式的工作效率更高。
有些公司给员工各种各样不同的福利，他们会去考核这些福利的利用率有多高。比如有的公司提供幼儿看护服务；有些提供生活服务方面的福利，比如维修家电这类人性化的服务。公司会去搜集这类变化和数据，然后慢慢地把这些数据和员工的满意度、敬业度联系在一起做相关性分析。
我们以前不擅利用数据，但这并不是说以前这些数据不存在，而是我们不太会用，数据分析的方法也相对粗犷。因此我们首先要改变的思维方式是怎么把这些数据利用起来帮助你的工作，而不是把它看成增加了你额外的工作量。其实只要你能把这些数据利用起来，做好数据分析，很多工作会变得轻松起来。比如在人力资源领域也可以运用6 Sigma的理念来管理。
其次，现在很多人的方法是benchmark，无论做了什么，都要拿到市场上去比一比，其实这种做法存在滞后性，因为只有获得外部的数据之后你才能去benchmark。比如今年的薪酬调研报告出来了，你才能去做比对。但随着商业领域的竞争节奏加快，生活互联网话，我们需要改变这一点。在现在数据量越来越大，越来越全的大数据时代，我们能不能从benchmark转换到预测性分析上去呢？如果你跟踪足够多的数据，GDP、CPI（消费者价格指数）、PMI（采购经理人指数）、你公司前三年调薪数据、你同行业前三年调薪数据等.，这些数据足够支持你在专业咨询公司的调研报告出来前做出自己的预判。假设你能把预算周期提前2-3个月，对公司的业务和财务部门而言，他们在做计划时就更游刃有余，公司的资金利用效率也会大幅提高。举个例子，2009年，用benchmark让很多企业吃了一次亏，2009年开始，我国开始大幅增长最低工资，以前从来没有过如此大幅度的调整。这个调整是由政府公布的，而政府公布这个时间点通常很晚，基本都是你已把预算做完了。很多企业根本没有预料到这块，就很被动，不得不去要特批，需要走很多流程，很麻烦。
这种情况真的无法避免么？我们设想，你通过一些数据和政府的其他报告、精神、政策，利用各地政府公布政策的时间差，你可能会提前预知到调薪会有比较大的增长，这时你就能先人一步做好准备，不至于陷入被动的窘境。
贴近业务
庞锦峰 怡安翰威特咨询全球合伙人
HR在使用数据时，有一项必不可少的准备工作——业务课题的“翻译”。业务部门经常谈论的生产率、个人投资回报等等，这些概念转换到人力资源领域内，对应的是哪些数据？是否可以由此推导出相应的人力资源“公式”？这种推导和摸索一方面可以加强HR运用的能力，另一方面也为后台大数据分析做了准备——至少有一些课题已经开始研究，有一些推测已经开始验证。
数据只是一种表象，HR所要展现的是问题解答能力，而不是数据处理能力。数据处理能力只是帮助我们解答业务问题的途径。举例来说，一个部门的离职率是一个客观的数据，但当它被与不同的对象进行比较参考，可以得出许多不同的结论。并非每一个结论都与业务部门的现实困境相关，HR若只是单纯地呈现数据报告，其实只能使数据流于形式，并不能导向正确的战略决策，而要在平时的沟通中，就去理解业务的需求和挑战，使数据能够与业务所希望推动的结果相适合。
盛蕻希 合益集团大中华区副总裁
其实业务的数据和HR的数据并不是同一种。传统HR常用的数据就是工资、绩效的表现、培训场次、人均的贡献等等。但从公司业务层面上来说，希望看到的是人力资源为公司创造的价值，这其中就包括领导团队反馈的数据，领导力等等。这些数据最初都是处于孤立状态的，但通过把绩效数据、经营数据、以及HR的数据进行整合，可以建立一个有效的模型，兼顾业务角度需求、企业发展状况，来更好地调整人力资源策略。
预测趋势
盛蕻希 合益集团大中华区副总裁
当HR的信息与业务部门的信息之间产生通路之后，便能建立模型，做关联性分析，基于分析观察出某些趋势。
以薪酬为例，以往HR往往会关心如何制定当年员工薪资的构成、涨幅等等，如今可能更需要去考虑涨幅对企业产能的影响，或者哪些人群需要实现薪资的上涨。这就是一种预测，并且这种预测是从人力资源策略与业务发展更为紧密结合的角度去进行的。
从宏观形势来看，中国未来的经济发展会出现有多挑战与变革。这一过程中，势必会出现用工成本越来越高、人才市场竞争愈加激烈的态势。如何更准确地预见企业在这些大趋势中的生存之前景，从而更好地选取人才、激励人才，以支持企业持续发展是HR今后的头等大事。
庞锦峰 怡安翰威特咨询全球合伙人
大数据不仅仅只是碎片化数据，它还带来了一种在混沌状态下对未来命题预测的行为。换而言之，在大数据时代，我们可能会同时研究几十个甚至几百个命题，然后才能判断哪些命题是为人关注、影响深远的。
当HR运用大数据对未来人力资源趋势进行预测时，以下几个方向可以作为参考：
第一，总结业务部门、投资人、管理层的诉求，不同的诉求会给人力资源战略带来不同的侧重点。如果诉求为企业的投资回报率、增长率、现金流，这一诉求在人力成本占比高、业务趋向度高的行业中尤为明显，因为这一行业基本是依靠人力来创造价值，那么HR就不得不考虑人工成本、人员能力、员工敬业、员工年龄学历构成之间的关系。
第二，考量业务模式与组织架构之间的关联度，找出最合适的人员配比。组织架构不能量化，但是组织架构之中的人员状况是可以数量化呈现的，比如部门之间、层级之间、地域之间、业务条线之间的人员比，这些人员比其实就是组织架构的另一种体现。如果企业属于高科技行业，那么研发人员就是企业数量最庞大的人群；如果企业属于服务型行业，那么在全体员工中，销售、客服等相似属性的员工占比就会非常高。
第三，观测业务模式与员工能力需求之间联系，决策最合适的能力获取渠道。员工能力分为知识经验、技能水平、工作态度，不同类型的能力对业务的支撑度也是不同的。HR要明确企业的业务，从而确定当下最重要的能力类型，这样便能顺利得出结论，接下来的任务到底是从市场上招募人才，还是在企业内部去培养。
第四，观察业务模式与绩效考核、薪酬激励体制之间的关系，制定出最合理的薪酬福利制度。在同一个企业中，不同的部门亦会采用不同的薪酬制度，HR要考虑在保证公平的原则上采用哪些策略：奖金占比高还是固定薪资占比高？非物质奖励高还是市场上买不到的福利高？并且不同的业务部门要运用不同的薪酬策略。
HR在利用数据进行预测时，可以从以上四个方向进行思维的拓展。其实这几个思路是围绕一个核心来展开的：紧贴业务需求，这是万变不离其宗的要点。
思考二：无论“传统”还是“创新”，激荡在HR心头永恒的声音是业务的需求。收集、分析、预测只是短暂的行为，贴近业务才是恒久的目标。这个目标随着外部环境的瞬息万变，业务模式的创新追求而调整高度，看似永无止境，实则经历了量变到质变的过程。其实，对HR来说，贴近业务亦非难事，永葆创新之能，跟随业务而变才是值得深究的课题。
Part3 创未来—— HR的不变之“变”
在任何时代的浪潮中，有人充当激流勇进的先行者，有人不加理会，不疾不徐地照既定节奏而行，但当整个世界都被浪潮覆盖，传统被颠覆，再“我自岿然不动”，也会被推进时代沉浮之中。与其被动等待洪流冲刷，不如主动探求发展空间，以求在未来之海中游刃有余。HR，一定做好了准备。
一、挖掘挑战
许菊晏 析源组织效能咨询执行董事
HR越来越重视数据、运用数据的频率也越高，但是对于数据的管理并没有引起非常高的重视。数据的基础建设往往不够，从各种渠道获得的数据彼此之间缺乏联系。在大数据时代中，HR面临的首要挑战便是要对企业人力资源趋势具备预见能力，这种能力的养成需要不断积累数据，形成一套完整的数据架构，一旦需要数据分析时，便可以有详尽的资源，提高解决问题的效率。
郭宏伟 迈图集团亚太区战略薪酬总监
我们到底是从从数据看到结果还是拿着结果来找数据，我想这是很多从业人员都有困惑。
跳出HR，在科学领域也常常存在这类现象，在自然科学领域，很多是从数据到结果的。比如要做一个新药，一定是做了成百上千次试验才得出成果。但在社会科学的领域，是先发现结果/现象，再去寻找数据支持。我们常常是先做一个假设，比如我们假设员工的敬业度和薪酬有着很强的联系，但在没有数据支持的情况下，这只是一个假设，我们要去把薪酬数据和敬业度数据放在一起做趋势分析、假设检验，才能知道有没有相关性，以及究竟有多大的相关性。
我相信在企业不同的决策中，这两种办法肯定都存在，有的从数据到结果，有的从结果找数据支持。对于我们这些从业人员而言，最重要的是分辨清楚什么时候用什么方法，这是一项比较大的挑战。举例来说，我们在工作中会发现各种问题，各种现象，会有不同员工来反馈不同的信息。这时候可能就是一个从结果找数据的过程，如果你能找到恰当的数据去证明这个结果，那它就是存在联系的，是真实的。
还有一个挑战就是现在信息量比较大，有信息爆炸的趋势，你要分清哪些数据和信息是你需要的，这些数据是否有比较高的可靠性、连续性和一致性，而不是从市场上随便抓来数据就用，这样往往会让你的分析结果建立在错误的基础上。
盛蕻希 合益集团大中华区副总裁
HR越来越重视数据化管理，也与业务越来越贴近，但实际上仍然有不少HR并不真正了解业务，或者成为业务伙伴的能力仍需提升。这就造成了一些HR与业务的沟通不顺畅，提供的数据与业务部门的需求有出入。业务战略往往指向还未发生的状况，是一种被期待能产生效果、与以往不同的决策，那么HR是否能够跟上业务的思维路线和变化节奏？是否能够通过未来的愿景来指导当下的人力资源发展？是否能在“虚无”的状态下作出坚定的决策？这些问题是我们在今后的人力资源管理中好好思考的。
另外，许多HR比较习惯参照市场上的“最佳实践”（Best Practice),但能否根据最佳实践创造出更适宜自己企业情况、更有利于企业发展的策略，对HR来说是另一大挑战。
二、转变思维
庞锦峰 怡安翰威特咨询全球合伙人
数据爆炸是当今的一大趋势，人力资源工作在趋势下会产生哪些思维变革，这是一个值得研究，并且仍未定论的课题。就我自己个人的观察来说，第一，大数据时代的到来会触动人力资源在思考问题时更贴近业务。因为当数字过于碎片化，就不可能逐一被利用去说明一个问题，而是先要预测、探讨会发生什么样的业务问题，在这个前提下再找出合适的数据以帮助解决问题；第二，HR要利用大数据提升“自我营销”的能力。其实HR已经越来越打破服务型、内控型、行政管理型部门的形象，所从事的工作越来越和组织能力提升相关，如何使HR所做的贡献得以彰显？数据呈现是一个最为直观的途径，它能让所有员工看到HR真实的工作成果，获得认可；第三，HR需要加强自身对数字理念、统计学的深入剖析能力。HR要学习更多的统计学、方法论，明白这些内容和财务、业务、企业发展有什么关联。
张莺 西安杨森制药有限公司资深人力资源总监
我从业二十年，这二十年来一直都在说要改变，因此我觉得“改变”是个永恒的话题，它不是一个新词，换言之，我们在任何时候都要能够接受改变。但我觉得接受改变并不是为了外部的压力，而是源自于自身的好奇心。HR的从业人员要不断地去了解这个世界正在发生的变化，了解人，了解员工，了解他们发生的那些无论是外在还是内在的变化。有了好奇心你才会去了解、去洞察。所谓的“洞察”并不是说站在旁观者的角度上去观察这个社会发生了什么变化，而是说你真正身在其中，因为我们也是社会变化中的一部分，我们要融入到变化中去。
这个有一个观点很流行，认为世界变得越来越快，越来越复杂，越来越模棱两可。我们要怎么来应对这种变化？是摆在HR面前的课题。我个人认为，这种讨论其实更多地是站在一个旁观者的角度来观察这个社会，所以你才会希望自己能控制这种变化，掌控它带来的挑战，这就是典型的旁观者的心态、管控的心态。假设是一个90后的年轻人，当这个世界发生变化时，他往往不会认为世界复杂多变，让人摸不着头脑；相反地，他觉得这一切很有意思、很好玩。所以我觉得HR从业人员，乃至企业管理者都应该融入到其中，这种变化是不可抗拒也无可逆转的，你要积极地成为变化中的一份子，并和年轻人一样去享受这些变化。
我举个例子，比如微博出现的时候，我们内部有过讨论，到底要不要开企业微博，有人觉得要是开了微博会担心没法控制大家的沟通和言论。这种有点排斥的想法就不对，与其永远想着去掌控这种新事物和变化，不如去享受它。在享受它的过程中，不断去了解它的多种功能，这时你自然就会清楚知道微博这种平台会给团队带来什么影响，产生什么互动，又能怎么好好运用这种互动。
盛蕻希 合益集团大中华区副总裁
随着大数据时代到来，HR管理的数据化程度越深，就越对HR自身能力提出越高的要求，能力提升的前提是思维的变革和更新，这是HR在数据化管理中要把握的核心，也是他们培养战略思维的先决条件。
首先，要始终带着分析的眼光看数据。如今对于数据的获取已非难事，但我们若无法从数据中解读出一些深刻的含义，让它们对企业的商业活动、日常管理产生影响，那么数据只是被收集起来而已。HR对数据要达到运用的层面，就要培养自身的分析能力。
第二，视野开阔。传统的HR往往习惯按照一定规则和模式来工作，规范化程度很高，管理颇具流程性。但是如今我们提倡HR要具备战略意识，战略层面的思考往往是开放式的，并没有标准的答案，一切皆有可能。因此HR要紧紧抓住大数据时代所赋予的资源多、渠道广的优势，打开思路，从更多、更广的角度去思考问题，跟上当今商业世界中不断创新思变的浪潮。
三、重塑价值
张莺 西安杨森制药有限公司资深人力资源总监
数据的运用只是把HR的工作性质变得更加战略化，有了技术的平台，你不需要花很多的人手工去做这些信息，而.系统就能够帮你找各种趋势。所以对信息的识别、分析，可以由系统完成的，相对而言人手可以空出来，集中到做解决方案和战略上去，从这个角度来看，它帮助HR的工作提升了一个层级，增强了HR在业务中间的话语权。
另外来说，我们自己的从业人员也要不断共同地去探讨，用什么样的技术、用什么样的方式可以收集到我们所需求的数据。这个群体、这个职业、这个行业要推动这方面的发展，需要大家有这个共同的意识，我相信这是一个互相促进的过程。要形成一个行业趋势，我们才能够实现量变到质变的过程。每个人都会有自己一点一滴的心得，然后这些心得互动会形成一种行业趋势共同去实现推动。
庞锦峰 怡安翰威特咨询全球合伙人
HR若能充分利用数据，便能真正为企业增值，同时证明自身的价值。“增值”包含了“节本”和“增效”两个方面。首先从“节本”的角度来看，HR与所服务的员工之间的配比往往已经不能作为人力资源有效性的唯一指标，当下，HR服务的交付流程、人力资源的体系建设以及IT系统的支持，这几方面共同作用才能实现人力资源有效性的提升，人力成本的节省，这一切资源的整合都离不开大数据的支撑；其次，从增效的角度来说，要实现企业人工成本与销售额占比逐年下降，平均每个人员编制所创造的年利润逐年增长，仅仅依靠节本是无法达成的，而恰恰是和人才发展息息相关。HR部门每年实施的培训计划、轮岗计划、全球派遣等等，对绩效的提升是否具有贡献？回答是不言而喻的，那么请用数字进行直观说明吧。
另外，我觉得数据运用能帮助HR更好地履行“警察”的职责，即审查出员工个人绩效得分与整个团队绩效成果之间的偏差。有时候企业中某个部门成员的绩效得分均非常高，但整个团队的月入业绩并未达到预算目标，这其中就隐含着中基层领导的领导力问题。HR要能够审查出这些偏差，并且推导出中基层管理人员在目标下方、员工能力提升、问题解决等方面的存在的能力缺失，并作出相应的措施。这是HR非常重要的一项工作，因为经过我们多年的员工敬业度研究发现：企业发展最重要的驱动力就是中基层管理人员的领导力。
四、组织支持
张莺 西安杨森制药有限公司资深人力资源总监
西安杨森，包括整个强生，我们现在正在做系统整合，整个强生在中国有十余家法人实体，这些企业相关的人力资源信息全部要整合到同一个平台上，用这个平台来去支持我们一万多名员工的基础信息、全球的绩效管理、人才审核，以及未来公司内的HR流程。
不光是强生，很多公司都开始使用Workday这个系统。整个上线的过程对我们来说是一个非常好的学习机会，因为此前强生是一家文化多元，也相对“分权”的组织，每家公司都有自己独立的系统和数据，那么现在我们把所有这些独立的内容整合到一个平台上，不光意味着信息整合，还在极大程度上提升了整个强生的效能，因为我们不用再各种不同的系统、不同的政策和流程去管理不同的团队，而是用一个统一的、标准化的流程去管理运营，把HR的精力解放出来，更多地投入到支持业务战略上。
从员工角度来说，集团内不同公司的员工也能就此获得同一的员工体验，而不是去比较你有什么我有什么，大家的待遇都是平等公正的。此外，员工之间的流动也更好管理，能形成一个相对良性的人才共享平台，而不会像以前，如果员工从一个组织调到另一个组织，还要先从一个组织辞职，再到另一个组织重新签合同，对整个组织的人才的发展来说能起到扩大和带动的作用。
郭宏伟 迈图集团亚太区战略薪酬总监
为了更好地支持HR管理的高效和规划，我觉得企业首先还是要在系统上做投资，相对以前要加大投资。现在是一个信息化时代，当一个企业发现你在信息时代的时候还是在驾驶三套马车，那你明显是跟不上步调的。所以企业第一要加大软件硬件的投资。其次，有了完善的系统之后要有合理的流程和政策去使用这些东西。有时我们发现有些企业堆了很多钱把系统建起来了，但.都不用，这就要求我们从流程上就要去向着数据化的工作方式去转变。第三点，对于相关的从业人员要加大培训、提供支持，让他们在这方面的能力迅速成长；不光是读数据的能力还有理解政策的能力，还包括像一些相关的行为科学、心理学、组织行为学的内容。要让用这些数据的人，把这些相关的知识都补起来，才能让数据说话，说真话。最后一点，我认为数据分析它既是一门科学也是一门艺术。讲它科学，从数据得来的东西通常是可靠的；艺术性是指同样一组数据，你怎样去运用，用什么方法分析，这是存在艺术性的。要把这种科学性和艺术性结合起来，这样才能在企业中把数据运用得更好，而不是死板的套数据、叫板数据，要掌握其中的灵活性，这就需要有经验的人员才能得出正确的分析。
盛蕻希 合益集团大中华区副总裁
企业对于HR的支持，不仅是硬件系统上的充分投入，更要从对HR能力的定位、授权等更为软性的角度来加以配合。
首先是企业对HR要给与充分授权，否则HR很难去推动跨部门的合作、企业文化的建设等一系列工作。
第二点，重新定义HR选材的标准。新形势对HR的能力做出了全新的要求。选则符合新时代要求的HR，这既是对企业负责，也是对HR本身负责。
第三点，从组织设计的层面上来说，我们要重新定位HR的角色。HR的功能要和业务贴合的越来越紧密，它不仅仅是一个支持部门，更是一个战略决策部门。
我觉得在新时代中，HR的管理除了需要艺术，更需要一些科学性，这样才会使管理的艺术更能发挥它的美感。
思考三：HRBP已非新词，却一直随时间推移而增添深意，商业世界的新旧交替为业务注入新内容，也间接为HR注入新的挑战、机遇。HR将自己视作业务伙伴，必然也就将自己视作了商业世界一份子。所以仔细想想，HR对数据的研究、利用，除了为业务决策贡献力量，何尝没有在为商业世界提供一种全新的思考角度？
业务离不开HR，庞大的商业机器也离不开HR的运转，HR在探索数据可利用空间时，其实也让数据更大、更强、更细腻。如果有一天，HR早已从支持部门的角色中抽丝剥茧，完美转化为彻底的战略部门，那么“业务伙伴”是否有可能升级为“业务引导者”？跟随惊喜不断的大数据，也许一切皆有可能。
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