人力资源管理的现状在新经济条件下 ， 企业人力资源管理必然要发生变化 ， 很多企业已经开始积极进行改革 ， 从繁琐流程、高费用和多人参与的传统管理 ， 到市场化、专业化、精准化的新型管理 ， 使得人力资源价值最大化 ， 但在此过程中也会遇到一些难点 。难点一：数据口径人力数据信息同样呈现高增长率和多样化的特点 ， 比如 ， 企业员工信息能够真实地反映员工的绩效水平、综合素质、工作效率等指标 ， 然而这些基础信息又包含个人年龄信息、技能水平、综合素质、相关资质等多方面信息 ， 需要统一所有数据口径才能完成指标分析 。
难点二：技术瓶颈人力资源部门属于前台业务部门 ， 数据管理更多的是信息技术人员在后台操作 ， 所以人力资源的数据分析对于前台业务人员是有难度的 ， 需要改变这种工作方式才能提高工作质量和效率 。难点三：应用风险人力资源信息涉及很多个人信息、企业内部资料 ， 甚至是商业机密 ， 所以数据安全是重中之重 ， 在保障信息的安全性和隐私性的基础上 ， 才能实现其数字化管理的价值 。
人力资源的分析需求大数据时代推动企业数字化转型 ， 然而转型过程并非一日之功 ， 企业都需要遵循着数据指导业务的模式逐步完善数字化管理体系 ， 首先来看下企业整体分析需求架构 。图-企业整体分析需求传统的企业绩效评估往往源于财务指标 ， 在新的知识经济时代 ， 人力资源成为企业重要的无形资产 ， 这些资产是传统财务指标无法捕捉的 。
企业发展过程中 ， 既要关注过去和现在 ， 同时又要关注未来 ， 尤其关注人力资本产生的独特的竞争优势 。因此 ， 对企业人力资本的度量成为企业绩效评估的新方式 。通过对人力资本的分析 ， 可以发现企业在人力资源供给、人力成本投入、经营绩效产出、发展与保持力和人力资源运营有效性方面存在的问题 ， 通过量化的指标 ， 帮助企业CEO/CHO、各级企业经营负责人、HR负责人等进行科学决策、管理风险、控制成本 ， 从而优化投资回报、促进业务发展、支撑企业战略 。
图-人力资本分析体系分析云解决方案数据中台 ， 构建体系化分析数据数据中台的建立 ， 可以高效满足前台数据分析和应用的需求 ， 它是一个承接技术 ， 引领业务 ， 构建规范定义的、全域可连接萃取的、智慧的数据处理平台 ， 所有经过处理的数据进入数据中台 ， 并统一建立业务模型 ， 以供业务分析使用 。图-数据中台应用数据逻辑语义层 ， 打造自助式分析平台语义层将后台数据库系统中的存储数据从技术人员的视角转向业务人员和管理人员的视角 ， 实现了将复杂的数据查询、分析和报表制作从IT技术人员的专项应用到企业全员易用的转变 。
在分析云中 ， 业务人员可以基于“语义层”通过简单拖拉拽快速构建业务分析 。图-分析云语义模型BI Inside ， 体验嵌入式场景分析BI Inside使业务系统与数据分析融为一体 ， 报表和管理驾驶舱大屏等分析结果 ， 可以完美的嵌入到业务系统中 ， 供最终用户查看和使用 ， 同时 ， 用户身份可以直接使用业务系统用户认证体系 ， 登录系统后 ， 自动根据用户权限查看相应的报表 。
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