你覺得人才很重要，但每個人在企業(yè)的貢獻價值你算得出來嗎？

你說培訓很重要，但你是否真的知道該如何培訓才能收獲結果？

你說老板不重視人力資源，那么HR的工作成果能不能可數據化詳細量化出來？

“數字化轉型”對企業(yè)來講無疑是時下最熱門的話題之一，而數字化人力資源轉型也成為了HR圈的時髦詞匯。

我們不能否認在當前數字化時代的背景下，人力資源的數字化轉型已經不再是一道選擇題，而是一道生存題，對于集團化企業(yè)更是如此。

按照眼下言必談BP的觀點來看，企業(yè)人力資源轉型，首先必須和業(yè)務結合起來，必須成為業(yè)務的戰(zhàn)略合作伙伴（HRBP）。

而成為業(yè)務合作伙伴有兩個重要的管理方向：

必須要參與整個公司的戰(zhàn)略制定，把人力資源的戰(zhàn)略和公司的戰(zhàn)略緊密地結合起來。

提高企業(yè)人力資源的組織效率以及提升管理效能。

而以上問題的答案都必然回歸到——如何判斷今天做得比昨天好？需要用“數字”來論證。

思維先行：HR應充當數字模型池建設者

要進階到高段位的HRD/HRVP/CHO,懂業(yè)務、懂管理、懂專業(yè)是必不可少的，這些已經走上高階崗位的人言必稱的那些小數據、大數字，真的是擺在HR面前的一道無法逾越的鴻溝嗎？

其實，數字分析技能很容易掌握，但思維卻很難短時間內培養(yǎng)出來。

將數字化相關思維技能細化分解,包括了算法、邏輯、抽象、模式、評估、綜合和自動化等概念，這還意味著需要將一個問題分解成各種小問題，以便找到解決的方法,創(chuàng)建相關作品(一般通過編程)、迭代細化、測試調試。

而HR切入數字化轉型，可以從培養(yǎng)計算思維開始，包含以下幾個方面：

分析問題：把數據、過程或問題分解成更小的、易于處理的部分。

模式識別：觀察數據的模式、趨勢和規(guī)律。

抽象原理：識別模式形成背后的一般原理。

算法設計：為解決某一類問題撰寫一系列詳細步驟。

舉個簡單的真實會發(fā)生的場景，假設作為HR的你計劃要組織一次員工自駕游，下面的幾個城市是你要穿越的地方，但每個城市只能經過一次，并且最后需要回到起點城市，那如何規(guī)劃出最短的路線以節(jié)約燃油呢？

首先可以用數字編號代替城市名，連接各城市，用線段表示你的路線；

以數字編號代表城市名，編號之間的線段長度代表城市之間的距離；

于是可以得出以下四條路線，哪條線路為最優(yōu)解非常一目了然：

場景運用：HR數字化能力走向階梯式攀升

同樣的，在企業(yè)組織效能人員配置中，我們依然可以運用這個方法論來解決問題。

如何用最少的人數做最大的產出？不同體量與業(yè)態(tài)的項目，各階段各職能人員配置如何能找到邏輯規(guī)則？這是每個行業(yè)都一直在思考的問題。

我們同樣可以按照上述方法論來一一破解。首先分析問題?？梢詮默F有項目效能改善、新項目人配建議、HR運營指標管理三個維度來尋找人員最佳配比點。

▲人配模型設計

圖來自佩信集團HR未來之旅上海站 世茂集團江哲文

其次是模式識別。找出影響企業(yè)人配的主要因素有的放矢優(yōu)化，例如地產行業(yè)人配模型搭建可以從銷售規(guī)模與開發(fā)面積的上下限區(qū)間合理度進行測算，項目階段開展周期比對、業(yè)態(tài)資料收集等層面著手分析，進行結構化設計，編輯成矩陣表用以做原始參數。

再通過抽象原理方法論，識別模式形成背后的一般原理，得出人配合理閾值。

最后是算法設計。將數據模型交由IT開發(fā)，形成工具交付。通過多維度數據對比測算，對比標準、對比現狀、對比內部、對比市場、給出符合當前情況下的最佳配置方案，將最合理的人數配置在不同情況的項目中。

HR還需要周期性對項目階段等情況進行配置更新，實時監(jiān)控人配情況，聯動HR運營指標管理，對未來新項目成立及年度指標達成提供數據依據。

具備計算思維后，還需要有數據分析技能人才去提出問題并獲得相關的答案。

人力資源部門一方面可以通過招聘引入數字分析技能人才，提高企業(yè)內部收集、存儲和分析數據的能力。另一方面，為員工提供數據分析的培訓與工具，幫助HR深入研究數據、分析人才，以便與業(yè)務部門合作。

人力資源的數字化能幫助HR們實現從憑直覺、感覺、經驗向量化、精準、細化的過渡，也可以完成基于數字化平臺化的專項賦能，這是組織內部流程再造、人力資本增值的必由之路，也是企業(yè)提升外部競爭力的有效手段。

正如狄更斯說的，這是一個最好的時代，也是最壞的時代。數字化撲面而來，我們是否為洶涌的浪潮做好了準備？

希望每一個HR都能具備數感，用好小數據，了解大數據，做好這道時代的必答題。

本文來自微信公眾號“佩琪HRPackage”（ID:HRPackage），作者：人力資本全鏈服務，36氪經授權發(fā)布。

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