数智赋能-数据分析在人力资源管理中的应用

透过现象看本质,透过本质做管理”是管理效能最大化的保障。互联网时代下言必“大数据”,企业经营战略的决策、 产品规划设计和客户营销管理等关键行为都有赖于大数据的精准分析,不懂数据分析将会举步维艰。作为人力资源的管理者,当仁不让也需要学会使用大数据分析,打破我们人力资源凭感觉做事的习惯,包括:人才选拔全靠经验, 人员编制全听老板或拍脑袋,培训规划和计划靠一腔热情,人力资源总结汇报洋洋洒洒几万字。这些都已成为管理者诟病的人力资源行为习惯,为此, 借助大数据分析,基于数据和事实进行人力资源资源管理工作,将大大的提高人力资源管理工作的有效性和精准度, 最终升级人力资源管理工作。为期一天的《数智赋能--数据分析在人力资源管理中的应用》课程将围绕人力资源管理上必备的大数据分析技巧展开,旨在帮助人力资源从业者全面清晰的人知道大数据分析对于人力资源管理的重要性,同时准确理解大数据的本质和意义,通过大数据发现组织在人力资源管理上的优势与局限,掌握基于大数据分析进行人力资源规划和设计的方法和技巧,最终为组织的发展提供专业的人力资源管理服务。

¥1580/人 73 无忧通/人| 1天
成都
7月24日
清空筛选条件

课程介绍

明确大数据分析对于人力资源管理者的重要性

正确理解人力资源管理中大数据分析的关键掌握人力资源管理中的大数据分析的内容

与分析的方法和技巧

课程大纲

第一部分:为什么人力资源管理者必懂数据分析?

 顺势而为人才成为了组织的核心竞争力

 从以产品为中心到以客户为中心的组织发展、

趋势

 企业核心竞争力的变化

 人才管理的两个度--人才密度与人才尖度

 人效--人力资源管理者衡量的标准

 用数据与业务同频:以客户为中心时代下业务

部门日常管理之数据驾驶舱

 人力成本的ROI--人效

案例分析:A、B两家企业对销售人员管理关注点有所不

同,最终哪家企业会成为行业的标杆企业?

小组讨论:请分析每一种人效数据的应用场景

第二部分:人力资源管理大数据分析到底是什么?

 人力资源管理者进行数据分析时常见的问题

 人力资源管理者在日常管理过程中对数据分析

的错误认知

 人力资源管理者应用数据分析时常见的问题

小组讨论:请分析日常工作中在进行数据分析时常见的

三大问题

 明确人力资源管理数据分析的方向

 人力资源管理数据分析的核心--升维思考降维

行动

 人力资源管理者的数据分析关注点VS公司管理

者的关注点

 公司对人力资源管理各项工作的标准与价值

定位

小组讨论:请分析人力资源某个板块的核心价值与产

出,并列出数据分析的关注点

 应用仪表盘呈现数据分析的标准产出

 人力资源管理工作常用的仪表盘

 仪表盘的三大构成

 设计仪表盘的五步曲

小组讨论:请设计薪酬板块的仪表盘框架

第三部分:做对人力资源管理数据分析的两大关

键点

关键点一:夯实数据分析的三大基础

 基础一:明确数据分析的两大方向

 回顾过去的关注点

 展望未来的关注点

 基础二:树立正确数据分析思维

 长链思维

 长链思维的实际应用

 基础三:掌握数据分析的工具

 数据分析常用的六大工具

 六大工具的具体应用

案例分析:请对现场提供的案例进行有效的数据分析,

发现存在的人力资源管理问题并设计相应的解决方案

课程大纲

数智赋能-数据分析在人力资源管理中的应用

关键点二:做对人力资源管理过程中使用数据分析的

关键场景

 关键场景一:人员规划之数据分析

 人力成本VS销售收入

 人员规划的基础--组织结构与四定

 典型部门/岗位人员编制计算的方式

 人力成本的计算与分析的重点方向

 人力成本数据分析发现的问题及有效的解决方案

案例分析:请问某企业做24年的人员编制的计算及人力成

本的分析,发现问题后给出相应的解决方案

 关键场景二:招聘管理之数据分析

 公司对招聘板块的期望及考核点

 招聘板块数据分析之结果分析与过程招聘漏斗

分析

 招聘板块数据分析后发现的问题及相应的解决

方案

案例分析:请对案例中的企业招聘板块的数据进行分析并

发现存在的问题,基于存在的问题设计解决方案

小组讨论:请设计招聘板块的仪表盘

 关键场景三:薪酬管理的数据分析

 公司对薪酬板块的关注点VS人力资源在薪酬板

块数据分析的关注点

 薪酬板块数据分析之结果分析与过程分析的重点

 薪酬板块数据分析发现的问题及相应的解决方案

案例分析:请对案例中的企业薪酬板块的数据进行分析并

发现存在的问题,基于存在的问题设计解决方案

现场演练:请设计薪酬板块的数据分析仪表盘

 关键场景四:培训管理的数据分析

 培训板块数据分析的主要方向

 培训板块数据分析的结果分析与过程分析

 培训板块数据分析常见的问题及解决方案

 关键场景五:绩效管理的数据分析

 绩效板块数据分析的主要方向

 绩效板块数据分析的结果分析与过程分析

 绩效板块数据分析常见的问题及解决方案

 关键场景六:人员流动管管理的数据分析

 人员流动管理数据分析的主要方向

 人员流动管理数据分析的结果分析与过程分析

 人员流动管理数据分析常见的问题及解决方