大數據時代的到來，使得人們看到了之前從未看到的世界關聯性，預測到了所不曾預測到的事物：用Google的搜索詞可以預測到戰爭、疾病的到來;用人們購物的數據可以遇到人們喜好、朋友、社交圈;用人們的社交圈可以預測到他們的消費偏好……這一切的實現，沒有花費任何調查、設計、實驗、推理，而僅僅是讓沉沒的數據再次發出聲音。

那么在人力資源管理中，有哪些數據尚是沒有充分利用的?這些數據又可以用做什么?可以讓我們看到哪些管理上的可能性呢?下面一一進行介紹。

一、HR有哪些數據可用?

在日常的人力資源管理中，有哪些數據可以被利用呢?下面根據數據收集和使用的特點分為以下幾種類型：

二、如何應用數據?

管理的最終目的是指向企業的長期發展、當前組織和個人績效的提升，數據利用的最終目的也應當是指向這兩個方向。

1、人員結構分析：

2、配置策略分析：

3、人員成本分析：

4、企業文化健康、活力分析：

5、針對到崗位、個人的業績驅動因素分析：

除此之外，有些數據本身需要通過進一步地統計處理，方能顯示它的真正含義，下面舉兩個簡單的例子進行說明。

6、測驗數據常模轉化

測驗所得的原始數據，只能表明受測者的得分，卻并不能表明該分數在人群中實際的水平如何，即使使用一些國際測驗會提供轉化后的分數，通常也是在全球常模下的得分情況，如果企業想要知道受測者在本企業或者本行業的狀況，則需要獲取本企業或本行業的常模，方能得出比較準確的水平。下面是一個企業的心理測驗成績在全球常模和自己企業常模下的不同得分情況，可以看出，同一個分數，當與不同的常模做比較的時候，所得的分數是不同的，代表的水平也是不同的。

7、績效數據跨單位跨部門比較

績效分數部分是由人主觀評價所得，這使得其分數本身就帶有了主觀性，有些分數實際上是不能直接使用的，需要進行進一步地加工處理，方能獲取數據真正的意義。例如在績效考核360評價的時候，評分者的尺度是存在差異的，有的人手松，有的人手緊，同一個人被不同人評價，也許得分會相差很大。但是，企業對于360數據的處理，通常是直接使用這些數據，有的時候會將這些不同人評價的分數權加之后進行排名，這樣操作是非常不合理的，很容易引起爭議。在實際處理中可以使用一些統計方法，例如標準分，來規避評分者評分尺度的差異，使得分數和排名真正反映出被評價者在評價者心目中的位置，這樣也能解決跨單位跨部門之間的比較問題。

標準化每個評價者的分數，使用到相同的平均分和標準差，統一評價者的尺度;

被評價者甲的總分=上級權重*上級標準分+平級權重*平級標準分+下級權重*下級標準分。

三、數據的收集和管理

數據分析建立的基礎是，數據可靠、全面、連續，在這個基礎上建立起大數據分析或數據的整合才有可能產生有價值的結論。但同時HR管理模塊眾多，從戰略規劃到招聘、培訓、績效、薪酬、員工關系、企業文化等等，可能處處有問題，能進行分析的地方也很多。但資源有限，要使人力資源分析的作用發揮到最大，在數據的收集和管理上，有哪些事項是需要注意的呢?

1)從已有資源開始。HR部門手上有很多現成的數據，從這些數據入手，先一點點地做起來。數據本身是沒有意義的，關鍵在于如何將數據與業績關聯起來。這確實需要創造性，并投入精力，基本的統計方法也是需要掌握的。

2)堅持下去。要有沉淀，一旦決定要做分析工作，就要將它融入HR日常的業務工作中去，并安排專人負責日常數據的收集與整理。并且這個工作一定要有持久性，任何一個時間斷面上的數據都難以單獨進行有效地分析。組織內部歷史數據的沉淀在評估和預測方面能發揮更大的作用。

3)打破常規，不斷創新。大數據時代的崛起，在于沒有拘泥于已有數據固有的意義，而是不斷尋找關聯性，利用這種關聯性去預測整合。思維、技術、數據，拉動數據分析的三輛馬車，其中思維是啟動機，一個好的利用數據的模式和思路，是使用數據進行創新管理的根本。

“工欲善其事，必先利其器”，作為一名人力資源從業者，需要利用本崗位所擁有的資源，那么這些曾經沉默的數據，就是進行精細化人力資源管理的好工具，并且這個工具一旦開始發揮作用，隨著時間和數據的累積，就會越用越好用，會逐漸成為指導企業成長和發展的人才風向標。