从小数据到大数据，人事管理系统助力HR决策

企业就算有了先进的管理理念和管理思路，一旦缺乏了有力的管理工具和管理数据的支持，所有的一切都无法落地。而对于管理数据的来源，企业往往有两种极端的态度：一是只要满足基本管理需要的基础数据就好，二是一心只想搞大数据，什么都要往行业、国际靠拢。高不成低不就的数据分析并不能给企业的决策带来良好的辅助。一个好的人事管理系统对数据的分段深入处理，才是HR决策辅助的最佳方法。

描述性数据分析

描述性数据分析是最基本的分析，通过对企业当下的人力资源现状进行一定分析，反应企业的目前的人才数量、质量和核心竞争力，是企业实现人力资源分配和规划的基础。对于单一的企业来说这样的数据分析并不算太难，但用到多家或是异地的集团式企业上的话，光靠人力是无法现实有效的，为此人事管理系统就起到的很多的作用。通过人事管理系统的B\S结构，集团可快速实现对其他企业的信息获取，进而实现企业总体的数据分析。

过程性数据分析

相对于描述性数据分析的结果静态化，过程性数据分析显得更加多变，它的目标不是对某个行为目标进行分析，而是对实现这个目标的过程中产生的一切进行统计和分析。以招聘为例：招聘的期间收到的简历数量、通过简历的数量、前来面试人员的数量、最终达到的目标的数量等，这些都是过程性数据分析所有收集和统计的目标，通过对这些流程中节点的分析，企业可以深度地了解企业流程操作的缺点和优点在哪里，从而更好地制定企业战略并改进自身运作。过程性数据分析要求企业对自身的流程操作有明确而长期的记录，普通的人事管理系统或许难以做到，但eHR系统除了大量的数据储存能力外，还拥有切片记录功能，对过程性记录的分析拥有高度的参考意义。

推断性数据分析

推断性数据分析是建立在以上两点都完善的情况下推出的分析功能。企业通过对企业静态与动态的情况进行统合分析，进而做出推断性的预判分析，这才是令HR在人力资源上的工作上升到战略范畴的基础。当然，HR的对比信息源不能局限于上面两点，还需要与不同的系统，甚至是一些员工授权的私人社交系统进行联动收集。为此，在这方面的技术上需要企业使用的人事管理系统拥有优秀的系统对接功能，当下的人事管理系统中eHR系统和SaaS系统在这方面的技术较为出色。