恕我直言，不懂数据驱动的HR活该忙死！

在山的那边海的那边，有一群HR，他们悲催又好玩，他们NB又有范儿，他们起早贪黑周旋在那，头疼的六大模块~

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快消行业人力资源管理面临的困难

1.人员结构复杂

现代快消企业里面的员工既有我们熟知的财务、销售、市场等人员，也有其特有的库管员、搬运工、送货员、理货员、设备查看员等，层级多而深且人员构成复杂。

2.薪资结构多样

受人员结构、加班水平、工作年限、教育背景等因素的影响，员工的薪资结构也存在较大的差异化，不同部门、不同工作年限、不同学历的员工薪资存在较大差别。

3.离职流动率高

快消行业较为普遍的一个现象是：存在大量的低收入初级员工。这类员工工作量大（跑店、搬货等）、加班多、工资低、离职流动率大，如何管理好这类员工，也是人力资源管理面临的巨大挑战。

4.招聘工作量大、效率低

人才需求多样、流动率高直接造成招聘工作量巨大。HR需要选择不同的招聘渠道去寻找不同类型的人才，而我们熟知的智联、前程无忧、拉勾、Boss直聘等仅仅是HR关注的招聘渠道中的冰山一角，招聘渠道尚且如此之多，更遑论其他。

5.缺乏数据化管理

企业在选择招聘渠道、搜索简历、确定邀约人数、办理新员工入职、员工薪酬管理、员工离职率管理等等日常环节产生了大量的数据。但在传统的HR管理过程中，这些数据只是以Excel等文档的形式进行了储存，只有在给领导做报告的时候才会用到，才会去分析某个季度或某个年度的人力资源管理情况，无法通过实时的、更深层次的分析支持人力资源决策。

面对挑战，人力资源部门需要借助诸如DataHunter这样的数据可视化以及数据分析工具来提高工作效率，挖掘数据价值。

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数据可视化助力人力资源管理

整合各环节数据，并进行数据关联

在招聘环节，将各招聘渠道的数据进行整合。获取每个渠道的简历收取量、初筛量、面试通过量、offer发放量等数据。

在薪酬管理环节，按部门管理员工薪酬、加班时间、薪酬涨幅等数据。

在员工管理环节，将不同岗位员工的教育背景、在职时间、工作年限等数据做整合。

DataHunter支持整合各业务系统数据，如文件型的 Excel、CSV；CRM、ERP 等其他系统数据、各种基于云构建的数据仓库甚至各种类型的公共数据。

对快消企业的HR来说，无论是存在Excel表中的招聘数据或是存在数据库中的历年简历数据，都可以通过DataHunter完成轻松的整合。

DataHunter提供的数据关联功能，让您不需要懂数据库知识，简单两下拖拽就可以完成数据关联，您可以根据自己的需求，对不同种类的数据进行任意关联。

实时数据展现，团队协作，人力资源决策更及时

传统的管理模式中，往往会以季度或半年为时间周期调整人力资源运营策略，无法对实时的变化做出快速有效的反应。运用DataHunter的实时数据看板，可以对人力资源信息的实时查看、讨论，支持领导层随时优化决策。

例如，针对重要的促销活动，管理层一方面可以对销售人员的数量进行管理，及时掌握各门店不同岗位的销售人员数量，另一方面对人员的销量指标进行管理。

过程中如果发现问题，可以随时通过评论功能与相关负责人沟通，调整人员策略。

探索式分析，挖掘深层信息

在实时展示的基础上，对人力数据做进一步探索，则可以获取数据背后的更多价值。

比如可以分析究竟是哪些因素影响了员工的离职率，可以从薪酬、员工在公司里面的职业生命周期、加班时长、五险一金的缴纳、提取等方面综合考虑，找出关键影响因子。当然大家最关注的可能还是薪酬。