1.3.2 量化管理与数据分析的支持系统

我曾经所在公司的总经理有一次出差，在飞机的杂志上看到某个擅长推行某种管理模式的培训机构的广告后，拍了张照片发给我，要求我调研学习一下这种管理制度，看是否能够在公司中推行。

于是我深入调研这种管理模式，当总经理出差回到公司后，问我了解得怎么样。

我说：“这种管理模式确实挺好的，如果您想在公司里推行，是可以考虑的。”

总经理说：“那还等什么？开始推行吧！”

我说：“推行是第二步，第一步是实现这种管理模式。我需要做……您需要做……用人部门需要做……需要购置……需要新增……需要培训……这些只是前期的准备，并不能保证能够顺利推行，过程中还需要……这项工作可能面临的风险和问题包括……”

总经理听完之后说：“那你还是先等等吧，我再考虑一下。”

后来，他再没有跟我提起过要推行这种管理模式的事。

人力资源的量化管理不只是人力资源部一个部门的事，如果得不到一把手的明确支持和帮助，得不到其他部门的支持与配合，或者如果人力资源管理工作在公司的定位是与业务脱离的两层皮或边缘化状态，那么这项原本非常有意义的工作，反而会显得多此一举。

即使公司一把手对量化管理与数据分析工作比较重视，但他并没有认识到这项工作的复杂程度，没有认识到自己、人力资源部及其他部门分别在实现这项工作上需要阶段性或持续性地做哪些工作。

拿人力资源管理中的招聘管理模块实现量化管理与数据分析的过程举例子。如果想通过数据指导和改进招聘管理工作，就需要公司至少要做好如下工作。

（1）实现工作流程上的数据全覆盖。招聘流程要实现从提出人员需求、岗位发布，到简历筛选、电话预约、初试、复试，再到入职、转正、绩效表现、离职的全流程数据覆盖。只有这样，才能通过数据分析指导哪里做得到位，哪里还有问题。

（2）达到数据的全面化和精细化。任何有招聘需求的岗位，都要有详尽、准确的底层数据的记录和支持。只有底层数据全面、精确，才可能准确地分析出不同岗位空缺的原因，才有可能根据不同情况有针对性地制定有效的改进措施。

（3）数据来源的多样性。有时候为了提高招聘相关数据的广度和深度，还需要用人部门的深度参与，而不是人力资源管理者的一方参与。比如为了实现对招聘人才质量的评估，可能会需要用人部门平时工作中积累一些基础数据，还可能需要请用人部门负责人对招聘管理工作以及人才在岗位上工作的不同阶段打分评估。

除此之外，人力资源管理者很可能还需要付出大量的时间和面对庞大的工作量。数据量化的过程不仅需要人力资源部有专人负责、需要用人部门的参与，还需要大量的工作量作为基础。因为前期的规划问题或者公司业务的调整，1年以后，很可能会发现在之前数据积累和提取上有不合理的地方，需要优化。这就又需要人力资源管理者再次付出大量的时间。

即使数据积累不需要优化，如果只有1年的基础数据，这些数据的可靠性也是有待验证的。如果真的要做好量化管理与数据分析工作，让分析能够真正指导公司实践，从开始着手准备到这项工作产生价值，保守估计需要3年时间。这对于许多连人力资源管理正常模块都没做好的公司来说，似乎会有一些遥远。

人力资源量化管理与数据分析的支持系统不仅限于管理方面的支持系统，还包括真实信息系统的支持。信息系统能够减少大量人工的工作量。利用信息系统固化数据的获取类型和方法之后，一些固定的分析工作可以通过信息系统直接完成。

因为信息管理系统的成本较高，所以并不适合所有的公司。一般来说，对人数超过2000人以上且对人力资源管理有较高要求的公司，建议采用人力资源管理系统帮助实现量化管理与数据分析工作。