1.3.3 量化管理与数据分析的知识能力

量化管理与数据分析工作在得到了公司一把手和各部门的支持后，能不能做成，还要看人力资源管理者是否具备相关的能力。如果实际运行这项工作的人力资源管理者不具备思想上和能力上的战略高度，没有一定的统筹、规划、协调、沟通、建模、项目管理等一系列能力，那么量化管理与数据分析体系最终也是做不成的。

我曾经工作的公司专门设立了一个数据处理和应用的部门，叫数据中心。这个部门的职责相当于总经理和营运部的参谋部，实时地为总经理和运营部提供数据参考。公司当时已经实现了数据化的管理，运营上的各类报表已经比较完善，通过数据分析能够快速聚焦和查找出经营上的问题。

不过数据中心并不提供人力资源管理相关的数据，但我们有人力资源管理数据的需求，所以就在人力资源部内部成立了一个由3人组成的小组，专门负责做人力资源管理相关的数据分析。这个小组成立后，我与他们3人一起建立起人力资源部整套的定期与不定期分析报表的模板，明确了他们的工作职责和任务。

可是我发现这个小组做的分析的质量明显比不过数据中心，不是因为他们对数据概念的理解不够，也不是因为他们在使用系统导出数据和使用Excel软件做表格方面的技能较低，而是他们的思维高度没有达到分析的要求。他们做出来的分析仅限于我给他们设计的表格，没有查找问题、预测问题和提出解决方案。他们的分析报告没有高度，也没有灵魂。

为什么数据中心的员工分析比较到位呢？因为这个部门的人选是一把手在公司内精挑细选的，骨干都是在公司内有过8年以上业务部门工作经验的人，部门中司龄最小的人也至少在公司中有3年以上的业务部门工作经验。而且他们每天与公司最高管理层一起开会，非常了解公司的战略需求和当前业务发展情况。所以他们的思维具备一定的高度，他们分析的思路也是比较完整的，能够聚焦问题、解决问题。

但是人力资源部的这3位员工年龄比较小、司龄比较短，缺少业务部门的工作经验，并不十分了解业务部门的运作方式，同时和公司高层的接触比较少，不了解公司的战略和整体运营情况。所以他们做出来的数据分析质量比较低。

人力资源量化管理与数据分析工作在对人员知识和能力方面的需求包括如下内容。

1.数据处理

在数据处理方面，人力资源管理者要具备如下的知识和能力。

掌握基础的数据挖掘方法、数据建模方法；

将工作流程转化为数据呈现的能力；

熟知基础知识、概念和公式；

熟知常用的分析方法、工具、模板；

掌握业务知识，了解业务部门的运作情况；

学习行业知识，了解公司在行业中的情况。

2.数据分析

在数据分析方面，人力资源管理者要具备如下的知识和能力。

沟通能力；

数据统计和处理能力；

要细心、耐心、静心、严谨；

对数据的敏锐性，结构化思维；

分析思维的广度、深度和速度。

3.数据解读

在数据解读方面，人力资源管理者要具备如下的知识和能力。

不仅要对数据深入分析，还要学会对结果按预期呈现；

能够准确、有效、简单地解读分析报告，让他人快速理解。