如何利用BI实现人力资源可视化管理

标签:解决方案商业智能BI可视化行业案例

访客:10547  发表于:2016-05-24 14:52:04

随着通信行业改革的不断深化,行业的发展形势和生存环境正发生巨大变化,通信和信息的边界越来越模糊,市场竞争也随之愈演愈烈。近年来,某通讯运营商在业务的转型、网络的转型取得了巨大的突破,但人力资源管理的转型的步伐相对缓慢,已在某种程度上成为影响企业转型和精细化管理的短板。 人力资源作为企业核心竞争力,是企业的第一资源。某国内电信巨头,在系统中已经存在部门、岗位、人员等统一的,完整的架构信息;业务系统和业务流程中也富含大量的人员信息,但是对于人力部门来说,公司人员、岗位、薪酬、KPI等资源的调整指导却没有实际的可视化的参考,很多调整还是靠着人为的判断、人为的操作来完成,长期以往对公司的人力资源配置带来很多不良影响。 

面临挑战: 1、数据关联度不够,数据孤岛明显 公司本身EHR系统功能已经很丰富,但集团本身还拥有其他各种各样的应用系统(业务、计费、账务、网管、监控),尽管这些系统功能相互独立,但是它们之间的数据却难免产生关联。想要对人力资源的数据进行全局分析,全局可视,必须将相互关联的数据进行整合,但又不能耗费太多精力,影响项目进度。

 2、人力部门要求更高的业务分析自由度 人力资源部门的业务涉及人员的选留育用,也就是人员的招聘,选拔,培训,薪酬福利,考核等等,业务线程多,交叉多。希望能够利用整合的数据,更方便更及时地进行多维度的分析,自由钻取,换维分析,而不过多依赖信息部门。

 3、快速集成实施,投入运营 希望人力资源的BI可视化分析系统可以在短期内上线成功,以辅助人力资源的分析决策。

 帆软FineBI解决方案:

 1、 数据整合,提供清晰的人力资源数据视图 商业智能解决方案FineBI可以通过建立数据仓库,将企业中的所有相关数据经过ETL转换,数据清洗后放到数据仓库中,给分析者和决策者一个关于企业业务的全面的视图,分析者和决策者可以基于此很轻松地进行即时商业智能分析。 项目人员借助FineBI的数据抽取,清洗工具FineETL,将原系统内结构化和非结构化的数据整合成分析需要业务数据包,做好数据的分类管理,为后续的业务分析奠定了清晰的数据结构和基础。

 ETL清洗示例图:

 2、拖拽操作的可视化多维分析,提升人力部门的自助分析能力 多维OLAP分析,能保障用户即时看到其分析需求对应的数据统计结果,以及通过切换维度和改变条件等方式,轻松得到不同维度下的不同分析结果,对业务情况有更加全面客观的认识。而且通过各种常见的OLAP分析操作,除基本的分组汇总外,还可以进行任意多维度的分析,多计算指标、过滤、联动、钻取换维、复用、数据预警等等分析功能。 多维分析操作示例,拖拽数据列,选择计算指标,过滤条件,完全可视化操作: 

人力资源部门,可以根据需要进行人员,年龄,岗位序列,薪酬,学历等等之间的相关性进行交叉分析,获取需要的论证结论。 

人员占比分析:

 员工增减变动实时监控:

 3、极短实施周期,上线周期以周为单位 针对提出的短项目周期,FineBI在数据处理方面无须大量SQL,通过可视化的ETL和新型Cube,对数据进行归类和管理;建立分析的步骤无须建模,全部都是可视化操作,一定程度上减少了需求变化带来的沟通成本。系统上线后也无需投入很多精力来提供维护和数据支持,最大限度降低了企业的人力和物力成本。

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