现在就是请再好学历高的管理人才或者拥有再好的管理理念，但是如果没有很好很有效果的人力资源管理工具来帮助企业，那么企业管理也很难管理和发展的。

　　在各行各业都在谈论大数据的背景下，好多人力资源管理者觉得大数据不食人间烟火，对于我们来说总是遥不可及，所以人力资源管理者往往自身面临尴尬局面，既想通过人力资源数据管理实现人力资源管理的价值，但又没有有效的数据挖掘及分析途径。其实所有的大数据都是由“小数据”汇集而成。所以，我们HR要做的就是要用大数据的思维，基于公司战略和业务发展的考虑，从“小数据”的统计和分析入手。

　　用于反映企业现在的人力资源的状况是用人力资源的数据来反映的，这个能提现目前企业的人才的情况与员工的流失。所以人力资源管理是为企业提供策划和分析的功能。现在，一些大中小型的企业，由于分散多，规模比较大，对员工的分级也多，所以总公司对底下的分公司的情况都不会特别了解，一次的调查就要整顿很多，对企业的发展和未来有很大的困扰。而一些小型企业，又可能由于缺乏必要的统计指标体系，造成数据严重残缺不全。在这种情况下，想要实时掌握公司整体情况根本不可能。

　　因此，很多企业正是在这一需求驱动下，引进 e-HR系统，确立人力资源管理指标体系，进行初始数据收集整理，建立起最初的人力资源管理数据平台。另外，在 e-HR系统中，各种业务流程结合数据表单能够自动驱动各种数据的变更，比如通过薪酬调整流程，某一员工薪酬晋级后的薪酬标准会自动更新;换言之，业务流程保证了基础数据的及时性，两者相辅相依。

　　基于这些数据，企业可以进行大量的人力资源管理数据描述分析，诸如对员工年龄、性别、学历、专业、部门、岗位等指标进行的各类统计分析以及多维度的交叉分析等等;还可以对这些指标进行纵向分析，从多个时点数据的演进发展变化过程来发现问题和趋势。企业中的大多数报表都属于描述性数据分析，特别是对于中大型集团企业，数据承担着总部决策支撑的作用，只要企业规模达到一定程度，数据统计和更新的工作量将远远超出想象，只有将这看似简单的工作扎实、持续的推进下去，把所有过去企业的所有数据整合在一起，才能给现在的企业提供帮助。

　　特别是一些人力资源的建设基础尚未起步或者较为薄弱的企业，从最基本的描述性数据起步，扎实推进更为实际。当然，这也对人力资源的系统的性能提出了更为严苛的要求，系统需要能够灵活地设置各类指标，能够完整的记录业务。也要支持在系统内便利地建立分析模型，因此人力资源的系统必然更加强调灵活性和开放性，而且这种灵活性和开放性包含了允许其他分析工具或 BI在此平台上进行集成和数据挖掘。

　　所以相对于现在成熟的财务系统，现在没有被开发的人力资源数据管理有很大的开发能力，想要创造和利用现有的价值。一定要把数据完全整合起来，才能成为一个完整的人力资源数据管理。

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