随着人力资源管理朝着数智化转型，步入全新的变革探索时期，基于新一轮人工智能技术的数据创新应用，又成为了一个发力之处，企业想要凭借升级数据分析能力，为人力资源管理持续地赋予能力，主要的变化展现于：
从服务人力到服务战略，人力分析向业务融合升级
首先，人力资源管理工作的重心，正逐渐地甩掉事务性劳动，借助三支柱等模式，紧密对接业务并支撑战略发展。其次，人力分析不再只是囿于人员结构等单一领域内容，而是要与其他业务领域深度融合，一方面，要关注人效提升，为评估人效以及改进当下及未来之成本控制状况，去分析关乎人效指标、像人均投入产出、人均毛利率等之类的关键指标；另一方面，要结合行业与业务特性，来制定分析要点，以推动业务有所演进。比如说有一家连锁门店企业，把人力数据跟每日门店销售业绩相互结合起来，依照每日的情况推送给店员销售提成数据，达成即时激励；并且借助对比各门店人均毛利率等关键指标，找出管理方面的差异以及关键的改进环节，借此推动整体业绩的提升 。
从数据汇总到测算洞察，辅助组织管理规划
随着企业于数据治理工作方面投入的增加，以及数据平台建设的开展，人力数据分析已不再只是单纯的线上表格以及历史数据的汇总，而是还需要结合业务，针对人员规划、人才配置展开测算以及规划。比如说有一家啤酒制造企业，它为了能够实现明年扩大产能的目标，依据大数据针对全国各地的销量、产量以及库存量展开周期性预测，并且进一步去推算相应的生产计划以及投入的工人数量，以此来指导季节性用工的招聘工作以及人工成本测算；除了数值预测之外，基于AI大模型技术的洞察建议还进一步辅助管理决策，比如整合市场薪酬动态和招聘动态，依据企业岗位要求以及所在区域的薪资水平，AI调薪助手推荐合法合规的年度调薪方案。
从查看报表到实时交互，用户体验增强业务决策
人力数据报表、领导驾驶舱常常乃是关键的分析呈现途径，然而却有着事后分析以及使用场景不清楚等状况。企业期望于决策以及业务场景里凭借数据分析强化即时决策的能力。像是高管做人才选拔之际，随时瞅见人才全景画像以及人才多维度数据的对照；考勤专员排班之时获取智能化排班结果的分布以及岗位排班的分析，且依据工时安排合理性的提议作进一步的调整，比如白班分布不均衡、连续工作天数过于多等 。
热血沸腾的战场，为传奇玩家量身打造的游戏体验
专为用友BIP人力云数智分析而打造的解决方案，能够供给涉及全景的人力数据分析体系，还能提供具备多口径特点的人力数据分析体系了 。
在企业人力分析能力建设进程里，碰到了许多问题以及挑战，像是存在数据孤岛的状况，数据标准有所缺失，统计口径处于混乱状态，指标欠缺参考价值等，这严重地影响了人力数据分析的准确性，还有完整性的情况存在，导致很艰难地去有效地辅助决策。用友助力企业从数据治理方面开始着手，进而优化数据质量，凭借系统建设去承载治理成果以及应用价值，达成数据驱动的目的。
l 人力资源数据治理
用友给出建议，要规划出完整的数据治理框架。针对人力资源数据，要开展全生命周期管理。起始于从数据标准进行梳理，接着经过数据平台的采集以及模型构建这一过程，最终朝着各类用户去呈现运营与决策方面的价值，。
使标准得以统一。数据标准的梳理，乃是人力数据治理的起始点以及重点所在，以最终目标作为起始点，从关键指标以及业务贯通这两方面来着手推进，进而形成人力主数据以及业务数据对象，还有分析维度的需求范围，借助制定组织岗位、人员基本信息、薪资分类、干部人才等关键信息的业务标准、技术标准，达成业务语言以及统计口径的统一 。
数据治理之时，需要机制予以保障，凭依确立明晰的数据管理组织以及管理制度，去明确人力数据从定义、维护到管理的流程，还有职责角色，以此保障人力数据于多重领域、多个层级里能够实现有效应用以及顺畅流动。
资产有在某处沉积下来的情况。数据进行转移是人力系统进行切换这个项目的重点建设领域之一，之前系统里面沉淀留存的历史数据资产是数据进行分析的重要源头，有着珍贵的分析价值。依据得到优化的数据标准对人力历史数据做错误纠正、数据补充等工作；借助数据迁移工具加快处理进程，提高迁移质量；凭借助合理的方案保障业务进行没有缝隙的运转，并行的策略能够降低薪酬核算、招聘入职等关键业务的切换风险。
不断持续进化，一方面借助建立质量监控能力，以此保障优质数据资产的持续性，像定期搞关键数据准确性以及及时性评估报表那样；另一方面得满足用户持续变化的分析需求，构建多维度分析模型与计算规则，随时去拉取分析对象跟分析模板，凭借轻量化的配置以及“所见即所得”的调整，达成持续的优化及使用。
l 人力资源数据分析
立足逾三十年的时间跨度所积累下的经验，借助近万家企业参与其中获得的实践成果以及数据沉淀，用友 BIP 人力云预先设置了 8 大分析主题，30 个子场景，还有 170 个指标，比如组织效能、薪酬成本、人才结构、人才流动等。它能为企业供给一套全景式、多口径的人力数据分析体系，覆盖面涉及企业人力分析的各类场景，全方位对标人力资源管理先进型企业，依据企业实况精心打造出一套行之有效的分析体系。
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着眼组织，全面审视获取关键指标，以提升整体效能。关注不同层级组织的稳定性指标，以及人均投入产出等情况，借助层层穿透与横向对比，洞悉组织整体的人效状况及差异，确定关键改进环节，跟踪管理目标达成进度。比如说，某央企为推进三项制度改革，制定领导人员浮动占比与领导人员收入倍差数据，对比统计各二级单位领导人指标，以此评估改革推进成效。
面向员工，将焦点汇聚于关键岗位以及人才，以此推动员工成长。对员工能力以及绩效表现展开深入剖析，进而形成人才画像、胜任力报告，借助九宫格、人岗匹配来梳理人才结构，结合任职资格或者关键岗位胜任力模型制定出个性化的人才发展计划，达成个人价值与工作产出价值的双效提升。
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以运营作导向，拨开那重重迷雾从而看清问题，以此辅助管理决策。借助用友YonGPT大模型塑造AI Agent，它能自动完成部分运营工作，或者辅助HR作出决策，像是智能调薪助手、考勤月结助手、人才发现助手等，依据各类影响因素生成分析以及运营管理改进建议 。
