01.关于联通

    中国联通是中国唯一一家在纽约、香港、上海三地同时上市的电信运营企业，在国内31个省（自治区、直辖市）和境外多个国家和地区设有分支机构，业务覆盖了大众熟知的公众业务、政企业务、创新业务及国际业务四大版块。

    作为大规模、多业态的集团化企业，联通完全通过一套人力资源系统进行支撑，这也给后续的数据应用模式提供了基础。

    联通数字科技有限公司成立于2021年1月，一直是中国联通最主要的内部信息化支撑单位，是由联通系统集成有限公司、联通智慧安全科技有限公司、联通物联网有限责任公司、联通智慧安全科技有限公司和联通大数据有限公司五家公司融合而成。联通数字科技有限公司将中国联通内部云、大、物、智、安、链的科技能力整合在一起，结合中国联通5G网络优势，可以更好的为内外部客户提供端到端的数字化服务。

    02.联通人力资源的数据观

    1、“人力资源数字化不能脱离开企业，只有在企业数字化的大背景下，人力资源数字化才能找到定位，明确方向和路径。”

    吴健先生认为，HR的数字化转型是企业数字化中的重要组成部分。HR部门要将视角拓宽为整个组织，不仅服务于人力部门、业务用户，还要为员工提供更多有价值有温度的应用。企业在布局数字化转型时，面对各界多样的声音，要回归企业的本质，从“降本、增收、提效”等企业核心目标出发，思考如何选型，如何组织，如何实施。

    2、“数据是人力资源数字化的核心，通过业务数据化、数据业务化形成闭环，通过数据运营，发现问题，优化运营，解决问题，从而提升效率。”

    我们通过对业务的端到端梳理，通过业务线上化，从而逐步构建数字化的工作场所，通过数字化的工作场所，让人力资源和业务数据数据得以自然沉淀。在沉淀的数据基础上，面向问题和场景提供相应的数据应用，实现对业务的支撑，向前端的服务，最终根据前端业务反馈，形成完整的数据应用闭环。

    3、“人力资源的数字化和数据要服务于企业战略，需要形成一整套完整的数据应用和治理体系，通过数据找到问题，优化运营，解决问题，形成闭环。”

    从服务于组织的角度来看，人力资源的数字化需要考虑风险控制、战略管控和效能提升。为了支撑组织，有几个方面需要厘清，包括数据有哪些，数据管理核心问题是什么，如何建立指标体系，形成分析报告，再从问题出发，通过数据和分析找到问题点，形成解决方案，最终构成一个闭环。借助这个闭环，不断去优化我们的业务和运营。

    4、“人力资源数据要与企业其它数据进行整合和联动，只有通过人力资源数据与其他业务数据的联通，才能看清企业运营的脉络。”

    光看人力资源自己的数据是不够的，我们希望可以把人力资源的数据和其他业务数据整合在一起，形成一个整体的联动。通过人和业务数据的联动，我们才能够看清楚企业的脉络。

    5、“人力资源数据应用，数据不局限于人力资源系统和应用本身，而是要从企业和业务视角来审视数据应用，人是企业的核心，所有与人的活动相关的数据，都可以纳入人力资源的数据应用范畴。”

    人力资源是整个企业架构中的一部分，人力资源的数据应用也不会仅仅局限于人力资源的业务领域，只有站在企业视角、站在业务视角来应用和审视人力资源的数据，才能让人力资源的数据和数据应用更有价值。

    6、数据既要服务组织，满足组织维度和管理视角的应用需求，现在更加需要聚焦于人。通过对人更加深入的描述，帮助我们的企业更加具有温度，更好的服务我们的核心人才。

    在人的个体维度上，可以从两个方面对员工进行刻画。一方面我们要从人的整个全生命周期去看选用育留的全过程，包括人到底是谁，谁离开了，谁被雇佣了等等。另一方面，我们需要对人进行从表现到内在的更加深刻的描述，不仅仅是描述他的知识或技能等显性维度，也要通过盘点和测评等工作，发掘出包括价值观、行为、态度等更为有深刻和隐形的内容。通过对人显性和隐性内容的显性化描述，可以帮助我们对人与人、人与岗、人与工作进行更好地匹配。

    03.实践与探索

    单纯从人力资源的数据应用，我们形成了一套完整的方法体系——首先构建人力资源数据体系，再去构建我们人力资源的分析和治理体系，这三项会形成人力资源数据应用的基础三角形。有了数据基础之后，我们会去构建人力资源的数据中心，搭建人力资源的数据应用体系，在融合企业业务数据后，最终形成整个人力资源的大数据应用，并逐步向智能化和预测的方向进行演进。

    人力资源数据体系

    信息化的基础是我们一定要明晰要对哪些信息进行信息化，我们把人力资源数据分成三类——核心数据、重要数据、其它数据。

    核心数据是我们的人员、组织、成本、岗位、薪酬；重要数据是我们的绩效、人才、干部、培训；其他数据是围绕人的所有业务数据和相关数据。

    当我们将数据定义清晰之后，就可以在后续进行数据应用的阶段，明确我们具备哪些数据，如何使用数据，数据的规范和标准是什么，这是任何一个人力资源信息化和数据工作的基础。

    之后，我们会把所有的信息按照重要程度和优先等级分成不同的大类，每个大类会定义出它所属的信息项目，以及信息的业务含义。通过对每一项业务的分层、分级往下定义，我们可以在信息的使用过程中明确什么样的数据、什么样的业务，可以沉淀什么样的信息，这些信息的规范标准是什么，含义是什么，通过这样的方式，避免业务的歧义性。这些信息会被统一定义和管理，大家按同一套标准、同一套规范、同一套语言来进行使用。

    有了这些基础信息定义之后，我们会根据人力资源业务内部流转的关系，明确出各个模块的核心主数据以及数据交互和数据边界。

    明确了交互关系后，我们就可以通过信息体系和业务体系，将数据沉淀下来，形成从业务—数据—应用的数据流。

    人力资源分析体系

    在基础数据体系之上，可以构建数据应用和分析模型。我们会以应用为出发，根据不同的渠道的数据应用的要求，来构建基本的指标和分析维度。这些需求来源包括日常应用要求、中组部和国资委报表的要求、集团管理的要求等等。

    我们会把整个分级体系分成维度和相应指标，并通过指标组合成我们二次加工的拟合指标，再通过拟合指标和整个指标体系，形成数据看板，再通过数据看板发现问题，形成闭环，这是整个数据分析体系。

    人力资源数据治理体系

    数据质量的高低，将直接决定数据应用的效果。为了保证数据的可用，必须对数据质量进行管理，需要常态化的开展数据治理工作。数据质量管理上，我们会按照数据的一致性、及时性、完整性、准确性、合理性等方面进行相应的数据稽核规则，并通过该稽核规则，对数据质量进行人工和自动化的数据质量检查，让主要数据的问题可以被发现和纠正。

    在联通，我们会根据数据要求和责任体系输出相应的数据要求管理办法。例如，我们会把数据分成ABC三类，每一类数据的及时性、完整性和健康度都有相应的要求，并把数据的责任和质量要求落实到各级单位，再通过数据集和数据检查的工具，对数据进行纠偏。

    建设人力资源数据中心

    在良好的数据基础之上，我们才可以构建数据应用。数据应用根据用途和场景不同，我们一般会分为实时数据应用、管理决策分析应用和基础数据应用等。对不同的数据应用需求，在系统上需要由不同的架构给予支撑。

    最初，联通向业务人员提供实时业务数据，随着系统建设的越发完善，管理型、经营型的统计需求越来越多，基于独立业务模块的报表应用已经不满足需求；为了满足综合性的分析需求，我们建立了人力资源数据仓库，在数据仓库中将人力资源和财务数据整合在一起进行综合分析，形成了人力资源的数据分析中心；

    但问题随之来临，随着系统多模块的建设，跨业务模块的实时分析成为难题，在制作一些规范性报表时，涉及到跨系统数据往往是加工完之后推到数仓，汇入数据仓库的数据一旦发现问题，必须回到相应的业务模块进行修改和调整，费时费力。

    为了解决这个问题，我们在原来的数据仓库和业务系统之间增加了一个实时数据中心，通过把各个业务模块的主数据同步至实时业务中心，由实时业务数据再收集所有的分析报告，明确分析报告后，再最终把结果放至数据仓库，形成最终的标准数据分析体系。

    建立好数据中心后，人力资源的数据应用会被放到整个企业的大数据平台，为高层提供驾驶舱分析、专题等应用，将人力资源的数据融为企业数据的一部分。

    人力资源大数据应用

    人力资源的大数据应用，需要在人力资源业务域之外，整合好企业内部其他业务域的数据、企业内部办公和协同的数据以及从企业外部的市场数据。在这些数据的基础上，针对不同目的，面向不同的人群，以问题和场景为导向进行综合的数据应用。

    面向管理决策层，除了基础的人力资源结构，更重要的是面向问题的主题和场景分析，通过数据来说明问题、发现问题，预测未来是支撑管理决策的核心。

    面向人力资源部门，我们通过人力资源可视化分析工具，将常见的人力资源指标、维度等下放给各级业务人员，使他们可以在经过一定培训的基础上，使用工具利用系统数据，满足日常应用的分析需求。

    面向直线经理，我们通过将人力资源的信息打开，让直线经理在日常人员管理中，在“查”、“选”、“比”、“管”、“关”等方面随时获取信息，支撑直线经理开展工作。

    面向员工，我们提供更多和自身发展相关的信息，例如绩效、全面激励报告等内容，帮助他们明确定位以及发展的方向。

    在以人为核心的数据洞察方面，对数据的应用与需求将不再局限于人力资源业务域本身，而是在企业内外围绕人更多的扩展和应用数据。我们在人力资源的数据分析中，会在人力资源本身的信息之外，增加财务和经营数据、员工的工作和业务数据、沟通和协同数据，通过这些数据的聚合，面向问题形成人力资源的大数据应用。为了实现人力资源的大数据应用，这里有两个关键点：

    1、整合打造企业底层基础数据。保证员工、组织和账号的一致性，是以人为核心的业务数据贯通应用的必要条件。通过用户中心，中国联通实现了在联通内部全域各类人员、组织、账号的统一管理，系统的统一认证。

    2、打造数字化的工作场所。人是企业运作和业务运转的核心，通过日常工作中的数据工具，将人与工作连接在一起，使每个人都在工作中自然地成为数据的生产者和消费者。对不同类型的人员，在日常办公中有较为明确的IT支撑应用，通过这些应用我们可以获得更多的关于员工工作和行为方面的数据。

    在智能化的数据应用场景探索上，应当以往单纯的事后分析，逐渐趋向于预测性分析进行转变。例如离职倾向性分析，员工与培训课程的匹配分析。未来我们还将探索更多数据的智能化应用场景，让数据大有所为。

来源：DHR公会