人力资源数据分析在医疗行业企业中的实践与挑战

2023-09-26赵鹏飞洪洁郑州大学第一附属医院

现代企业文化 2023年14期

赵鹏飞洪洁郑州大学第一附属医院

人力资源是医疗行业企业的核心资产，对于提供优质的医疗服务和保障医疗机构的运营效率至关重要。随着信息技术的发展和大数据时代的到来，人力资源数据分析在医疗行业企业中正日益受到关注和应用。

一、人力资源数据分析的基础

（一）数据收集与整合

在医疗行业企业中，人力资源部门需要收集各种与员工相关的数据，包括招聘信息、员工个人信息、薪酬数据、培训记录等。这些数据可以通过招聘系统、人事管理系统、绩效管理系统等内部系统收集，也可以通过员工调查、问卷调查等方式进行采集。同时还可以整合外部数据源，如市场薪酬数据、行业人力资源指标等，以获得更全面的信息。在收集过程中，人力资源部门需要建立明确的数据采集流程和标准，确保数据来源可靠，并采用适当的技术手段，如自动化数据收集工具、数据接口等，提高数据收集的效率和准确性。不同系统和数据源中的数据可能存在格式和结构的差异，需要进行清洗和整合，以便后续的分析和应用。数据整合可以通过数据清洗、数据转换和数据集成等技术手段实现，确保数据的一致性和可用性[1]。通过有效的数据收集与整合，人力资源部门可以建立一个完整、准确的员工数据基础，为后续的数据分析和决策提供可靠的支持。

（二）数据清洗与预处理

数据清洗是指对数据进行筛选、清除错误或缺失值、处理异常值等操作，以确保数据的完整性和一致性。在医疗行业企业中，数据清洗的过程可能涉及员工档案、薪酬记录、培训数据等多个方面，通过检查数据字段、重复记录和缺失值，可以识别并清除不规范或不完整的数据。数据预处理是指对清洗后的数据进行转换和加工，以提高数据的质量和可分析性。在人力资源数据分析中，常见的预处理操作包括特征工程、数据变换和数据平滑等。数据清洗和预处理需要依靠适当的工具和技术，可以利用数据清洗软件、数据挖掘工具和编程语言如Python、R 等进行数据处理和转换。此外，数据清洗和预处理也需要人力资源专业人员的专业知识和技能，以确保正确地处理和解释数据。通过数据清洗与预处理，人力资源部门可以获得经过清洗和加工的高质量数据，为后续的分析和决策提供更准确、可靠的基础。

（三）数据可视化与报告

数据可视化与报告是人力资源数据分析中的重要环节，它将分析结果以直观、易于理解的方式呈现给相关利益相关者，帮助他们更好地理解和利用数据。数据可视化通过图表、图形和可交互式界面等形式，将数据转化为视觉化的展示，使人们能够直观地观察数据的模式、趋势和关联[2]。在医疗行业企业中，人力资源部门可以使用各种图表，如条形图、折线图、饼图等，来展示员工流动率、绩效评估结果、培训参与率等信息。数据报告是将数据分析结果以书面形式进行呈现，通常包括数据摘要、分析方法、结果解释和建议等内容。在人力资源数据分析中，报告可以帮助人力资源部门向管理层和决策者传达关键洞察和建议，通过数据报告，可以向管理层展示招聘效果、绩效评估结果，以及培训投资回报率等重要指标，以支持决策制定。数据可视化和报告的设计需要考虑受众的需求和理解能力，简洁、清晰、易于理解是设计原则的关键，同时可以使用图表标签、图例、颜色编码等技巧，以便更好地传达数据的含义和关联。通过数据可视化和报告，人力资源部门可以有效地向相关利益相关者传达数据分析结果，帮助他们做出明智的决策，促进医疗机构的人力资源管理和发展。

二、人力资源数据分析的实践案例

（一）人力资源规划与招聘

在医疗行业企业中，通过人力资源数据分析，可以提供有力的支持和指导，以确保医疗机构能够有效地进行人员规划和招聘活动。人力资源规划是指根据组织的战略目标和需求，预测和规划未来的人力资源需求，并制定相应的人员配置策略。通过数据分析，人力资源部门可以收集和分析人员流动率、劳动力市场趋势、岗位需求等数据，以帮助预测未来的人力资源需求。这样可以确保医疗机构在适当的时间内拥有合适的员工数量和质量，以满足服务质量和效率的要求[3]。招聘是根据人力资源规划的结果，通过各种渠道和方法来吸引和筛选合适的候选人。数据分析可以帮助人力资源部门评估招聘渠道的有效性、招聘成本和招聘周期等关键指标。通过分析招聘数据，如应聘者来源、招聘广告效果、招聘流程效率等，人力资源部门可以优化招聘策略，提高招聘的效果和效率。通过在人力资源规划和招聘方面应用人力资源数据分析，医疗机构可以更加准确地预测人力资源需求，制定合理的招聘策略，并优化招聘流程和成本，这将有助于确保医疗机构具备足够的人力资源，并获得高质量的员工，以满足不断变化的业务需求。

（二）员工绩效管理

员工绩效管理通过人力资源数据分析，可以实现对员工绩效的量化评估和管理，从而提高工作效率和员工满意度。数据分析在员工绩效管理中的应用包括绩效评估、目标管理和奖励激励等方面，通过收集和分析关于员工的绩效数据，如工作完成情况、目标达成情况、客户评价等，可以进行全面的绩效评估。数据分析帮助识别高绩效和低绩效的员工，为制订个别培训计划、提供针对性的反馈和发展机会提供支持。数据分析通过设定明确的工作目标，并结合实际的数据分析，可以评估员工的目标达成情况。数据分析可以帮助监测员工的目标完成情况，及时发现并解决目标偏离的情况，以确保医疗机构的整体目标能够顺利实现。此外，数据分析通过分析员工绩效数据和相关的奖励方案，可以确定奖励的对象和标准，并进行公平和有效的奖励分配。通过人力资源数据分析在员工绩效管理中的应用，医疗机构可以实现对员工绩效的准确评估和管理，促进员工的发展和激励，提高工作效率和组织绩效[4]。

（三）培训与人才发展

数据分析在培训管理方面的应用包括培训需求评估、培训效果评估和培训资源优化等，通过收集和分析员工的培训需求数据，可以确定培训的重点和方向。数据分析帮助识别组织中的培训需求热点，从而更好地满足员工的学习和发展需求。数据分析通过收集和分析培训后的绩效数据、员工反馈和学习成果等，可以评估培训的有效性和影响，能帮助确定哪些培训项目对员工绩效和业务结果产生积极影响，并为优化培训方案提供指导。此外，数据分析还可以通过分析培训资源的利用率、成本效益和效果等数据，确定优化资源分配的策略。其能够帮助医疗机构更好地管理培训预算，并提供有针对性的培训计划，以满足组织的战略和业务需求。人才发展是培训的延伸，旨在提供员工的职业发展机会和成长路径。通过数据分析，可以识别和培养潜在的高潜力员工，为他们提供个性化的发展计划和机会。通过在培训和人才发展方面应用人力资源数据分析，医疗机构可以实现对员工培训需求的精准评估和管理，优化培训资源的利用和效果，同时提供有针对性的职业发展机会，以增强员工的能力和组织的竞争力。

三、人力资源数据分析的挑战

（一）数据隐私与安全

数据隐私保护是人力资源数据分析的基本要求，医疗机构必须遵守相关的法律法规和隐私政策，保护员工的个人隐私权益。数据分析过程中，必须采取适当的措施，如数据匿名化、加密和权限控制，以防止未经授权的访问和滥用。数据安全是保护人力资源数据免受外部威胁的关键，医疗机构需要建立健全的信息安全管理体系，包括数据备份、防火墙、入侵检测系统等安全措施。员工的敏感数据传输和存储也需要采取安全的加密和传输协议，以确保数据在传输和存储过程中的安全性。医疗机构需要在保护员工隐私的前提下，获得足够的数据进行分析和决策，这需要建立明确的数据使用和访问策略，确保数据仅限于授权人员使用，并严格控制数据的访问权限。通过教育和培训，提高员工对数据隐私保护的认识，强化其责任意识和行为准则，同时建立举报机制和监控措施，及时发现和处理数据安全事件[5]。此外，医疗机构可以与相关部门、技术供应商和专业机构合作，共同制定数据隐私保护和安全的最佳实践，同时采用先进的技术和工具，如数据加密、访问控制和安全审计，提升数据隐私和安全的水平。通过解决数据隐私和安全的挑战，医疗机构可以确保人力资源数据的合规性和安全性，建立员工的信任和满意度，为人力资源数据分析的顺利实施提供坚实的基础。

（二）数据质量与可靠性

数据质量指的是数据的准确性、完整性、一致性和及时性，而数据可靠性则是指数据分析的结果是否可靠和可信。数据质量问题可能源自数据收集、录入和处理过程中的错误或偏差，人力资源数据可能存在录入错误、重复数据、缺失数据等情况，这些问题会对数据分析的结果产生负面影响，导致错误的决策和判断。为了提高数据质量，人力资源部门需要制定和实施数据质量标准和规范，确保数据的准确性和一致性。数据清洗和预处理也是提高数据质量的重要步骤，包括处理缺失数据、删除重复数据、纠正错误数据等。数据可靠性是评估数据分析结果的重要指标，为了确保数据分析的结果可靠，人力资源部门需要采用科学的分析方法和技术，这包括使用统计方法、建立模型和算法等。此外，人力资源部门应选择可靠的数据来源，并建立长期合作伙伴关系，以确保数据的准确性和可靠性。数据共享和数据交换的安全性和可靠性也需要得到充分考虑，确保数据在传输和处理过程中的完整性和保密性。通过解决数据质量和可靠性的挑战，医疗机构可以提高数据分析的准确性和可信度，为人力资源决策提供可靠的依据，提升组织的绩效和竞争力。

（三）人力资源专业知识与技能

人力资源部门需要了解医疗行业企业的特点、人力资源管理的相关法规和政策，以及人力资源领域的最佳实践。只有具备深厚的专业知识，才能正确理解和解释人力资源数据的含义，并将其转化为有效的管理决策。人力资源专业人员还需要熟练掌握数据分析工具和技术，应具备数据收集、清洗、整合和分析的技能，以及数据可视化和报告的能力，对于更高级的数据分析方法和算法的理解和应用，也能够提升数据分析的质量和深度[6]。面对人力资源专业知识和技能的挑战，医疗机构可以制订培训和发展计划，提供相关培训和学习机会，以不断提升人力资源团队的能力水平。此外，与专业机构和合作伙伴建立合作关系，分享经验和最佳实践，也可以促进人力资源专业知识和技能的提升。通过充实人力资源专业知识和技能，医疗机构可以更好地应对数据分析挑战，提高数据分析的准确性和深度，从而实现更有效的人力资源决策和管理。

四、克服挑战与未来展望

（一）建立合作与沟通机制

由于数据分析涉及多个部门和利益相关者，有效的合作和沟通可以促进数据的共享、理解和应用。与信息技术部门的合作可以确保数据的安全和可靠性以及技术工具的有效使用，与业务部门的合作可以获得业务需求和上下文信息，从而更好地理解数据分析的目标和结果。跨部门的合作需要建立有效的沟通渠道，定期的会议、工作组和沟通平台可以促进不同部门之间的交流和协作，通过共享数据、经验和见解，可以提高数据分析的效果和决策的准确性。此外，高层管理层的支持和参与是数据分析成功的关键，通过与高层管理层的沟通，人力资源部门可以获得资源支持、决策指导和战略方向的确认。在合作与沟通过程中，信息的透明和共享是至关重要的，人力资源部门应确保数据分析的目的和过程被清晰地传达给相关人员，以便他们理解数据的价值和意义[7]。建立合作与沟通机制需要时间和努力，通过良好的合作与沟通，人力资源部门可以获得更全面的数据支持和理解，从而提升数据分析的质量和效果，为医疗机构的决策和战略提供有力的支持。

（二）技术与工具的应用

人力资源部门可以利用数据分析软件和工具来处理和分析大量的人力资源数据，这些工具提供了各种数据处理和分析功能，如数据清洗、数据挖掘、统计分析和预测建模等。通过使用数据可视化工具，如仪表板、图表和图形，可以将复杂的数据和分析结果以直观和易懂的方式展示出来，这有助于人力资源部门和其他相关人员更好地理解数据，快速识别趋势和问题，并做出相应的决策。人力资源部门还可以考虑引入人工智能(AI)和机器学习(ML)技术来加强数据分析的能力，通过训练算法和模型，可以自动化数据处理和分析过程，并提供更准确的预测和决策支持，利用机器学习算法可以预测员工的绩效和离职风险，从而帮助人力资源部门制定相应的人才管理策略。在应用技术和工具时，人力资源部门需要确保其与组织的需求和资源相适应，需要考虑其功能、易用性、成本效益和可扩展性等方面的因素来选择适合的技术和工具。

（三）未来发展趋势与前景

人力资源数据分析在医疗行业企业中的应用呈现出广阔的发展前景，将发挥更加重要的作用。随着医疗行业企业的数字化转型和信息化程度的提高，人力资源部门将面对更多的数据源和更复杂的数据类型。大数据和云计算技术的应用将为人力资源数据分析提供更强大的计算和存储能力，以处理和分析庞大的数据集[8]。人工智能和机器学习的应用将成为人力资源数据分析的重要趋势，人工智能和机器学习算法的发展将使人力资源部门能够更准确地预测员工绩效、员工流动和组织变革等方面的情况，这将有助于人力资源部门制定更有效的人力资源策略和决策，并更好地满足组织的需求。随着数据驱动决策的普及和推广，数据驱动决策将成为人力资源管理的常态，人力资源部门将依靠数据分析来支持招聘、绩效管理、培训发展和人才管理等方面的决策，以提高组织的绩效和效率。此外，数据伦理和法律法规的关注也将成为未来的重要议题。在数据收集、处理和分析过程中，人力资源部门必须合规地管理员工数据，并遵守相关的隐私保护法律和法规。对数据伦理的关注将推动人力资源部门制定更加严格的数据管理政策和措施，以保护员工的隐私和数据权益。