毫無疑問，“數字化”這個年代熱詞帶來的商業環境改動，讓企業面臨極大的不確定性。2020年以來，黑天鵝和灰犀牛事情頻發，咱們一次次地“見證前史”，不確定性抵達了前所未有的頂峰。

當外部因素難以把握，企業天然開端尋求內部改造。微觀上，安排轉型現已是大勢所趨；微觀上，各大職能體系也都在閱歷改造。其中，人力資源作為決定安排才能的重要職能，更是閱歷了疾風驟雨的洗禮。

在數字化轉型的浪潮下，諸多大廠現已對HR提出了全新要求。

一、數字化——向HR專業滲透

國家十四五規劃和2035年綱要的第五篇，專門談到“加快數字化發展，建造數字中國”問題。簡略計算，“數字化”在《規劃》全文呈現25次，“智能”呈現35次，“智慧”呈現22次，“大數據”呈現10次。

依據百度搜索指數的歸納計算，自2016年起，數字化熱度一直持續上升，2020年呈現顯著的拐點，以更快的速度上升。

圖1：數字化熱度

這些信號都充分說明了數字化年代現已來臨。有人認為企業數字化轉型是事務流程數據化，這沒錯，但并不完好。人才同樣也需求數字化，只要這樣才干完結事務流、資金流和人才流三流一體在線，完結數字辦理。

先不提人力資源數字化，看看更根底的人力資源數據化。人力資源數據化并不是未來，而是現已發生的趨勢，許多企業現已開端實踐了。依據2020-2021兩年發布的年度《中國企業人力資源效能研報》，2021年有50.1%的被調研企業重視數據化人力資源，并設有擔任此項工作的專職職工或團隊，用以沉積人力資源數據。對比2020年，該比例上升了5個百分點。

圖2：企業對數據化人力資源的重視及使用情況

在數字化轉型的浪潮下，以互聯網、地產、金融為代表的大廠們站在了浪尖，騰訊、百度、滴滴、綠城等企業紛繁行動。讓咱們來看看，他們對HR提出了哪些新的要求呢？

經過對許多招聘信息的查閱、整理、剖析，咱們發現了一些在數字化轉型浪潮中HR責任的改變，這種改變主要有兩類：

一類是在HR現有崗位責任的根底上增添了數據剖析的責任，或是把這種責任擴大設置獨立的崗位，這種改變是“小晉級”，由于HR的工作邏輯沒有實質的改變；還有一類是在HR部分中設置了專門承接數字化轉型的崗位，這種改變是“大改造”。

如果說小晉級是把原來的人力資源相關信息變成數據并進行剖析判別，那么大改造便是把這些數據變成人才流，并與資金流、事務流結合在一起線上化，從而真正完結數字化辦理，說白了，小晉級是大改造的條件。 

二、穩健改造——HR的小晉級

現在，大廠的人力資源職能架構大多會選用“三支柱模型”，即專家中心（COE）、共享服務中心（SSC）和事務同伴（BP）。在責任上，COE傾向規矩制定和歸納賦能，SSC傾向流程管控及運營，BP傾向政策落地。

大廠們的小晉級一般從SSC開端，對比傳統HRSSC的責任，從看數據和查數據，開端向剖析數據和辦理數據轉變。

比方，騰訊HRSSC專員的責任有“SSC運營支撐和相關方案跟進，有較強的HR數據剖析才能，并辦理職工根底數據�！�

有些大廠會將這種數據剖析的責任擴大，構成獨自的崗位，一般叫做“HR數據剖析”。 

設置類似崗位的企業許多，比較聞名的，如綠城、滴滴、網易、中金、三一重工、商湯集團、58同城等，企業類型涉及了互聯網、AI這種科技前沿職業，金融職業，甚至傳統制作職業。這些來自不同職業的大廠現已行動起來了，經過小晉級的方法調整，以習慣數字化轉型的需求，這是一種進步。而且，他們中的大部分選取了人力資源部分里天然靠近數據的HRSSC邁出這要害的第一步，無疑是一種相對簡略但有效的挑選。

總結下來，這類崗位的責任主要有：

• 數據整合——數據整理、提取、清洗；

• 目標樹立——依據事務特點樹立目標體系；

• 數據剖析——剖析數據，構成報表或在線數據儀表盤（可參考人力資源效能儀表盤HED）。

對比傳統的HR責任，這種進步現已非常顯著了。真的做到這一步，HR再享受5年的“專業改造盈利”不成問題。“盈利”反映在什么地方？無非便是HR們的身價（錢）和地位（權）嘛。

三、底層重塑——HR的大改造

如果說，上述的調整思路還是在人力資源傳統邏輯上進行的。那么，關于本就數據化程度極高的互聯網大廠來說，這種小晉級就顯得有點不夠“大膽”了，他們尋求的是一種“大改造”。

依據咱們以往的經驗，企業的數字化轉型，大多是由IT部分、事務部分或戰略部分牽頭，人力資源部分往往都是以相對被迫的形象呈現，甚至有時還被詬病為“拖后腿”。但現在，越來越多的人力資源部分親自參與其中。值得一提的是，有的大廠的數字化轉型甚至是由人力資源部分作為主力之一來牽頭的。

關于這種企業來說，往往會設置人力資源信息化（數字化）相關崗位。比方互聯網頭部企業騰訊和百度。

除了騰訊、百度這樣的互聯網大廠，伊利、吉利、長城汽車、京東方、中建國投、富士康等大型傳統企業也同樣設置了類似的崗位。關于這些企業來說，事務數字化轉型現已進行了一段時刻，現在，數字化轉型好像滲透到了人力資源范疇。從“事務”到“辦理”的數字化，契合一般的數字化轉型規則。這類企業的數字化轉型進程，好像也讓他們和競對之間越來越拉開了若干個身位的距離。其實，咱們想說——沒有傳統的企業，只要傳統的思維。

這些崗位責任來自于不同的職業，但總結下來，有這幾條主要責任：

• 系統樹立——根據公司戰略和事務樹立HR信息系統；

• 數據模型——樹立人力資源數據剖析模型，經過系統及數據渠道，對人力資源、事務目標進行計算；

• 決策支撐——多角度剖析安排、人力數據，發現問題，提出改善定見。

咱們還留意到，有些企業的人力資源信息化系統是自己樹立的。他們組成團隊，依據本身事務特點構成獨有的數據生態、目標體系、剖析手法和干預方法。這種“自力更生”的方法滿意本地化的需求，有更好的落地性。

還有一些企業會挑選借助專業安排的力量，企業經過一兩個接口崗位與專業安排對接，完結轉型。要么是引入專注于人力資源數據化的咨詢安排；要么是引入SaaS或PaaS一站式解決方案；要么是雙線并舉，讓數據化成為數字化的基建，讓數字化成為數據化的依托。其實，企業“借助外腦”來完結人力資源數字化的破局，往往更加高效。

不管選用哪種方法，對HR都提出了更多、更高的要求，他們需求對人力資源專業有全新了解，還要能將這種了解轉化為一種新的工作形式。身處于“大改造”環境中的HR，玩的是心跳，要么是駕馭趨勢，一飛沖天，要么是被趨勢扔掉，終黯然離場。

四、數據戰士——HR新任職要求

HR的這些新責任和新崗位對HR來說既是機會又是應戰，傳統HR的任職要求現已不能滿意這些新的崗位和責任了，顯著的改變是要求HR具有數據才能。咱們來看看大廠們對HR的數據才能都提出了哪些要求：

• 阿里——杰出的邏輯思維和數據剖析才能，對人力資源數據化辦理有清晰思路和認知；

• 騰訊——具有事務流程建造和優化經驗，強事務抽象才能，數據建模才能及數據剖析才能；

• 滴滴——思維敏捷，有敏銳的事務洞察才能，較強的信息收集才能，對數據、事務和安排敏感，可以獨立對高復雜度的事務問題進行研究剖析，給出有深度的判別和可落地的解決方案；

• 美團——具有現狀調研、數據剖析和報告解讀的才能；

• 58同城——具有杰出的事務思維，可以完結HR辦理和數據需求的杰出結合；

• 網易——數據驅動，事務導向，具有杰出的溝通才能和團隊協作精神；

• 中建國投——較強的剖析嫩李和解決問題的才能，邏輯清晰、擅長數據剖析與需求整理；

• 安踏——對企業數字化轉型相關范疇有滿足認知洞察才能，并能前瞻性地了解技能發展趨勢和使用場景。

總的來看，大廠們HR的數據才能要求中，數據整合、剖析、構成報告是相對初級的要求；樹立信息化系統，構成數據生態并輔導事務是相對高檔的要求。

這種任職要求的提高不僅僅體現在數據才能上，也體現在對專業布景的要求上，從大廠的招聘信息上可以看到，HR崗位現已開端招計算學、經濟學、計算機、自動化等非人力資源專業的人才。從工作經驗的要求來看，人力資源相關工作經驗也僅僅是個初級的要求，樹立HR信息渠道，商業形式剖析，企業數據洞察，咨詢公司布景等相關工作經驗也成了某些大廠的高階要求。更有甚者，需求HR懂區塊鏈技能和相應的開發經驗。

關于工作軟件的要求也顯著增多，傳統的HR一般只需求會使用Office和公司OA系統即可，從大廠對這些崗位的招聘信息中可以清晰看到，Hive、SQL、SPSS、Python、R、Tableau等專業性較強的數據剖析處理工具也成了HR們所要掌握的。

HR們留意了，需求警惕跨界打劫！

五、HR該如何提高？

數字化轉型浪潮下，面對這些新崗位、新要求，HR們要怎么提高自己才干立于潮頭持續向前，而不是被大浪拍在沙灘上呢？

再次強調，數據化是數字化的基建。想要跟上數字化轉型的浪潮，首先完結人力資源專業的數據化。

人力資源的數據化需求三個根底，IBR。咱們舉一個簡略的比如（如圖3）：

圖3：IBR模型

這個模型是人力資源經營價值鏈中上下流目標關系的縮影。舉例來說，X是安排結構精簡度，而Y是人力資源效能，明顯，安排結構精簡關于人效有影響。要樹立這個模型，咱們需求知道三類信息：

一是目標算法（Indicator），即找到量化安排結構精簡度（X）、人力資源效能（Y）的目標。這讓人力資源專業從“語文題”變成“數學題”。這個方向上考驗的既是設計者的數據思維（Data Mind），也是設計者關于人力資源專業的了解�，F在談人力資源目標的安排不少，但說實話，目標有沒有才華，是不是油膩，明眼人一眼就能看出來。

舉例來說，咱們經過“扁平化指數”來衡量安排結構精簡度，這個目標遭到辦理幅寬和辦理層級的影響，辦理幅寬越大，辦理層級越少，扁平化指數越大。

二是目標基線（Baseline），即回答X和Y的目標多少算高，多少算低？這讓人力資源專業成為可以敏捷自檢和反映企業問題的雷達。

持續前面的比如，咱們給出的Baseline是：扁平化指數低于1便是有安排冗余，激勵實在指數低于5%便是假刀假槍。咱們為一個企業進行安排與人力資源量化盤點時，發現他們的職能部分扁平化指數只要0.3，我開玩笑——你們這現已不是金字塔大了還是小了，你們這直接便是埃菲爾鐵塔嘛。

三是專業規則（Rule），即回答X對Y的影響力a應該是多少？咱們經過精簡安排來提高人效究竟靠不靠譜？這能讓企業發現提高人效的佳路徑。

毫無疑問，跟著數字化轉型進程的深入，人力資源辦理一定會發生顛覆性的改變。大廠們“春江水暖鴨先知”，現已對自己的HR提出了全新的要求。留給人力資源專業的時刻不多，趕快上車吧。