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全程“零”编码,高效实现主数据模型、主数据维护、主数据分发、主数据质量的全过程管理,为企业主数据管理落地提供有效支撑,实现各业务系统间的主数据共享,保障企业主数据的唯一性、准确性、一致性。
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统一指标定义,实现“一变多变、一数多现”的数据管理效果,为企业提供强有力的数字化保障和驱动效应。
零代码+AI,有“问”必答的数字助理,利用AI大模型和数字人技术,通过语音&文字输入问题,自动识别业务指令,深度理解用户意图的问题,洞察数据,人机交互,重新定义BI新体验。
智能数据问答平台
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时间:2018-12-04来源:安多齐儿浏览数:659次
人力资源(HR)在任何组织中都拥有大量数据。数据分析,商业智能(BI)和人力资源分析是最近集成的三个主要功能,现在,它们已成为业务领域的流行语。根据2015年Deloitte人力资本趋势报告,很少有公司专注于人员分析,以克服业务和人才问题的复杂性。今天,大多数组织都喜欢在业务中执行大数据管理。早些时候,组织中对BI的关注有限。
在人力资源部署商业智能和分析支持一些其他技术驱动的业务流程,如数据挖掘,查询,在线分析处理和报告,以在数据管理期间创建更多洞察力。与业务竞争对手相比,它还获得了更多的竞争优势,推动了新的收入,优化了内部业务流程,识别了市场趋势,并加速了决策过程。
转变为以业务为中心的人员分析需要有一个系统的多层多学科转型计划。在这次大规模的转型工作中,需要关注一些关键因素。首先,需要制定战略路线图,这意味着,转型应首先对业务成果与人才管理之间的数据驱动机会进行战略分析。争取领导支持成为第二要素。高级领导层的参与确保了多个业务线利益相关方的协作以及组织中所有职能部门的支持。建立一个平衡的团队是下一个要素。团队应该与技术专家,业务部门,数据科学家和部门主管建立跨职能和跨组织的形象。
定义数据策略是下一个要素。组织需要一种数据策略,以确保从组织,人力资源和外部来源集成准确,清洁和可靠的数据。根据普华永道的一项调查,有效人员分析的主要障碍之一是多个未整合的数据来源。
BI将人们与公司的财务业绩联系起来,它已经成为分析组织中人力资源真正价值的主要因素。在BI的帮助下,人力资源部门可以在整个组织中提高工作效率,这将在市场上采取重大变革方面发挥重要作用。
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