行业洞见丨解开劳动力数据之秘,让我们一起看看劳动力数据对企业意味着什么?
WFM盖雅工场2018年9月18日

盖雅学院

经过多年的企业信息化进程与市场的成熟,今天几乎所有企业都接受了企业内部的信息流管理概念,事实上,企业内部信息流主要分为三块:财务(现金流),运营(物流与产品信息流)和劳动力(人力与工时)。由于信息化程度和管理成熟度的不同,劳动力数据可能是三者中被忽视的一块。

 

随着劳动力成本的攀升,利润的下降,市场环境变化加快,越来越多的企业将劳动力管理提上企业战略的重要议程。

 

 

什么是劳动力数据

 

劳动力数据主要包括三部分数据,第一步部分是计划与状态数据,这里常见的有:日期类型,休息状态,排班信息,津贴安排,可用性状态,加班支付方式,员工工时类型,休假可用额度;

 

第二部分是过程数据,这里常见的有:考勤记录,异常记录,缺勤记录,请假申请,补卡申请,加班申请;

 

第三部分是结果数据,工时结果、综合工时余额、班别津贴结果、当月出勤效率、出勤合规指数等等,以及它们和财务、生产、销售、运营、人力资源管理等多个管理范畴产生的交互关系。

 

劳动力数据有到底多大呢?以一家10000人的企业为例,每天至少有20000条打卡记录,10000个班次信息,2000条加班记录,1000条休假请求,500条出勤异常记录,3000条班别津贴记录,加起来是36500条信息,每月就是113万多条,而一年达到1千4百万条信息。

 

这些数据是动态变化,并直接间接地呈现着企业各项业务运营的投资回报。

 

常见对劳动力数据的误解:

 

1.考勤数据不过是用来算工资

 

众所周知,考勤数据是月末HR算薪的基础,但统计出来的高额的加班费往往令老板们感到头疼。这时HR被下命令去调看打卡数据,但是并没有发现什么异常。然而,这些看上去普通的考勤数据,背后的价值却是我们忽略掉的。举个例子:

 

 

通过加班率和缺勤率的比对,可以分析出两者的关联性,追溯背后原因,或可达到降本增效的目的。

 

如果是纪律问题,就要完善制度,严格管理;如果是生产计划不当,就需要合理排班,让人员调度合理匹配业务计划;如果是用工特点或管理模式的原因,可考虑采用弹性工时或综合工时,让缺勤和加班互相冲抵,减少人员成本支出。

 

通过统计和叠加业务数据的方式来进一步挖掘考勤数据的管理内涵与背后的管理价值,将更有效的为企业管理团队提供更多的观察管理视角与更丰富的管理趋势分析。

 

因此,考勤数据不单单只是拿来算工资的,更是企业提升运营效率、降本增效的利器。

 

2.我们有经验丰富的排班经理,机器排班会比人排得好吗?

 

合理的排班是保证员工敬业度、服务质量和业务平稳运行的重要条件。很多企业会倾向于招募和培养有经验的排班经理去手动排班,然而随着市场和消费者偏好的不断变化,老一套的排班体系不再适应层出不穷的业务需求,因此机器排班应运而生。

 

通过人工智能的智能排班,不再依赖排班经理个人差异化的经验,而是结合业务预测模型、POS数据、劳动力标准、员工技能、员工时间可用性、排班合规性要求等维度的数据自动帮助排班经理找到合适的人,在企业的一致性标准平台下生成一个基于现场实际情况拥有更丰富的考虑因素并充分公平的高品质排班基础计划,让排班经理在这个基础上进行优化与挑战进行发布。

 

因此,基于人工智能的智能排班,将大大减少人力排班的随意性和工作量,并为运营同事提供一份更标准一致性且与实际充分结合的计划排班,来有效提升运营效率。

 

 

既然劳动力数据的效用这么多,企业如何利用好劳动力数据呢?

 

你需要一套全流程劳动力管理的数据收集分析平台并搭配上行业数据分析模型与查看工具。

 

盖雅智能算法云+盖雅劳动力大数据分析就能搞得定。

 

盖雅智能算法云结合了商业智能、机器学习、算法、分布式计算和大数据,以「算法即服务(Algorithm as a Service)」的方式作为盖雅劳动力云的核心支撑,服务于盖雅智能排班云、自动考勤云、精益工时云、销售绩效云和劳动力分析云;盖雅劳动力大数据分析借助专业商务智能平台在数据处理、模型设计、数据呈现、移动访问、报表自动化分发等方面优势,并结合了客户的实际分析需求,通过分页报表、移动报表、多维动态分析为客户提供从业务运作到商业决策等全方位劳动力管理支持,帮助客户持续改善劳动力KPI指标。

 

而基于盖雅工场众多优秀行业客户的管理实践,盖雅工场的数据科学团队也不断的总结分析各个行业特性的分析模型,持续不断的推出新的分析用例来为客户持续充实与优化劳动力数据的展现方式。

 

如何在浩瀚的劳动力数据中提炼价值,助力企业数字化转型。企业需要转变传统思路,积极寻求专业劳动力分析工具的帮助,用技术武装大脑,让劳动力管理更高效。

 

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