人力資源數據分析在醫療行業企業中的實踐與挑戰

趙鵬飛 洪潔 鄭州大學第一附屬醫院

人力資源是醫療行業企業的核心資產，對于提供優質的醫療服務和保障醫療機構的運營效率至關重要。隨著信息技術的發展和大數據時代的到來，人力資源數據分析在醫療行業企業中正日益受到關注和應用。

一、人力資源數據分析的基礎

（一）數據收集與整合

在醫療行業企業中，人力資源部門需要收集各種與員工相關的數據，包括招聘信息、員工個人信息、薪酬數據、培訓記錄等。這些數據可以通過招聘系統、人事管理系統、績效管理系統等內部系統收集，也可以通過員工調查、問卷調查等方式進行采集。同時還可以整合外部數據源，如市場薪酬數據、行業人力資源指標等，以獲得更全面的信息。在收集過程中，人力資源部門需要建立明確的數據采集流程和標準，確保數據來源可靠，并采用適當的技術手段，如自動化數據收集工具、數據接口等，提高數據收集的效率和準確性。不同系統和數據源中的數據可能存在格式和結構的差異，需要進行清洗和整合，以便后續的分析和應用。數據整合可以通過數據清洗、數據轉換和數據集成等技術手段實現，確保數據的一致性和可用性[1]。通過有效的數據收集與整合，人力資源部門可以建立一個完整、準確的員工數據基礎，為后續的數據分析和決策提供可靠的支持。

（二）數據清洗與預處理

數據清洗是指對數據進行篩選、清除錯誤或缺失值、處理異常值等操作，以確保數據的完整性和一致性。在醫療行業企業中，數據清洗的過程可能涉及員工檔案、薪酬記錄、培訓數據等多個方面，通過檢查數據字段、重復記錄和缺失值，可以識別并清除不規范或不完整的數據。數據預處理是指對清洗后的數據進行轉換和加工，以提高數據的質量和可分析性。在人力資源數據分析中，常見的預處理操作包括特征工程、數據變換和數據平滑等。數據清洗和預處理需要依靠適當的工具和技術，可以利用數據清洗軟件、數據挖掘工具和編程語言如Python、R 等進行數據處理和轉換。此外，數據清洗和預處理也需要人力資源專業人員的專業知識和技能，以確保正確地處理和解釋數據。通過數據清洗與預處理，人力資源部門可以獲得經過清洗和加工的高質量數據，為后續的分析和決策提供更準確、可靠的基礎。

（三）數據可視化與報告

數據可視化與報告是人力資源數據分析中的重要環節，它將分析結果以直觀、易于理解的方式呈現給相關利益相關者，幫助他們更好地理解和利用數據。數據可視化通過圖表、圖形和可交互式界面等形式，將數據轉化為視覺化的展示，使人們能夠直觀地觀察數據的模式、趨勢和關聯[2]。在醫療行業企業中，人力資源部門可以使用各種圖表，如條形圖、折線圖、餅圖等，來展示員工流動率、績效評估結果、培訓參與率等信息。數據報告是將數據分析結果以書面形式進行呈現，通常包括數據摘要、分析方法、結果解釋和建議等內容。在人力資源數據分析中，報告可以幫助人力資源部門向管理層和決策者傳達關鍵洞察和建議，通過數據報告，可以向管理層展示招聘效果、績效評估結果，以及培訓投資回報率等重要指標，以支持決策制定。數據可視化和報告的設計需要考慮受眾的需求和理解能力，簡潔、清晰、易于理解是設計原則的關鍵，同時可以使用圖表標簽、圖例、顏色編碼等技巧，以便更好地傳達數據的含義和關聯。通過數據可視化和報告，人力資源部門可以有效地向相關利益相關者傳達數據分析結果，幫助他們做出明智的決策，促進醫療機構的人力資源管理和發展。

二、人力資源數據分析的實踐案例

（一）人力資源規劃與招聘

在醫療行業企業中，通過人力資源數據分析，可以提供有力的支持和指導，以確保醫療機構能夠有效地進行人員規劃和招聘活動。人力資源規劃是指根據組織的戰略目標和需求，預測和規劃未來的人力資源需求，并制定相應的人員配置策略。通過數據分析，人力資源部門可以收集和分析人員流動率、勞動力市場趨勢、崗位需求等數據，以幫助預測未來的人力資源需求。這樣可以確保醫療機構在適當的時間內擁有合適的員工數量和質量，以滿足服務質量和效率的要求[3]。招聘是根據人力資源規劃的結果，通過各種渠道和方法來吸引和篩選合適的候選人。數據分析可以幫助人力資源部門評估招聘渠道的有效性、招聘成本和招聘周期等關鍵指標。通過分析招聘數據，如應聘者來源、招聘廣告效果、招聘流程效率等，人力資源部門可以優化招聘策略，提高招聘的效果和效率。通過在人力資源規劃和招聘方面應用人力資源數據分析，醫療機構可以更加準確地預測人力資源需求，制定合理的招聘策略，并優化招聘流程和成本，這將有助于確保醫療機構具備足夠的人力資源，并獲得高質量的員工，以滿足不斷變化的業務需求。

（二）員工績效管理

員工績效管理通過人力資源數據分析，可以實現對員工績效的量化評估和管理，從而提高工作效率和員工滿意度。數據分析在員工績效管理中的應用包括績效評估、目標管理和獎勵激勵等方面，通過收集和分析關于員工的績效數據，如工作完成情況、目標達成情況、客戶評價等，可以進行全面的績效評估。數據分析幫助識別高績效和低績效的員工，為制訂個別培訓計劃、提供針對性的反饋和發展機會提供支持。數據分析通過設定明確的工作目標，并結合實際的數據分析，可以評估員工的目標達成情況。數據分析可以幫助監測員工的目標完成情況，及時發現并解決目標偏離的情況，以確保醫療機構的整體目標能夠順利實現。此外，數據分析通過分析員工績效數據和相關的獎勵方案，可以確定獎勵的對象和標準，并進行公平和有效的獎勵分配。通過人力資源數據分析在員工績效管理中的應用，醫療機構可以實現對員工績效的準確評估和管理，促進員工的發展和激勵，提高工作效率和組織績效[4]。

（三）培訓與人才發展

數據分析在培訓管理方面的應用包括培訓需求評估、培訓效果評估和培訓資源優化等，通過收集和分析員工的培訓需求數據，可以確定培訓的重點和方向。數據分析幫助識別組織中的培訓需求熱點，從而更好地滿足員工的學習和發展需求。數據分析通過收集和分析培訓后的績效數據、員工反饋和學習成果等，可以評估培訓的有效性和影響，能幫助確定哪些培訓項目對員工績效和業務結果產生積極影響，并為優化培訓方案提供指導。此外，數據分析還可以通過分析培訓資源的利用率、成本效益和效果等數據，確定優化資源分配的策略。其能夠幫助醫療機構更好地管理培訓預算，并提供有針對性的培訓計劃，以滿足組織的戰略和業務需求。人才發展是培訓的延伸，旨在提供員工的職業發展機會和成長路徑。通過數據分析，可以識別和培養潛在的高潛力員工，為他們提供個性化的發展計劃和機會。通過在培訓和人才發展方面應用人力資源數據分析，醫療機構可以實現對員工培訓需求的精準評估和管理，優化培訓資源的利用和效果，同時提供有針對性的職業發展機會，以增強員工的能力和組織的競爭力。

三、人力資源數據分析的挑戰

（一）數據隱私與安全

數據隱私保護是人力資源數據分析的基本要求，醫療機構必須遵守相關的法律法規和隱私政策，保護員工的個人隱私權益。數據分析過程中，必須采取適當的措施，如數據匿名化、加密和權限控制，以防止未經授權的訪問和濫用。數據安全是保護人力資源數據免受外部威脅的關鍵，醫療機構需要建立健全的信息安全管理體系，包括數據備份、防火墻、入侵檢測系統等安全措施。員工的敏感數據傳輸和存儲也需要采取安全的加密和傳輸協議，以確保數據在傳輸和存儲過程中的安全性。醫療機構需要在保護員工隱私的前提下，獲得足夠的數據進行分析和決策，這需要建立明確的數據使用和訪問策略，確保數據僅限于授權人員使用，并嚴格控制數據的訪問權限。通過教育和培訓，提高員工對數據隱私保護的認識，強化其責任意識和行為準則，同時建立舉報機制和監控措施，及時發現和處理數據安全事件[5]。此外，醫療機構可以與相關部門、技術供應商和專業機構合作，共同制定數據隱私保護和安全的最佳實踐，同時采用先進的技術和工具，如數據加密、訪問控制和安全審計，提升數據隱私和安全的水平。通過解決數據隱私和安全的挑戰，醫療機構可以確保人力資源數據的合規性和安全性，建立員工的信任和滿意度，為人力資源數據分析的順利實施提供堅實的基礎。

（二）數據質量與可靠性

數據質量指的是數據的準確性、完整性、一致性和及時性，而數據可靠性則是指數據分析的結果是否可靠和可信。數據質量問題可能源自數據收集、錄入和處理過程中的錯誤或偏差，人力資源數據可能存在錄入錯誤、重復數據、缺失數據等情況，這些問題會對數據分析的結果產生負面影響，導致錯誤的決策和判斷。為了提高數據質量，人力資源部門需要制定和實施數據質量標準和規范，確保數據的準確性和一致性。數據清洗和預處理也是提高數據質量的重要步驟，包括處理缺失數據、刪除重復數據、糾正錯誤數據等。數據可靠性是評估數據分析結果的重要指標，為了確保數據分析的結果可靠，人力資源部門需要采用科學的分析方法和技術，這包括使用統計方法、建立模型和算法等。此外，人力資源部門應選擇可靠的數據來源，并建立長期合作伙伴關系，以確保數據的準確性和可靠性。數據共享和數據交換的安全性和可靠性也需要得到充分考慮，確保數據在傳輸和處理過程中的完整性和保密性。通過解決數據質量和可靠性的挑戰，醫療機構可以提高數據分析的準確性和可信度，為人力資源決策提供可靠的依據，提升組織的績效和競爭力。

（三）人力資源專業知識與技能

人力資源部門需要了解醫療行業企業的特點、人力資源管理的相關法規和政策，以及人力資源領域的最佳實踐。只有具備深厚的專業知識，才能正確理解和解釋人力資源數據的含義，并將其轉化為有效的管理決策。人力資源專業人員還需要熟練掌握數據分析工具和技術，應具備數據收集、清洗、整合和分析的技能，以及數據可視化和報告的能力，對于更高級的數據分析方法和算法的理解和應用，也能夠提升數據分析的質量和深度[6]。面對人力資源專業知識和技能的挑戰，醫療機構可以制訂培訓和發展計劃，提供相關培訓和學習機會，以不斷提升人力資源團隊的能力水平。此外，與專業機構和合作伙伴建立合作關系，分享經驗和最佳實踐，也可以促進人力資源專業知識和技能的提升。通過充實人力資源專業知識和技能，醫療機構可以更好地應對數據分析挑戰，提高數據分析的準確性和深度，從而實現更有效的人力資源決策和管理。

四、克服挑戰與未來展望

（一）建立合作與溝通機制

由于數據分析涉及多個部門和利益相關者，有效的合作和溝通可以促進數據的共享、理解和應用。與信息技術部門的合作可以確保數據的安全和可靠性以及技術工具的有效使用，與業務部門的合作可以獲得業務需求和上下文信息，從而更好地理解數據分析的目標和結果。跨部門的合作需要建立有效的溝通渠道，定期的會議、工作組和溝通平臺可以促進不同部門之間的交流和協作，通過共享數據、經驗和見解，可以提高數據分析的效果和決策的準確性。此外，高層管理層的支持和參與是數據分析成功的關鍵，通過與高層管理層的溝通，人力資源部門可以獲得資源支持、決策指導和戰略方向的確認。在合作與溝通過程中，信息的透明和共享是至關重要的，人力資源部門應確保數據分析的目的和過程被清晰地傳達給相關人員，以便他們理解數據的價值和意義[7]。建立合作與溝通機制需要時間和努力，通過良好的合作與溝通，人力資源部門可以獲得更全面的數據支持和理解，從而提升數據分析的質量和效果，為醫療機構的決策和戰略提供有力的支持。

（二）技術與工具的應用

人力資源部門可以利用數據分析軟件和工具來處理和分析大量的人力資源數據，這些工具提供了各種數據處理和分析功能，如數據清洗、數據挖掘、統計分析和預測建模等。通過使用數據可視化工具，如儀表板、圖表和圖形，可以將復雜的數據和分析結果以直觀和易懂的方式展示出來，這有助于人力資源部門和其他相關人員更好地理解數據，快速識別趨勢和問題，并做出相應的決策。人力資源部門還可以考慮引入人工智能(AI)和機器學習(ML)技術來加強數據分析的能力，通過訓練算法和模型，可以自動化數據處理和分析過程，并提供更準確的預測和決策支持，利用機器學習算法可以預測員工的績效和離職風險，從而幫助人力資源部門制定相應的人才管理策略。在應用技術和工具時，人力資源部門需要確保其與組織的需求和資源相適應，需要考慮其功能、易用性、成本效益和可擴展性等方面的因素來選擇適合的技術和工具。

（三）未來發展趨勢與前景

人力資源數據分析在醫療行業企業中的應用呈現出廣闊的發展前景，將發揮更加重要的作用。隨著醫療行業企業的數字化轉型和信息化程度的提高，人力資源部門將面對更多的數據源和更復雜的數據類型。大數據和云計算技術的應用將為人力資源數據分析提供更強大的計算和存儲能力，以處理和分析龐大的數據集[8]。人工智能和機器學習的應用將成為人力資源數據分析的重要趨勢，人工智能和機器學習算法的發展將使人力資源部門能夠更準確地預測員工績效、員工流動和組織變革等方面的情況，這將有助于人力資源部門制定更有效的人力資源策略和決策，并更好地滿足組織的需求。隨著數據驅動決策的普及和推廣，數據驅動決策將成為人力資源管理的常態，人力資源部門將依靠數據分析來支持招聘、績效管理、培訓發展和人才管理等方面的決策，以提高組織的績效和效率。此外，數據倫理和法律法規的關注也將成為未來的重要議題。在數據收集、處理和分析過程中，人力資源部門必須合規地管理員工數據，并遵守相關的隱私保護法律和法規。對數據倫理的關注將推動人力資源部門制定更加嚴格的數據管理政策和措施，以保護員工的隱私和數據權益。

五、結語

人力資源數據分析在醫療行業企業中的實踐和應用具有重要意義，人力資源部門可以充分發揮人力資源數據分析的優勢，推動醫療行業企業的可持續發展，提升組織的績效和競爭力。人力資源數據分析作為醫療行業企業中不可或缺的工具和資源，將持續為組織的成功和成長做出重要貢獻。