都了年底我们开始做各个模块的数据分析,在人力资源各个模块的分析中,薪酬属于比较专业并且还是有点难度的数据分析模块,我们看到的很多HR在年底对薪酬的分析,基本都是集中在静态的薪酬数据分析,一般会对年度的薪酬做数据性的描述,并且在薪酬数据分析的呈现上都是从公司整体的宏观数据来做分析,如果要聚焦到部门,岗位,层级,在这些数据的展示上就需要跟过的PPT页面来做呈现,在数据的交互和数据展示上逻辑性比较的弱。
同时在数据分析的维度上,除了要做每年的静态的薪酬数据,也就是公司内部的薪酬数据以为,比如 今年公司的薪酬是多少,比去年增长了多少,每个部门的薪酬占比怎么,薪酬类别的占比怎么样,每个月薪酬数据如何,在薪酬的维度上就针对这些内部数据进行分析。(我们看到的分析是这样的)
但是我们做薪酬数据分析的目的并不是这些,我们做薪酬数据分析的目的是为了我们的薪酬决策做支持,公司的关键岗位的年度薪酬在市场是处于什么样的水平,公司明年薪酬预算是多少,公司内部的各个层级的薪酬结构是否合理,内部是否需要涨薪,如果涨薪要涨几个点。
所以在薪酬的分析上,我们要有外部的行业数据,内部的层次和岗位的分位值数据,然后通过薪酬的数据可视化来做薪酬的数据分析。
我们做了薪酬数据分析仪表盘模型供各位参考,具体如下:
在这个人力资源薪酬数据分析模型中,我们引入了几个关键的薪酬数据指标
1、各层级的薪酬带宽曲线
2、个岗位的薪酬带宽曲线
3、各个层级的薪酬曲线分析
4、各个部门的年度薪酬对比和占比
5、年度薪酬类别的占比
6、各个部门,岗位的薪酬结构数据
在这个模型中,总共关联了3张表,
1、月度的薪酬数据
2、年度的薪酬数据汇总表
3、外部层级各个分位值数据
然后用员工姓名编号作为唯一值来关联这三张表,通过数据的 关联,我们就可以来对这三张表的字段进行数据的交互。
整个数据建模的思路是 年度的薪酬数据表和市场数据表做关联,然后对年度各个岗位的应发公司数据取中位值,在和市场数据表中的 10,25,50.75,90 做层级数据的对标,来分析判断,层级在市场的数据分布。这样做了关联,就可以对这三张表中的任意一个字段做数据的关联和数据的图表设计。
在整个薪酬模块的模型搭建中,PB的操作技能不是这个模型的关键,整个薪酬的指标选择,指标字段之间的关系,还有整个分析的思维才是这个模型的关键。