企业如何踢掉“数据孤岛绊脚石”，搭建人力数字化体系

我从人力资源角度来说的话，可能跟别人看的角度不一样。我看到数据孤岛的话，可能会存在两个需要被突破的障碍：

第一个是在物理层面的数据孤岛。所谓物理层面的数据孤岛，就是说你知道在一个企业里面，在他的数据正常情况下，传统模式是保留在以各个部门为基础的这样的一个物理空间里面的，比如说人力资源部，我们会有很多数据，包括员工的人事档案、员工绩效考核的一个历届的结果、人员的薪资，包括他在组织内部的职业转化的经历，甚至包括他离职有关的手续，他的奖惩。那么在过去传统企业中，我们人力资源部是不可能把这个数据共享出去的，让大家都知道，对吧？比如说我们有可能会开放的数据是什么？比如说销售总监，他有可能会通过跟人力资源部的某种物理连接，他可以查询他销售部人员的工资情况，奖金情况，便于他多一个管理的工具。但是生产总监他是没有理由知道销售部门的直观信息的。所以在物理上的话，我们把它是隔离的。那同样的道理，这个供应链部门有供货信息，他也有每次采办的信息，库存的信息。理论上来说的话，他们会存在自己的物理空间里，这个物理空间跟我们人力资源部是完全隔离的。所以我们人力资源部的话，我们要去算库存的成本，这个物流成本要去看他们的绩效。比如说他们究竟有没有实际的告诉我这个某一个采购工程师把采购成本从多少降到多少，我们是看不到这个数据的，所以是相对孤立的。我们要去讨，或者我们只能看到结果，我们看不到这个演算的过程。所以在物理上的话形成了这样的一个数据孤岛下来。

第二个是思维上的数据孤岛。所谓思维上的数据孤岛，就是说现在各个部门，在组织内部，他们是否愿意把这个孤岛一片片连起来，变成一个群岛，变成共享。比如说你作为公司的高级主管或者是大老板，或者人力资源总监。我问你愿意共享你的人力资源数据吗？这个不是物理层面的，就是这个部门的本位主义，官僚主义。因为这些东西是我的一个权限。如果我共享的话，第一个安全不安全。比如说我适合把员工的所有信息共享吗？要让每个员工都看到其他员工来自哪里吗？这个会不会有数据泄露的风险？这个是风险管理的问题，一定的保密还是需要的。但是一些基础资料愿意吗？那比如说刚才我说到供应链的，他们愿意把一些可公开的信息全面开放给其他部门吗？那大家知道我们的采购成本是多少？我们中间没有任何的猫腻。这个东西其实涉及到很多利益的分配的问题。所以这样一来的话还涉及到一个问题，你思想上有没有这个激情来解决本位主义。

要解决物理上的孤岛效应和思维上的数据孤岛，我觉得至少在三个层面上：

第一个：从企业的经营战略上来说，要不要做这件事情，那这个问题是公司的大老板、董事会甚至全体高管一定要思想上达成一致。大家要把数字化作为一个企业的经营战略方向项目来做，而不是说小打小闹原来的这个IT的升级，我把那个电脑升个级，我们把一百台电脑从这个i5的芯片升为i7的芯片，把内存从六十四兆变为是一百二十八兆这么一个简单的问题。所以这是一个战略上首先要达成一致，如果不能达成一致的话，很可能在解决数据孤岛的问题中会遇到不可预见的各种抵抗。

第二个，战略上达成一致以后，一定要互相进行大量的沟通，哪些数据可以公开，哪些数据不可以公开。我刚才说的是思维上的孤岛已经被破了以后，咱们在做物理上督导解决的问题，要做的沟通协调非常的重要。比如说我们薪酬福利数据，我们到底能够公开多少程度？比如说有可能我们可以把白色和公司的部分跟大家沟通没问题的。因为我们很多大家都差不多在一个水平上，有可能销售人员比职能部门略为低一点，那有可能IT人员的话，级别越高的人工资越高。我们可以从宽带薪酬的角度给他们一个区间，让大家知道，只要我升一级的工资涨多少，但是销售人员的个人奖金的问题，我认为是不宜公开的，他应该还是要被孤立了，因为这个是公司的商业机密，而且销售人员的话，他压根也不希望知道这个可能每个人彼此之间工资奖金是多少。但是我可以公开的是什么？你的业绩完成比例，那我至少知道他有可能拿到奖金比我多，但是我并不需要知道他奖金比例达多少。但是我会告诉大家考核的指标，我跟你之间已经不一样了，所以，以后有升职机会，我先升上去了，因为我背的比你重完成的都比你高，这样就数字化给我带来了一个心服口服的效果。

那么第三个层面的话，就是技术。我始终认为技术很重要，我觉得公司要如果自己去开发做数字化平台转型的话，我觉得真的有点累。因为企业里面数字化人才是很稀少的，而且他们日常的话处于还是比较低端的，这个所谓的IT技术的维护，我认为他们如果要做数字化转型，尤其做数字化转型的专门的软件平台sas的话，我可能觉得还是从外部购买，最多是进行一些定制化的改造，我觉得这样会比较好一点。所以我觉得技术层面的话，可能有个内外共享的一个过程。从这三个维度出发话，我觉得可能解决数据孤岛成功率会相应的高一点。

数据孤岛可以说也是烟囱林立的，因为这些数据孤岛的形成是有历史原因的，也就是说我们绝大部分企业的管理不只是人力资源管理，任何一个管理都被细分成为各个模块，或者各个流程中的节点（比如说人力的传统的六大模块就是六个节点），很多企业的本身的职位设计，他的职权的划分都是按照这个来的。比如有的人管招聘，有的人管考核，两者之间是没有直接关系的，最多就是在流程上的关系，但是数据在上面关系很小。那么这是传统的岗位的设计、组织架构的设计造成的。换句话说，我们任何一个组织架构图就是一个烟囱分布图。传统的组织架构都是由些方块和线条来组成的，所有的方块就是烟囱，而所有的烟囱它们之间并没有太多的关联，也就是说数据交换是一个比较难的事情。那么现在要打通这件事情，我认为可以用国云马总的方法论，就是聚通用的问题，我也比较认可这个方法论。那么从这个角度来说，我认为是需要自上而下的，把这个数字化打通，作为企业的一个战略问题甚至是企业最重要的战略之一。自上而下的来做，因为任何一个地图或者说任何一个管理上的问题，只有找到中心思想，只有找到核心点，再往下去延伸或者再去突破，才有可能实现。

具体来说要想打通人力资源数据孤岛的各个烟囱，我认为还是需要做一个流程上的再造。可以以一个重大的事件为契机，把所有的那些因为岗位设计而产生的那些数据的隔阂，通过流程的载导将它关联起来。也就是说岗位是不可能取消的，至少在一段时间之内取消岗位也是不现实的，否则就没有办法工作了。工作还是要在一定的责权利之间去划分的，但是在相互之间流程上的数据关系是什么？我们在传统的设计岗位的时候是不考虑数据关系的，更多的是考虑所谓的责权利。但是今后我们要考虑相互之间的数据关系，这个数据的责权利很重要，把这个东西当成一个很重要的问题来考虑，这是其中的第一点。第二点就是我还是建议我通过一些重大的事件，以重大的事件作为契机，来打通相互之间的数据。第三个一定要部署一套好的系统，比如国云的中台系统，因为你没有一个物质条件或者没有一个软件条件，实现打通数据孤岛是没有基础的。

在过往的过程中，我们在通过数据中台来解决数据孤岛的问题时，更多的是为了用来做用户画像。我们在给一些世界五百强企业做数字化转型的过程中，会发现他们有大量的员工都需要这个画像。通过画像来帮助他们筛选员工、提拔干部、执行激励体系以及留住员工。所以解决数据孤岛的第一部就是要把基于一个员工的数据汇集上来，打通这些数据，给这个员工做画像。做了画像以后，我们的HR部门和用人单位部门，就可以清晰知道这个员工在过往的过程中干了什么、有什么样的能力、他的短板是什么、如何弥补这些短板。举个例子，我们服务过的一家五百强的上市公司，他们有大概一万多个员工，对于员工的使用效率和使用效益，就是他们公司现在最大的一个问题。而我们通过一个数据中台，将所有的数据打通，基于上面打通的数据，建立员工的一个画像。基于这样的一个数字化的画像来指导业务人员、单位和HR部门来精准的给不同的员工画像分层遵循，然后提供不同的服务。有些员工可能是能力不够，我们在这个数字化平台里面就给他推荐一些相应的不同课程来增强他的能力。有些人员工可能是意愿不强，那他通过数据的过程管理预警就可以发现他意愿的问题。有些员工的问题出在他通过分层分群发现在整个体系里面有明显的优势，而且这一部分员工又能带动下一部分员工来更好的服务公司，那么这部分员工我们就要重点关注。而在过去过程中，数据没打通的时候，我们是看不到这些员工的全貌的。如果当我们看不到员工全貌的话，那我们只能通过各种各样的用人单位来去了解员工的状态，那这样的话人为之间就会有非常大的误差。

通过数据打通建立员工的一个画像，然后通过员工的画像辅助 HR 部门和用人单位快速的去锁定员工的支持方式和升级方式，也就是帮助他们选用预留，从而实现整个公司里面人力资源的高效使用。不论是劳动密集型的公司还是智力密集型的新兴公司，其实都要关注自己的人力资产。人力资产的第一步就要把数据打通，建立平台、给员工做好画像，来更好的个性化服务于不同的员工。