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一方面关注人效提升，为评估人效改进和成本管控现状，进行人效指标、人均投入产出、人均毛利率等指标等关键指标分析；另一方，结合行业与业务特性制定分析指标，促进业务改进。例如某连锁门店企业，通过将人力数据和每日门店销售业绩相结合，按日推送给店员销售提成数据，实现即时激励；并通过对比各门店人均毛利率等关键指标，发现管理差异和关键改进环节，促进整体业绩提升。

伴随企业在数据治理工作的加大投入和数据平台建设，人力数据分析不再是简单的线上表格和历史数据汇总，还需结合业务对人员规划、人才配置进行测算和规划。

例如某啤酒制造企业，为达成明年的扩大产能目标，基于大数据对全国各地的销量、产量和库存量进行周期性预测，并进一步推算相应的生产计划和投入的工人数量，用于指导季节性用工的招聘工作和人工成本测算；除数值预测外，基于AI大模型技术的洞察建议进一步辅助管理决策，例如整合市场薪酬动态和招聘动态，基于企业岗位要求和所在区域的薪资水平，AI调薪助手推荐合法合规的年度调薪方案。

用友建议规划完整的数据治理框架，对人力资源数据进行全生命周期管理。从数据标准梳理开始，经过数据平台采集和模型构建，最终向各类用户呈现运营与决策价值。

统一标准。数据标准梳理是人力数据治理的起点和重点，以终为始从关键指标和业务贯通着手，形成人力主数据和业务数据对象和分析维度需求范围，通过制定组织岗位、人员基本信息、薪资分类、干部人才等关键信息的业务标准、技术标准，统一业务语言和统计口径。

机制保障。数据治理同时需要机制保障，通过建立清晰的数据管理组织和管理制度，明确人力数据定义、维护、管理的流程和职责角色，确保人力数据在不同领域、不同层级的有效应用和流动。

资产沉淀。数据迁移是人力系统切换项目的建设重点之一，原系统中沉淀历史数据资产是数据分析的重要来源，具有宝贵的分析价值。按照已优化的数据标准对人力历史数据进行错误修正、数据补充等；通过数据迁移工具加速处理过程，提升迁移质量；以合理的方案保障业务的无缝运营，并行策略减少薪酬核算、招聘入职等关键业务的切换风险。

持续进化。一方面通过建立质量监控能力保障优质数据资产的持续性，比如定期的关键数据准确性和及时性评估报表；另一方要满足用户不断变化的分析需求，建立多维度分析模型和计算规则，随时拉取分析对象和分析模板，以轻量化的配置和“所见即所得”的调整，实现持续的优化和使用。

通过逾三十年的经验积累和近万家企业的实践和数据沉淀，用友BIP人力云预置8大分析主题，30个子场景，和170个指标，包括组织效能、薪酬成本、人才结构、人才流动等。为企业提供一套全景、多口径的人力数据分析体系，覆盖企业人力分析各类场景，全面对标人力资源管理先进企业，为企业量身剪裁出一套切实可行的分析体系。

面向组织，纵览全局获取关键指标，提升整体效能。聚焦不同层级组织的稳定性指标、人均投入产出等，通过层层穿透和横向对比，洞察组织整体的人效状况和差异，定位关键改进环节，追踪管理目标达成情况。例如，某央企为落实三项制度改革，制定领导人员浮动占比和领导人员收入倍差数据，对比统计各二级单位领导人指标，评估改革推进成效。

面向员工，聚焦关键岗位和人才，促进员工成长。深入分析员工能力和绩效表现，形成人才画像、胜任力报告，通过九宫格、人岗匹配理清人才结构，结合任职资格或关键岗位胜任力模型制定个性化的人才发展计划，实现个人价值和工作产出价值的双效提升。

面向运营，拨除迷雾看清问题，辅助管理决策。基于用友YonGPT 大模型打造AI Agent，自动完成部分运营工作或辅助HR进行决策，例如智能调薪助手、考勤月结助手、人才发现助手等，根据各类影响因素生成分析和运营管理改进建议。

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