近年来,着眼于企业量化管理的组织背景,顺应这一需求的数据分析系统BI(Business Intelligence, 商业智能)工具在企业经营管理过程得到了广泛应用。根据Gartner (加特纳)公司对1400名首席信息官 (CIO) 进行的调查,结果显示商业智能将超过安全性而成为企业首要考虑的技术问题,计划用于BI方面的预算普遍增加,平均增幅可达5%左右。目前,商业智能工具无论是在企业经营分析、财务分析等方面都已经取得了不俗的实际应用表现,并拉开了在人才管理领域有效应用的理论研究和应用实践的序幕。
商业智能,又称商业智慧,指用现代数据仓库技术、线上分析处理技术、数据挖掘和数据展现技术进行数据分析以实现商业价值。这个概念近几年随着计算机硬件的高速发展不断被推向商业管理的制高点。如今无论是互联网巨头还是体量较大的实体制造业都离不开这个概念。抖音视频的推送机制、淘宝商品的展示逻辑、制造业企业的数智化管理等都是遵循着这个准则。
其实这个概念早已有之,最早记录者是IBM的研究员Hans Peter Luhn在1958年就用到了这一概念。他将“智能”定义为“对事物相互关系的一种理解能力,并依靠这种能力去指导决策,以达到预期的目标”。之后在1996年加特纳集团 (Gartner Group)更全面地提出并定义了商业智能,加特纳集团将其定义为:“商业智能描述了一系列 的概念和方法,通过应用基于事实的支持系统来辅助商业决策的制定。商业智能技术提供了使企业迅速分析数据的技术和方法,包括收集、管理和分析数据,并将这些数据转化为有用的信息,然后分发到企业各处。”
智慧决策驾驶舱系统的产生源于 “Rich data, Poor information”这么一种现实,即通过企业目前许多信息系统产生了大量的原始或经过简单加工的数据,但在支持企业经营综合分析和管理决策时,却显得非常无力。数据终究只是碎片的信息,并不能真正实现价值。这些数据来源太广,格式不统一,并且其中极少量的数据记录格式不正确;
同时,累计的数据量相当庞大,但许多细节对高层管理人员来说并不重要,他们需要快速、全面地掌握企业的人才管理全貌,企业的管理者想知道人力配置是否平衡,人员结构是否健康,绩效和薪资分布是否合理,人力成本是否连年趋高等,诸如此类综合、全面、宏观的信息支持,才是领导们关注的对象。而这些信息通过传统的报表都很难做出洞察,原因无外乎如下几点:
本文节选自《数智化人才管理:组织与人才效能提升指南》一书。