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人力资源数据化管理核心是如何利用数据，数据化管理并非只是以数据体现结果，而是提高数据的利用率，让数据在监控、预测、预警等各个方面展示其作用。在使用范围方面，既要满足组织的需求，又要提高个人工作绩效，让数据真正为组织和个人服务。
描述组织人力资源状态、组织和个人工作情况
描述性数据在工作中应用最广泛，它是用来描述组织人力资源状态、组织和个人工作情况，它是对现实情况的一种描述，通过实际数据与理论数据或多个实际数据的对比，可对工作有分析与指导意义。在HR的各种总结汇报中，描述性数据占大部分，更有甚者会全部用描述性数据，一般用绝对数值、平均值、百分比等来描述。
如公司人员总数、部门人员分布、员工结构情况、薪酬发放情况、招聘人数及分布、培训场次、培训人数、培训费用等，都是用数据来描述。
体现组织和个人绩效情况
用数据将工作量化，通过对比实际绩效与期待绩效的差距，或者实际绩效的持续性改进，以提高组织和个人绩效。这一类的数据以百分比表现形式居多，平均值、绝对数值的情况也会有。
如招聘完成率、平均培训学时、员工离职率、平均招聘周期等，通过历史数据的对比，或者实际数据与预期数据的对比，提高组织和个人工作绩效。
让数据发挥监测预警作用，及时改进工作
利用数据就要让数据随时发挥它的作用，不仅仅是用数据表现过去和现在的工作情况，还需要让数据发挥监测预警作用，随时将数据呈现出来，尤其是达到临界值的数据，可以让我们及时调整工作。
如对费用的支出情况进行监测，可以让我们随时调整费用支出；对员工离职情况进行监测，有大规模员工离职或者不正常员工离职现象，可随时调整对策，从内部查找原因，从外部搜寻人才。我们要将数据图表化，使数据的监测常态化，才能发挥数据的监测预警作用。
让数据的预测作用发挥到最大效果
使用数据必然要用到数据的预测作用，这是人力资源数据化管理的核心。数据的预测指通过对数据的分析归纳，找出数据的规律性或关联性，为工作提供有力的支持。人力资源管理中数据越多，就越有可能得到准确的预测。
例如通过对历年生产车间的产值和人数来预测达到明年预期产值所需要的人数；在数据足够支撑的情况下，我们甚至可以通过绩效、考勤、日常工作表现等情况来预测员工离职情况。数据越多，数据的联系越紧密，就越能发挥数据的预测作用。
让数据体现效能效益
公司人力资源工作的成效，最终还是落在人力成本的投入与产出的对比，这需要和财务的三表连接，如分析人均销售额、人均利润额、人事费用率、人工成本利润率等，与主观性、经验性的判断相比，数据化的方式可以让人力资源成效更加准确清晰。
人力资源数据化管理是全方面的使用数据，从个人数据到组织数据，从过去数据到未来预测，从静态数据到动态数据，多种数据综合使用。人力资源数据化管理可以周期性的来检验工作成果，但必须随时关注数据动态，发现问题及时纠正，不要让数据只是提供过去的情况，而要让数据说话，让数据真正参与到管理决策中来。
关于随时关注数据动态，推荐阅读《教你如何做人力资源仪表盘》
【作者简介】
齐涛，三茅人力资源网专栏作家，高级人力资源师，有大型国有企业、民营企业人力资源经理、人资行政总监、人资行政副总工作经历。对人力资源各模块有丰富的管理实践经验，擅长HR工作系统性搭建与管理。著有《Excel 人力资源管理实操从入门到精通》（中国铁道出版社），在当当、京东、亚马逊、天猫均有售。
书籍试读请戳：《Excel 人力资源管理实操从入门到精通》
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