一种企业健康度衡量方法、装置及系统

摘要

本申请目的是提供一种企业健康度衡量方法、装置及系统，所述方法基于一个三阶数据体系衡量企业的健康度。所述三阶数据体系是在企业人资数据中分别从通用层、组织层和个体层三个方面挑选出一共五十七个维度的数据组合成的数据体系。所述的方法是依据企业的所述三阶数据体系中的任意人资数据对企业健康度进行衡量的方法。三阶数据体系的建立，实现了对结构化数据的选取和整理，从而在固定的几个层面实现对企业人资方面的数据覆盖，从而实现了对每家企业HR数据的规范化整理和收集,当企业人力资源问题出现时，即可体现在三阶数据体系中的一个或多个人资数据上，从而通过对人资数据与评价取值范围的对比实现对企业健康度的衡量。

说明书

技术领域

本申请涉及基于大数据的企业服务技术领域，尤其是涉及一种企业健康度衡量方法、装置及系统。

背景技术

目前，随着网络技术的不断发展以及企业的HR管理体系的建立，企业人力资源的价值服务平台发展愈发受人关注，如e-HR系统等。这类服务平台除实现对企业数据的线上网络化管理之外，也会被要求在具有辅助监测企业健康状态的作用。

然而，对于不同企业来说，企业数据的差别较大，企业数据中的非结构化数据过多，使得对企业健康状态的评价体系的建立受到影响，进而降低了服务平台对企业发展规划的贡献力度。

基于以上说明，相关领域亟需建立一种能够应用于不同企业的企业健康度衡量体系。

发明内容

本申请目的是提供一种企业健康度衡量方法、装置及系统，以适用不同企业的企业健康度衡量。

第一方面，本申请提供一种企业健康度衡量方法，包括：

获取企业数据；

依据企业数据建立由若干人资数据组合成的三阶数据体系，所述三阶数据体系包括：

第一阶数据，包括个人阶层的人均收入、全职员工人均收入、人均利润、全职员工人均利润、人均加班时长、人均成本、全职员工人均成本、人工成本/收入比、人工成本/支出比、缺勤率、经理/部门缺勤率、周期加班费用、人均培训费用、培训效能、主动离职率、被动离职率、人才流失率、流失率、经理/部门离职率、旷工成本、人员变动成本、HR人数占比、HR成本占比以及平均升职周期；

第二阶数据，包括组织阶层的入职周期、招聘周期、直接招聘成本、招聘渠道、首年离职率、首年周转率、首月周转率、招聘满意度、候选人满意度、职位申请人数、聘用率、总招聘成本、offer接受率、职位空缺率、招聘完成率、招聘转化率、渠道转化率、渠道招聘成本、适岗成本和晋升率；

以及第三阶数据，包括通用阶层的平均年龄、平均工龄、退休率、平均通勤距离、员工敬业度、工作满意度、涨薪幅度、综合人均收入、全职员工综合人均收入、人均综合利润、全职员工人均毛利润、综和人均成本和全职员工综和人均成本；

获取意向分析数据和需求企业数据，并依据所述需求企业数据建立行业模型，所述意向分析数据为所述人资数据中的一种或多种；

依据所述行业模型计算与一个意向分析数据匹配的行业数据，并依据所述行业数据生成评价取值范围；

当所述意向分析数据超出所述评价取值范围时，则企业健康度为低。

通过采用上述技术方案，企业数据与企业一一对应，即每家企业都有自己的企业数据，这些数据有结构化数据，也有非结构化数据。三阶数据体系的建立，实现了对结构化数据的选取和整理，从而在固定的几个层面实现对企业人资方面的数据覆盖，从而实现了对每家企业HR数据的规范化整理和收集,当企业人力资源问题出现时，即可体现在三阶数据体系中的一个或多个人资数据上，从而通过对人资数据与评价取值范围的对比实现对企业健康度的衡量。

在一个优选的实施方案中，依据所述行业模型计算与一个意向分析数据匹配的行业数据包括：

在历史数据中，利用所述行业模型选取同行企业；

获取所述同行企业的意向分析数据；

计算所述同行企业的意向分析数据的平均值作为所述行业数据。

在一个优选的实施方案中，依据所述行业模型计算与一个意向分析数据匹配的行业数据还包括：

获取个性化参量，在历史数据中，利用所述行业模型和个性化参量选取同行企业。

在一个优选的实施方案中，所述需求企业数据包括依据所述需求企业信息自动提取的领域、位置、规模。

在一个优选的实施方案中，所述需求企业数据包括预设的至少一个模型参量，依据所述模型参量建立所述行业模型。

第二方面，本申请还提供一种企业健康度衡量装置，包括：

第一数据获取模块，用于获取企业数据；

数据处理模块，用于依据企业数据建立由若干人资数据组合成的三阶数据体系，所述三阶数据体系包括：

第一阶数据，包括个人阶层的人均收入、全职员工人均收入、人均利润、全职员工人均利润、人均加班时长、人均成本、全职员工人均成本、人工成本/收入比、人工成本/支出比、缺勤率、经理/部门缺勤率、周期加班费用、人均培训费用、培训效能、主动离职率、被动离职率、人才流失率、流失率、经理/部门离职率、旷工成本、人员变动成本、HR人数占比、HR成本占比以及平均升职周期；

第二阶数据，包括组织阶层的入职周期、招聘周期、直接招聘成本、招聘渠道、首年离职率、首年周转率、首月周转率、招聘满意度、候选人满意度、职位申请人数、聘用率、总招聘成本、offer接受率、职位空缺率、招聘完成率、招聘转化率、渠道转化率、渠道招聘成本、适岗成本和晋升率；

以及第三阶数据，包括通用阶层的平均年龄、平均工龄、退休率、平均通勤距离、员工敬业度、工作满意度、涨薪幅度、综合人均收入、全职员工综合人均收入、人均综合利润、全职员工人均毛利润、综和人均成本和全职员工综和人均成本；

第二数据获取模块，用于获取意向分析数据和需求企业数据，所述意向分析数据为所述人资数据中的一种或多种；

模型建立模块，用于依据所述需求企业数据建立行业模型，

数据计算模块，用于依据所述行业模型计算与一个意向分析数据匹配的行业数据，并依据所述行业数据生成评价取值范围；

健康度判断模块，当所述意向分析数据超出所述评价取值范围时，输出判定结果为低。

在一个优选的实施方案中，所述数据计算模块包括：

数据选取单元，用于在历史数据中，利用所述行业模型选取同行企业；

数据获取单元，用于获取所述同行企业的意向分析数据；

数据计算单元，计算所述同行企业的意向分析数据的平均值作为所述行业数据。

第三方面，本申请还提供一种企业健康度衡量系统，其特征在于，所述系统包括：

一个或多个存储器，用于存储指令；

一个或多个处理器，用于接收并执行所述指令，以使得如权利要求 1-5任一项所述的方法被执行。

综上所述，本申请至少包括以下有益技术效果：

三阶数据体系的建立，实现了对结构化数据的选取和整理，从而在固定的几个层面实现对企业人资方面的数据覆盖，为企业健康度衡量提供了数据基础。

附图说明

图1是本申请实施例的三阶数据体系拓扑图。

图2是本申请实施例的企业健康度衡量方法流程示意图。

具体实施方式

为使本申请实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。

另外，本文中术语“和/或”，仅仅是一种描述关联对象的关联关系，表示可以存在三种关系，例如，A和/或B，可以表示：单独存在A，同时存在A和B，单独存在B这三种情况。另外，本文中字符“/”，如无特殊说明，一般表示前后关联对象是一种“或”的关系。

下面结合说明书附图对本申请实施例作进一步详细描述。

参照图1，本申请实施例提供一种企业健康度衡量方法，所述方法基于一个三阶数据体系衡量企业的健康度。所述三阶数据体系是在企业人资数据中分别从通用层、组织层和个体层三个方面挑选出一共五十七个维度的数据组合成的数据体系。所述的方法是依据企业的所述三阶数据体系中的任意人资数据对企业健康度进行衡量的方法。

为了能够更清楚的表述本申请所述的方法，首先对三阶数据体系中的每一人资数据的组成进行介绍，所述人资数据均由企业内部的企业数据转换而成，具体的，所述三阶数据体系包括：

第一阶数据，包括个人阶层的

人均收入，工资总收入/员工总数；

全职员工人均收入，工资总收入/全职员工总数；

人均利润，利润总额/员工总数；

全职员工人均利润，利润总额/全职员工总数；

人均加班时长，表示加班工时与总工时的比值，所述总工时表示加班工时与合同工时之和，合同工时表示员工与企业签订劳务合同所规定的工时；

人均成本，总人工成本/员工总数；

全职员工人均成本，总人工成本/ 全职员工数；

人工成本/收入比，总人工成本/组织收入；

人工成本/支出比，总人工成本/总组织支出；

缺勤率，缺勤天数/工作日总数；

经理/部门缺勤率，每单位缺勤天数/每单位工作天总数；

周期加班费用，加班工资/每个期间的总工资；

人均培训费用，培训费用/总费用；

培训效能，每位员工的培训费用/培训效果；

主动离职率，自愿离职人数/在职员工总数；

被动离职率，非自愿离职人数/在职员工总数；

人才流失率，具有高潜力人员数量/在职员工总数；

流失率，离职人数/在职员工总数；

经理/部门离职率，以一个经理覆盖的范围（或是一个部门）为单位，所述单位一定时间段内的离职率；

旷工成本，缺勤的总消耗费用；

人员变动成本，总周转成本；

HR人数占比，从事人力资源工作的全职员工数 / 全职员工总数；

HR成本占比，人力资源总成本/ 全职员工总成本；

以及平均升职周期，升职之前的平均时间；

第二阶数据，包括组织阶层的

入职周期，从发布职位空缺到聘用候选人的天数；

招聘周期，从接近候选人到候选人被录用之间的天数；

直接招聘成本，招聘总费用/新员工人数；

招聘渠道，用来吸引人才的招聘渠道数；

首年离职率，1年内离职员工数/人数范围内离开组织的员工；

首年周转率，一年内离职的员工人数/新员工总数；

首月周转率，1个月内离开组织的员工数/新员工总数；

招聘满意度，表现良好的员工人数/总员工人数；

候选人满意度，对新工作满意的员工数/员工总数；

职位申请人数，申请人总数/职位空缺数量；

聘用率，录用候选人数/候选人总数；

总招聘成本，（内部总费用+外部总费用）/雇用总人数；

offer接受率，接受工作机会的申请人数/被提供工作机会的申请人数；

职位空缺率，开放职位总数/组织中的职位总数；

招聘完成率，完成招聘申请的总人数/申请开始的总人数；

招聘转化率，成功完成相应阶段的申请人数/进入相应阶段的申请人总数；

渠道转化率，简历在渠道的总展示次数/渠道的申请数量，所述渠道为招聘渠道，如BOSS、智联等；

渠道招聘成本，每个渠道的广告支出/每个平台的成功申请者数量；

适岗成本，使某人达到最新状态所涉及的总成本；

晋升率，晋升员工人数/员工人数；

以及第三阶数据，包括通用阶层的

平均年龄，所有员工人数的年龄总和/员工数；

平均工龄，所有员工的服务年限/总人头数；

退休率，退休人员数量/员工人数；

平均通勤距离，距家的平均距离（公里）为单位；

员工敬业度，达到敬业标准的员工数/员工人数；

工作满意度，对工作感到满意的人数/总人数；

涨薪幅度，（当前薪资-上一年度的薪水）/上一年度的薪水。

综合人均收入，员工总收入/员工总数；

全职员工综合人均收入，全职员工总收入/全职员工总数；

人均综合利润，财务利润总额/员工总数；

全职员工人均毛利润，全职员工利润总额；

综和人均成本，财务人员成本/员工总数；

全职员工综和人均成本，全职员工财务人员成本之和/全职员工总数。

以下，基于所述的三阶数据体系对本申请衡量企业健康度的方法进行描述，所述方法包括：

步骤S101、获取企业数据。所述的企业数据表示与企业相关的企业内部数据，如总人工成本、员工总数、离职人数等。

步骤S102、依据企业数据建立由所述人资数据组合成的所述三阶数据体系。

步骤S103、获取意向分析数据和需求企业数据，并依据所述需求企业数据建立行业模型。

所述需求企业为有需求通过本申请所提供的企业健康度衡量方法考评自身健康度企业。

所述的意向分析数据为所述人资数据中的一种或多种，如首年离职率等；所述需求企业数据为表示需求企业所在行业的企业标签的数据，在一个优选的示例中，从互联网数据中自动获取企业信息，如企查查等，再通过企业信息自动提取企业的领域、位置和规模作为需求企业数据；在另一个示例中，所述需求企业数据为企业自动上传的领域、位置和规模，本实施例中不对需求企业数据的获取来源做唯一限定，只要能够获取到能够对需求企业的同行企业进行分类的数据即可。

在获取到需求企业数据后，依据需求企业数据，如领域、位置和规模，建立行业模型，即筛选得到领域、位置和规模均与所述需求企业数据相同的同行企业。

在一个优选的示例中，所述需求企业数据包括预设的至少一个模型参量，所述模型参量为所述需求企业预先输入的一个数据，且模型参量为所述三阶数据体系中的人资数据。

在建立行业模型过程中，依据所述需求企业数据，如领域、位置、规模，作为企业选取规则选取出同行企业，同行企业可以是历史数据库中存储的全部同行企业，也可以是所述同行企业按照模型参量质量为指标进行排序后选取的部分同行企业。在一个实施例中，所述模型参量为多个，则依据每一模型参量的预设阈值进行对同行企业进行阈值选取，从而选取出最终的同行企业，组成行业模型。在一个优选的示例中，所述历史数据包含所述需求企业以及同行企业的三阶数据体系所涉及的人资数据以及企业数据。

步骤S104、依据所述行业模型计算与一个意向分析数据匹配的行业数据，并依据所述行业数据生成评价取值范围。具体的，首先在历史数据中，利用所述行业模型选取同行企业；获取所述同行企业的意向分析数据；再计算所述同行企业的意向分析数据的平均值作为所述行业数据。如所述意向分析数据为首年离职率，则利用行业模型包含的同行企业的三阶数据体系中的首年离职率计算出表示同行业首年离职率平均水平的行业数据，再对行业数据的值进行波动范围的拓宽，形成评价取值范围，如行业数据-首年离职率为11%，则依据行业数据的值，形成评价取值范围-首年离职率≤15%。具体的，当意向分析数据表示不同的人资数据时，则依据行业数据的值拓宽形成评价取值范围的计算过程不同，计算过程可由需求企业或工作人员依据需求企业的状况进行确定，在此不再赘述。

在一个优选的示例中，计算所述行业数据之前，还可以引入一个或多个个性化参量。所述个性化参量为根据需求企业自身个性化特征，如偏好、行为、关系等设定的筛选条件。例如所获得的的目标企业中包含与需求企业关系不好的目标企业，则可以将该企业从目标企业中删除；又例如需求企业正处在上市准备过程，则个性化特征为“上市公司”，将目标企业中非上市企业的公司删除；又例如需求企业想要借鉴员工平均年龄小的目标企业的优化方案，则依据企业员工平均年龄预设值对目标企业进行筛选。

在计算所述行业数据之前，通过个性化参量对行业模型所包含的同行企业进行筛选，从而减少计算所述行业数据过程中的同行企业数量。

步骤S105、判断所述意向分析数据是否超出所述评价取值范围，如超出，则输出判断结果-企业健康度为低，反之，则输出判断结果-企业健康度为良好。

由以上内容可知，三阶数据体系的建立，实现了对结构化数据的选取和整理，从而在固定的几个层面实现对企业人资方面的数据覆盖，从而实现了对每家企业HR数据的规范化整理和收集,当企业人力资源问题出现时，即可体现在三阶数据体系中的一个或多个人资数据上，从而通过对人资数据与评价取值范围的对比实现对企业健康度的衡量。

在另一个实施例中，本申请还提供一种企业健康度衡量装置，包括：

第一数据获取模块，用于获取企业数据；

数据处理模块，用于依据企业数据建立由若干人资数据组合成的三阶数据体系；

第二数据获取模块，用于获取意向分析数据和需求企业数据，所述意向分析数据为所述人资数据中的一种或多种；

模型建立模块，用于依据所述需求企业数据建立行业模型，

数据计算模块，用于依据所述行业模型计算与一个意向分析数据匹配的行业数据，并依据所述行业数据生成评价取值范围；

以及健康度判断模块，当所述意向分析数据超出所述评价取值范围时，输出判定结果为低。

所述数据计算模块包括：

数据选取单元，用于在历史数据中，利用所述行业模型选取同行企业；

数据获取单元，用于获取所述同行企业的意向分析数据；

以及数据计算单元，计算所述同行企业的意向分析数据的平均值作为所述行业数据。

所述方法中的各种变化方式和具体示例同样适用于本实施例的企业健康度衡量装置中的各模块，通过对前述企业健康度衡量方法的详细描述，本领域技术人员可以清楚的知道本实施例中的企业健康度衡量装置的实施方法，为了说明书的简洁，在此不再详述。

为了更好地执行上述方法的程序，本发明实施例提供一种企业健康度衡量系统，所述系统包括至少一个存储器和至少一个处理器。

其中，存储器可用于存储指令、程序、代码、代码集或指令集。存储器可以包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储用于实现操作系统的指令、用于至少一个功能的指令(比如依据所述需求企业数据建立行业模型等)以及用于实现上述方法提供的企业健康度衡量方法的指令等；存储数据区可存储上述通过大数据提高企业能效的方法中涉及到的数据等。

处理器可以包括一个或者多个处理核心。处理器通过运行或执行存储在存储器内的指令、程序、代码集或指令集，调用存储在存储器内的数据，执行本发明的各种功能和处理数据。处理器可以为特定用途集成电路、数字信号处理器、数字信号处理装置、可编程逻辑装置、现场可编程门阵列、中央处理器、控制器、微控制器和微处理器中的至少一种。可以理解地，对于不同的设备，用于实现上述处理器功能的电子器件还可以为其它，本发明实施例不作具体限定。

本发明实施例还提供一种计算机可读存储介质，例如包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(Read Only Memory，ROM)、随机存取存储器(Random Access Memory，RAM)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。该计算机可读存储介质存储有能够被处理器加载并执行上述企业健康度衡量方法的计算机程序。

本发明具体实施例仅仅是对本发明的解释，其并不是对本发明的限制，本领域技术人员在阅读完本说明书后可以根据需要对本实施例做出没有创造性贡献的修改，但只要在本发明的权利要求范围内都受到专利法的保护。