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2020年，一场席卷全球的新冠肺炎疫情不仅影响了人们的衣食住行，而且对经济环境造成了冲击。这无疑考验着企业：如何克服时艰，更好地生存下去？未来，新的业务增长点又在何处？充满强烈不确定性的外部环境带给企业的挑战是巨大的。但是，越是在这样的环境下，我们的决策越是需要理性、科学与敏捷——纯粹依赖过往经验对事物做出判断很可能难以应对未来的商业环境。基于科学决策的需要，数据或许是当前我们不得不重视起来的“企业财富”。
企业的领导者、人力资源从业者和投资者越来越认识到员工在企业取得战略性成功的过程中所发挥的关键作用。早在多年前，谷歌、微软等不少知名企业就已经纷纷着手进行人力资源的数字化转型，加大对数据科学的投入，组建人才数据分析团队，将技术工具嵌入人力资源的各个模块与流程。这为人力资源数据的沉淀与分析提供了可能性，人才数据分析也逐渐进入了人们的视野之中。
我们观察发现，人才数据分析是近几年在人力资源领域被讨论得越来越多的话题之一，甚至大多数企业对数据分析已经或多或少有所接触或了解，数据思维已经较为“深入人心”。同时，越来越多的企业试图将数据分析方法应用于人力资源管理工作，但大部分企业仍处于起步阶段，甚至可以说是进展缓慢。经过分析，我们认为有以下三个主要原因。
第一，分析切入的视角不够战略导向。 如果数据是对员工行为的数字记录，那么人才数据分析就是从数据中提炼出有实际操作意义的洞见、协助提升企业效能的科学。人力资源部门在进行人才数据分析时，往往容易以“人力资源流程和效率”为切入点，缺乏战略与业务视角，导致输出结果难以被业务部门采用。
人才数据分析的终极目标是输出对业务有意义的人才数据洞见，在企业中推进数据驱动的决策与变革。这是一个机会，一个提高人力资源职能在企业中的业务参与度和影响力的机会。对于大多数人力资源从业者而言，如何培养自己植根于业务和人才数据分析的商业思维，是获得这个机会的最好抓手。
第二，数据质量不佳。 企业因缺失关键的数字化记录系统，而使得重要的数据未被记录或记录不完整，或者企业内部的数据系统互不关联、互不兼容，形成多个“数据孤岛”，不断将人才数据分析的价值产出时间推后。这是一个阻碍企业发展人才数据分析的“硬挑战”。通过调查，我们发现至少70%的时间和资源被用于前期的基础工作（比如数据汇总和清理）。
这个问题依靠企业购买的数字化系统并不能完全解决，还需要企业在数据治理方面的投入。数据治理是一系列将数据作为企业资产而展开的具体工作，是对数据全生命周期的管理。它的目标是提高数据质量（准确性和完整性），保证数据的安全性（保密性和可用性），实现数据资源在组织各部门的共享。如何在稳步推进这一循序渐进而又成体系的过程中，切实提供人才数据分析的价值，也是人力资源从业者需要去思考和解决的问题。
第三，分析技能准备不足。 从现实的角度来考虑，不少企业很难获得足够或者高质量的数据分析专项人才。很多人力资源从业者为了实现自我增值，会尝试进行这样的技能升级，但是在非统计学背景的人力资源从业者的脑海中，数据分析通常是一个可怕且难以理解的形象。即使数据已经准备完善，企业也可能因为分析技能不足或没有及时搭建相关团队，而无法承接重要项目的结果输出，或者产出成果的时间略显滞后，无法获得内部认可。
以上种种，皆是企业在实施人才数据分析时面临的困局。
我们也观察到，很多人力资源从业者在准备开始学习人才数据分析时，却难以找到一本适合自己的入门书。人才数据分析本就是一个严谨而系统的过程，了解它是一件不甚容易的事情，可汗和米尔纳撰写的这本《人才数据分析指南》就做了一次很好的尝试。如果你未来准备系统学习人才数据分析知识，或者在公司内部开展人才数据分析应用，那么这本书可以成为一本很不错的导入书。
这本书以理论和案例相互渗透的模式，清晰地展示了数据的使用如何帮助人力资源从业者确保他们所做的一切是基于对问题的正确分析，从而保证他们的解决方案能够为企业增加价值。这本书由北森人才管理研究院的王丹君、程瑶、余婧和李秋云共同翻译。同时，感谢中信出版集团财经优品团队与我们共同把这本书呈现给广大中国读者。
最后，即使是已经深刻地了解到人才数据分析过程中可能遇到的众多棘手问题，我们对这个领域依然保持热情，兴奋于它能够带来的巨大价值。希望你也同我们一样，对这本书的内容充满兴趣。祝大家阅读愉快！
北森人才管理研究院
2021年1月