“有精确测量结果的，就能产生正确的管理行为”

如今，大家在谈人力资源数字化转型时，绝大多数人脑海里浮现的是数据分析，这固然很片面，但也说明数据分析在数字化转型中的重要性。申刚正先生强调，HR数据分析看起来像是技术实现，其实本质上是驱动业务优化的HR指标体系的设计，所以更重要的是业务思维，但最终又要靠数字化平台来落地。

那么，究竟为何要做人力资源数据分析？申刚正说到，HR数据分析首先是解决决策问题，为领导提供决策支持。而正如彼得·德鲁克所认为的，决策一定要量化，因为只有基于精确测量结果，才能产生正确的管理行为。

除了上述的解决决策问题，申刚正先生认为，进行人力资源数据分析的价值可概括为三个层面，第一是决策支持需求，第二是管理体系高效循环的诉求，第三是数字化落地时系统建设的诉求。具体来看，人力资源指标分类也分成三个层面：最基础是大家能想象到的人力资源业务指标；第二个层面是人力资源运营指标，最后在决策层，申刚正强调，我们不要简单提取一个个的指标，而是要把关注的问题先梳理出来，以终为始，帮助领导抽取问题，从而更好地解决问题，这就达到了数据驱动决策的意义。