我们把人才数据分析的成熟度分为四个层面，第一个层面是反应性统计，包括基础组织与岗位信息、员工基础信息、员工基础行为数据等。第二个层面叫做高级分析。常用的分析方法包括人才细分、基准分析、内容分解、连续性统计。第三个层面为决策分析，包括业务驱动分析、关联因子和因果分析。第四个层面我们可以理解为模拟和预测。需要建立价值判断基准、复杂建模和数据预测。

传统人力资源管理过程中的选用育留辞、入离升降调的数据在某种程度上体现了效率价值，基本在第一和第二个层面徘徊，某种角度上，这些基本都是人力资源部“自娱自乐”的数据。

原因是这其有两个致命的缺憾，一是管理视角，而非人才。管理视角关注管理行为，人才视角关注人才特征和驱动因子。我们的国家在做供给侧改革，也给我们的企业管理带来启发，以往的管理侧重管控，自上而下视角。现在的管理侧重引导和影响，强调以人为本的自下而上的视角。站在人力资源管理的角