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人力资源数据分析已经逐渐成为主流，越来越多的公司开始重视人力资源数据分析，但是主要还是集中在描述性分析和诊断性分析，要跨入到预测性分析，数据的规模、规范性和连接方式已经成为制约数据分析能力进一步提升的瓶颈，员工全生命周期数据化管理的需求将被提上日程。
什么是员工全生命周期数据管理
员工全生命周期，主要是针对员工在一个公司而言，是员工进入这家企业到离开的整个阶段。
从人力资源传统六大模块来看，人力资源管理活动和员工全生命周期是紧密联系的，包含了“选、用、育、留”各个阶段。
很多公司人力资源架构是遵循传统模块来设置的，或者在传统模块的基础上做了适应性调整，各个模块会产生各种数据，如招聘、培训、薪酬、福利、考勤、考核、员工测评、员工满意度、员工关系等各种数据，除此以外，员工在各自岗位中也会产生一些数据，如工作产出等。
如果没有强有力的规范、协调、处理、连接数据的手段，这些数据或多或少会产生割裂，基于人才数据的决策并不是在统一规范的数据产生的，这样会造成决策的差异化，严重的甚至会产生决策“打架”的情况。
基于这种情况，组织需要做员工全生命周期数据化管理，将和员工相关的数据都纳入到统一管理中，为一体化人才管理、一体化决策、预测性分析、人才投资回报等提供数据支持。
员工全生命周期数据管理，主要有以下特点：
1）员工进入这家企业到离开的所有数据都有记录；
2）所有的人才数据，实现统一管理或者可以快速连接；
3）数据管理不能依靠大量的人力投入就能实现。
笔者在某公司主导员工全生命周期数据管理项目，其中一项要求就是查询某员工数据，要求5分钟内拿出主要信息数据，并生成规定格式，20分钟内规定的全部数据要整理完毕，其中包括非必要转换成电子数据的纸质内容。
为什么做员工全生命周期数据管理
1）从人力资源管理到人才管理
人力资源管理正在逐步走向人才管理，人力资源管理阶段，形式上是人的管理，但是实际上是为了职能管理，各模块之间产生了割裂，人力资源部门对人的管理是基于统一规范性的角度出发来实施管理，并未形成差异化的管理，也没有深入结合业务培养人才。
人才管理需要结合公司战略、组织文化，深入挖掘人才潜力，结合业务培养差异化的人才，它需要有统一的人才模型、选聘标准、评测方法、培养标准，在统一衡量标准下发现人才、开发人才。
2）从人才成本到人才资产
员工一直是作为公司成本出现，成本的属性决定组织视员工为一种负担，为追求最大利润成本是可以压缩的，这也会导致对人才的认识和挖掘不足。
组织要追求持续发展、长期利润，要把人才看作资产，通过挖掘人才潜力、激发人才积极主动性，在福利、激励、培养等方面加大投资，实现资产可以升值。通过分析人才资产投入与产出，得到人才回报率，对不同人才、人才的不同阶段实行差异化管理，实现人才价值最大化。
3）从事前决策到事前预测
针对人才决策，基本都是依据经验或者结果数据来总结规律，用过去的数据为下一步行动作指引。
在快速发展的时代，有可能会刚开始行动就已经落后，对未来预测的需求会越来越大，这需要构建预测模型，通过数据的持续更新，不断修正模型，实现对未来越来越精准的预测，没有员工全生命周期数据支持，对人才未来决策也无从谈起。
如何做员工全生命周期数据管理
员工全生命周期数据管理实现形式有多种，可以借助外力，实施统一系统来做数据管理，也可以设立专门数据管理部门，将各方面的人才数据整合，形成统一的人才数据库。
首先，HR部门要牵头，统一数据标准、定义、规范和口径，确定统一人力资源字段，建立统一人力资源指标库。所有的输入和输出，需要符合制定的数据标准和规范。
其次，调整人力资源组织架构，人力资源组织中需要有数据管理分析岗位，管理数据标准及规范，打通各平台、各部门数据，将人才数据连接，为各项决策输出统一规范的数据。
员工全生命周期数据管理是一项大工程，需要持续投入人力、财力、物力，它不仅为一体化人才管理、一体化决策、预测性分析、人才投资回报等提供数据支持，在实施过程中，对组织流程的优化、工作效率提升的作用也是明显的。
在一些企业，老板对一次性投入资金还是有所顾忌，HR可以先统一数据标准和规范，将一些场景的数据先行打通，随着工作的不断深化打通的场景会越来越多。
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