关于人力成本管理之数据分析的迷茫

 
从事薪酬管理相关的岗位，总感觉千头万絮，梳理不清的感觉。
公司是个集团企业，这是一个很大的平台。同时，从另一个角度看，这也是一个很空旷的舞台。

数据资源丰富，因为有近千个样本，各期数据。数据也很空洞，我说的是，各部门只掌握着本部门的数据，部门之间的数据接口，在很大程度上，取决于本部门管理的需要，造成数据维度不全。你想要的，不是我想分析的，各部门之间配合度偏差。另外，数据的分布，还有管理上的需要，或者需要清晰，或者需要人为的混沌。分析之前，思絮万千，真正想做数据分析时候，却是无从下手。
现实情况就是一群面对数据饥肠辘辘的人，围着数据大餐，是怎么啃都啃不到肉。
对数据的过度渴望与期许，都缘于对数据的没有真正理解。数据呼唤庖丁解牛式的大师，熟练与稔（rěn）熟，理解与运用。行事唯握本心，莫忘初衷，面对纷杂的数据，我们首先要弄明白，我闪从哪里来，到哪里去。我们到底要解决什么问题。
 以下的内容，我像漫无目的游逛人，随意写下的文字：
数据分析需要各种分析工具、建模工具。
一、数据的宏观分析需要

数据分析解决不了管理的根本，数据分析只是为管理提供了依据。正确宏观数据分析可为公司战略方向提供了量化的数据参考，但最终并不能解决问题，它更多的是发现问题。
是模糊到抽象，从混沌到轮廓。是方向的指引。为战略提供指引，为实施结果提供的好坏提供论证。
或者说，立足于海量数据分析的大数据分析，解决了方向及方向校验的问题。

大数据有没有用，依个人观点，对一般的工作人员来说，是件“华而不实”、昙花一现，即便做的比较好，也只是灵光一闪，对实际业务指导没什么直接作用。总之，是件事倍功半的事，除非你是公司的高层，或公司高层授意操作。
本人意见，缺乏微观数据操作的事，宏观的事尽量少干，说的功利一点，曲高和寡没疗效！
 
二、数据的微观分析需要
 

 数据的微观分析，更像是事务性操作层面的事。对于大多数身为员工层次的人，做好微观数据分析，则显得接地气，而且效果直接明了，工作总结中的数据分析，为干事做指导或者说是干事的一部分（事业有时离我们有些距离）。还是那名话，我分析数据的初衷是什么？一定是解决我们的问题！不是为了数据分析。宏观数据分析、微观数据分析是层次问题，是由空中顠向落地转化的过程。

 回到本位，从事薪酬管理岗位，我的数据分析何去何从?难道又要用5W2H方法，呵呵！
温习：
我的现阶段主要工作：人力成本分析
现有的数据：分支机构工资表、财务的薪酬科目数据
前期我能做的：分支机构工资总额、平均工资。
需要做的：
 
 

岗位职责：

深入理解业务、产品的方向和需求，针对复杂的商业问题，规划、设计、实现基于数据挖掘的解决方案，充分实现数据的商业价值；

与业务、分析、数据仓库、技术等团队合作，支持从需求剖析、框架设计、分析挖掘、数据可视化、结果评估优化到模型工程化完整项目流程；

分析和研究数据与实际业务的关联关系，利用数据挖掘的先进技术，针对具体业务需求场景，构建销售预测、用户分层等模型，并清晰地解析模型；

建立分析模型，通过汽车之家的海量数据，应用统计分析、数据挖掘方法解决业务部门的实际需求；

参与大数据挖掘工作，从网站运营、营销传播、用户分析等方向为客户（例如汽车厂商）提供数据分析服务，并根据分析结果提出决策建议；

深入理解现有汽车垂直媒体的商业模型和未来趋势，从对产品、业务和商业的分析挖掘中寻找数据商业价值点，从整体的角度寻找数据中的商业价值和机会

边写边想，待续！