不管是HR数字化转型，还是被大家广为接受的HR三支柱转型、敏捷组织等，在具体导入之前我们应该首先回到问题本身，想一想业务所面临的实际痛点是什么。

我们可以从HR、员工和管理者这三个维度，来思考大家所面临的常见痛点。

（一）HR ：执行变形、救火应急

一线在执行政策的过程中可能会发生动作变形，政策设计和实际操作在落地实施时出现“两张皮”，效果因而大打折扣。

HR每天被繁复的事务性工作占据了大量的时间，很多时候经常在救火，需要处理各种应急事件，投入在业务战略层面的精力被明显削弱，从而导致专业能力的缺乏。

（二）员工：渴望员工视角的服务

员工希望所有的HR服务都可以基于他们的视角来提供。如，在需要咨询或解决问题时，能够像百度一样搜索关键字，像10086一样电话咨询，从而使问题能够迅速得到解决。

（三）管理者：获取管理建议、简化员工管理事项

当管理者在承担巨大经营压力的时候，会期待HR能够给予实时、直观的数据反馈，获得客制化的管理支撑和建议；

能够进一步简化在诸如团队信息查询、考勤、员工关怀等相关管理事项上投入的精力。

基于不同视角的组织痛点，我们可以从以下3种不同的维度来探索HR数字化转型的解决方案。

（一）组织维度：HR三支柱转型，解决资源配置问题

组织维度（如HR三支柱转型）主要解决的是资源配置问题。在资源投入总量保持不变的情况下，我们可以通过资源的重新配置，使整个团队做得更深、更专，使整个团队更加高效地运营起来。

（二）技术维度：资源释放与开疆拓土

从技术维度上来看，主要解决的是资源释和开疆拓土的问题。

1. 资源释放

伴随着HR数字化的发展，有越来越多的工作可以依托于信息化系统与 RPA等来实现，释放HR更多的时间，从而助力HR承担更多高附加值的工作。

2. 开疆拓土

伴随着HR数字化的不断深入，HR可以探索更多之前不常做、或者不太擅长做的领域。例如借助数据分析，HR可以提供给业务端更加科学的管理支撑和决策建议。

（三）流程维度：解决资源固化问题

通过流程的固化可以让政策、制度行稳致远。

当我们在做数字化转型的时候，应该回归问题的本质，数字化不应成为目的，拿着药方反推病症是不可取的。

和所有的转型一样，在推进数字化转型的过程中，我们都需要思考，转型之下，哪些是我们要坚守的，是不变的；哪些是我们寻求改变的，是需要去不断的去优化的。

在推进转型变革之初，我们需要明晰方向：可以从3种不同的视角探索转型之路的“变”与“不变”。

（一）员工：追求体验

对于员工而言，体验感是相对比较重要的，因此不变的是“以人为本”的核心理念，变化的是可以提供“触手可及、专业高效、满意为先”的服务。

（二）管理者：业务伙伴

对于管理者而言，不变的是业务伙伴的角色，变化的是能够让管理者的日常操作更加便捷、团队关怀更加高效、决策支撑更加有力。

（三）HR：贴近一线

对于HR而言，不变的是始终贴近一线，变化的是“转型升级、提质增效、合规管控”。 

从员工视角来看，在员工的整个职业生涯全生命周期中，绿城中国都注入了HR数字化支撑。

以福利关怀为例，公司上线了员工生日、第二生日（入职周年）电子贺卡与点亮勋章等员工关怀产品。同时在弹性福利平台上，员工能够在吃、购、娱、游、教、穿、行等各个板块一站式地获取积分兑换服务。

此外，员工在日常的工作过程中，可以通过自助服务便捷地获取到相关信息，例如证明开具、薪资查询、福利标准等。 

从管理者视角来看，数字化转型需要实现“3个在线”，分别是组织人员在线，管理行为在线和分析决策在线。

组织人员在线与管理行为在线可以借助OA系统，实现所有的组织架构、审批流、沟通流在线运行。

分析决策在线：分析决策在线是升级过程中的关键。通过BI看板，管理层可以便捷地了解到业务与人员的变化；通过数据分析，管理层可以获得更多的决策支撑。

（一）基于数据分析视角，探索服务业务端的三部曲

关于数据分析，我们可以从看什么，做什么，以及如何做来思考展开。

1. 看什么Why

很多时候，定义一个好问题比后续的分析更加重要。以离职率分析为例：当我们谈到离职率的时候，我们想问的问题也许是：离职率是多少？如何区分主动离职率与被动离职率？

然而业务端更关心的是什么呢？也许是对于他的团队而言，绩优人员是否离开了，团队内是否有足够的梯队支撑整个业务的持续发展。

当我们转化视角之后，就会发现整个问题的解答思路不一样了。

2. 做什么What

我们在思考需要做什么的时候，可以问自己几个问题：发生了什么问题，是谁的问题，是不是马上要去解决，有没有足够的资源，是否能够得到解决。

3. 如何做How

在这里列举一个场景，例如当我们在做数据分析与呈现的时候，如何以产品化思维、用户视角来呈现分析报告，使其更加好用。这里推荐几个建议：

（1）少即是多

在推进HR数字化转型时，我们会发现不是缺少数据，而是有太多的数据需要进行筛选。如何识别出关键的少数，如何通过关键的少数进行呈现，是我们需要去考量的。

（2）金字塔式

在呈现的方式上，我们可以采用金字塔式，避免平铺直叙。

这种方法可以更加匹配受众的思维逻辑。当我们在抛出一个论点的时候，受众自然而然地会去考虑它背后存在的原因。在接下来的内容中我们会给与解答支撑，使受众在阅读时的体验感更佳。

（3）管理建议

在我们拥有海量的数据，做了大量的分析之后，我们需要给出的更多的是论点，而不是论据，我们需要给出的更多的是管理建议，而不是做简单的数据堆砌和罗列。

（4）定制交付

针对不同的业务场景以及不同的实际诉求，我们需要提供定制化的产品交付。

可视化管理一般可以分为5个层级，分别是信息分享、标准分享、标准内置、自动报警、消除缺陷。这里以数据管理为例：

（一）信息分享

（二）标准分享

当我们将标准进一步进行分享后，大家就会有一个参照的基准，知道目前数据的健康情况：是偏高还是偏低，是波动还是企稳。

（三）标准内置

标准内置可以实现整个数据状态的自动呈现。使大家一目了然地了解到，目前的状态是在标准的范围之内还是范围之外。

（四）自动报警与缺陷消除：

员工信息管控的过程中，通过逻辑校验实现众多字段的自动检查，将缺陷停止在数据输入阶段。在数据生成后，如果发现数据的完整性、准确性存在异常，自动触发邮件***相关员工，让员工及时完善自己的个人信息，提升整个过程的效率及效果。