在整理數(shù)據(jù)的過程中，BI使用者需要創(chuàng)建維度、選用維度，并挖掘更多的數(shù)據(jù)維度。6月30日，Moka資深客戶成功經理楊建林在BI系列公開課中，帶領大家洞察數(shù)據(jù)奧妙，挖掘其背后故事。
數(shù)據(jù)源與它的小伙伴
若想弄清數(shù)據(jù)源的含義，就需要了解其本身定義及與其相關的幾個概念：
· 字段：招聘系統(tǒng)每個對象上的顆粒維度，組成每個實體業(yè)務對象的元素。Moka BI中有500+系統(tǒng)自帶字段，同時支持Moka ATS后臺用戶在職位、候選人、Offer及HC字段管理模塊下創(chuàng)建的自定義字段。
字段維度舉例：職位名稱，職位招聘流程，職位需招人數(shù)，候選人姓名、郵箱、電話
· 實體：系統(tǒng)中每個業(yè)務對象，劃分自定義字段的類別。Moka BI目前提供30+個實體。
· 數(shù)據(jù)源：是配置報表的源頭，即報表字段/條件的獲取來源。對數(shù)據(jù)源里的實體或實體連接進行修改，會直接影響到使用該數(shù)據(jù)源的報表數(shù)據(jù)結果，同?數(shù)據(jù)源可作為數(shù)據(jù)模型用來建立多個報表。
· 關聯(lián)關系：是可根據(jù)報表配置需求搭配，每個實體之間都存在關聯(lián)關系。如果配置的連接關系不同，則配置完成的報表數(shù)據(jù)呈現(xiàn)就可能不同。
實現(xiàn)系統(tǒng)維度，配置數(shù)據(jù)源
了解數(shù)據(jù)源及相關概念后，可對數(shù)據(jù)源配置進行學習。本系列的前三節(jié)課涉及到許多報表維度，怎樣可以在系統(tǒng)中實現(xiàn)這些維度?
1. 內置數(shù)據(jù)源
產品基于上千家客戶制作報表的需求而形成。因此，在產品側預先設置好的實體連接關系，基本可以覆蓋80%～90%的用戶報表配置需求。
然而，在實際業(yè)務過程中，也有一部分報表需求不能被內置數(shù)據(jù)源所解決，此時便需要我們搭建自定義數(shù)據(jù)源。
2. 通過需求反推數(shù)據(jù)源
通過需求反推數(shù)據(jù)源就是搭建數(shù)據(jù)源的案例之一。比如，現(xiàn)需統(tǒng)計招聘HR工作量及識人精準度，則需要查看候選人被操作轉推至其他崗位的數(shù)據(jù)。
該命題涉及了三個對應數(shù)據(jù)源，第一數(shù)據(jù)源為“用戶”，第二數(shù)據(jù)源為“用戶操作”。當HR將候選人推至其他崗位時，需用到的第三個數(shù)據(jù)源為“申請”。
數(shù)據(jù)源已知，就可在系統(tǒng)中創(chuàng)建這三項數(shù)據(jù)。操作步驟如下：
·在報表中心處，進入報表配置需求模塊，點擊數(shù)據(jù)源-添加數(shù)據(jù)源;
·在左側尋找“用戶”“用戶操作”與“申請”三個數(shù)據(jù)，并將其拖拽至右側畫布;
·點擊添加連接關系-彈出實體-通過字段連接;
·完成數(shù)據(jù)源配置，即可返回報表中心-新建報表-選擇剛剛創(chuàng)建的數(shù)據(jù)源;
·拖拽用戶姓名、用戶操作候選人、推薦職位申請及推薦候選人是否入職等數(shù)據(jù)維度，生成明細表。
以上就是數(shù)據(jù)源概念及字段連接講解，大家如想深入了解具體配表步驟，可與客戶成功經理進行交流。
PS：在實體對象數(shù)量如此之多的情況下，用戶需要依照實體關系對照表，以知曉哪些字段間可以連接。該表可通過客戶成功經理獲得。
洞察數(shù)據(jù)，聆聽數(shù)據(jù)語言
數(shù)據(jù)洞察模型
基于招聘數(shù)據(jù)與操作系統(tǒng)留痕，企業(yè)可追蹤、分析背后規(guī)律，通過這些規(guī)律指導后續(xù)行為與決策，將招聘團隊從繁瑣工作量中解放出來，控制招聘可預見范圍，并以數(shù)據(jù)支持決策，最終達到降本增效的目的。
見“招”拆招，用數(shù)據(jù)分析!
給大家出個問題：如果我們現(xiàn)在接到任務，希望在2個月內招聘100名軟件工程師。那在這個指令下，企業(yè)需要哪些人手，又需要做好哪些準備?
你可以先想想這個問題，再來看看怎么運用工具解決。
1. 招聘漏斗表
分析過去三年軟件工程師崗位的招聘通過率，并結合目前在招聘系統(tǒng)流程中的人員儲備，可推算軟件開發(fā)工程師崗位的招聘人數(shù)。
基于現(xiàn)有每階段轉化率、各階段簡歷量，通過對應比例相乘、四者加和，在簡歷處理完畢的基礎上，可計算出，企業(yè)預計可完成約73個軟件工程師的招聘量。
2.尋找差距
若想完成指標100的數(shù)量，還需招27人，通過反推，企業(yè)在初篩階段還需引進約2300封簡歷。
關鍵策略為，加大尋訪力度，并提高階段轉化率，盡量縮短完成周期。反推計算過程如圖：
3. 預測招聘進展
基于以往三年各崗位各階段平均數(shù)，可預測40天后的招聘人數(shù)量，如下圖所示，計算結果為在未來一段時間內，企業(yè)大概能完成的HC招聘數(shù)量。
此外，如果企業(yè)試圖增大目標量，則需要在各階段、各流程中提升人效。
4. 預測Recruiter
在當前人效基礎上，企業(yè)需要招聘10個新候選人。完成該指標需要HR看50份簡歷，或做10個電話面試，或安排30個面試，或溝通10個offer。那么，完成該項目共需要多少HR?
如下圖計算過程所示，基于目前系統(tǒng)數(shù)據(jù)及要引進新數(shù)據(jù)，需375人天，即如果一個HR完成以上項目，共需375天。如果企業(yè)要在63天招聘周期內完成該項目，則需6個HR完成。
以上就是通過數(shù)據(jù)層面對招聘數(shù)據(jù)的預測，該結果也是未來匯報的依據(jù)。
總被拒絕?讓數(shù)據(jù)診斷原因!
招聘過程中，HR常在發(fā)了offer后被候選人無情拒絕。究其原因，是因工作地點、發(fā)展路徑，還是薪資水平?
以薪資維度為例，企業(yè)該如何透過此維度，為其未來招聘做出決策呢?
基于以往數(shù)據(jù)可統(tǒng)計出候選人在投遞時的期望平均薪資水平，或發(fā)出offer平均薪資及接收offer候選人平均薪資，以及另外兩個維度——拒絕offer的平均薪資期望，和拒絕offer的平均工齡。
觀察數(shù)據(jù)統(tǒng)計下反映的現(xiàn)象：
·對于工作2年左右的客戶成功經理，其平均薪資期望大概在16000左右，在此薪資水平下，候選者接受offer的概率較高;
·社招中，大部分參與人都希望在家庭所在城市工作。由此可知，工作所在城市是候選人考慮的重要因素之一。
從薪資方面來說，HR可通過相關現(xiàn)象知曉市面不同工齡、年限職員的期望薪資范圍，并以此作為內部盤點標準，為企業(yè)制定星級及招聘預算提供參考。這樣與市面對標后，企業(yè)可盡量減少由于薪資原因拒絕offer的候選人數(shù)量。
透過數(shù)據(jù)報表層面，看透數(shù)據(jù)背后的隱藏故事，學會通過數(shù)據(jù)進行輔助決策。以上就是本節(jié)課的內容。
下節(jié)課，Moka將為你分享行業(yè)優(yōu)秀BI報表案例，讓你在擁有理論知識的基礎上，為實現(xiàn)最佳實踐做好準備!
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