说到数据分析，可能很多企业会有疑问：企业管理为什么需要数据分析？其实，数据分析是每个职场人都应该具备的能力。特别是对于东莞人力资源管理来说，人力资源管理作为公司的一个重要组成部分,也受到大数据的影响。
 
对于大数据在人力资源管理中的应用，最关键的不是数据绝对化的大与多，而是信息的丰富性与连续性。有的企业可能认为企业人员没有那么多，人力资源数据不足以“大”，因此觉得企业的人力资源数据分析没有价值，可以不用做数据分析，这种想法是错误的。
 

 
 
在人力资源管理中也存在着大量的数据，包括员工个人资料、员工考勤记录、企业的信息传递过程、业务流程及企业的结构规模等。但很明显，在现阶段我们对这些数据的利用还不充分，会忽视某些重要数据的作用。因此，我们要建立系统化、规范化的数据管理系统，用数据支撑人力资源管理，做出科学的决策。
 
人力资源数据分析分为三种类型
 
一、基础信息数据分析，即基于静态数据进行的分析，包括人员总量、人才结构、人员状态、人力资源配比等，这些都可以通过基础信息来获取，从而反映出企业人力资源现状。
 
二、职能业务数据分析，也就是通过人力资源业务活动，比如员工关系、招聘、薪酬激励、学习发展、绩效考核等过程中产生的数据，对这类数据进行分析属于人力职能业务分析，可以反映出企业人力资源活力。
 
三、效益效能数据分析，人力资源管理的最终价值是什么，一定是给企业带来效益、效能，那么就要对人均单产、人工成本利润率、员工满意度等进行分析，反映出企业人力资源质量如何。
 
数据分析的价值就在于对于海量数据进行存储和分析，从而体现出人力资源管理流程、人员配置、人员考核、企业资源管理、工作效率是否可以进行优化和提升。
 
企业在做人力资源数据分析时，分析模型最好是可以通过软件随意变化，无论是年龄、职位、民族、籍贯等都是可变的，这样需要什么信息，对什么数据进行分析就可以了，同时可以将结果做成报表式的，通过报表更完整、全面的进行数字化了解。