对于人力资源工作本身来说，如何通过数据对工作效果进行衡量一直是业界争论的焦点。
那么，HR的价值到底该如何衡量呢？
例如人员数量与结构、学历、年龄等，可以展示一定时间段内组织内部人力资源的基本概况。
一般来讲，每月提供此类人力资源数据报表，并与不同时期的数据进行对比，可以让决策者对人力资源现状有一个概览式的认知。
例如招聘周期、招聘完成率、员工流动率、核心员工流失率、内部流动率等。
较短的招聘周期、较高的招聘完成率可以反映组织“入口”的健康状况。
而合理的员工流动率、较低的核心员工流失率可以反映组织“出口”的健康状况。
内部流动率，如员工换岗、员工晋升或接班人计划等，可以反映出组织内在的活力。
动态数据的收集也比较容易，关键是组织要沉淀数据，并及时了解市场行情，通过内部及外部的对比分析，才能对组织人力资源的活力有客观的评价。
比如分析发现一段时间内某个岗位的招聘周期变长了，HR及用人部门就要坐下来分析。
是市场供给减少了，还是市场竞争激烈了，还是人才定位出现偏差或其他原因，之后才能找到对策。
这类监控数据，就像反映组织健康状况的晴雨表，随时可以给管理者预警。
例如人均效率、人力资本投资回报率、员工满意度、员工敬业度等。
分析数据，可以深入了解组织的效率，反映人力资源对业绩的作用，也是影响人力资源及公司战略决策的重要参考。
这类数据的收集与分析需要模型支撑，需要花费一番功夫。
同时，这类数据的分析也最富创造性，对组织业务的影响最有参考价值。
这就引导管理者将资源重点放在员工满意度上，采取一系列措施去提高员工满意度。
一旦员工满意度有所下降，管理者就要检讨和反省背后的原因，并拿出应对措施。
再比如分析发现人均效率下降了，通过人员预测模型发现公司的人员是多了而不是少了。
此时公司的人员战略目标或许需要由“增员”转向“减员增效”。
人均效率、人力资本投资回报率有标准的公式，需要HR与财务配合，共同完成。
员工满意度、员工敬业度等也有一些成型的理论和模型，比如盖洛普Q12等。
关键是选择那些经过时间和众多组织检验过的模型，并坚持在组织内推行下去。有历史数据的沉淀，才有对比分析的意义。
一个企业的管理是否有效率、组织结构设计得是否合理、是否有优化的机会等等，也可以通过一些数据发现。
比如，公司管理人员的平均管理幅度，也就是平均一位经理直接管理几位员工，通过这个可以从一个角度反映管理效率;
再比如，公司从总裁到普通员工有几个层级，层级越多，组织的沟通效率越差;
再比如，也可以分析前线销售或者生产的员工与后台管理人员的比例，可以分析一下，公司的管理有多“重”;
再比如，也可以针对某一职能，进行跨企业的分析，平均一位人力资源从业者支持多少位员工，这个就可以反应这个职能的管理效率。
当然，不同企业由于业务、管理模式的不同，无法做出一个绝对的好或者不好的判断；
但，可以以某一个时间点为基础，持续跟进与分析这些数据的变化，判断是否有持续性的改善？
集中力量优先解决重点问题 HR管理模块众多，从战略规划到招聘、培训、绩效、薪酬、员工关系、企业文化等等，可能处处有问题，能进行分析的地方也很多。
但资源有限，要使人力资源分析的作用发挥到最大，应集中力量优先解决重点问题。
何为重点问题？
公司战略需要的指导性或支持性分析是重点，目前最影响业绩的问题也是重点。
人力资源数据分析不能孤芳自赏，必须服务于业务才能发挥真正的作用。同时，从事数据分析的人员也需要有销售、财务的敏感性和基本的知识，这样才能将HR与业务更紧密地联系起来。
HR部门手上有很多现成的数据，从这些数据入手，先一点点地做起来。数据本身是没有意义的，关键在于如何将数据与业绩关联起来。这确实需要创造性，并投入精力。基本的统计方法也是需要掌握的。
一旦决定要做分析工作，就要将它融入HR日常的业务工作中去，并安排专人负责日常数据的收集与整理。并且这个工作一定要有持久性，任何一个时间断面上的数据都难以单独进行有效的分析。组织内部历史数据的沉淀在评估和预测方面能发挥更大的作用。
例如，谷歌通过研究发现，好的管理与人才保留率和团队绩效之间是正相关的关系。
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