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Wyn客户案例:德昂信息-Wyn助力构建HR人员信息分析看板

资讯 TOM    2024-04-26 13:26

“葡萄城的Wyn商业智能软件产品为德昂信息提供了强大的支持,借助Wyn商业智能软件,可以通过可视化方式展示整个公司的人员信息及其分析看板。”

——德昂信息技术(北京)有限公司

公司简介

德昂信息技术(北京)有限公司(以下简称德昂信息)成立于2009年,集咨询、开发、培训、专业服务和产品代理于一体。德昂信息一直专注数据仓库(DW-Data Warehouse) 和商务智能 (BI-Business Intelligence) 解决方案,14年来也逐步融入人工智能 (AI), 大数据(Bigdata)和云计算 (Cloud.computing) 技术(简称ABC),始终如一坚持在数据分析和应用开发领域发展。

德昂信息十几年来一直专注于数据仓库(Data Warehouse) 和商务智能 (Business Intelligence) 解决方案,始终如一坚持在数据分析和应用开发领域发展;截至2023年底,累计服务了500家以上客户,协助各大企业数字化转型,提升数据价值和支持决策,助力企业创收、增利、避险、提效。

HR分析案例简介

作为专业提供数据仓库与商务智能解决方案的公司,德昂信息为了进一步解决某生产制造业客户的人员分析结构和功能,通过对于该企业人员的基本结构信息、人效成本、收入支出、人员离职流动、加班旷工、出勤、社保、薪酬福利等多维度进行的自助式分析,打造了一款基于规划管理、招聘管理、培训管理、绩效管理、薪酬福利管理和劳动关系管理为主的HR人员分析看板。

Wyn客户案例:德昂信息-Wyn助力构建HR人员信息分析看板

(HR管理6大内容)

下图是基于分析体系的数字化运营体系架构,德昂信息基于底层的ERP、EHR等系统进行数据的抓取,然后再根据维度主数据进行数据分析,再根据HR管理六大内容指标分析体系进行报表管理,最后以大屏看板、仪表板、移动端APP、订阅推送和自助分析等形式进行展示。

Wyn客户案例:德昂信息-Wyn助力构建HR人员信息分析看板

(基于分析体系的数字化运营结构)

HR人员分析看板拥有强大的兼容能力,其不仅满足公司从老板(决策层)到基层员工(执行层)的全对象兼容,还满足了HR、销售、运营、财务、采购等企业业务全流程的主题兼容。除此之外,还满足EHR、OA、ERP等系统的技术兼容。

Wyn客户案例:德昂信息-Wyn助力构建HR人员信息分析看板

(BI平台全方位兼容)

除了全方位兼容之外,HR人员分析看板还可以满足不同角色的分析需求:

仪表板驾驶舱:满足公司高层的分析需求,可以总览全年的关键指标,如员工总数、分布情况等。

多维分析:满足中层领导的需求,可以根据数据进行自助分析,满足自我组建分析报告的场景。

统计报表:满足底层管理人员的需求,可以查看详细的数据,如某位员工的出勤记录等。

Wyn客户案例:德昂信息-Wyn助力构建HR人员信息分析看板

(支持不同角色的分析需求)

HR人员分析看板满足以下分析的应用场景:

Wyn客户案例:德昂信息-Wyn助力构建HR人员信息分析看板

(一站式运营分析平台应用场景)

系统界面介绍

(1)HR信息总览

HR信息总览页面,可以根据不同年份、月份和组织架构进行数据筛选,可以总览员工的人数、结构分析和出勤情况等。

Wyn客户案例:德昂信息-Wyn助力构建HR人员信息分析看板

(HR信息总览)

(2)员工结构分析

员工结构分析包括人员结构现状、员工人数分析、正式员工人数分析、管理人数分析、工程师人数分析和HR人数分析,实现从不同维度角色进行多维分析。

Wyn客户案例:德昂信息-Wyn助力构建HR人员信息分析看板

(员工结构分析)

(3)员工流动分析

员工共流动分析包括员工人数、入职率、离职率和净流入人数等,可以有效地帮助管理层和领导持续观察各个部门的人员流动情况,及时进行调整。

Wyn客户案例:德昂信息-Wyn助力构建HR人员信息分析看板

(员工流动分析)

(4)员工出勤分析

员工出勤分析包括出勤数据概览、缺勤率分析、矿工比例分析、迟到比例分析、加班比例分析、事假率分析和病假率分析,可以帮助管理层有效地观察各个部门员工的出勤数据。

Wyn客户案例:德昂信息-Wyn助力构建HR人员信息分析看板

(员工出勤分析)

(5)员工薪酬分析

员工薪酬分析包括薪酬数据总览、人均收入分析、奖金占比分析、商报占比分析、社保占比分析、人事费用占比分析、加班工资占比分析、薪资占比分析和福利占比分析。

Wyn客户案例:德昂信息-Wyn助力构建HR人员信息分析看板

(员工薪酬分析)

客户感言

德昂信息的相关负责人表示:

通过借助Wyn商业智能软件,德昂信息能够高效地搭建复杂的大屏分析场景,将其解决方案以生动而直观的形式展示出来。通过多维分析功能,用户可以深入挖掘数据背后的洞见,发现潜在的关联和趋势。而参数跳转功能则提供了更加灵活的数据导航方式,使用户能够快速切换、筛选和比较不同的数据视角。

责任编辑: WY-BD

责任编辑: WY-BD
人家也是有底线的啦~
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