人力資源管理發展到今天，絕不僅僅是處理事務性工作，企業人力資源管理的優劣直接影響企業的利益與核心競爭力，是企業發展的關鍵。
數據化代表了當下和未來企業發展的方向，當下很多企業都已經在進行數據化轉型，這時，人力資源必須成為數據化企業里的領導者。這就意味著人力資源部門需要建立數據化的人力資源管理平臺。
一、企業數據化管理的前提是數據化思維
“數據化不僅僅是一種技術變革，更是一場認知與思維革命。”中國人民大學彭劍鋒教授將數據化思維總結為四個特點：
（1）斷點、非連續，要從漸進式連續性線性思維到非連續性生態思維，數據化的典型特征之一是發展曲線會出現斷點，呈現非連續，不拘泥于經驗，有時無跡可循。它意味著企業要有長遠的戰略格局，能夠洞見未來，布局“生態”；其次，企業要有數據化連接的端、網、云價值閉環思維。
（2）破界、融合，要從封閉式邊界思維到開放式跨界融合思維；數據化的典型特征之二是破界融合，它意味著生產者與消費者的破界融合，供需雙方的破界融合，企業組織與外部生態的破界融合，產業與產業的破界融合，軟硬技術的破界融合，線上線下的破界融合。
（3）突變、顛覆，要從單一基于大慨率事件推測來來的思維到洞見與感知小概率的“黑天鵝”突變事件的思維；從基于資源與能力的漸進式彎道超車思維到突破資源與能力的顛覆式創新變道超車思維；數據化的本質是創新，是連續性創新與顛覆創新，是追求原創性創新而非簡單模仿創新，是追求躍遷式成長與變道超車而非漸進式彎道超車。
（4）分布式、多中心，從垂直式單一中心思維到分布式多中心思維，從非對稱性單一聚焦壓強思維到對稱性多項動態選擇思維；從組織管控到組織賦能，從專注核心人物到尊重個體力量，關注小人物、邊緣人物的創新。數據化的典型特征之四，就是數據化無限連接、交互的網狀結構體系中的分布式與多中心特點。
二、薪人薪事數據驅動，重塑人力資源管理
薪人薪事利用數據化思維的四大特點，打造數據驅動“人效提升”的智能一體化HR SaaS服務平臺，致力于幫助企業提升人力資源管理能力，激發組織員工和工作活力，全面提升人才管理效能。
薪人薪事上線至今，不斷貼合HR業務需求、企業數據化管理訴求，經過六年的產品演變，多個版本迭代，幫助企業提升數據化能力：一體化X-One系統(2016年)、面向業務增長的Growth-Oriented理念（2017年）、與周邊業務協同的“超鏈接”（2019年）以及最新推出的“Data雙引擎版”（2021年）。
第二代數據驅動引擎（持續升級中）：
1. 增加培訓模塊，強化OpenAPI外部數據獲取。
2. 增強招聘、績效模塊，升級多種智能數據方案、算法，完成對51個維度的數據指標體系的建立、分解、跟蹤。
3. 完善組織效率層、個體效率層建設，增強數據顧問價值、用戶HR培訓學習價值。
（1）薪人薪事51維數據指標
薪人薪事充分利用數據化的“斷點、非連續”特點、運用數據生態的思維，打造薪人薪事核心數據價值模型。
企業發展中有哪些數據具有“斷點、非連續”的特性呢？薪人薪事統計大約有51個維度，這些維度的數據獲取是建立在之前的一體化X-One系統(2016年)、面向業務增長的Growth-Oriented理念（2017年）和與周邊業務協同的“超連接”（2019年）基礎之上的。
（2）薪人薪事三階六步價值服務體系
根據薪人薪事51維數據指標，建立薪人薪事的系統價值，它需要系統完成三個階段：
1. 價值確認：對客戶企業的數據采集。并根據我們自己給出的行業模型、優秀的案例模型進行對比診斷，指出企業需要改進的點。
2. 價值上線：在上述基礎之上，確認改進方案，并且部署上線。
3. 價值實現：新的方案上線之后，在企業的連續運轉之下，會有新的數據的變化和呈現，并不斷補驗證，這些新的數據提升就是價值所在。
六個步驟：
1.數據建模：利用技術系統，幫助企業建立數據模型；
2.模型診斷：依據數據建立的指標模型進行分析，對比行業透明數據進行診斷；
3.確認方案：根據診斷問題給出方案，加速組織成長 ；
4.部署上線：確認改進方案后部署上線；
5.驗證方案：企業連續運轉之下，會有新的數據變化和呈現，并不斷驗證；
6.數據化提升：對比數據的變化，繼續數據化提升，形成循環迭代實現信息提升效率！
薪人薪事三階六步價值服務體系模型抽象如下：
三、薪人薪事以科學提升人效為核心價值
薪人薪事將數據、算法、系統、平臺與行業解決方案的知識沉淀融合，打造組織員工、薪酬考勤、招聘管理、績效激勵、培訓管理、集團管理-薪人薪事六大版塊，組成智能一體化HR SaaS服務平臺，幫助企業信息化建設，驅動人效提升。
目前薪人薪事已打通“人力+財務+業務”多渠道、全業務的一體化數據體系，通過建立AI、集中、實時的數據中心，對業務、組織、人員的場景刻畫自主學習，最終實現智能化、數據共享、快捷模型分析、精準決策依據。讓個體激發活力提升價值，讓企業科學管理提升效率，讓組織積累經驗提升效能，實現信息提升效率，數據洞見未來！
