怎样的才能让人真心喜欢

　　在一家公司里，人力资源部似乎不是一个特别讨喜的部门，有时候他们需要板着脸，需要尽力维护着公司利益。从人才管理到薪酬福利再到绩效管理等等方面，总是扮演着大家长的角色
　　但是今天，小益整理了光辉合益大中华区总裁陈雪萍女士独家见解，从管理咨询的视角出发，跟小伙伴们分享HR的几个制胜法宝，希望能为小伙伴们带来有价值的借鉴意义，让小伙伴们成为讨喜的HR！
　　聪明的大脑
　　首先要有一个聪明的大脑。
　　光辉合益大中华区总裁陈雪萍女士曾做过这样的分享：对于管理咨询行业而言，信息筛选和收集的重要性不言而喻。随着互联网经济的飞速发展，纷繁多样的信息已经渗透到了每个角落、每个人、每台电脑、每部手机
　　因此，面对丰富及多样化的信息，HR们若是没有一颗有洞察力，有洞见的大脑，那你的信息就只是Information，没有变成洞见。而聪明的大脑意味着要将信息转化为洞见。
　　此外，你需要有归纳、总结和提炼的能力，你能够看到别人看不到的事物发展趋势的一种能力。拥有聪明的大脑，才更可能帮助公司看到动态、问题的根源，又对行业、对要解决的问题有深刻的洞见，这些是光辉合益作为管理咨询公司的致胜法宝之一，也是能够给HR们走向成功带来的启示。
　　解决问题的能力
　　迅速而有效地解决问题是一种重要的能力。
　　陈雪萍女士曾提出，现在企业的领导人都越来越务实，希望通过咨询看到效果。如果你看十年前的咨询，会发现许多写得非常漂亮的、很厚实饱满的报告。而现在，哪怕是连一页纸都没有，但只要能帮企业解决问题，便是创造价值的一个关键契机点。
　　这种能够解决实际问题的能力非常重要，HR们需要找到一个平衡，不能够为了解决一个问题，而产生新的矛盾。简单举例，为了解决问题而让员工下岗，结果却导致矛盾闹事，像这种新的矛盾是不可以产生的。所以这种理想和现实之间聪明的匹配与平衡，使解决问题的方法达到双赢、甚至是多赢的效果，将成为HR们重要的价值体现之一。
　　然而，教科书中告诉我们，人力资源分为六大模块。。。。。。但遗憾的是，关于人力资源领域中解决问题的能力，六大模块并没有告诉我们，三支柱也没有告诉我们。可是解决问题却是HR最核心的竞争力，所以HR们必须要：
　　抛开模块意识。在面对企业实际的时候，通常需要我们从：业务、数据、经营、组织、合伙、法律等分析问题，而并不是框在模块当中。
　　深度分析是核心竞争力。不同的答案会带来完全不同的解决方案。HR想要有更大的价值，就必须掌握深度分析问题的能力，否则你永远都只是配角。
　　问题背后的开源节流。所有问题的实质就是：期望得到的和实际体验到的之间的差距。很多HR都忙碌在如何提高实际的体验，而往往忘记期望值的管理。
　　找到问题的本质。所有问题都有本质，企业经营管理也有其本质，只有找到问题的本质才能真正的解决问题。
　　利用大数据
　　无论是对于管理咨询行业而言，还是对HR而言，利用大数据是一个不可阻挡的大趋势。
　　未来的管理咨询行业，数据库越大，样本越大，你将更有发言权。而未来的管理咨询公司，可能会变成一个没有边界的组织，或者是一个开放的平台。利用开放的平台，尽可能多地在市场上吸引到那些聪明的大脑，那些具备实际解决问题能力的人，然后再把这些人聚集到这些平台上，为客户增加价值。因此，未来的管理咨询公司可能更多的是向无边界组织发展。
　　同样，对HR而言数据的收集和管理需要有自己的玩法。数据分析建立的基础是数据可靠、全面、连续，在这个基础上建立起大数据分析或数据的整合才有可能产生有价值的结论。但同时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。
　　面对资源有限的现状，要使人力资源分析的作用发挥到最大，在数据的收集和管理上，有哪些事项是需要注意的呢？
　　从已有资源开始。HR们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。
　　打破常规，不断创新。大数据时代的崛起，在于没有拘泥于已有数据固有的意义，而是不断寻找关联性，利用这种关联性去预测整合。思维、技术、数据拉动数据分析的三辆马车，其中思维是启动机，一个好的利用数据的模式和思路，是使用数据进行创新管理的根本。
　　工欲善其事，必先利其器，作为一名人力资源从业者，需要利用本岗位所拥有的资源，那么这些曾经沉默的数据，就是进行精细化人力资源管理的好工具，并且这个工具一旦开始发挥作用，随着时间和数据的累积，就会越用越好用，会逐渐成为指导企业成长和发展的人才风向标。
　　或许，这些小建议无法给HR们的工作带来立竿见影的效果，但努力尝试一下说不定可以成为一个实现转变的契机点。如果HR还固守在过去的一亩三分地，就没办法实现作为一个企业业务合作伙伴的价值，同时也不能体现你人生的价值。