29、人力资源管理的数据建模与分析

人力资源管理的数据建模与分析

在人力资源管理中，数据的有效处理和分析至关重要。通过合适的数据建模技术，可以更好地理解员工的人口统计学特征、技能、收入和绩效，从而最大化员工对组织的影响。以下将详细介绍人力资源数据建模的相关技术和方法。

1. 员工档案跟踪

1.1 初始方案问题

假设在大型企业的人力资源部门工作，每个员工都有详细的人力资源档案，包含至少 100 个属性，如雇佣日期、职位等级、工资等。员工会不断经历入职、调动、晋升等情况，需要准确跟踪和分析员工档案的变化。

最初可能会设想一个方案，将每个员工档案变更事件记录在一个事务粒度的事实表中，该事实表的粒度是每个员工档案事务一行。由于员工档案变更（如地址变更或职位晋升）没有相关的数值指标，所以这个事实表是无事实的。其维度包括事务日期、事务类型和员工，事务类型维度指的是导致创建这一行的原因代码。但这种方案存在问题，员工档案事务事实表和类型 2 员工维度表的行数相同，且几乎总是相互连接，这违反了维度建模的原则。

1.2 优化方案

可以通过增强员工维度表来简化设计，去掉档案事务事件事实表。员工维度包含员工档案变更后的特征快照，事务类型描述成为员工维度中的变更原因属性，用于跟踪档案变更的原因。

员工维度表结构如下：
| 字段 | 描述 |
| — | — |
| Employee Key (PK) | 员工代理键（主键） |
| Employee ID (NK) | 员工自然 ID |
| Employee Name | 员工姓名 |
| Employee Address | 员工地址 | <