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人社部企业薪酬调查案例

项目背景

企业薪酬调查是由政府定期组织实施的以企业中不同职业劳动者工资报酬水平和不同行业企业人工成本状况为调查内容的抽样调查。它是加快建立收入分配监测系统,深化收入分配制度改革的基础性工作。建立企业薪酬调查和信息发布制度是深化工资制度改革的重要内容,已列入国民经济和社会发展“十二五”规划纲要。坚持做好这项调查,对促进经济发展,加强社会管理具有重要意义。但由于调查范围广,调查样本替换率难以把控,调查数据质量不易控制,收集数据量大等原因,传统下发excel样本问卷及纸质问卷的调查方式,已不适应该项调查。具体难点如下:

(1)采集数量多,周期长。目前,薪酬调查包含全国167个城市约7万个企业样本的企业信息及几百万员工信息采集、汇总、计算、分析、整理发布等工作,数据量巨大,如果数据采集汇总流程全部由人工通过excel方式完成,实现难度几乎为不可行。

(2)数据质量难以控制。由于excel无法提供数据校验功能,数据质量的控制完全由人工完成,数据质量  参差不齐。

(3)数据分析难。依赖excel人工汇总,无法对数据进行综合应用,无法高效分析企业薪酬、企业人工成  本等各项经济指标及四分位数分析。

(4)数据综合利用度低。由于企业薪酬调查每年开展 ,并且调查问卷会存在小部分变动,传统excel汇总  方式,无法满足各岗位工资变化趋势相关分析。

系统解决方案

为解决上述难点,让薪酬调查工作顺利高效开展,人社部决定搭建薪酬调查系统:采用i@Report快速搭建数据采集平台,辅以离线填报软件,完成各企业数据收集工作,为信息平台建设奠定数据基础,即数据采集模块;并结合BI@Report实现大规划、大建设成果的集中展示,辅助完成工资指导线等决策,从而快速高效地实现填报、校核、计算、汇总、统计、分析及输出,即数据分析模块。

系统的整体架构如下图所示:

图 1 系统架构


 企业薪酬调查系统,提供的数据采集、统计分析整体方案,切实帮助人社部解决了以下问题:

(1)采集数量多,周期长。

 i@Report支持Excel表样导入,快速实现已有采集表单的定义,结合调查数据质量要求,在系统中添    加审核公式后,即可下发到基层单位,进行数据填报。数据填报支持多种途径和方式,包括:

  •   ①  在线填报;
  •   ②  离线填报;
  •   ③  通过Excel导入

对于本地excel已经存在的历史数据,可以直接导入到系统中,高效完成几百甚至几千条职工数据的报  送工作,让企业的填报者摆脱传统报表工作的繁琐与枯燥。
 此外,i@Report提供了从表单设计、表单发布、数据填报、数据管理、到数据查询和分析的一整套解决方  案,从报表定义到数据应用这一系列工作流程都是通过该平台完成,无需人工逐级传递,减少了许多中  间环节,从而帮助人社部提高数据采集的效率,缩短数据采集周期。

(2)数据质量难以控制。

 i@Report在设计表单时预先定义指标间或表单间的审核校验关系,企业在数据填报过程中系统自动  根据公式完成数据校验工作,数据全部通过审核后上报给上级单位,通过自动校验功能,直接在填报过程  中,就严格控制了数据填报的质量。

(3)数据分析难。

人社部通过薪酬调查系统,完成表单设计及发布,实现指标口径统一,所有企业通过离线填报软件填   报下发的任务,并线下上报数据至市级机构。由市级机构汇总各公司数据后再通过离线或者在线方式上     报到i@Report采集平台,数据统一入库。

 BI@Report可与i@Report无缝对接,直接与采集数据所在数据库建立JDBC链接,通过i@Report上报的   数据不需要做任何ETL处理,即可通过BI@Report进行统计分析,以地图、表格和统计图形等多种可视化   数据展现形式展现企业人工成本及工资等数据,快速为领导决策提供数据支持。

(4)数据综合利用度低。

i@report可简便快速地对各年调查问卷进行调整,且保证映射的数据库表相同。从而保证历史数据的   延续性。BI@Report可对数据快速进行横、纵向的比较分析,变化趋势清晰展示。

项目成果
      薪酬调查系统每年支撑全国167个城市约7万户企业报数工作,并产出按、年度、省份、行业、规模、学历等不同维度分析生成的报表;系统打破传统的excel/word报送方式,给用户提供了个性化的数据报送软件,通过系统自带的强大的自动计算、自动审核功能,在最大程度上保证了上报数据的质量;离线填报软件通过预先设计好的27张分析表,能满足地方小数据量个性化分析,通过简单的点击“计算”功能,地方机构即可在半天内分析出本区域内的企业和职工相关指标情况,对地方政策性的决策提供参考依据,最大化地简化并减少了地方机构数据分析工作;借用BI@Report提供的更高效的数据汇总分析功能,更是规避了人工统计大数据量的超大难度,节省了大量的人力投入。