优化 Dynamics 365 HR 职位管理以提升效率
职位管理流程常遇到效率低下和合规隐忧。我们的平台能帮您找出拖慢进度的瓶颈，从而优化资源分配，确保人员配置结构精准，并实现运营效率最大化。
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为什么要优化入职到离职 (Hire to Retire) - 职位管理？
高效的职位管理是人力资源部门运作的基石，特别是在使用 Microsoft Dynamics 365 Human Resources 这样的大型系统时。这不仅是简单的行政工作，更直接关系到组织吸引和留住人才的能力、预算管理以及组织架构的准确性。如果入职到离职 - 职位管理流程效率低下，将引发连锁问题：审批和创建新职位的延迟会拖慢招聘进度，导致关键岗位空缺并影响生产力；缺乏透明的职位管理可能导致预算超支；而流程合规性不足则会让组织面临风险。深入了解职位从初次申请到最终关闭的完整生命周期，对于实现卓越运营和战略性劳动力规划至关重要。
Process Mining 如何赋能职位管理
Process Mining 提供了一种强大的 data 驱动方法来剖析入职到离职 - 职位管理流程。它不再依赖人工审计或零星的经验谈，而是通过 Microsoft Dynamics 365 Human Resources 的实际 event 日志来还原整个流程图。这种“透视视野”让您能够直观看到职位的每一个环节，精准识别流程何时偏离了理想路径，并衡量每个活动的真实周期。例如，您可以查明“经理批准职位申请”到“人力资源批准职位申请”的具体耗时，或分析“在 HR 系统中创建职位”的执行效率。通过揭示这些隐藏的瓶颈和低效环节，Process Mining 提供了必要的深入见解，帮助您发现职位管理生命周期中导致延迟、合规漏洞和资源浪费的根本原因。它是优化入职到离职 - 职位管理的终极工具。
职位管理的关键改进领域
在 Microsoft Dynamics 365 Human Resources 中对入职到离职 - 职位管理流程应用 Process Mining，将重点揭示以下改进领域：
- 优化审批 workflow：识别不必要的过长审批链，锁定导致延迟的特定审批人或部门，并探索用并行审批取代串行审批的可能性，从而直接缩短新职位创建的周期。
- 提升 data 准确性与及时性：发现职位属性修改时出现的差异，或是在缺乏监管的情况下激活/停用职位的情况。确保“在 HR 系统中创建职位”等活动的 data 输入准确及时，对于维护最新的组织架构图至关重要。
- 强化合规与治理：Process Mining 帮助您识别何时绕过或延迟了关键合规步骤（如“职位合规性审查”），确保始终符合监管和内部政策要求。
- 优化资源配置：通过了解职位在各个状态（如“职位冻结/挂起”或“职位已停用”）下的实际停留时间，您可以获得资源利用率的见解，从而做出更明智的人员配置决策。
- 减少返工：识别常见的返工模式。例如，在创建后频繁出现“职位属性已修改” event，这通常意味着最初的申请描述不清晰或 data 输入不够准确。
这些详尽的见解将助力您进行针对性改进，将入职到离职 - 职位管理流程从潜在的瓶颈转变为企业的战略助推器。
预期成果与可衡量的收益
通过 Process Mining 优化入职到离职 - 职位管理流程，将为组织带来显著且可衡量的收益：
- 效率提升：预计创建、修改和关闭职位的整体周期将大幅缩短，从而实现更快的人员配置、更迅速地响应组织变革，并减轻行政负担。
- 成本节约：通过优化 workflow 和自动化手动步骤，可以显著降低与职位管理相关的运营成本。优化的资源配置进一步提升了预算效率。
- 增强合规性：确保持续遵守内部政策和外部法规，降低受罚风险并提高审计准备程度。每一个“职位合规性审查”步骤都变得透明且可验证。
- 提高 data 质量：在 Microsoft Dynamics 365 Human Resources 中维护高度准确可靠的组织架构，这是所有其他 HR 功能和战略决策的基础。
- 提升组织敏捷性：凭借更高效、响应更快的职位管理流程，组织能够更快地适应市场需求和战略转型，确保人员结构始终支持业务目标。这些成果充分证明了如何有效缩短入职到离职 - 职位管理周期。
开启职位管理流程分析
借助正确的工具，开启 Microsoft Dynamics 365 Human Resources 中的入职到离职 - 职位管理优化之旅非常简单。利用 Process Mining，您可以迅速从猜测转向 data 驱动的洞察。从分析当前流程流向开始，挖掘低效环节和改进机会。HR 系统中蕴含的丰富 data 是一座等待开发的金矿，将为您提供实现变革和卓越运营所需的清晰视角。
您将获得
揭示 D365 HR 职位管理中的隐性延迟
- 可视化 D365 HR 职位管理流
- 精准定位工作流瓶颈与延迟
- 确保职位创建符合合规要求
- 优化资源配置决策
典型成果
实现职位管理的高效运作
这些成果展示了组织通过优化 Microsoft Dynamics 365 Human Resources 中的职位管理流程通常可实现的量化改进。流程挖掘揭示了低效和瓶颈，从而实现精简运营的针对性改进。
平均审批时间减少
流程挖掘能识别职位审批工作流中的瓶颈，显著缩短周期时间。这使得人员配置决策更加迅速，提升了人才队伍的灵活性。
更高的初始 data 质量
通过识别常见的 data 输入错误和缺失信息，组织可以提升新职位的初始 data 质量。这能减少后续环节的问题并提高报表的准确性。
更少的职位创建错误
精确找出职位创建和修改过程中导致返工的根本原因，大幅减少纠错所需的时间和资源。这能显著提升运营效率并降低成本。
更高的政策一致性
通过实时监控合规依从性，确保所有职位管理流程严格遵守内部政策和外部法规。这能大幅降低风险并确保随时应对审计。
更短的招聘就绪时间
缩短从职位创建到激活的耗时，让岗位能更快投入招聘。这有利于人才获取，并缩短关键岗位的招聘空缺期。
结果因流程复杂度、组织架构和数据质量而异。这些数据代表了职位管理流程挖掘实施中的典型改进水平。
常见问题
常见问题
流程挖掘通过分析 Microsoft Dynamics 365 Human Resources 的事件日志，可视化职位管理流程的实际路径。它有助于识别审批瓶颈、数据不一致及返工领域。通过揭示这些隐性低效点，您可以精简运营、缩短周期时间并确保更好的合规性。
您需要与职位创建、修改、审批和激活相关的事件日志数据。关键数据点包括职位 ID、活动时间戳、活动名称以及负责每项操作的用户。确保存在唯一的 case identifier（即职位 ID）对于准确重建流程至关重要。
您可以预期找出审批缓慢的根本原因，识别不合规的流程变体，并获得职位生命周期的全方位可见性。这将带来可衡量的改进，如缩短职位审批周期、减少职位创建瓶颈以及增强数据一致性。最终，流程挖掘有助于优化资源分配并加速职位激活。
基础技术要求包括：通常通过安全连接访问您的 Microsoft Dynamics 365 Human Resources 数据库或其分析 data 存储库。此外，您还需要一个 Process Mining 平台（云端或本地部署均可）。由于平台负责处理复杂的 data 运算，因此 HR 团队通常无需具备深厚的技术背景。
data 通常通过标准集成方法或数据库复制进行提取，从而确保对生产系统性能的影响降至最低。这通常涉及连接到底层 data lake 或使用 API 提取历史 event 日志。该流程设计为只读模式，不会对您的日常 HR 运营产生干扰。
时间表因数据量和复杂度而异，但初始设置和数据摄取通常需要几天到几周时间。在 4 到 6 周内，大多数组织即可生成首个流程模型并发现关键瓶颈。
是的，流程挖掘可以精确映射职位属性的所有变更以及重新分类路径。它能揭示变更发生的位置、时间和执行人，突出显示诸如初始需求不明或评审阶段低效等根本原因。这种可见性使您能够实施针对性干预，从而最大限度减少返工并稳定职位数据。
当然可以。Process Mining 会将您的实际流程执行情况与预定义的合规规则及理想流程模型进行对比。它可以自动检测可能导致违规的偏差、越权操作或缺失的审批。这种主动识别机制可帮助您在风险演变为重大问题前及时化解。
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