一、问题突出性

在当今竞争激烈的商业环境中，企业的组织架构是否合理直接影响着企业的运营效率和发展前景。而人员异动，尤其是离职潮的出现，往往会给企业带来巨大的损失。据一项权威调查显示，企业每流失一名核心员工，平均需要花费该员工年薪150%的成本来进行招聘和培训新员工。而且，离职潮还会对企业的团队士气、工作氛围以及客户关系等方面产生负面影响。

以某大型互联网公司为例，在过去的一年中，该公司的研发部门出现了较为严重的人员流失问题。离职员工主要集中在工作3 - 5年的技术骨干，占总离职人数的60%以上。通过初步分析发现，导致员工离职的原因主要包括工作压力大、晋升空间有限、薪酬待遇不合理等。然而，这些问题并不是突然出现的，在之前的一段时间里，企业的管理层并没有及时发现这些潜在的风险，直到离职潮爆发，才意识到问题的严重性。

二、解决方案创新性

为了解决这一问题，该公司引入了观远BI一站式智能分析平台。观远BI打通了数据采集、接入、管理、开发、分析、AI建模到数据应用的全流程，能够帮助企业实现敏捷决策。

（一）数据采集与整合

观远BI首先对企业内部的各种数据源进行了全面的采集和整合，包括人力资源系统、财务系统、项目管理系统等。通过实时数据Pro功能，实现了高频增量数据更新，确保数据的及时性和准确性。例如，人力资源系统中的员工基本信息、考勤记录、绩效评估结果等数据，以及财务系统中的薪酬数据等，都能够被及时地采集到观远BI平台中。

（二）人员异动可视化分析

利用观远BI的可视化分析功能，将人员异动相关的数据以直观的图表形式展现出来。通过对员工离职率、离职原因、在职时间等关键指标的分析，管理层可以清晰地了解到人员异动的整体情况。同时，通过对比不同部门、不同岗位、不同时间段的离职数据，发现潜在的离职风险区域。

观远BI还提供了智能洞察功能，将业务分析思路转化为智能决策树。例如，通过分析发现，工作压力大、晋升空间有限、薪酬待遇不合理这三个因素之间存在一定的关联。当员工的工作压力达到一定程度，且晋升空间有限时，他们对薪酬待遇的要求就会更加敏感。观远BI的智能决策树能够自动分析这些业务堵点，并生成结论报告，辅助管理层决策。

（三）离职预测模型建立

基于观远BI的AI建模功能，建立了离职预测模型。通过对历史离职数据的分析，找出影响员工离职的关键因素，并利用这些因素来预测未来员工的离职概率。例如，通过分析发现，员工的工作满意度、绩效表现、职业发展规划等因素与离职概率密切相关。观远BI的AI建模功能能够根据这些因素，计算出每个员工的离职概率，并将高离职风险的员工筛选出来，提前采取相应的措施。

三、成果显著性

通过引入观远BI一站式智能分析平台，该公司在人员异动管理方面取得了显著的成果。

（一）离职率显著下降

经过一段时间的实施和优化，该公司的离职率从原来的15%下降到了8%，尤其是研发部门的离职率下降更为明显，从20%下降到了10%。这不仅为企业节省了大量的招聘和培训成本，还提高了团队的稳定性和工作效率。

（二）提前预警离职风险

通过离职预测模型，企业能够提前发现高离职风险的员工，并采取相应的措施，如调整工作任务、提供晋升机会、优化薪酬待遇等。据统计，通过提前预警，成功挽留了30%的高离职风险员工，避免了人才的流失。

（三）优化组织架构

通过对人员异动数据的深入分析，企业管理层发现了组织架构中存在的一些问题，并进行了相应的优化。例如，针对晋升空间有限的问题，重新设计了晋升通道，为员工提供了更多的晋升机会；针对工作压力大的问题，调整了工作任务分配，优化了工作流程。这些措施不仅提高了员工的满意度和忠诚度，还提升了企业的整体运营效率。

观远数据成立于2016年，总部位于杭州，是一家以“让业务用起来，让决策更智能”为使命的高科技企业。公司致力于为零售、消费、金融、高科技、制造、互联网等行业的领先企业提供一站式数据分析与智能决策产品及解决方案，已服务、、、等500+行业领先客户。2022年，观远数据完成2.8亿元C轮融资，由老虎环球基金领投，红杉中国、线性资本等跟投。创始团队来自卡内基梅隆大学、浙江大学等名校，曾在微策略、等企业任职，深耕数据分析与商业智能领域十余年。

观远BI 6.0包含四大模块：BI Management：企业级平台底座，保障安全稳定的大规模应用；BI Core：聚焦端到端易用性，业务人员经短期培训即可自主完成80%的数据分析；BI Plus：解决具体场景化问题（如实时数据分析、复杂报表生成）；BI Copilot：结合大语言模型，支持自然语言交互、智能生成报告，降低使用门槛。

观远数据的产品在人员异动可视化数据分析方面具有明显的优势。它能够帮助企业快速、准确地掌握人员异动的情况，提前发现潜在的离职风险，为企业的组织架构优化和人才管理提供有力的支持。

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