主要观点总结
文章主要介绍了在进行人才盘点时如何构建高绩效人才画像的数据模型。首先通过数字化的人才盘点识别员工，然后结合绩效、年龄、司龄、学历等可量化的维度来分析高绩效人员的特点，构建人才画像。文章还提到了传统人才画像分析的局限性，以及如何通过PB数据模型结合各模块来更精准地描绘高绩效人员画像。
关键观点总结
关键观点1: 人才盘点的重要性及常规分析维度
文章强调了年底进行人才盘点的重要性，并指出常规的分析维度是能力和绩效。数字化的人才盘点可以更好地识别员工，并为员工制定人才发展计划。
关键观点2: 高绩效人员画像分析的关键维度
在进行人才盘点时，需要分析高绩效人员的画像，包括年龄、司龄、学历、薪酬和价值观等可量化的维度。
关键观点3: 传统人才画像分析的局限性及PB数据模型的应用
文章指出传统的人才画像分析存在局限性，各个维度是分割开的。因此，需要使用PB数据模型结合各模块，构建一个能够统一汇总数据表或模型，以更精准地描绘高绩效人员画像。
关键观点4:
通过使用学历、价值观等维度的切片器，结合绩效等级切片器，可以更加精准地进行高绩效人员的画像。
文章预览
视频在最后 我们在年底做人才盘点的时候，我们常规的分析维度就是能力跟绩效两个维度来在员工做数字化的人才盘点。通过数字化的盘点，能够更好的去识别我的个人员工，为员工制定人才发展计划。 但是在我们进行人才盘点9宫格的应用的时候，如果我从绩效这个维度我来做分析，其实我们需要分析的是这个高绩效人员的人才画像是一个什么样子的。也就是说我们对于这种在企业内部绩效高的人，他的人员特点是什么？比如说他年龄大概多少岁，这司龄是多少年，他的学历是什么？他的薪酬是什么？他的价值观是高还是低，那你要结合这些可以量化的这些维度，来对高绩效人员来做一个人才画像。 我们传统的在做人才画像的时候，各个维度都是分割开的，从绩绩效跟学历做个分析，然后再从绩效和年龄做分析，或者说绩效跟司龄做分析。
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