在业务的变化过程中，人力资源管理的功能模块需要提供的是“动态解决方案式”的服务。这种服务必须要能够迅速见效，解决业务部门的现实问题。这些问题都很具体，交付要求很高，HR不仅需要具备相关领域的专业知识，还需要具备对于生意和业务的洞察力。
有意思的是，我在《让HR推动经营：像CEO一样思考》的课程上大量导入了类似场景，例如如何激活研发部门，如何激活后台职能部门，如何有效展店……而HR们解决方式却基本上都掉入了自己的“套路”里，不仅没有解决问题，还浪费了更多的管理成本。典型的例子是，一旦某个领域出现问题，要么是“上指标、做考核”，出台复杂而无法落地的制度，要么是“一刀切”，直接下禁令，要么是自己“撸袖子”，把管理对象的事情变成了自己的事情……
即使有少量的HRBP能够在业务部门里解决问题，这也仅仅是因为其本身的个人能力比较强，而不是依赖于一个管理体系的支撑。这种模式在某种程度上也是在走捷径，极有可能是饮鸩止渴。不妨想想，如果十个业务部门有十个超级HRBP(不考虑是否有可能找到这么多的超级HRBP)在发挥作用，会导致什么结果?企业的人力资源管理体系一定会被冲击得七零八落，并因为缺乏统合性而导致管理成本巨大。
除了对于生意和业务的洞察力欠缺之外，HR们具备的专业知识不能有效发挥还因为管理基础的薄弱。要实现对于一线业务部门的赋能，HR们应该建立强大的数据后台，基于数据和算法来为一线业务部门赋能。这种后台的支撑下，HRBP只是一个执行终端，运用的都是一套体系。我们又回到数据化人力资源管理，事实上，这是绕不过去的一个难关。
当前，在数据和算法两个方面，HR都有大量工作要做。在数据方面，有两类数据急待补充：一方面是员工数据。当前，除了员工基础数据之外，HER系统对于其能力特征描述的信息还很缺乏，这导致我们看到的“人”都是表面上的一些任职资格基础条件。另一方面是工作流数据。我观察到的现状是，大量企业的HER系统都是独立于工作流系统之外的，换句话说，HER系统就是一个员工数据形成的“数据孤岛”。
当我们对于“人”和“工作”都不了解，连谁干了什么都不了解，自然不能够提供有效推动业务的解决方案。反之，当我们能够了解这一切，配合一些组织的使能器，自然就能够精准地影响业务。甚至，“激励资源”和“培养资源”也应该被数据化，用以推动“人-工作”这条主线的高效匹配，让人有意愿干，让人有能力干。说到底，在“赋能”和“激励”两个方面，都需要数据的支撑。
2017年，我接触到的若干先锋企业都对于传统HER系统产生了强烈的不满，转而希望打造定制化的HER系统。尤其是一些有系统开发能力的互联网公司更是如此。有一些传统的知名软件公司甚至希望我对他们的产品开发提供咨询建议。两类信息一综合，很容易发现——基于强大数据化后台对一线业务部门进行赋能是大势所趋。
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