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    必贝YO云数据:大数据还有哪些你没想到的用法

    来源:admin 时间:2019-04-09 返回列表

    数据研究专家维克托·迈尔-舍恩伯格有一句名言:世界的本质是数据。必贝YO云数据(http://www.bbeyo.com

    随着信息技术的发展,我们从小数据时代进入了大数据时代,“大数据”已然成为这个时代的热词,与我们的工作生活息息相关。

    那么,什么是大数据呢?

    对于“大数据”(Big data)研究机构 Gartner给出了这样的定义。“大数据”是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察力和流程优化能力来适应海量、高增长率和多样化的信息资产。必贝YO云数据是一家专业为企业提供数据、数据采集、数据分析、数据挖掘、数据可视化、舆情系统等一些列大数据服务,为企业进行数据化转型提供专业的数据服务。必贝YO云数据(http://www.bbeyo.com

    大数据具有4个“V”的特征,即Volume(大量),Variety(多样),Value(价值),Velocity(速度)

    庞大的数据资源使得各个领域开始量化的进程,通过对数据的抓取、清洗、分析,可以发现不同变量之间的相关关系或因果关系,进而对相关变量的变化进行预测。

    维克托·迈尔-舍恩伯格在《大数据时代》一书中举了很多的例子,比如Google如何利用人们的搜索记录挖掘数据二次利用价值,比如预测某地流感爆发的趋势;

    Amazon如何利用用户的购买和浏览历史数据进行有针对性的书籍购买推荐,以此有效提升销售量;

    Farecast如何利用过去十年所有的航线机票价格打折数据,来预测用户购买机票的时机是否合适。

    同样的道理,在人力资源管理领域应用大数据,有利于进行精准管理,预测员工行为,提升组织效能。

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    随着知识经济的发展,人力资源是企业获得竞争优势的核心来源,人才是企业谋求利润更大化的唯一长久之计。

    然而很遗憾的是,人力资源管理的技术不断发展,但对人力资源管理相关数据的抓取、挖掘、分析、利用还是没有引起足够的重视,人力资源管理的精准程度有待提高。

    大数据除了用于人工智能,还有哪些你没想到的用法?!

    那么运用大数据可以为人力资源管理带来哪些改变,或者说创造哪些价值呢?

    一.基于大数据的人力资源规划

    人力资源规划是指基于企业的发展战略及目标,结合业务发展规划,预测企业目前和未来某个阶段对人力资源的需求,以及为了满足这种需求所进行的一系列活动过程。必贝YO云数据(http://www.bbeyo.com

    企业可以借助数据分析,利用分析结果,以最佳成本,在最合适的时间,前瞻性地规划各个岗位所需要的拥有相应技能的最适宜员工的数量。

    精准的人力资源规划分析可以创造经济价值,比如在人才获取和留任方面减少人工成本、人才投资分配与人力资源规划和公司整体策略产生协同效应等等。

    人力规划分析所采取的数据可以是人才数据(招聘资料、人事变动数据、绩效数据、员工满意度等内部历年人力资源管理基础数据)、市场数据(竞争情报、候选人意见等)、商业数据(营业额、利润、新业务量等)、经济和行业数据(基准数据和宏观经济数据等)、劳工数据(就业数据、失业率、人口增长、新增就业人口等)。

    通过对以上数据分析,可以为以下问题提供有力见解。

    1.为了战略目标的实现,公司在未来两年或五年需要怎样的人力资源?他们应该具备哪些技能和能力?

    2.公司在未来的半年、一年或两年内会有多少员工离职?哪些人员会离职?

    3.哪些员工有晋升潜力?哪些人员可以接任?

    4.外部劳动力市场和内部劳动力市场能多大程度上满足公司发展对人力资源的需求?哪些人才可以通过内部供给,哪些需要外部招聘?

    大数据除了用于人工智能,还有哪些你没想到的用法?!

    二、基于大数据的人才甄选

    人才甄选是人力资源系统的输入环节,能否及时高效甄选到合适的人才,直接影响公司的业绩达成,而人才甄选的失误不只会影响公司业绩的达成,也将造成误聘成本。

    但是很遗憾,在目前很多公司的人才甄选还没有真正充分利用内外部数据分析来提高甄选效率,很多环节还处于粗放式执行阶段,造成资源的浪费,甚至是人员的误聘。

    招聘人员应该善于应用外部人才招聘大数据报告、招聘数据网站数据、求职简历数据、社交网络数据、求职职网上搜寻行为数据、日常面试流程各环节数据等数据资源,进行建模、分析,以确定搜寻不同岗位候选人的最佳渠道、优化搜寻策略、分析最佳岗位发布信息时机和渠道、如何优化职位描述、如何有效吸引候选人、如何提高面试邀约成功率、面试通过率等。必贝YO云数据(http://www.bbeyo.com

    大数据除了用于人工智能,还有哪些你没想到的用法?!

    三、基于大数据的员工敬业度提升

    雇佣到合适的人才,只是战略目标实现的必要条件之一,但不是充分条件。

    合适的员工配置到相应岗位后,能否做出贡献,创造价值,除了与员工的知识、技能、能力有关之外,敬业度也是重要的影响因素。既往的敬业度调查一般是调查敬业度的现状,缺乏预测功能。

    HR应该搜集员工的日常行为数据,包括考勤数据、绩效数据、上网浏览数据、工作状态数据、工作场所社交数据、入离职数据、招聘数据等数据,分析员工敬业度的驱动因素主要有哪些,了解哪些对于员工敬业度的提升是有效的,哪些是无效的,并建立相应的模型,从而能预测员工的敬业度,为人力资源的相关决策提供数据支持。

    大数据除了用于人工智能,还有哪些你没想到的用法?!

    结束语

    实际上,大数据分析对于人力资源管理的价值不限于以上三种,在培训、薪酬、绩效、福利、劳动关系等方面也应该运用大数据分析,建立相应的模型,以便调整策略,进行精准管理,同时预测员工行为,做好风险防范。

    当然,这不是一项简单的工作,这是一个漫长的过程,毕竟数据需要积累,模型是数据为基础的,数据越全面,分析越精确,模型越可靠,那么模型的指导价值就越高。

    但有一点可以肯定的,大数据将是人力资源管理的一个趋势,大数据必将改变人力资源管理的模式。

    了解更多关于大数据方面的信息及方向,尽可关注必贝YO云数据公众号:

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