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大数据时代 企业人力资源战略变革

长期以来，企业多数招聘、人员晋升和激励都是基于主管感觉、个人经验和企业价值观体系。但是企业真知道优秀销售人员获得出色业绩的原因吗？我们真的明白为什么有的领导者能够带领公司向前持久发展而有些则昙花一现吗？我们真的能预测一位应聘者能够胜任新的岗位吗？遗憾的是，人力资源经理和企业高管们对上述问题从来就没有明确的答案。

可喜的是多数企业人力资源管理已从单凭经验的模式逐步向依靠事实数据的模式转型。数据对于企业的HR来讲并不陌生，从最开始通过招聘搜集员工信息，到能力测评，以及年度、季度的绩效考评，日积月累的数据不可谓不大，但是真正将这些数据整理分析，提供给人才管理者做决策的企业却并不多见。这时，新的问题又出现了，我们如何充分利用这些数据以便更有效地支持人力资源管理工作？

德勤公司人才管理顾问Bersin就这个问题给出了答案。如今大多数企业都拥有大量的人力资源和员工业绩数据，除了具备必要的分析经验和工具外，最重要的第一步是提出正确的问题。但是企业面对海量的人力资源信息无从下手，而这些数据通常并不能直接拿来用，这便需要企业把相关数据提取出来。最新的HR系统研究表明，大企业的人力资源系统中的简历格式往往超过十种，而核心系统也至少6年都没有升级了。因此将这些数据提取出来是非常费力的一件事情。然而能够提出正确的问题，提取数据，这些远远是不够的。企业还需要展开数据分析，这需要数据分析、清洗、统计、可视化和解决问题的数据分析人才，大多数HR经理们都不具备数据分析经验，因此企业需要招聘相关专家与人力资源一起分析数据。

以上便是Bersin的人才分析成熟度模型。根据市场研究机构Gartner的预测，2015年大数据分析产品和服务的市场规模将高达3.7万亿美元，并产生440万个新的就业机会。目前企业界讨论最多的依然是大数据在市场营销和消费市场研究方面的应用。但是根据德勤人才管理顾问Bersin的分析，大数据在人力资源领域的市场潜力更大，也就是所谓人才分析（Talent Analytics）。

 在谷歌，人力资源部门被称为“People Operations”，简称”POPS“。POPS部门的核心是一项复杂的员工数据追踪计划，目的是通过数据分析更好地改善企业的人力资源管理。同时，谷歌还聘用了社会科学家来对这家公司进行研究。例如，设计出更科学的的薪酬福利计划。此外，社会科学家和人力资源团队组成了PiLab（People & Innovation Lab，即人力和创新实验室）团队，通过数十项有关员工的实验，找出有关管理大型公司最好的方式。例如，POPS部门旗下“人员分析“团队通过数据分析精简了谷歌的招聘流程。除了招聘企业还可以采用大数据技术改善人力资源管理。企业在进行项目设计尤其是培训体系的设计时，可以利用大数据技术找出员工能力差距、知识和技能的差距。随着技术的发展，员工也接触和运用了越来越多的技术设备进行学习，当员工使用不同的技术设备时，通过分析计算处理的海量数据，企业可以找出员工的需求以及喜欢的学习方式。

资深项目数据分析师指出“不仅企业人力资源管理需要数据分析的技能，据普华永道最近发布的一份报告指出，数据分析将成为企业知识工人的必备技能。企业需要具备必要的分析工具和经验。”简而言之，通过大数据，管理者可以将一切量化，从而对公司业务尽在掌握，进而提升决策质量和业绩表现。

随着业务自动化的实现，企业需要处理的信息正以从未遇见过的规模和渠道涌现。那么，企业如何避免对大数据的盲目投资，争取更有效地利用所收集的数据做出正确合理的决策成为首当其冲的任务。首先，企业必须给员工提供相应的培训，提高员工对数据的洞察力以及有效地将信息与决策制定相结合的能力。而集中授课是企业主要的培训方式，员工们可通过对项目数据分析师（CPDA）课程的系统学习掌握该项能力。

此外，还有一点值得引起企业管理者的注意，那就是企业经理人需要重新审视自己在数据管理中的角色。相当一部分人的经理人要么认为数据管理是IT部门的工作，要么认为他们自己并非内行，无法参与到数据在企业内部的共享过程。然而，事实上，经理人应该认识到，企业如果在数据上的投资回报不佳，那很可能是由于企业缺乏对数据应有的理解。他们必须向管理企业的人才、资本和品牌那样有效的管理信息，重视信息在企业内部的共享和流通，提高整个企业对数据的理解和分析判断的能力，而这些能力恰恰是通过经验无法获得，只能通过系统的、专业的项目数据分析培训获得。

LinkedIn公司的联合创始人兼当时的CEO，Reid Hoffman相信数据分析的强大力量，给予了Jonathan Goldman高度自主权。Goldman根据用户在网站上注册时填写的资料，制订了一套向每个用户提供三个最想与之联系的其他用户的广告。几天后，其点击率非常之高。之后，广告——“你可能认识的人”便被列为标准功能，并使LinkedIn飞速成长。Goldman的例子很好的说明企业中数据分析的关键作用。而今，数据分析能力已经越大被众多行业企业所看重，Ovum最新调查显示，在北美、欧洲和亚太地区将近有半数以上的企业将在不久的将来投资大数据分析。这一现象并不难理解，全球企业与个人的交互数据正在以爆炸性的速度增长，一些企业预计，明年他们数据库的数据量至少会有10%~20%的增长。人才是企业的基石，人力资源战略将随着大数据时代的到来发生结构性变化，兼具项目经验和数据能力的核心人才正成为keyman，您的企业是否已经做好从在这大数据时代掘金的准备了？