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用大數據管理企業,HR大數據思路與騰訊實踐

責任編輯:editor005 |來源:企業網D1Net  2014-11-10 11:38:20 本文摘自:36大數據

大數據管理

HR管理經過幾十年的發展,理論基礎仍是工業時代的科學管理經驗。近年來面對洶涌而來的移動互聯網大潮以及層出不窮各種新的管理挑戰,HR管理的理論和方法并沒有出現相得益彰的創新內容。唯一引起了廣泛關注的HR管理遇上大數據的話題,目前公開的研究也多聚焦在概念階段,能夠真正應用到企業HR管理實踐的案例卻不多見。本文旨在結合騰訊在HR大數據領域的探索歷程,來說說大數據將如何助力HR管理升級,迎接這個嶄新的時代浪潮!

I時代,傳統的HR將被顛覆,你造嗎?

2012年12月12日,CCTV中國經濟年度人物評選頒獎現場,萬達集團董事長王健林同阿里巴巴董事局主席馬云給大家留下了1億元的賭約。

一年以后同樣的頒獎現場,格力電器董事長董明珠和小米科技董事長兼首席執行官雷軍在另一個賭約上把賭注提升到了10億。不同的賭約,相同的內涵——移動互聯網將挑戰甚至顛覆傳統行業。

又一年之后的胡潤富豪榜,移動互聯網擠掉房地產成為前10大富豪中人數最多的行業。

前段時間,又流行起了一個段子,描述當前苦逼潮人的生活,“每天乘地鐵,用小米手機,穿凡客T恤,上3W咖啡聽創業講座,在家看耶魯大學公開課,知乎果殼關注無數,36氪每日必讀,馬云的創業史了如指掌,張小龍的貪嗔癡如數家珍。肉夾饃只吃西少爺,約朋友得去雕爺牛腩,喜歡Kindle勝過iPad,手機里沒游戲全是GTD的APP。”

實際上,在我看來,這些無一不是因為我們正在迎來人類發展史上一個在量級上可以同工業時代相媲美,但在理念上卻與工業時代完全相悖的新時代,我把這個時代簡稱叫I時代。

起名叫I時代的緣由,是因為我認為這個新時代是一個由internet(互聯網)、individualism(個體主義)、innovation(顛覆式創新)聚合而成的時代。這個時代的特征完全顛覆傳統經濟中的大魚吃小魚和快魚吃慢魚理論,抱著傳統管理思想的企業和管理者將不斷面臨著生死考驗。

這已經是個革命者層出不窮的時代,很多企業通過顛覆式思維,利用先進的技術和跨界的創新,使事情變得更簡單,從而完成彎道超越老牌大企業,實現令人難以置信的突破式增長。這也是個更加注重情感鏈接和用戶感觀的時代,了解人性、捕獲人心成了商業的制勝法寶,也成為管理上的核心要素。

今天的我們已經處在這樣一個經濟、社會與技術的大變革之中,面臨這場變革大潮,HR將會遇到什么樣的挑戰?我個人的總結是:挑戰很多,有兩點最關鍵。

挑戰一:I時代下HR管理的理論基礎——管理科學將被重新定義

在這點上我非常認同中國工程院工程管理學部副主任郭重慶院士的觀點:“傳統的管理將被顛覆,……從管理學界來看,是歷史難得的大機遇,大數據是最接近映射真實世界的手段,云計算是社會化配置的計算服務工具,以及無所不在的互聯網,開啟了管理科學研究的新范式,是管理科學發展史上最接近現代科學的一次機遇,……”在傳統的管理被顛覆之際,HR管理是不可能獨善其身的。

挑戰二:從工業時代過渡到I時代,HR管理研究的方向發生了變化。

通過對比可以發現工業時代和移動互聯網時代在組織和人的研究方向上不僅是不同,甚至是完全相悖。

大數據

在迎接移動互聯網的過程中,HR管理的變革在所難免,那么,我們又該如何應對?

HR,老板喊你轉型升級了!

有一點可以確定的是:傳統的HR管理已經無法滿足變革時代的需求。新時代的HR管理需要轉型升級,而轉型升級的重點,我建議從三個層面著手:

一是HR組織模式的升級:需要改革傳統的按照“選育用留”這種功能模塊設置的HR組織模式,打造由COE(Centers of Experts)、BP(Business Partner)、SDC(Shared Delivery Center)共同組成的三支柱模式,提升HR對戰略的驅動力,對業務的支撐力,以及對員工的影響力,讓HR真正成為企業的變革推動者、領導者、業務伙伴和HR業務專家。

二是HR信息化的升級:HR信息化的目標將不再僅僅是信息化辦公或者提升工作效率,而是通過移動端、云、BI等新技術的使用,打造成能夠有效連接COE、BP、SDC以及HR所服務的管理者和員工的信息高速公路,促成HR管理的顛覆性創新。

三是HR數據能力的升級,這也是本文我的闡述重點。

當我們所處的環境都被數據化以后,管理決策所依賴的將更多的是數據而不是經驗。這也要求HR的數據能力不再是傳統的數據統計,而是包括了數據的分析、挖掘、建模、訓練、驗證、管理改進等一系列的完整活動。類似于谷歌的People Analytics團隊、騰訊的活力實驗室、人平數據哥這類研究HR的大數據應用的團隊將會出現在越來越多企業的HR隊伍中,并發揮越來越重要的作用。

如果將轉型升級后的HR管理體系想象成一個智能機器,那么組織模式就是機體,信息化是連接機體各個部位的神經網絡,大數據就是“大腦”,這三者相輔相成,缺一不可。

那么問題來了,HR大數據挖掘技術哪家強?

搜索一下“HR+大數據”,可以輕松得到幾百萬條記錄,可見大數據在HR領域并不是一個陌生的話題,遺憾的是,熱度有余而深度不足。北大光華的穆勝博士在其寫的《大數據為何走不進人力資源管理?》一文中提出“HR可能誤會了大數據”,這一點我也是比較認同的。HR的大數據需要有自己的玩法,其不同于傳統的HR數據分析的功能可以概括為三個方面:

一是養成平臺的能力:大數據的特征概括為4V,Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多樣性)、veracity(真實性)。這也決定HR的大數據絕不僅僅是把一些數據拿過來分析,而是一個涵蓋數據的產生、存儲、抓取、清理、分析、挖掘、建模、訓練、驗證、呈現的全過程的綜合平臺。

二是要有連接的效能:與傳統的數據分析只需要得出一個數據性的管理結論不同,HR的大數據分析包括了提出概念、分析框架、數據準備、數據清理、數據挖掘、模型創建、訓練驗證以及管理行動,其過程充分卷入了HR三支柱的COE、BP和SDC,乃至于管理者和員工,其目標是推動HR管理的持續改善。

三是能夠牽引HR的方向:傳統的數據分析多是事后的總結,是一種滯后的管理。而HR的大數據分析則要求能夠幫助HR進行預測,實現前置的管理。

例如傳統的人力資源通過績效管理來識別高績效的員工并幫助員工持續提升績效,而在大數據模式下的思路則是通過數據的挖掘找到高績效員工的特征要素,讓企業的每一個員工都能夠持續產生高績效。

由于多數企業在HR的數據領域缺乏規劃,要實現上述突破對HR部門而言將是一個漫長而艱難的過程。

HR大數據領域騰訊的實踐與探索

騰訊在HR領域的大數據實踐最早可以追溯到2012年,通過People Soft搭建起了HR的統一結果庫,并開展了第一期的數據清理工作。

而完整意義上的HR大數據體系探索則到了2014年初,在SDC內部成立了HR大數據團隊。這里我將從平臺建設、連接效能和方向牽引這三個方面簡單介紹我們在HR大數據領域的探索經驗,希望能夠給同樣在研究HR的大數據的HR同行們帶來思想碰撞的火花。

一、騰訊的HR大數據平臺由應用層、功能層以及團隊三個部分組成

1. 應用層主要解決HR大數據如何支撐HR業務的問題,闡述的是大數據的應用場景,以及需求如何被響應和落地(如下圖所示)。

大數據

2. 功能層主要解決HR大數據在后臺如何運作的問題,闡述的是如何去科學的管理和使用數據,保障數據的質量和價值,包括元數據管理、數據質量管理和邏輯建模規劃三大核心模塊。

3. 從應用層和功能層我們可以看到HR的大數據涉及了HR專業以外的IT系統、數據庫、數據分析、產品設計等多個專業,這也意味著僅憑專業的HR是無法搭建起HR的大數據平臺的。

以騰訊SDC的大數據團隊為例,其成員由SSC、E-HR、區域中心的員工共同組成,是一個擁有人力資源、HR信息化、數據庫、HR咨詢復合工作經驗和背景的團隊。

二、在連接效能上我以我們正在開展的某項目舉例

該項目由COE最先提出概念,先后卷入SDC和BP,執行迅速成立了項目聯合團隊。

其中COE團隊負責政策、資源的協調以及專業方向的把控,BP團隊負責模型驗證以及落地研究,SDC團隊則負責數據清理、質量建設、特征挖掘以及模型的搭建和訓練。

在這個項目中,不僅COE、BP和SDC的人被連接起來,同時連接的還有對應的“事”和“信息”。

三、在牽引HR的方向上我以騰訊社招候選人穩定性分析為例

傳統的HR數據分析會圍繞離職率展開分析,而在HR的大數據分析中則是將騰訊歷史上所有的員工按照穩定程度分成多個樣本,通過數據的挖掘找到與穩定性相關的典型特征,建立起能夠識別候選人穩定性的數學模型。

其目標之一是希望通過應聘者的簡歷自動對其穩定性給出評估建議,也為后續招聘以及保留環節提供參考。

在此,還有幾點建議給到準備進行HR大數據探索的同行們:

1. 從現在開始,夯實數據基礎。

以騰訊的某個HR大數據項目為例,一次調用的數據就超過了600萬條,400多個字段,一般的PC機以及excel、spss等工具都無法支撐此種量級的數據挖掘,但是其量級又達不到使用TDW的程度,加上數據敏感性等諸多因素,最終發現需要搭建用于HR大數據分析的服務器。

2. 數據質量決定數據的價值。

涂子沛在《大數據》一書中用了整整一個章節來闡述數據質量,足見數據質量的重要性。在此我想用一句話來補充說明:在一堆錯誤的數據中,你能指望得出正確的分析結果嗎?

3. 是挖掘數據而不是統計數據。

僅從統計學的方法上看就可以看到差別,傳統的HR數據分析用的最多的統計方法就是描述統計、箱型圖等。

但是到了HR的大數據分析,相關性分析、方差分析、回歸分析、聚類分析、決策樹模型等用的會更多。其原因就像維克托.邁爾-舍恩伯格在其《大數據時代》中強調的,大數據研究的“不是因果關系,而是相關關系。”

對于企業的HR而言,當HR遇上大數據,我們更應該抓住這個機會,在大數據平臺能力,連接的效能,牽引HR方向這三方面尋求突破,進行創新性的研究和探索,提升HR之于企業的價值和影響力。

最后,借用狄更斯的名言“It was the best of times, it was the worst of times”,I時代帶給HR的不僅僅有挑戰,同樣也有機會。

亦如郭重慶院士所言,“管理學界應該抓住這個機會,實現自己的歷史使命和擔當。”

關鍵字:騰訊胡潤富豪榜大數據

本文摘自:36大數據

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用大數據管理企業,HR大數據思路與騰訊實踐

責任編輯:editor005 |來源:企業網D1Net  2014-11-10 11:38:20 本文摘自:36大數據

大數據管理

HR管理經過幾十年的發展,理論基礎仍是工業時代的科學管理經驗。近年來面對洶涌而來的移動互聯網大潮以及層出不窮各種新的管理挑戰,HR管理的理論和方法并沒有出現相得益彰的創新內容。唯一引起了廣泛關注的HR管理遇上大數據的話題,目前公開的研究也多聚焦在概念階段,能夠真正應用到企業HR管理實踐的案例卻不多見。本文旨在結合騰訊在HR大數據領域的探索歷程,來說說大數據將如何助力HR管理升級,迎接這個嶄新的時代浪潮!

I時代,傳統的HR將被顛覆,你造嗎?

2012年12月12日,CCTV中國經濟年度人物評選頒獎現場,萬達集團董事長王健林同阿里巴巴董事局主席馬云給大家留下了1億元的賭約。

一年以后同樣的頒獎現場,格力電器董事長董明珠和小米科技董事長兼首席執行官雷軍在另一個賭約上把賭注提升到了10億。不同的賭約,相同的內涵——移動互聯網將挑戰甚至顛覆傳統行業。

又一年之后的胡潤富豪榜,移動互聯網擠掉房地產成為前10大富豪中人數最多的行業。

前段時間,又流行起了一個段子,描述當前苦逼潮人的生活,“每天乘地鐵,用小米手機,穿凡客T恤,上3W咖啡聽創業講座,在家看耶魯大學公開課,知乎果殼關注無數,36氪每日必讀,馬云的創業史了如指掌,張小龍的貪嗔癡如數家珍。肉夾饃只吃西少爺,約朋友得去雕爺牛腩,喜歡Kindle勝過iPad,手機里沒游戲全是GTD的APP。”

實際上,在我看來,這些無一不是因為我們正在迎來人類發展史上一個在量級上可以同工業時代相媲美,但在理念上卻與工業時代完全相悖的新時代,我把這個時代簡稱叫I時代。

起名叫I時代的緣由,是因為我認為這個新時代是一個由internet(互聯網)、individualism(個體主義)、innovation(顛覆式創新)聚合而成的時代。這個時代的特征完全顛覆傳統經濟中的大魚吃小魚和快魚吃慢魚理論,抱著傳統管理思想的企業和管理者將不斷面臨著生死考驗。

這已經是個革命者層出不窮的時代,很多企業通過顛覆式思維,利用先進的技術和跨界的創新,使事情變得更簡單,從而完成彎道超越老牌大企業,實現令人難以置信的突破式增長。這也是個更加注重情感鏈接和用戶感觀的時代,了解人性、捕獲人心成了商業的制勝法寶,也成為管理上的核心要素。

今天的我們已經處在這樣一個經濟、社會與技術的大變革之中,面臨這場變革大潮,HR將會遇到什么樣的挑戰?我個人的總結是:挑戰很多,有兩點最關鍵。

挑戰一:I時代下HR管理的理論基礎——管理科學將被重新定義

在這點上我非常認同中國工程院工程管理學部副主任郭重慶院士的觀點:“傳統的管理將被顛覆,……從管理學界來看,是歷史難得的大機遇,大數據是最接近映射真實世界的手段,云計算是社會化配置的計算服務工具,以及無所不在的互聯網,開啟了管理科學研究的新范式,是管理科學發展史上最接近現代科學的一次機遇,……”在傳統的管理被顛覆之際,HR管理是不可能獨善其身的。

挑戰二:從工業時代過渡到I時代,HR管理研究的方向發生了變化。

通過對比可以發現工業時代和移動互聯網時代在組織和人的研究方向上不僅是不同,甚至是完全相悖。

大數據

在迎接移動互聯網的過程中,HR管理的變革在所難免,那么,我們又該如何應對?

HR,老板喊你轉型升級了!

有一點可以確定的是:傳統的HR管理已經無法滿足變革時代的需求。新時代的HR管理需要轉型升級,而轉型升級的重點,我建議從三個層面著手:

一是HR組織模式的升級:需要改革傳統的按照“選育用留”這種功能模塊設置的HR組織模式,打造由COE(Centers of Experts)、BP(Business Partner)、SDC(Shared Delivery Center)共同組成的三支柱模式,提升HR對戰略的驅動力,對業務的支撐力,以及對員工的影響力,讓HR真正成為企業的變革推動者、領導者、業務伙伴和HR業務專家。

二是HR信息化的升級:HR信息化的目標將不再僅僅是信息化辦公或者提升工作效率,而是通過移動端、云、BI等新技術的使用,打造成能夠有效連接COE、BP、SDC以及HR所服務的管理者和員工的信息高速公路,促成HR管理的顛覆性創新。

三是HR數據能力的升級,這也是本文我的闡述重點。

當我們所處的環境都被數據化以后,管理決策所依賴的將更多的是數據而不是經驗。這也要求HR的數據能力不再是傳統的數據統計,而是包括了數據的分析、挖掘、建模、訓練、驗證、管理改進等一系列的完整活動。類似于谷歌的People Analytics團隊、騰訊的活力實驗室、人平數據哥這類研究HR的大數據應用的團隊將會出現在越來越多企業的HR隊伍中,并發揮越來越重要的作用。

如果將轉型升級后的HR管理體系想象成一個智能機器,那么組織模式就是機體,信息化是連接機體各個部位的神經網絡,大數據就是“大腦”,這三者相輔相成,缺一不可。

那么問題來了,HR大數據挖掘技術哪家強?

搜索一下“HR+大數據”,可以輕松得到幾百萬條記錄,可見大數據在HR領域并不是一個陌生的話題,遺憾的是,熱度有余而深度不足。北大光華的穆勝博士在其寫的《大數據為何走不進人力資源管理?》一文中提出“HR可能誤會了大數據”,這一點我也是比較認同的。HR的大數據需要有自己的玩法,其不同于傳統的HR數據分析的功能可以概括為三個方面:

一是養成平臺的能力:大數據的特征概括為4V,Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多樣性)、veracity(真實性)。這也決定HR的大數據絕不僅僅是把一些數據拿過來分析,而是一個涵蓋數據的產生、存儲、抓取、清理、分析、挖掘、建模、訓練、驗證、呈現的全過程的綜合平臺。

二是要有連接的效能:與傳統的數據分析只需要得出一個數據性的管理結論不同,HR的大數據分析包括了提出概念、分析框架、數據準備、數據清理、數據挖掘、模型創建、訓練驗證以及管理行動,其過程充分卷入了HR三支柱的COE、BP和SDC,乃至于管理者和員工,其目標是推動HR管理的持續改善。

三是能夠牽引HR的方向:傳統的數據分析多是事后的總結,是一種滯后的管理。而HR的大數據分析則要求能夠幫助HR進行預測,實現前置的管理。

例如傳統的人力資源通過績效管理來識別高績效的員工并幫助員工持續提升績效,而在大數據模式下的思路則是通過數據的挖掘找到高績效員工的特征要素,讓企業的每一個員工都能夠持續產生高績效。

由于多數企業在HR的數據領域缺乏規劃,要實現上述突破對HR部門而言將是一個漫長而艱難的過程。

HR大數據領域騰訊的實踐與探索

騰訊在HR領域的大數據實踐最早可以追溯到2012年,通過People Soft搭建起了HR的統一結果庫,并開展了第一期的數據清理工作。

而完整意義上的HR大數據體系探索則到了2014年初,在SDC內部成立了HR大數據團隊。這里我將從平臺建設、連接效能和方向牽引這三個方面簡單介紹我們在HR大數據領域的探索經驗,希望能夠給同樣在研究HR的大數據的HR同行們帶來思想碰撞的火花。

一、騰訊的HR大數據平臺由應用層、功能層以及團隊三個部分組成

1. 應用層主要解決HR大數據如何支撐HR業務的問題,闡述的是大數據的應用場景,以及需求如何被響應和落地(如下圖所示)。

大數據

2. 功能層主要解決HR大數據在后臺如何運作的問題,闡述的是如何去科學的管理和使用數據,保障數據的質量和價值,包括元數據管理、數據質量管理和邏輯建模規劃三大核心模塊。

3. 從應用層和功能層我們可以看到HR的大數據涉及了HR專業以外的IT系統、數據庫、數據分析、產品設計等多個專業,這也意味著僅憑專業的HR是無法搭建起HR的大數據平臺的。

以騰訊SDC的大數據團隊為例,其成員由SSC、E-HR、區域中心的員工共同組成,是一個擁有人力資源、HR信息化、數據庫、HR咨詢復合工作經驗和背景的團隊。

二、在連接效能上我以我們正在開展的某項目舉例

該項目由COE最先提出概念,先后卷入SDC和BP,執行迅速成立了項目聯合團隊。

其中COE團隊負責政策、資源的協調以及專業方向的把控,BP團隊負責模型驗證以及落地研究,SDC團隊則負責數據清理、質量建設、特征挖掘以及模型的搭建和訓練。

在這個項目中,不僅COE、BP和SDC的人被連接起來,同時連接的還有對應的“事”和“信息”。

三、在牽引HR的方向上我以騰訊社招候選人穩定性分析為例

傳統的HR數據分析會圍繞離職率展開分析,而在HR的大數據分析中則是將騰訊歷史上所有的員工按照穩定程度分成多個樣本,通過數據的挖掘找到與穩定性相關的典型特征,建立起能夠識別候選人穩定性的數學模型。

其目標之一是希望通過應聘者的簡歷自動對其穩定性給出評估建議,也為后續招聘以及保留環節提供參考。

在此,還有幾點建議給到準備進行HR大數據探索的同行們:

1. 從現在開始,夯實數據基礎。

以騰訊的某個HR大數據項目為例,一次調用的數據就超過了600萬條,400多個字段,一般的PC機以及excel、spss等工具都無法支撐此種量級的數據挖掘,但是其量級又達不到使用TDW的程度,加上數據敏感性等諸多因素,最終發現需要搭建用于HR大數據分析的服務器。

2. 數據質量決定數據的價值。

涂子沛在《大數據》一書中用了整整一個章節來闡述數據質量,足見數據質量的重要性。在此我想用一句話來補充說明:在一堆錯誤的數據中,你能指望得出正確的分析結果嗎?

3. 是挖掘數據而不是統計數據。

僅從統計學的方法上看就可以看到差別,傳統的HR數據分析用的最多的統計方法就是描述統計、箱型圖等。

但是到了HR的大數據分析,相關性分析、方差分析、回歸分析、聚類分析、決策樹模型等用的會更多。其原因就像維克托.邁爾-舍恩伯格在其《大數據時代》中強調的,大數據研究的“不是因果關系,而是相關關系。”

對于企業的HR而言,當HR遇上大數據,我們更應該抓住這個機會,在大數據平臺能力,連接的效能,牽引HR方向這三方面尋求突破,進行創新性的研究和探索,提升HR之于企業的價值和影響力。

最后,借用狄更斯的名言“It was the best of times, it was the worst of times”,I時代帶給HR的不僅僅有挑戰,同樣也有機會。

亦如郭重慶院士所言,“管理學界應該抓住這個機會,實現自己的歷史使命和擔當。”

關鍵字:騰訊胡潤富豪榜大數據

本文摘自:36大數據

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