人力資源曾是極其缺乏數據導向的領域，很多情況下，HR部門只是根據領導的要求，大致列個思路提綱，沒有標準、方案和流程，就展開工作，靠經驗做判斷。然而，憑經驗得出的結論不一定是正確的。
在大數據時代，HR們從未如此迫切地需要并重視數據。數據除了能夠證明HR的績效表現，更重要的價值是支持決策。那么如何用數據有效地驅動人才管理?一味地為做大數據而做大數據毫無意義，企業應結合人力資源業務進行數據挖掘與分析，打造人才魔方，用數據進行以人才為核心的人才全生命周期管理。
利用大數據找準人——人才遷移地圖
傳統招聘時代是企業選人;到了招聘1.0時代，變為人選企業;而在如今的人才管理時代，HR要做的是人才追蹤——追蹤人才的遷移狀況。這就需要了解市場上的人才從哪里來、到哪里去和普遍的留存期，同時挖掘目前企業積累的招聘數據，與行業、地區、職位的數據對標，根據人才供給狀況、關鍵人才的市場動態等情況來分析人才的流動趨勢。
目前，HR一般都會統計企業自身的人力資源業務數據，卻很少與行業數據進行對比分析，如公司所在行業中某類職位的人才狀況、企業所在地區的人才狀況等。
以招聘為例，HR只掌握自己企業的招聘完成率、招聘周期、招聘質量是遠遠不夠的。還應了解這些指標在業內的水平，根據對比的結果，剖析落后的原因，從而改善招聘工作;同時，還要了解市場上某類職位對應的遷移狀況，包括此類職位的人才的性格特點、分布的企業或地區、薪資水平等，據此來選擇招聘廣告的投放渠道，能夠更容易吸引這類人。
請利用大數據準確識人——人才畫像
HR經常面臨的問題是：收到1000份簡歷，安排了100人面試，最后卻只招到一個人。造成這種結果的原因可能有多種：在發布職位廣告時，招聘渠道選擇不當或職位描述不準確，導致效率低下;在簡歷篩選階段，沒有根據職位要求具備的素質、能力、潛質來篩選出合適的面試人選。若想知道什么樣的人才最適合企業，不僅需要統計招聘環節的數據，還要分析從發布職位到入職，再到試用期表現、在職績效，最后到離職的重要數據。
任何一個數據的異常都有連帶的指標分析原因，要形成數據分析的推導鏈，找到問題的原因。例如，針對招聘完成率低，HR可能發現發送offer的人數并不少，但放棄offer的人數也多，這就需要分析放棄offer的原因。
通過對簡歷要素、測評(性格、能力、價值觀等)結果、面試通過率、Offer接受/拒絕率、試用期通過/淘汰率、在職績效的優劣、離職原因的分析，可以了解適合企業的人的普遍特點，然后根據這些人才的基本信息、工作建立的狀況、內在潛質、外在行為等畫出不同人的人才畫像，從而反作用于職位定位、篩選標準建立等，即可提升招聘效率，有助于員工發揮更大的工作價值、提升能力、產生更優的績效表現。
利用大數據合理用人——人才云梯
團隊領導需要了解人才該如何管理和培養，包括新員工入職后的能力短板、他與團隊的匹配度、應如何更好地發展他并挖掘其潛力、如何制訂相應的培訓幫助其更快地成長并達成更高績效、未來有哪些人能夠晉升等。因此，管理者需要充分運用涵蓋招聘、績效、培訓、繼任、發展等過程的數據，如入職人員績效影響維度等，對員工進行從入職到培養再到晉升的全人才生命周期的管理。
數據驅動人才管理就是依托人才管理的鏈條，將貫穿于整個人才生命周期的數據串聯起來，形成分析結論，指導選、用、育、留所有環節的科學決策，從而影響未來人才管理戰略的規劃，讓HR由原來憑直覺做純感性的判斷轉變為用可量化的數據進行理性的思考。
為幫助HR實現數據驅動的管理，人才管理軟件云服務領導者北森上線了國內首款人才管理SaaS軟件的報表分析平臺BTI，即Beisen Talent Insights，已全面嵌入北森一體化人才管理軟件，重新定義數據分析模式。系統提供任意拖拽海量數據、自定義計算字段、移動端報表訂閱等功能，以人才為核心進行人才全生命周期的分析與預測，滿足企業對人才數據的統計、分析及靈活配置，讓企業像玩轉魔方一樣“玩轉”人才。
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