預測分析正在慢慢地取代投資，犯罪斗爭和人力資源等領域的經驗和直覺。超過一半的人力資源部門在日常工作中使用某種類型的大數據驅動工具。大數據日益流行的原因還在于其更靈活的工作方式和云計算解決方案的可負擔性。

 

 

雖然很受歡迎，但大數據只是一種具有很多種功能的工具，如果根本問題是明確定義的，就很有用。在人力資源方面，主要的挑戰涉及候選人篩選、保留、評估和減少不良招聘。好消息是，算法至少可以為這些步驟提供幫助，如果不完全執行這些步驟的話。

 

人力資源中最耗時的部分是過濾。深度學習和自然語言處理可以根據簡歷內容選擇有希望的候選人。那些提供相關關鍵詞并具備所需資格的人首先被選中，但那些根據他們的選擇而適合于團隊的人也有機會。情緒分析可以表明候選人是更自信的個性還是好斗的個性。

 

大數據還可以顯示候選人的來源(學校、競爭者等)，并根據他們的技能水平、培訓所需的預計時間，以及對公司的奉獻獲得最佳候選人。留住員工可以根據工作描述、工資、參與團隊工作，以及其他預測因素來分析他們是否有離職的意愿。建立數學模型是評估人力資源的一種客觀方式，因為員工不懷疑個人管理偏差，因而更容易被員工接受。

 

在招聘和離職面談過程中收集有關問題和答案的數據有助于企業建立相關調查的數據庫，并消除那些與雇員后期績效不相關的主題。智商測試這個傳統的驗證工具將逐漸被拋棄。

 

 

如今對于員工隊伍來說，真正的問題是關鍵績效指標是否仍然有效?在以往，企業環境受到虛榮指標的影響，年度報告看起來很好，但為企業帶來的價值不大，例如中等管理人員接受大學教育的比例。

 

數據應該提供可操作的見解，在企業儀表板上應有的地方唯一的度量標準是那些顯示進展的指標。

 

保持一個度量標準的簡單測試是：“可以將其連接到可衡量的產出或投資回報率(ROI)?”即使在軟技能的情況下，正確的度量標準也會通過增加客戶保留率或改善客戶關系而通過測試。

 

 

將數字作為各種決策的依據而不是依靠直覺和習慣是使用分析與傳統人力資源的主要優勢。現在基于云的工具提供了獲取信息的機會，人力資源經理可以采取更具戰略性的方法來解決問題。

 

因為全職員工的工資和福利對企業來說意味著更多的成本，所以企業有足夠的動力來保護對員工的投資。這就是企業進行漫長而嚴格的面試的動機。大數據可以提供關于員工行為、表現率甚至情緒變化的實時信息。這是盡可能接近他們的思想，并了解他們是否打算保持目前的工作，執行的動機，或者他們是否在考慮退出的策略和措施。

 

 

擁有這樣的解決方案似乎是壓倒性的投資。然而，大數據咨詢機構itransition公司強調使用“數據湖”解決方案的優勢，如果費用是一個問題，并且由于各種合規性規定，創建新系統被認為太昂貴或不可行。

 

與數據倉庫的不同之處在于，數據湖更像是一個集中式單元，一個在不同地點存儲的信息中心，而不一定是結構化的，而數據倉庫需要一個表格式的信息排列。數據湖可以輕松擴展和升級，并可以添加在現有的原有系統之上。

 

 

這些工具可以評估當前的情況，但也可以建立與員工水平、預期的工作機會和未來雇員必備技能集有關的預測。人力資源部最迫切的問題之一是找到優秀員工來填補IT和數據科學職位。這些都是具有高需求的高技能專家，而且目前缺少這樣的雇員。

 

目前正在開發的另一個方向，甚至被一些人認為是有爭議的是傳感器和物聯網的領域。在工作場所安裝這些設備得到一些更加重視安全的行業領域的支持，特別是在石油平臺，礦山和生產工廠等高風險環境中。然而，一些員工可以認為這是侵犯他們隱私的簡單的管理方法。人力資源部門的作用是向潛在的候選人通報這些做法，將只雇用對此可以接受的人才。其收集的數據也有助于提高工作質量。

 

 

如果企業目前沒有為人力資源管理使用大數據解決方案，盡管LinkedIn也算是一個，但現在是時候開始考慮如何利用已經在文件，應用程序，電子郵件中進行訪問的數據，甚至采訪記錄。而那些正在學習基礎知識的人來說，則組織數據的6步指南是啟動數據項目的好地方。請記住，分析的質量和算法輸出的相關性永遠不會超過訓練數據。處理個人數據的安全性和依從性是最優先考慮的事情，應該在啟動程序之前就位。

 

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