让沉没的数据说话，本文主要内容关键词为：说话论文,数据论文，此文献不代表本站观点，内容供学术参考，文章仅供参考阅读下载。
大数据时代的到来，使得人们看到了前所未有的世界关联性：用人们购物的数据可以预测人们的喜好、朋友圈、社交圈，用人们的社交圈可以预测到他们的消费偏好，这一切的实现，没有进行任何调查、设计、实验、推理，而仅仅是让沉没的数据再次发出声音。在人力资源管理领域中，有哪些数据尚未得到充分利用？这些数据又可以进行哪些深度挖掘？又可以如何提升人力资源管理水平？下面将一一进行介绍。
在日常的人力资源管理中，有哪些数据可以被利用？根据数据收集和使用的特点分为以下几种类型：
如何应用数据
如何应用数据
人力资源管理的最终目的是指向企业的长期发展和当前组织和个人绩效的提升，数据利用的最终目的也应当是指向这两个方向。图中所示的三维图（如下）展示的是人力资源各种数据可以应用的方向，为企业的发展和绩效提升贡献价值。
数据的收集和管理
数据分析建立的基础是数据可靠、全面、连续，在这个基础上建立起大数据分析或大数据的整合才有可能产生有价值的结论。但同时人力资源管理模块众多，从战略规划到招聘管理、培训发展、绩效管理、薪酬福利、员工关系、企业文化等等，需要进行数据分析的地方很多。但由于资源有限，要最大化的发挥人力资源分析的作用，在数据的收集和管理上，要注意以下事项。
从已有资源开始。人力资源管理部门手上有很多现成的数据，从这些数据入手，先一点点地做起来。数据本身不具备意义，关键在于如何将数据与人力资源业务关联起来。这需要发挥创造性和能动性，并投入非常多的精力，需要掌握系统的基本统计方法。
坚持不懈。要有沉淀，一旦决定要做分析工作，就要将它融入人力资源管理的日常业务工作中去，并安排专人负责日常数据的收集与整理。并且这项工作一定要有持久性，任何一个时间断面上的数据都难以单独进行有效的分析。组织内部历史数据的沉淀在评估和预测方面能发挥更大的作用。
打破常规，不断创新。大数据时代的崛起，在于没有拘泥于已有数据固有的意义，而是不断寻找数据之间的关联性，利用这种关联性去预测和整合。思维、技术、数据是拉动数据分析的三辆马车，其中思维是启动机，一个良好的利用数据的模式和思路，是使用数据并进行创新管理的根本。
“工欲善其事，必先利其器”，作为一名人力资源从业者，需要利用本岗位所拥有的资源，这些还在沉默的数据是进行精细化人力资源管理的好工具，并且这个工具一旦开始发挥作用，随着时间和数据的累积，会逐渐成为指导企业成长和发展的人才风向标。
诺姆四达集团高级咨询顾问
如何在数据海洋中慧眼识才？
大数据浪潮袭来
如今，大数据技术被应用到各行各业，如现代农业、商业管理、零售行业等众多领域，IBM大中华区总裁钱大群曾说：“我们所面对的，不只是一群随时产生资料的个人，而是一个不断被数据淹没的新世界。在数据爆炸的时代中，运用经过提炼的智慧，创造新的成长机遇和全新的价值，这不是一个简单的数据问题，而是一场从量变到质变的变革。”IBM全球副总裁兼大中华区软件集团总经理胡世忠也认为，随着大数据落地的广泛推进，降低大数据分析成本、简化部署难度、提高分析速度成为越来越多企业首要关注的方向。
当大数据浪潮席卷了社会的各个领域，人力资源管理领域也不能例外。商业智能工具帮助人力资源管理从单凭经验的模式转向依靠事实数据的模式；人力测评由主观性强的专家进行测评转向构建数学模型依靠大数据处理技术进行测评；企业招聘过程也正朝着越来越依靠社交网络和大数据技术的方向发展。大数据的本质还在于挖掘数据背后的奥秘，利用其规律性创造更多价值。
大数据遇上招聘
一直以来，人力资源管理部门收集并统计各种数据，包括招聘、培训、绩效等各类数据，这些数据可以帮助企业做出更好的业务决策。但仅仅拥有这些数据并不意味着创造了价值，要让这些数据说话，并且把这些数据作为人力资源管理团队决策、参与业务的依据，具有一定数量级的数据让人力资源管理团队迎来巨大的发展机遇和变革。
与人力资源管理相关的数据包括：招聘达成率、各类培训覆盖率、培训计划达成率、离职率、离职面谈率、离职人员结构等。这类数据反映的是人力资源各职能的运转效率与质量，也可以帮助分析人力资源运作系统是否高效运转并有力支持企业战略。以招聘管理为例，就招聘达成率这项指标，根据招聘漏斗模型，招聘专员应同时做好简历投递数量、合格简历数量、初试量、复试量、录用人数等数据的日常统计，在这些数据基础上，不仅可以评估招聘的工作量和效率，也能对企业一些重点岗位的招聘难易程度进行有效评估，为今后招聘策略的制订提供依据。深度利用数据可以帮助企业进行量化的人力资源管理，如从时间、数量、质量、成本、满意度等五个角度，可以对人力资源多项工作进行数据统计和分析，建立起客观评价的基础。
在大数据时代，人力资源部门的工作方式已经从用经验说话演变为依靠大量理性数据进行分析。比如，人力资源部门招聘专员每天要做各种各样的报表和数据分析，分析公司的员工离职率，如何帮助企业有效保留人才，数据分析正在帮助人力资源经理人做出更加理性的决策。
谷歌将其人力资源部门称为“People Operations”，但大多数员工都会将其简称为“POPS”。谷歌的人力资源部门已经聘用了社会科学家来对这家公司进行研究，这些科学家是所谓“PiLab”（People & Innovation Lab的简称，即人力和创新实验室）团队的一部分，他们已经进行了数十项有关员工的实验。
普拉萨德·塞提是POPS部门旗下“人员分析”团队的负责人，他称团队每天都会做出数以千计的人员相关决定，应该聘用哪些人员，应该给这些人员什么样的薪水，应该提升哪些员工，应该让哪些人离职。谷歌正试图做的事情是，在人员决策方面采取与工程决策相同的严格标准。团队的使命是让所有人员决策都有数据支持。另外，现任谷歌人事部门主管的托德·卡莱尔曾进行了一项研究，目的是查明一名应聘者应接受多少次面试。他对谷歌的数十种聘用决策进行了分析，追踪面试官在对一名应聘者进行面试后对其给出的评分。在对数据进行仔细研究后，卡莱尔发现最佳的“面试率”，也就是应聘者的平均得分聚合为最终评分以后的面试次数——四次，这项发现大大缩短了谷歌的招聘时间。
数据分析有力提升招聘效果
根据艾瑞咨询发布的《2011-2012中国网络招聘年度监测报告》显示，2011年中国网络招聘市场雇主数量达134万家，同比增长27.6%。2011年中国网络招聘求职者达到8，700万人，同比增长11.5%。而中华英才网2012年的一项调研则表明，50%的人需要投20份以上简历才能获得一次面试的机会，其中有22%的人需要投到80份以上才能获得一次面试机会。对于8，700万人的求职大军来说，仅仅为了获得一次面试机会就需要投递数量惊人的简历。简历数量惊人的大数据，让网络招聘陷入了“低效”的困境，业内人士认为，利用大数据处理技术才是中国网络招聘行业未来发展的决胜关键。
传统的招聘网站在不断寻求突破，提升技术，同时，新兴的招聘渠道不断出现，不论是招聘方还是求职者都有了更多渠道和工具方面的选择，如何提升招聘的效率和质量，成为亟待解决的问题。作为人力资源管理人员，进行数据收集、数据整合、数据分析的能力非常重要，人力资源管理人员如何利用大数据技术优化招聘，提升招聘效率和质量，从而为企业节省招聘成本和招聘时间，改变以往的经验式招聘，使招聘人员可以把更多的时间花在最有潜力的求职者身上。
首先，在招聘网站发布职位时，需要分析岗位需求、进行标准的招聘要求设置、选择相对稳定、多样化的招聘渠道、分析和总结各类招聘渠道的招聘数量、招聘效率以及招聘质量。比如，可以设置职位关键词和利用专业的招聘管理软件，提升简历筛选的效率和准确度；明确招聘职位信息，确定职位的关键技能，减少无效面试的次数；简化招聘流程，提升招聘衔接性，推动用人部门参与招聘的全过程；多渠道收集应聘简历，建立企业人才库，储备并跟踪人才。
2012年，IBM花费13亿美元收购了Kenexa，这项收购交易表明大型技术公司非常关注人力资源软件市场。IBM在招聘数据中发现，在招聘销售员时，一个成功销售员的特质并不在于他的外向内向性格，而在于自我鼓励的强度，也就是被拒绝后继续坚持的品质。因此，在招聘的过程中，需要重点关注候选人锲而不舍、不畏挫折的素质。在招聘过程中，最为关注的是企业职位与候选人之间匹配的问题，而大数据技术能更高效精准的实现人岗匹配。
社交网络作为招聘的新兴渠道，人力资源部门的招聘人员可以通过候选人的社交账号轻松地了解到应聘者的性格、心理甚至是价值取向。这一方面可以增加匹配度，也能够发现候选人的潜能。在招聘的各个环节，包括简历发布、简历筛选、招聘面试、正式入职等，都需要利用大数据进行服务，发现其中的规律性，从而更好的改进工作。
改变信息的不对称
行业人士称候选人在“大数据招聘”中处于弱势，数据收集和分析都是“单向”交流，个人无法得知收集的资料将如何影响招聘决策。如今，候选人可以通过更多网站获得更多来自企业内部员工对企业的评价，这可以部分解决信息不对等以及增加雇主与雇员之间信息沟通的渠道。主要网站有Glassdoor、分智。它们都提供企业评价、薪水报告、面试问题、招聘启事等信息。分智被看做是中国的Glassdoor，其核心产品可以提供薪水查询服务、详尽的工资待遇等信息。这些信息都是由用户（各个公司的员工）编写而成，具有较高的真实性。
在传统的招聘网站中，都是候选人自己编辑并发布简历信息，大部分候选人会对自己的简历进行不同程度的美化，如今大数据技术可以实现从社交网络上来查询并深入挖掘候选人的信息，让企业更清晰的了解候选人的情况。较有代表性的网站有TalenBin。TalentBin是一个信息综合分析网站，通过收集人们日常在社交网络上的信息，建立一个以人为中心的数据库。如果你想要了解某人，或者想雇佣一些员工，可以通过这个搜索引擎而获得最全的资料，这样在预约和见面时就可以更有效的交流。在大数据时代，有效的数据收集和分析工具在人们获取数据时是至关重要的。
打破信息孤岛的僵局
大数据的收集和整理是一项技术活，需要企业内部的协作才能达到最佳效果。由于权责分割，每个部门都是一座“信息孤岛”，部门、行业间信息和数据不能流通成为信息采集的最大障碍。因此，对于人力资源部门来说，更应该打破信息孤岛的思维，在人力资源的各个模块打破信息孤岛的局限，真正实现数据的高效流通，并通过积极的交流，对人力资源的各个环节进行有效整合，实现互相支持，互相促进。人力资源管理团队通过数据收集，开始理解更广泛的业务需求，并可以提出更为合理的策略，数据分析可以指导政策制订和业务投资方向。中国人力资源管理将会借助大数据技术进入一个新的发展阶段，将会走向一个新的纪元。
标签：大数据论文; 人力资源管理专业论文; 招聘专员论文; 人力资源战略规划论文; 人力资源成本论文; 人力成本论文; 招聘信息论文; 信息孤岛论文;