人力资源管理实现大数据隔离

　　“医生，我们需要召开有关管理大数据人力资源的会议！”这是自2014年以来首500名HR的新要求，在所有要求中也位居前三名。是，尽管许多专业的人力资源擅长使用数据，并且许多人力资源认为他们已经引入了处理公司中大数据的方法，但绝不是这种情况。数据具有4V特性，即容量（质量），速度（高速生产），种类（多样性），真实性（真实性）。
　　于它是自动提取的，因此可以确保始终有足够的数据源和刷新，因此它可以在大多数区域中准确地指导资源分配。力资源管理包括分配人员和相关资源（文化，激励资源）。果您使用大数据对人员和其他资源进行数字化处理，然后使用算法将其匹配，那么显然会有无限的想象力。

　　
　　先，需要对人们进行扫描以清楚地理解“一个人是什么”。次，该职位已数字化，每个职位所需的人员类型也是如此，因此组织，业务流程和职位系统不再是员工离职能力的限制。工还可以在各个职位上扮演其他角色，并且该方法没有边界协作，可以最大限度地利用人员并最大化劳动力的生产成本。三，通过数字化培训资源（培训内容，形式等），可以组织和推广员工最需要的培训支持。
　　个人的培训都是高度个性化的，最需要的本身并学会使用它可以很好地利用，并且在学习实际输出的过程中几乎没有损失。四，激励资源被数字化。个人获得的激励都是高度个性化的，也是最需要的。相同的成本，每个人对总薪酬的看法可以扩大到极限。际上，专业HR都在处理数据。们测试员工的能力，评估职位，评估绩效并使用数据制定决策。数据是指难以用常规软件工具捕获，管理和分析的大容量数据。据量多达“ TB”。于一个10，000人的企业来说，即使您完全包括技能，绩效，职位和SOP等传统数据，您也只能使用“ GB”作为单位，权重也相差很大。
　　力资源部认为，数据量已经足够大，难以管理。际上，这种数量的数据可以通过本地软件的计算能力来解决（甚至可以直接使用Excel表），并且不需要在Internet上使用云计算，因此显然不是大数据。什么我们无法达到大数据量？关键是要通过HR了解数据。力资源部收集数据的传统思想是“存在收集相应数据之前进行反思的框架”。
　　多数数据来自数据生成，然后该报告要求数据库有选择地逐级报告，这会消耗大量数据。如，为评估员工的绩效，人力资源将要求主管在工作完成后根据评估指标收集数据，然后对其进行计算和汇总，最后将其报告给服务部门。力资源。种思维方式意味着传统数据具有典型的“非大数据”特征，这极大地限制了数据可以发挥的力量。先，这种传统数据是“冷备份”而不是“热备份”。备份被称为后代，成本非常高。据收集过程使人力资源惨淡。们必须不断地回电话给销售部门，并一遍又一遍地支付培训费用，以确保统一的统计能力。备份是通过工作流程非自愿生成数据。要员工在工作，数据自然就会在“云平台”上运行，并且该数据也可以由平台的IT功能实时处理。次，此数据是“报告数据”而不是“源数据”。告数据是经过处理的数据，例如在餐饮业务中某天收到的客户数量。
　　数据是指未处理的数据，是工作流的完整表示。工在特定时间从某个年龄段接收客户，这在很大程度上意味着服务的难度（例如接待时间，提供的服务数量）。工A服务的客户数量是员工B的两倍。果仅关注此报告中的数据，我们可以得出结论：A的绩效优于B。是，如果您注意从源数据来看，您可能会发现B的每个客户服务的持续时间是A的持续时间的三倍，并且为每个客户提供的服务数量是A的两倍……这是宝贵的信息！根据对这些原始数据的分析，NBA球队休斯敦火箭队总经理莫雷选择了潜力巨大的球员，这些球员被低水平的报告数据所淹没（项目机会在项目后面）。三，这些数据是“样本”而不是“完整图像”。于数据是在特定时间针对特定字段提取的，因此该数据仅是样本，而不是完整的图像。要是样本，就可能发生偏差。如，一些咨询公司在进行业务参与度调查时采用了抽样方法。使样本特别大，也不是大数据。这种情况下，电缆可能会有抽样偏差，虽然可以通过各种技术来减少这些干扰，但是可以通过问卷调查引导员工，也可以通过访谈的气氛来引导员工。

　　是，如果他们在社交工具（例如论坛，微博和微信）上捕获并分析所有员工的关键字，甚至对员工的行为（例如出勤时间，加班，合作次数，应用培训等）数量等）就是大数据。这种情况下，偏差几乎是不可能的。觉得很难！这绝不是由于材料限制，许多公司已经有可能吸收数据。

　　先是部门游戏的问题。
　　了使销售部门将生产数据导入人力资源管理信息系统，这意味着供应空间被挤出了。去，部门，组织，员工和员工可以留出空间并与人力资源部门协商。我研究的一家公司中，HR打算建立一个大数据云平台，这意味着必须将多个生产信息系统与管理信息系统集成在一起。人力资源，商务部门几乎变得透明，因此部门负责人出于安全考虑拒绝了他。求。

　　二是对人力资源的恐惧。打篮球的人踢足球，他们不会。对巨大的数据，HR处理数据的能力决定了它们的状态。管观点如此广泛，以至于可以成为公司内的“神”，但这种角色转变也使他们感到不舒服，因此最好坚持自己的“安全区” 。三是领导思维问题。前，由于内部依赖传统游戏方式，很少有老板喜欢这些数据。使是在互联网行业的最前沿，也有像Fanke这样的公司因为无法处理数据而失去了对供应链的控制。

　　
　　怪他们过去的成功不是基于数据。此，在这些公司中，前线活动不会处理数据，更不用说二线人力资源管理了，但由于担心部门游戏和人事管理，因此需要一个强有力的老板来进行设计。像亚马逊的偏执狂贝索斯一样。
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