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HR:让大数据帮你做招聘

作者:admin更新日期:2013-11-22 22:43:28来源:《首席人才官》杂志

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文章概况:针对大数据的收集、分析、处理、运用,将来可能需要有一个专门的部门去做这个事……

 可以看到的事实是,大数据时代已经不再以一个理论性的概念存在,而是确以暗涌激流之势把企业推向改革的风口浪尖。作为企业人力资产的核心内容,人力数据不可胜数,人力资源行业对大数据进行综合分析对比的把控能力要求将更高,特别是大数据将广泛应用于招聘领域……


    HR自然欢迎这样的转变,因为可以提高他们招聘的效率和准确度——要知道,以前HR做招聘决策大多是凭猜测和感觉,如果能在真实的数据和事实全面分析的基础上,势必能获得更好的解决方案。在百事公司,人才采购部门专门设置有数据说书人(Data Storyteller)这一职位,用于驱动人才采购战略、呈现其商业价值。他们像数据分析师一样工作,像商人一样思考,推动着市场和候选人吸引项目的开展。在他们看来,如果能挖掘大数据背后的“故事”,就能找到你的候选人在哪里,以及该如何运用更聪明的办法采购到他们……


    在SHL(中国)总经理付权看来,过去并非没有数据,只是数据的体量和种类远不如当今如此丰富庞杂。即便如此,数据的变化也很快,数据的种类也很多样化,做出准确分析的成本相当昂贵。不过随着硬件和软件技术的革新,现在管理数据变得更快、更便宜和更容易。大数据应用到企业的每一个部门,包括HR部门,也就有了可能……


    Q & A.


    《首席人才官》:针对大数据的收集、分析、处理、运用,将来可能需要有一个专门的部门去做这个事……


    付权:其实现在很多企业都有专门的团队去做这件事,而且设有首席数据官……


    《首席人才官》:是专门分析、研究大数据的?


    付权:是的。比如阿里巴巴、百度这类基于互联网的公司,他们现在都有首席数据官。首席数据官的概念其实10多年前在西方就已经普遍了,这几年更加广泛。只是在中国的很多企业里,其实连首席信息官也只不过是一个部门领导而已,更何况是数据官……


    事实上,首席数据官在中国是很需要的。数据说到底无非就是将公司的人、财、物,载入一个系统中去。但人才是第一生产力,人才是企业最重要的资产。很明显的例子是伯克希尔哈撒韦,公司只有一位领导者——沃伦。巴菲特,所有的投资意向、决策都由他来决定……


    《首席人才官》:人力资源在中国发展的非常迅速,国外几十年的发展进程在中国只用了几年时间,在这一过程中,很多企业热衷于各种人力资源工具,就像现在大数据在中国非常火一样。所以我在想,大数据之于人力资源而言,会不会也是虎头蛇尾的结局?


    付权:不同的行业发展类型不一样,发展阶段也不同。现在你所看到的大数据是基于商业的数据,比如Oracle或是IBM这些公司,他们所谓的大数据,就是商业数据。但我们所讲的大数据是基于人的行为,尽管商业数据也可以预测未来一些人群的行为,如购买行为、消费行为等,但在人力资源领域它不是最合适的……


    举个例子,按照冰山模型来看,行为是水面以上可以被观察的部分,而下面的敏捷性、执行力、认知能力等,是无从察觉的。而且很多的业务数据大部分都是结果,企业购买了多少结果,但是什么原因驱使他产生这样的行为,是商业大数据推算不出来的……


    即使商业大数据也不能脱离人本身,比如判断人的购买行为,基于商业数据的判断,只能得到“这些人未来可能还会持续购买”,但人的偏好变化很快,兴趣也会很快转移,那么,是什么驱动了人的这些行为呢?是冰山以下的东西。冰面以上的部分通常被称之组织行为学,冰面以下的部分是心理测量。组织行为是表征现象,而心理部分是很难看到的。所以大数据基于人力资源领域,应当更多的应用在冰面以下的部分。这就像企业选择经理人,如果你仅考察这个人的商业智商,不理会他的领导力智商,我觉得是失败的……


    《首席人才官》:你能讲讲大数据在招聘领域的具体应用吗?


    付权:其实很容易解释,CEO通常只关注两个指标:一个是业绩增长,另一个是人员的质量和数量,简单讲就是企业的CFO和CHO.金融危机以后,企业盈利能力减弱,员工数量受到控制。通常来讲,CEO都希望业绩增长2 0%,但人员数量不能增长,这就意味着人均产出就要增长20%,但是如何去量化这增加的20%呢?你要哪些人做到?如何预测?现有的人能不能完成……对CEO来说,这是非常难的事情,在人员不增长的前提下业绩增加2 0 %,甚至还可能裁掉不合格的人员。那么裁掉什么人?是不合格的人,还是以前合格的,但在增长20%的目标下他是不合格的?对于剩下的精英,如何提升他们的能力?他们已经很努力了,为什么还做不到呢?这个时候大数据就可以发挥作用,通过数据分析,CEO会看到哪些人是要留用的,哪些人是要裁掉的……。


    再举个例子,譬如华为从来没做过终端,做了30年的通讯后现在开始做手机了,他了解这个行业吗?他有这样的人脉吗?都没有。那如何进行主观和客观的评价呢?这就是CEO最大的挑战——不断的进入新行业,或者不断的拓展产业链,以及打通上下游的价值链。产业链的变化、价值链的变迁,都导致了CEO的能力变得愈来愈局限,所以必须借用客观的大数据来对比有效的支出……


    再比如,中国在1997年前是没有房地产行业的,1997年到2 013年,16年的时间创造了全世界最大的房地产行业和最大的房地产公司。那么,房地产行业的这些人才从哪里来的?肯定是跨行业择取人才。如何判定这些人适合这个行业?这些都是通过数据得出的结论……


    《首席人才官》:综上所述,大数据改变了什么?


    付权:其实数据提供的是一个招聘模型,根据能力模型来招聘,而不是根据经验。互联网时代变化太快,今天的知识在明天都是垃圾,但是一个人的认知能力、职业个性和驱动力是不变的,甚至有可能有所增长。企业选人也是如此,他们以前是以行为为基准的,现在要以能力为基础,能力就包括上面说到的3个方面——能力、特质和驱动力,只要聚集这3方面,就不必担心做不好这份工作。行业发展太快,你用能力就能做好,你愿意去配合、去服从或愿意去领导、愿意去支撑就可以了。而一个人的决策能力、支撑能力、抗压能力、商业思考能力……这些都和有过怎样的经历没有关系,和你是否带过几百人的团队关系也不大……


    另外一个改变是岗位的唯一性。过去企业关键岗位可能需要特定人才能胜任,这个人一旦离开,马上需要寻找有同样胜任能力的人补上,但在大数据时代不必担心……


    综上所述,大数据的时代正在来临,问题在于你是否看重这些数据?是否希望让数据驱动你的人力资源战略?

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