人力資源管理數(shù)據(jù)時(shí)代來(lái)襲

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1、人力資源管理數(shù)據(jù)時(shí)代來(lái)襲數(shù)據(jù)挖掘(DataMining)就是從大量的、不完全的、冇噪聲的、模糊的、隨機(jī)的實(shí)際應(yīng)用數(shù)據(jù)屮，提取隱含在其中的、人們事先不知道的、但又是潛在有用的信息和知識(shí)的過(guò)程。與數(shù)據(jù)挖掘相近的同義詞有數(shù)據(jù)融合、數(shù)據(jù)分析和決策支持等。這個(gè)定義包括好幾層含義：數(shù)據(jù)源必須是真實(shí)的、人量的、含噪聲的；發(fā)現(xiàn)的是用戶感興趣的知識(shí)；發(fā)現(xiàn)的知識(shí)要可接受、可理解、可運(yùn)用；并不要求發(fā)現(xiàn)放之四海皆準(zhǔn)的知識(shí)，僅支持特定的發(fā)現(xiàn)問(wèn)題。與傳統(tǒng)分析方法的區(qū)別抽取業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，輔助商業(yè)決策企業(yè)福音“大數(shù)據(jù)”、“數(shù)據(jù)挖掘”襲來(lái)，無(wú)論是政府、還是企業(yè)，都渴望在這大數(shù)據(jù)吋代占得先機(jī)

2、。大數(shù)據(jù)中心、數(shù)據(jù)研究中心爭(zhēng)相建立，如果說(shuō)現(xiàn)在是互聯(lián)網(wǎng)的天下，耒來(lái)將是大數(shù)據(jù)的天下。如果說(shuō)大數(shù)據(jù)服務(wù)平臺(tái)類似于互聯(lián)網(wǎng)，則數(shù)據(jù)挖掘等同于互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)下的技術(shù)開(kāi)發(fā)，數(shù)據(jù)挖掘的產(chǎn)品將遍及人們生活方方面面。數(shù)據(jù)挖掘是一種新的商業(yè)信息處理技術(shù)，其主耍特點(diǎn)是對(duì)商業(yè)數(shù)據(jù)庫(kù)中的大量業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行抽取、轉(zhuǎn)換、分析和其他模型化處理，從中提取輔助商業(yè)決策的關(guān)鍵性數(shù)據(jù)。簡(jiǎn)而言Z,數(shù)據(jù)挖掘其實(shí)是一類深層次的數(shù)據(jù)分析方法。數(shù)據(jù)分析本身已經(jīng)有很多年的歷史，只不過(guò)在過(guò)去數(shù)據(jù)收集和分析的冃的是用于科學(xué)研究，另外，由于當(dāng)時(shí)計(jì)算能力的限制，對(duì)人數(shù)據(jù)最進(jìn)行分析的復(fù)雜數(shù)據(jù)分析方法受到很人限制?，F(xiàn)在

3、，由于各行業(yè)業(yè)務(wù)B動(dòng)化的實(shí)現(xiàn)，商業(yè)領(lǐng)域產(chǎn)生了大量的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)不再是為了分析的目的而收集的，而是由于純機(jī)會(huì)的商業(yè)運(yùn)作陽(yáng)產(chǎn)生。分析這些數(shù)據(jù)也不再是單純?yōu)榱搜芯康男杷?，更主耍是為商業(yè)決策提供真正有價(jià)值的信息，進(jìn)而獲得利潤(rùn)。但眾達(dá)樸信合伙人白睿說(shuō)，所有企業(yè)面臨的一個(gè)共同問(wèn)題是：企業(yè)數(shù)據(jù)量非常大，而其中真正有價(jià)值的信息卻很少。因此從大最的數(shù)據(jù)中經(jīng)過(guò)深層分析，獲得有利于商業(yè)運(yùn)作、提高競(jìng)爭(zhēng)力的信息，就像從礦石小淘金一樣，數(shù)據(jù)挖掘也因此而得名。因此，數(shù)據(jù)挖掘可以描述為：按企業(yè)既定業(yè)務(wù)目標(biāo)，對(duì)人最的企業(yè)數(shù)據(jù)進(jìn)行探索和分析，揭示隱藏的、未知的或驗(yàn)證已知的規(guī)律性，并

4、進(jìn)一步將其模型化的先進(jìn)有效的方法。根據(jù)已知，預(yù)測(cè)未知HR福咅“招聘難”、“離職率高”、“崗位配置多少人”、“這么高薪水員工都不滿意"等問(wèn)題困擾著絕大多數(shù)的HR,最大的心酸是長(zhǎng)期奔波于招聘與離職管理，仍然不受各部門待見(jiàn)。這是為什么呢？因?yàn)槲覀兊墓ぷ鞔嬖跍笮?，作為業(yè)務(wù)支持部門，無(wú)論是招聘還是其他，都是先山業(yè)務(wù)部門提出需求，我們?nèi)肆Y源部進(jìn)行協(xié)助；這中間就存在滯后，常常導(dǎo)致任務(wù)重，時(shí)間緊。于是出現(xiàn)了HR很累，業(yè)務(wù)部門述不滿意的情況。所以要做好人力資源工作，無(wú)論是簡(jiǎn)單的人事管理，還是HRBP,都需要侑前瞻性。H前眾達(dá)樸信的很多合作伙伴HR們也都想到了這一點(diǎn)，

5、可是無(wú)奈人力資源事項(xiàng)多，數(shù)據(jù)類型格式不統(tǒng)一，更多的是非量化數(shù)據(jù)，心冇余而力不足，基本是根據(jù)白己多年的經(jīng)驗(yàn)，作出預(yù)測(cè)估計(jì)。預(yù)測(cè)結(jié)果準(zhǔn)確性難以保證。而數(shù)據(jù)挖掘的核心功能就在于“根據(jù)已知，預(yù)測(cè)未知”。數(shù)據(jù)挖掘的三種預(yù)測(cè)技術(shù):第一種，根據(jù)過(guò)去，預(yù)測(cè)未來(lái)；第二種，根據(jù)事物關(guān)聯(lián)性預(yù)測(cè);第三種，根據(jù)一般情況判斷界常情況。第一種技術(shù)應(yīng)用的特別多，相信每個(gè)HR都用過(guò)，只是沒(méi)有留意到。例如做人工成木預(yù)算，根據(jù)過(guò)去的人工成本，每年的平均漲薪幅度以及人員人數(shù)變動(dòng)情況；崗位編制，根據(jù)去年的編制以及每年的人員變動(dòng)需要。需要注意的是，應(yīng)用第一種技術(shù)的條件是：需要預(yù)測(cè)的對(duì)象在較長(zhǎng)時(shí)期

6、內(nèi)性質(zhì)保持穩(wěn)定。如人工成本在薪酬設(shè)計(jì)后需要注意，崗位編制在組織重構(gòu)后需耍注意。根據(jù)事物關(guān)聯(lián)性，應(yīng)用起來(lái)相對(duì)復(fù)雜，需要多方面、多維度權(quán)衡。A與B有關(guān)聯(lián)，簡(jiǎn)單理解是A發(fā)生了，B在某種概率上也會(huì)發(fā)生。目前HR用的最多的是直接的因果聯(lián)系，很少有“啤酒尿布一起賣”這種關(guān)聯(lián)性。關(guān)聯(lián)性將是未來(lái)HR最常用的技術(shù)，如何把不同類型的數(shù)據(jù)聯(lián)系起來(lái)從而得出結(jié)論是關(guān)鍵。特別要注意的一點(diǎn)是：關(guān)聯(lián)性技術(shù)的應(yīng)用面廣，產(chǎn)品的應(yīng)用面窄；通俗點(diǎn)說(shuō)，哪里都能用關(guān)聯(lián)性，但是每個(gè)關(guān)聯(lián)性得到的結(jié)果只能應(yīng)用在特定的條件下。根據(jù)一般情況判斷異常情況，這個(gè)技術(shù)在工業(yè)生產(chǎn)、科學(xué)實(shí)驗(yàn)中用得最多。產(chǎn)品故障與未

7、知粒子的發(fā)現(xiàn)都是在一次次“異?！鼻闆r小分析得到的。適用于數(shù)據(jù)積累量大、機(jī)理相對(duì)■成熟的事物預(yù)測(cè)。人生照例是一場(chǎng)值得一搏的爭(zhēng)衡，然而它的獎(jiǎng)品是拼斗。一一拉爾夫.詹