大数据时代,HR必须掌握的5项大数据应用方法

大数据时代,HR必须掌握的5项大数据应用方法-Moka智能化招聘系统

数据的趋势已经在人力资源领域形成,但如何将这些趋势应用于“人”,是专家们仍然在探索的重要问题。

数据导向的决策方式确实具有一定的挑战性,但它也能使组织的HR工作更具战略性、可信度和影响力。

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本文中提供5种有效的方法,帮助HR将闲置的人才数据转换为高质量的智能业务。

一、参考历史信息,识别组织需要的核心能力

作为HR,可以对组织内部的历史信息进行参考,并且找到在过去帮助企业成功的关键因素,比如抗逆性、主动性或创新实践能力。这些品质通常就是组织需要的、能够带来成功的核心能力。

HR要了解这些最符合组织核心价值的行为和能力,就可以利用这些可供参考的数据,找到最符合组织核心特征的候选人。

除此之外,在聘用新员工之前,可以着手挖掘他们身上那些可能对成功有帮助的特质。对在职员工,收集有关聘用来源、薪资增长、晋升时间和整体效率等信息,对将来新员工的招聘也会有帮助。

二、分析员工离职原因,预测并留住员工

做好组织管理不仅仅是聘用谁、晋升谁以及关键绩效员工是谁的问题,还需要了解员工为什么离职,才能深入洞察如何才能够留住员工。

当HR和管理层预见到员工的流动,并有机会在早期实施保留策略时,人员流失问题将大大减少。提前预测优秀员工可能会跳槽,并且对原因进行分析,就意味着有机会在他们有跳槽的打算之前将他们留住。

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三、在HR工作中引入数字辅助决策

人力资源专业人员是会对企业文化带来直接影响的人,面临的挑战主要是,如何使用数字化工具获得足够的信息来进行决策变革。可以引入数字辅助决策的工作模块包括:

培训与发展

可以设计培训项目来帮助员工证明,他们的行为符合企业文化。而符合企业文化的人可以获得额外的培训机会,并获得晋升的空间。

薪酬计划

采用附加的补偿机制与经济奖励来鼓励那些体现公司价值并积极影响公司文化的行为,大数据可以帮助制定更科学的计划。

招聘管理

组织本身决定了它吸引的员工类型。优秀的HR能够在申请人中寻找更多的特质,不仅仅是合适的技能和能力,还需要判断候选人是否能很好地适应公司文化,数据可以帮助HR更好地完成这项工作。

四、提供员工自助服务

优质的人力资源数字化工具现在的发展已经较为成熟,可帮助人力资源和薪酬团队更有效地收集数据。

可以参考的自助服务应用程序包括:

·时间表

·日常花费

·缺勤管理

高效的人力资源数字化可以帮助团队轻松地追踪员工自己的时间,记录他们的花费并预请假期,而且从员工到管理层再到HR,不存在重复文件的问题。通过将所有这些任务集中在一个门户中,可以对所有可操作的任务进行远程管理。另外,所有信息都集中在一个位置,也便于进行持续报告。

任务协同管理工具的使用保证团队能够按时完成任务,而经理可以迅速解决任何潜在问题,特别是带有移动App的系统,可以帮助员工在任何场景下方便完成任务。

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五、及时使用数据,提高组织灵活性

收集大数据对每个组织来说都是一把双刃剑。每个企业都可以收集数据并实施可应用的策略,这样带来的改进比相互竞争可能会更加直接、有效。

及时使用组织的价值数据需要成为首要任务。

保持领先的竞争力需要动态的灵活性。持续的预测分析可以为组织带来助力,并且要注意保持业务平衡,在必要时可以迅速采取行动。

大数据=转型

组织需要分析他们可用的数据,才能从人才战略中得到实际的参考信息,所有的数据都可以被继续进行可视化处理,然后来指导行动。这些信息还可以用于将来的预测分析,在类似事件发生之前更好地进行预测。

将数据转化为行动,然后随着时间的推移进行行动优化。人力分析不是一次性的项目,而是一个持续的过程。可将其拆解为一个个小的流程,这样就可以有效的进行组织数字化变革。

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