大数据挖掘让工作主动找上门

有一天,你突然接到了猎头电话: “某某公司已经决定聘用你为总监。” “你们怎么找到我的?” “我们根据精确的数据挖掘找到你,并详细分析过你的数据,已经决定聘用你。” 如果这一幕是真的,你会开心抑或难过呢?因为居然是「机器人」决定了我们的前途。 目前而言,人力资源部门(HR)对数据的使用最不明显,或者说数据团队很少有需求来自HR,这证明HR较少利用数据帮助他们在人才管理上做些什么;一般公司也把数据用在前台业务,却忽略了如何用数据找到和挽留对公司最有价值的员工。 当我们进一步深究时,发现HR的一些数据指标可能需要改善。例如很多公司用离职率衡量HR的工作,但他们不知道离职率有主动离职率和被动离职率之分。员工若因绩效表现差而被动离开是公司的正常淘汰,但如果该员工是核心人才,他的主动离职就是公司的损失,这还应计入核心人才离职率。 再举个例子,每年HR都会做员工满意度调查,但他们没有意识到,员工满意度其实跟团队最近的情况是很有关系的。比如这个部门刚 刚经历组织架构变动,或者刚发完奖金,满意度都会受到影响。 在HR数据的应用上,美国很多公司已开始收集从员工招聘到离职的相关数据,据此他们可以知道聘用什么样的人比较稳定或有更好的产出。美国有家电话服务中心每年都要招聘几千名员工,因为这个行业的离职率很高。他们发现,影响员工稳定性的最大因素居然是员工住处跟公司的距离。同时,他们还发现电话服务中心的员工最好曾在服务业工作过,哪怕只是一名餐厅服务员。这是有趣的发现,招聘电话服务中心的员工,更重要的居然是看他住在哪里及服务业经验,而不是学历或别的因素。 软件测离职 准确率高 无独有偶,美国媒体最近报道硅谷一家IT公司VMware,利用HR软件Workday预测员工离职,能够及时向管理层提示员工的离职意向,以便提早处理;市场反应显示准确率很高,效果甚佳。 说到这里,大家可能会觉得挺恐怖的。按照这趋势,难道我们的职业生涯都将由数据算法决定吗?当然不是。数据的价值需要人的协作才可产生。正如我曾经尝试的一个专案,希望通过公司大量的面试评价及员工入职后的绩效文档,挖掘出某些岗位的关键能力,从而帮助面试官更客观地判断应聘者。国内一些大型公司,每年都会投入大量精力于校园招聘,有了通过数据挖掘得到的岗位关键能力,便可以据此避免重复的机械式面试,提高对优质人才的命中率。总之,HR的数据智能化已经开始,让我们拭目以待。(Via:中国大数据 作者 车品觉)

原文发布于微信公众号 - 大数据挖掘DT数据分析(datadw)

原文发表时间:2015-03-20

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