大数据分析对人力资源管理有哪些方面的应用?

大数据分析对人力资源管理有哪些方面的应用？

一些行业领先的公司正越来越倾向于采用精密的分析方法对人力资源数据进行分析，从而保持自己的竞争优势。那下面小编为大家整理了大数据分析对人力资源管理的应用等相关信息，一起了解下吧！

目前共有六种用于人力资源管理的数据分析方法，分别为：人力资本现状分析、人力资源数据挖掘、人力资本投资分析、员工队伍预测、人才价值模型和人才供应链分析，这六种方法依序由简及繁，构成了人才分析的方法体系。

大数据时代的到来，使得人们看到了从前所从未看到的世界关联性，预测到了所不曾预测到的事物，那么在人力资源管理中，有哪些数据尚是没有充分利用的?这些数据又可以用做什么?又可以让我们看到哪些管理上的可能性呢?

HR有哪些数据可用?

在日常的人力资源管理中，有哪些数据可以被利用呢?下面根据数据收集和使用的特点分为以下几种类型：

下面简单列举一下，大数据在人力资源管理中的应用：

(一)大数据在招聘当中的应用

利用大数据能够很好的了解应聘者的信息，相比传统的人工看简历的方式，采取人工智能的方式、大数据分析，帮助企业找到合适的人选。当然这是一个长期的工作，需要人才自身、企业、中介机构都要能够做好本职的工作，能够将信息合理的存入电脑档案，并且形成模型，进而形成一个无形的人才管理市场。当这样一个无形的人才市场成型之后、就能够帮助企业更好的招进合适的人才。数据将成为人才招聘的一个前提，计算机应用帮助企业建立模型，帮助企业进行人才的选择。传统的招聘模式虽然能够招到高质量的人才，但是流程过于复杂，效率过于低下，因此大数据的模式进行人才的招聘将会成为新时代招聘人才的方式，能够实现质量和效率完美平衡。目前已经有许多互联网大公司着手在进行相关操作，国外许多企业已经实现了基本的数据储备，这些数据很好的帮助一些大企业获得一些非学霸型的人才。

(二)人才挖掘中的大数据应用

人才挖掘也是企业发展的关键，不同的人才适合不同的岗位。每个人也都有着各自擅长的方面，而人才的挖掘，不仅只是从知识的层面进行挖掘，要从兴趣、爱好、知识、性格对人才进行全方位的测评，综合了解人才的各方面能力和特点，才能够得出最终的评价。只有利用大数据技术，将数据挖掘和人才测评有机的结合在一起，才能够充分的对人才进行测评，最终实现人力资源最优配置。

(三)薪酬管理与大数据的应用

大多数的单位都具有人才的数据库、有关人才的相关信息的统计，包括了人才的基本信息、流动数据、培训情况以及员工的教育情况等等。将人才的数据有机的结合到一起，就能够帮助企业实现薪酬以及绩效体系的优化。一个企业的绩效薪酬体系是企业留住人才的关键，因此完善薪酬与绩效体系，是企业人力资源管理当前所面对的挑战。通过大数据分析，就能够分析出哪些因素是提高员工业绩的关键，员工当中业绩较好的员工的特征、哪类员工容易出现错误、哪些环节容易导致公司出现损失，相比传统人为操作，大数据将更加详细和高效的帮助人们进行薪酬与绩效的管理。

数据在人力资源数据化管理中的五个作用：

1、描述组织人力资源状态、组织和个人工作情况

描述性数据在工作中应用最广泛，它是用来描述组织人力资源状态、组织和个人工作情况，它是对现实情况的一种描述，通过实际数据与理论数据或多个实际数据的对比，可对工作有分析与指导意义。在HR的各种总结汇报中，描述性数据占大部分，更有甚者会全部用描述性数据，一般用绝对数值、平均值、百分比等来描述。

如公司人员总数、部门人员分布、员工结构情况、薪酬发放情况、招聘人数及分布、培训场次、培训人数、培训费用等，都是用数据来描述。

2、体现组织和个人绩效情况

用数据将工作量化，通过对比实际绩效与期待绩效的差距，或者实际绩效的持续性改进，以提高组织和个人绩效。这一类的数据以百分比表现形式居多，平均值、绝对数值的情况也会有。

如招聘完成率、平均培训学时、员工离职率、平均招聘周期等，通过历史数据的对比，或者实际数据与预期数据的对比，提高组织和个人工作绩效。

让数据发挥监测预警作用，及时改进工作

利用数据就要让数据随时发挥它的作用，不仅仅是用数据表现过去和现在的工作情况，还需要让数据发挥监测预警作用，随时将数据呈现出来，尤其是达到临界值的数据，可以让我们及时调整工作。

如对费用的支出情况进行监测，可以让我们随时调整费用支出;对员工离职情况进行监测，有大规模员工离职或者不正常员工离职现象，可随时调整对策，从内部查找原因，从外部搜寻人才。我们要将数据图表化，使数据的监测常态化，才能发挥数据的监测预警作用。

3、让数据的预测作用发挥到最大效果

使用数据必然要用到数据的预测作用，这是人力资源数据化管理的核心。数据的预测指通过对数据的分析归纳，找出数据的规律性或关联性，为工作提供有力的支持。人力资源管理中数据越多，就越有可能得到准确的预测。

例如通过对历年生产车间的产值和人数来预测达到明年预期产值所需要的人数;在数据足够支撑的情况下，我们甚至可以通过绩效、考勤、日常工作表现等情况来预测员工离职情况。数据越多，数据的联系越紧密，就越能发挥数据的预测作用。

4、让数据体现效能效益

公司人力资源工作的成效，最终还是落在人力成本的投入与产出的对比，这需要和财务的三表连接，如分析人均销售额、人均利润额、人事费用率、人工成本利润率等，与主观性、经验性的判断相比，数据化的方式可以让人力资源成效更加准确清晰。

人力资源数据化管理是全方面的使用数据，从个人数据到组织数据，从过去数据到未来预测，从静态数据到动态数据，多种数据综合使用。人力资源数据化管理可以周期性的来检验工作成果，但必须随时关注数据动态，发现问题及时纠正，不要让数据只是提供过去的情况，而要让数据说话，让数据真正参与到管理决策中来。