近年来，大数据席卷了商业世界。预计到2027年，全球大数据市场规模将达到1030亿美元，在不到十年的时间里，其规模翻了一番还多。从医疗保健到制造再到零售，几乎每个行业都受益于大数据，人力资源领域也不例外。
大数据通过提供对员工行为和模式的洞察，正在彻底改变人力资源团队发现和管理问题的方式，这有助于公司提高保留率、敬业度和员工整体绩效。但究竟什么是大数据？它在人力资源分析中有哪些应用？这是您需要知道的一切。
什么是“大数据”？
大数据是一个术语，用于描述组织现在可以使用的大量数据。这些数据可以来自多种来源，包括调查、社交媒体、传感器、交易等等。由于技术的进步，现在可以以以前不可能的方式存储和分析这些数据。
大数据的核心具有三个关键特征：数量、速度和多样性。
- 数量是指组织必须处理的大量数据。由于设备和物联网的普及，这个数字只会继续增长。
- 速度是指生成和收集此数据的速度。在某些情况下，能够实时分析这些数据以做出决策很重要。
- 多样性是指组织必须处理的不同类型的数据。这可以包括从文本到图像再到视频的所有内容。
大数据在人力资源分析中的应用
由于人力资源部门可以访问广泛的结构化和非结构化数据，例如员工信息、计费信息和敬业度分数，因此大数据可以实现许多用例，通过协助人力资源领导者来帮助推动整个组织的价值做出更准确的决定。然而，为了正确理解大数据如何彻底改变人力资源分析，有必要首先回答这个问题，什么是HRIS？
HRIS是人力资源信息系统的简称，是专门为帮助组织管理员工数据和不断变化的人力资源市场而开发的软件的名称。HRIS软件通过将员工数据自动化和整合到集中式系统中，使公司更容易跟踪员工的职责和责任，并遵守劳动法。HRIS系统经常包含绩效管理和招聘工具，使该系统成为几乎所有HR需求的一站式商店。
既然我们知道了HRIS是什么，以下来看看大数据正在改变人力资源分析的一些方式：
识别员工行为趋势，及早发现问题并提高保留率
通过分析员工行为和趋势，人力资源专业人员可以标记潜在问题并采取措施解决这些问题。尽早关注员工的行为和趋势很重要，因为这有助于防止出现更大的问题。这在员工流动的情况下特别有用。
通过分析员工离职原因的数据，人力资源团队可以发现问题并采取措施解决这些问题，以帮助提高保留率。当然，这是人力资源部门的重中之重，因为高员工流动率会降低士气并降低生产力。此外，研究估计，每次企业更换一名受薪员工，更换他们的薪水在6到9个月不等。大数据可以帮助降低这些成本。
提高参与度
无论是通过分解内部员工数据还是分析更广泛的市场，人力资源专业人员都可以通过更好地了解需求和需求来确定他们可以提高员工敬业度的关键领域。因此，人力资源团队可以确保他们提供的环境有利于提高生产力和参与度，这可能包括从确保明确的职业发展机会到提供更灵活的工作安排（例如WFH和混合工作时间表）等任何事情。
提高性能
大数据可以帮助人力资源部门识别和解决员工生产力和绩效问题。通过细粒度分析数据，人力资源专业人员能够识别任何负面趋势并努力解决这些问题。这种数据驱动的方法将使企业领导者能够以多种方式提高绩效，例如通过降低缺勤率和减少对培训和发展计划的需求。反过来，这可以提高生产力和效率。
做出更好的招聘决策
最后，大数据洞察可以帮助公司做出更好的招聘决策。通过了解哪些特征和技能最能预测职位的成功，人力资源主管能够更有效地筛选候选人，并将他们的招聘工作瞄准那些最有可能表现出色的人。大数据甚至可以通过分析当前员工的行为模式，帮助人力资源团队发现更可能适合公司文化的候选人。
结论
人力资源中的大数据使组织能够在雇用、解雇和管理员工方面做出更好的决策。企业现在可以通过分析来自员工调查、绩效评估和社交媒体平台的数据来检测可能不可见的模式。这使企业能够就薪酬和福利以及哪些员工可能适合特定角色做出更明智的决定。因此，劳动力变得更加投入和生产力，这对业务和利润都有好处。
