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人力资源分析的未来是怎样的?

来源:CPDA数据分析师网 / 作者:数据君 / 时间:2020-09-17

我们还有更多的数据,可以分析的数据越多,通常结果越好

我们可以使用以前无法实现的海量数据进行处理,数据偏差是最近在分析方面已经讨论过的问题。为了消除或限制数据偏差需要做什么?为了使任何分析技术都能回答问题,问题本身(算法)以及用于回答问题的数据都必须可靠,作为数据科学家,我们可以构建非常复杂的算法,但是如果进入算法本身的数据存在偏差,那么世界上最好的分析引擎将无济于事,正在准备数据进行分析的人员需要确保数据中没有固有的偏差。举一个简单的例子,如果我试图预测本月最受欢迎的歌曲,而仅仅因为我不喜欢说唱而忽略了所有说唱歌曲,那么分析引擎就无法做出正确的预测。防止数据偏差是关于确保可使用最广泛,最正确的数据集进行分析。

 

在“人力资源技术”面板上,进行了一些讨论,涉及“人力资源分析硬币”的两个方面。您可以扩大这个想法吗?

为了使分析能够提供可行的见解或建议,技术必须有一个“答案”,然后,需要以人类可以用来实现业务成果的方式来传达该答案,花所有这些时间整理数据并编写算法是很棒的,但是如果我们忘记了人或失去了人为因素,那么我们就忘记了分析的目标:使某人的生活更轻松。或换一种说法,我们需要使人恢复个性化。

 

我们是否正在接近技术可以取代人力资源专业人员的判断的地步?

HR机器人不会接任任何人的工作。其中一些数据模型背后的科学非常复杂,HR专业人员有时可能会有些吃惊。这样想:如果招聘建议使招聘人员不必整理10,000份简历,而是让她专注于50个最适合工作和文化的简历,那真的很强大,通过分析,招聘人员可以深入研究工作中最重要的战略方面。

 

我想说分析的结果是对话的开始。那就是人类直觉进入并做出判断的地方

这有意义吗?这是什么告诉我我以前不认识的?什么是下一个步骤?分析是提高企业业绩的工具,而人力资源是这些决策的核心。分析可以增强人类的判断力和直觉力,而不能取代它。

 

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