人力资源大数据分析模型

今天给大家分享人力资源大数据分析模型，其中也会对人力资源大数据具有哪些特点的内容是什么进行解释。

简述信息一览：

• 1、如何将定性的人力资源工作转化为定量的数据化人力资源管理
• 2、如何利用大数据撬动人力资源
• 3、大数据该如何走进人力资源管理

如何将定性的人力资源工作转化为定量的数据化人力资源管理

1、在进行人力资源数字化转型的时候，会面临四个阶段。

2、数据驱动型模式：这种模式注重将人力资源数据进行集中管理和分析，以数据为基础进行决策和规划，提高招聘、培训、绩效评估等环节的效率和质量。通过数据分析，可以发现人才需求、人才流失情况、培训成效等信息，从而进行有针对性的调整和优化。

3、定量预测：定量预测基于历史数据和数学模型，通过量化分析来预测未来的人力资源需求。这种方法通常使用统计分析、时间序列分析、回归分析等数学和统计方法。它可以基于过去的招聘数据、员工离职率、进行趋势分析和预测，以便预测未来的人力资源需求。

4、人力资源规划有两种方法：定量和定性法。定量法，又称“自上而下”法，它从管理层的角度出发，使用统计和数学方法，多为理论家和专业人力资源规划人员所***用。定量法把雇员视为数字，以便根据性别。年龄、技能、任职期限、工作级别、工资水平以及其他一些指标。把员工分成各种群体。这种方法的侧重点是预测人力资源短缺。

5、引入自动化和数字化技术 自动化流程：通过引入自动化工具和技术，如人力资源管理信息系统（HRIS）、自助服务门户等，可以显著减少繁琐的手动任务，提高工作效率。例如，员工入职、离职手续、考勤管理、绩效评估等流程都可以实现自动化，从而节省时间、减少错误和重复工作。

6、人力资源管理工作需要经常地搜集各种信息，其中搜集和存贮大量信息的过程是一项十分必要而艰巨的工作，需要人力资源工作者百倍的细心和耐心，才能建立一套信息齐全的资料系统。

如何利用大数据撬动人力资源

这是基于企业定制化的招聘需求，通过对社会化媒体及简历数据库中用户关系和文本描述大数据的定向挖掘，帮助人力资源主管通过社交招聘这一全新模式成功实现精准化、智能化、个性化的员工推荐和筛选，让招聘工作变得更为简单、高效和有趣。

HR三支柱模型是代维·尤里奇在19***年提出的三支柱模型，即COE（专家中心）、HRBP（人力资源业务伙伴）和SSC（共享服务中心）。以三支柱为支撑的人力资源体系源于公司战略，服务于公司业务，其核心理念是通过组织能力再造，让HR更好地为组织创造价值。

社交媒体大数据——符合用户沟通和线上行为习惯，无需人力、数据可自动全天候***集，数据量和分析维度更丰富、更客观、可信度更高 。传统的用户数据收集有以下挑战：01 线上、线下顾客体验触点繁多，碎片化的信息分散于企业各部门，无法利用整合数据快速了解消费需求和顾客体验，赋能管理决策。

两条路径：一是提高人力资源效率，提高人均劳动生产率，提高人力资本单位产出；二是提升人力资源价值创造能力，提升人力资源价值创造能量与人力资本增加值。（十项举措包括：此处省略。

大数据该如何走进人力资源管理

1、大数据技术能从一些大型的人力资源数据库中找到隐藏在其中的信息，帮助决策人员找到数据间潜在的联系，从而有效地进行人才测评。

2、历史统计法：该方法通过对历史招聘数据和员工流失率进行分析来进行人力资源供给预测。通过对过去几年的人事变动情况进行记录和归纳，可以对未来的人力资源供给和需求进行简单的预测。但是，这种方法容易被固有的数据条目所限制，导致结果不够准确。

3、首先借鉴大数据分析将互联网、大数据、云计算和人工智能等的理念，人力资源系统可有效挖掘和利用有效信息资源。然后提高管理工作的准确性和客观性，借助大数据技术手段做到资源的信息化管控，构建智能化、自动化的资源管理系统。最后减少人工管理，增大资源利用率，提高社会和经济效益。

4、加强人才测评。利用大数据技术对人才测评中的一些问题如人才绩效考核、人才选拔以及分类进行研究，改进不成熟的地方。大数据技术能从一些大型的人力资源数据库中找到隐藏在其中的信息，帮助决策人员找到数据间潜在的联系，从而有效地进行人才测评。

5、大数据并不局限于拥有海量数据，同时在于对海量数据进行加工与运用。在一定程度上，大数据的意义在于对数据进行处理，从而创造数据的增值，进而实现盈利的可能性。

6、大数据可以实际数据的分析和整合，从行业角度出发，以人员招聘为例，可以把人力资源的需要和供给作为买卖双方，大数据可以分析需求企业和求职人员的匹配，给双方提供交流意向，这就类似现在淘宝的大数据功能（当你浏览过秋裤后，淘宝数据平台根据你的浏览记录，会在界面中提供更多的秋裤选择）。

关于人力资源大数据分析模型，以及人力资源大数据具有哪些特点的相关信息分享结束，感谢你的耐心阅读，希望对你有所帮助。