Rich Data

大规模数据分析：大数据旨在让世界变得更加可预测——包括工作世界。通过分析我们每天有意或无意产生的大量数据，可以计算出员工想要离开公司的可能性。
琳达·贡多夫
2015 年 4 月 22 日

未来的工作和就业形式有哪些？ （© Fotolia 2015）
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企业正在利用数据展望未来： IBM 计划评估数百万台 Apple 设备上的健康信息，然后将其提供给强生和美敦力等医疗保健公司。大数据甚至可以大规模应用于招聘。大数据不一定涉及个人隐私数据，例如个人的医疗记录、穆勒先生的工资或同事的私人电子邮件内容。它通常是关于流程和概况、优势和劣势。

什么是大数据？
科尔曼帕克斯研究公司代表存储专家 Iron Mountain 对来自德国、法国、荷兰、英国、西班牙和匈牙利等国各个行业的近 800 名信息经理进行了一项研究，结果发现，52% 的欧洲公司不知道如何最好地利用大数据，而 21% 的公司甚至不打算就此采取任何行动。然而，近四分之三的受访公司（尤其是中型公司）认为，未来三年这个话题对他们来说将变得更加重要。

毕竟，Gartner 认为，到 2015 年，全球 500 强企业中有 85% 甚至无法从其现有数据中获得任何经济优势。

人力资源大数据
由于当今人力资源的很大一部分任务都围绕所需员工的采购和资格进行，因此招聘和人才管理是可以从大数据中受益最多的两个领域。此外，大数据分析还用于人员规划、学习和绩效衡量。许多德国公司都有人力资源控制员的职位，其日常工作内容包括创建模型（例如关于劳动力老龄化和其他人力资源相关的分析）。

员工什么时候辞职？
甚至员工辞职也会被发现。IBM高级客户经理Sven Semet 表示，这背后往往存在某种模式。 “现在，通过观察最近离职的候选人，你甚至能够预测谁有可能离开公司。例如：他们的年龄多大、性别是什么、在公司工作了多长时间、受过什么教育、拥有什么技能。然后你可以说：Müller、Meyer 和 Schmidt 属于可比网格。然后你可以和员工交谈，看看如何才能让他 摩洛哥 WhatsApp 数据 们留下来。”

Cornerstone Ondemand 对人力资源大数据进行了一项研究，列举了一些例子：一家批发公司的管理层决定在组织结构即将发生变化时咨询内部人力资源分析团队。可以使用图形工具来显示各个管理单元和职能的控制范围过强或过弱的地方。您可以准确地看到人才在公司内部的流动情况，他们是否会离开公司，或者人才向更高职位的流动性是较好还是较差。这让管理层能够了解何时合并或扩展组织流程、何时提拔新经理或重组结构。

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科技和服务公司施乐也通过使用大数据将其呼叫中心的波动率降低了约 50％ 。施乐公司在使用大数据筛选求职申请后，成功将所有呼叫中心的员工流失率降低了约 50% 。该公司以前都是根据实践经验来聘用人才的。但数据显示，性格比实际经验起着更大的作用。

剑桥大学和斯坦福大学的研究人员最近证明，仅凭Facebook 上的点赞，计算机就能比朋友、家人或伴侣更好地描述我们。在这里，点赞越多，性格分析就越精准。但同样明显的是，计算机本身无法做出人事决策。但即使是员工的上网行为或电子邮件等个人数据也可以提供新的见解。是否有一半的员工经常浏览求职门户网站？那么就该改变一下工作氛围或者让员工谈谈了。

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然而，有了这样的数据，如果没有敏感性，就什么也做不了。数据保护发挥着重要作用，必须考虑到现有的法律。任何人如果为了精确记录每个人而监视员工，很快就会被解雇。