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作 者丨Ben Taylor,HireVue首席數(shù)據(jù)科學家
翻 譯丨楊冬,GHR環(huán)球人力資源智庫簽約作者,漢能全球人力資源總部OD高級經(jīng)理,南開大學MBA
BBC 曾有數(shù)據(jù)表明:未來 HR 有 90% 的可能性被人工智能取代。
但有一種能力,是最不可取代的,
就是根據(jù)數(shù)據(jù)做出決策的能力,
但這正是當前 HR 所缺少的。
大數(shù)據(jù)分析的進步使得 HR 可以從尚未開發(fā)的數(shù)據(jù)中提取有意義的信息,并為組織更好地進行人力資源分析。
例如,某人的某項技能在LinkedIn上被認可了 99 次,這意味著什么?
問題的答案取決于數(shù)據(jù)分析。
因為我們不能僅僅提出個人的想法,我們需要根據(jù)數(shù)據(jù)做出決策,而這正是當前 HR 所缺少的。
盡管計算機能夠迅速且高效地整理數(shù)據(jù),但“人力資源的數(shù)據(jù)相當麻煩”。
所以大數(shù)據(jù)的真正作用是,利用那些我們此前從未利用過的、各種類型的數(shù)據(jù)。
在 10 年之前,嘗試對簡歷進行建模分析是一項令人沮喪且十分困難的任務,但如今“對那些提供數(shù)據(jù)服務的公司而言,這簡直就是小兒科。
有一個好消息是:
當云計算能夠實現(xiàn)“基礎設施即服務”的今天,
企業(yè)不再需要在硬件方面進行大量的投資,
也可以完成例如人力資源分析等重要的分析工作。
但仍然有一個挑戰(zhàn):
盡管不斷提升的計算能力、與對信息篩選與排序的全新技術,
有效解決了數(shù)據(jù)規(guī)模與分析效率的問題,
但人力分析仍然面臨著數(shù)據(jù)的“多樣性”或“不一致性”,
這使得人力資源有著許多我們從未見過的很糟糕的數(shù)據(jù)。
舉個簡歷的例子:
在候選人的簡歷中幾乎很難有完全相同的信息。
而這一問題也同樣出現(xiàn)在其他人力資源數(shù)據(jù),
你會發(fā)現(xiàn)不一致性幾乎無處不在,例如員工滿意度調查與績效評估。
還有一個讓人頭疼的是:
數(shù)據(jù)是“結構化的”還是“非結構化的”。
我們將“結構化數(shù)據(jù)”比作Excel表格中的信息,每一列的表頭定義了不同的數(shù)據(jù)元素;
而“非結構化數(shù)據(jù)”的則是諸如簡歷、視頻、圖片、音頻記錄等。
結構化數(shù)據(jù)是可篩選的好用的,非結構化數(shù)據(jù)是不好批量操作的。
但我們通常認為,非結構化的數(shù)據(jù)是有待結構化的。
因此,能將這些非結構化數(shù)據(jù)轉化為結構化的可用格式的人,比如數(shù)據(jù)科學家或第三方服務商,就顯得尤為重要。
作為個體,我們在人才篩選方面做的非常糟糕,而且長久以來都是如此。
解決這一現(xiàn)狀的重要的方法是,HR通過更好地使用數(shù)據(jù)來做出更佳的聘用決策。
當從一摞簡歷中篩選特定候選人的時候,提高效率最自然的方法是采用“閾值法”,但每個人所設計的“門檻”會千差萬別。
例如,
也許某人可能會首先淘汰那些 GPA 低于 3.3 的候選人;
而另一個人可能會首先淘汰那些未能在求職信中提及所應聘企業(yè)名稱的候選人。
因此我們靈魂拷問一下:
有多少真正優(yōu)秀的候選人,因為不了解撰寫簡歷與求職信的方法,
而慘遭用人企業(yè)淘汰?
此外,我們都傾向于聘用與我們自己相似的候選人。
這也是考慮使用算法的又一原因:
令你對候選人成功表現(xiàn)有著更加準確的預測。
由于能夠審查那些重要且與業(yè)績相關的信息,同時忽略那些不重要的因素,大數(shù)據(jù)與人力資源分析往往能夠帶來更佳的預測結果。
數(shù)據(jù)分析主要為三類——描述性分析、預測性分析與規(guī)范性分析,
我們以駕駛車輛躲避坑洼為例,來解釋三者之間的主要區(qū)別。
描述性分析是其中最容易的一類。
描述性分析就像通過觀察后視鏡來駕駛汽車。
“我在試圖避讓路上的坑,我在后視鏡中看到了它,嗯,沒錯,它在那兒。”
描述性分析的典型特點就是這種事后的檢驗。
而預測性分析,
就像駕駛員在駛向坑洼時通過擋風玻璃估計它的位置,
“這兒有一個,那兒也有一個,糟糕,我沒辦法避免,我還是沒躲過去?!?/p>
規(guī)范性分析,則是與前瞻性數(shù)據(jù)相關,
以及更為關鍵、必要地響應數(shù)據(jù)的行為。
就像“沒錯,快要撞上了,但根據(jù)我對車輛系統(tǒng)的了解,我會做點不一樣的事兒”,
然后避免撞擊。
我認為許多 HR 專業(yè)人員仍在使用描述性分析,一定要小心堆砌數(shù)據(jù)的壞處,小心“死于數(shù)據(jù)儀表盤。”
預測性分析是稍微難了一些,不過我們已經(jīng)開始預測哪些候選人更有可能適應我們的文化,并擁有相應的能力。
而對于規(guī)范性分析,我目前并未在HR領域看到運用這種分析的實例。
一個假設的例子可能是運用“人員流失分析模型”對即將離職的員工進行預測。
“我知道我即將失去一位員工,所以我打算做一些什么?!?/p>
根據(jù)分析模型的預測結果,
為了保留那些可能存在離職風險的優(yōu)秀員工,
HR 能夠找到可能的方法與步驟。
我十分看好大數(shù)據(jù)與人力分析的潛在價值,除此之外,拯救與改善人力資源別無他法,所有的一切都應源于我們所接收并處理的數(shù)據(jù)。
對那些期望利用大數(shù)據(jù)分析的人力資源部門,你有 4 層選擇:
第一層: “最佳”選項,同時也是成本最高且最為冒險的方式,
是雇傭一位人力資源數(shù)據(jù)科學家。
如果你聘請一位人力資源數(shù)據(jù)科學家,他們將會仔細研究你整個的系統(tǒng),識別出那些你最有可能取得最大成功的機會,之后,他們便會立即著手,去搞定各種各樣的問題。
第二層:退一步聘用一位顧問。
如果有些人只是想知道人力分析是怎么一回事,這也正是我最建議的方式。
順便說一下,數(shù)據(jù)科學家提供顧問服務的費用大約是每小時 120~300 美元。
對顧問而言,他們所擅長的工作是參與進來,并快速的從所參與的所有項目中識別出真正具有價值的那些。
在此基礎上,HR 便能借助這些反饋獲得審批,從而集中資源推動相應的項目。
第三層:擁有一位 HR 分析師員工。
HR分析師并不需要他們成為數(shù)據(jù)科學家,但他們理解統(tǒng)計分析并能夠識別其中關鍵的內容。
第四層:最簡單的方式,充分使用第三方服務商所提供的工具。
大多數(shù)企業(yè)都處在不同的階段,
也許有的企業(yè)已經(jīng)有了 HR 分析師,甚至有的還有了自己的HR數(shù)據(jù)科學家,
盡管如此,對普通企業(yè)來說,聘用一位數(shù)據(jù)科學家仍然十分困難,
特別是那些做出聘用決策的人也不清楚他們真正需要什么。
最重要的是,招聘人員在面試數(shù)據(jù)科學家時也很難識別出哪些人真正合適,風險的確很大,
可能你聘請了一位專家,
到一年之后才發(fā)現(xiàn)他可能并不合適且白白耗費了成本。
所以,對企業(yè)來說效率最高的,還是擁有自己的 HR 分析師,
未來,他們將成為企業(yè)中的關鍵人才,
未來,是人力資源實踐與數(shù)據(jù)科學相融合的天下。
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5. 不實信息,主要表現(xiàn)為:
1)可能存在事實性錯誤或者造謠等內容;
2)存在事實夸大、偽造虛假經(jīng)歷等誤導他人的內容;
3)偽造身份、冒充他人,通過頭像、用戶名等個人信息暗示自己具有特定身份,或與特定機構或個人存在關聯(lián)。
6. 傳播封建迷信,主要表現(xiàn)為:
1)找人算命、測字、占卜、解夢、化解厄運、使用迷信方式治病;
2)求推薦算命看相大師;
3)針對具體風水等問題進行求助或咨詢;
4)問自己或他人的八字、六爻、星盤、手相、面相、五行缺失,包括通過占卜方法問婚姻、前程、運勢,東西寵物丟了能不能找回、取名改名等;
7. 文章標題黨,主要表現(xiàn)為:
1)以各種夸張、獵奇、不合常理的表現(xiàn)手法等行為來誘導用戶;
2)內容與標題之間存在嚴重不實或者原意扭曲;
3)使用夸張標題,內容與標題嚴重不符的。
8.「飯圈」亂象行為,主要表現(xiàn)為:
1)誘導未成年人應援集資、高額消費、投票打榜
2)粉絲互撕謾罵、拉踩引戰(zhàn)、造謠攻擊、人肉搜索、侵犯隱私
3)鼓動「飯圈」粉絲攀比炫富、奢靡享樂等行為
4)以號召粉絲、雇用網(wǎng)絡水軍、「養(yǎng)號」形式刷量控評等行為
5)通過「蹭熱點」、制造話題等形式干擾輿論,影響傳播秩序
9. 其他危害行為或內容,主要表現(xiàn)為:
1)可能引發(fā)未成年人模仿不安全行為和違反社會公德行為、誘導未成年人不良嗜好影響未成年人身心健康的;
2)不當評述自然災害、重大事故等災難的;
3)美化、粉飾侵略戰(zhàn)爭行為的;
4)法律、行政法規(guī)禁止,或可能對網(wǎng)絡生態(tài)造成不良影響的其他內容。
二、違規(guī)處罰
本網(wǎng)站通過主動發(fā)現(xiàn)和接受用戶舉報兩種方式收集違規(guī)行為信息。所有有意的降低內容質量、傷害平臺氛圍及欺凌未成年人或危害未成年人身心健康的行為都是不能容忍的。
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三、申訴
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