大数据对人力资源显示人性一面_数据分析师
在进入到互联移动时代之后,因为我们因为互联网、物联网等等的驱动产生的结构化和非结构化海量的数据,今天的报告就从大数据的视角来切入。
大数据也是有人性一面的,对人力资源有什么样的影响呢?第一章重点谈一下三家机构的报告,这是非常振奋人心的,因为带来了新的变化,新的工作的岗位和职位。这也代表了未来的机会。
2015年企业数据是核心的资产,包括一些企业设置所谓的CDO的组织。IDC另外一分报告,最终所有的大数据必须经过业务需求导向分析运用产生出价值,这是推动人才培养上很重要思考的方向。另一份研究报告也谈到所谓的数据科学家,这在市场上也会产生很多新的工作岗位,这是在人力资源方面,因为大数据而带来的正面的宏观性的影响。
SAS公司针对超过全球两千多位企业管理者做的深入的访谈之后,归结出来进入大数据时代,对于企业竞争力的提升是来自于分析型的企业文化,是远胜于一般的数据管理和技术层面的影响力。企业文化最终是以人为本形成的,当我们有分析导向的企业文化之后,人才的招聘、选拔、培养一直到保留都要贯穿这样分析的概念,让我们从各个阶段的人力资源战略里都数据中挖掘出更有价值的洞察力可以结合在一起。
拿两个成功的企业来做分享。第一是COACH,它的成功关键之一是人力资源的组织规划下之下总部有一个战略分析的智囊团,它的负责人和首席战略官就是市场营销的负责人,从战略的订立到市场的分析技术的结合到第一线市场营活动是高效的整体性管理。而且打破了智能和部门的障碍,让战略的专家和分析技术的人员结合在一起,大家可以激荡出更多的火花,激发出更多的潜力。
第二是沃尔玛,它在全球是零售业的领导者,他们对互联网进入新的移动互联的时代很关注,据他们的统计每周在社交媒体上有超过三十万笔的信息会提调到沃尔玛,他们总市场部门到人力资源管理部门非常重视,如何运用大数据协助来做好公司品牌形象的建立以及人才的招聘。沃尔玛一年全球的招聘是50万名员工,要达成这样的任务必须运用新的科技手段,结合了对客户行为分析的技术,转化为人力资源对人力的招聘和培养。
重点是沃尔玛在人力资源部门对于分析数据团队,跟过去不管是财务管理、风险以及市场营销部门的分析技术团队是同样的重要。
SAS公司实际的经验,我们是关注在商业分析、数据挖掘领域的全球领导者,IDC调查我们占了35%的市场份额,我们在创办之初CEO就下了决心,要打造出一个最优良的工作环境,我们内部的战略很重要的是如何发展成最好的工作的环境,在《财富》杂志做全球最佳雇主的评选时我们就入选了,连续16年入选最佳雇主。过去五年是维持在前三名,2013年、2014年是排名在Google之后的第二名。
全球的布局下各国的分支机构也把人才的培育、员工的满意度、忠诚度列入重要的KPI的指标。我们在各地也尽力的建立良好的环境去吸收和培养更好的人才,当我们的员工感觉是最佳的雇主的环境,对我们的向心力也更加强了,这也是新的变局中吸引留住人才的可以参考的。
我们希望有快乐的员工确保有满意的客户,最后回馈到我们的员工和客户身上之外,很重要强调工作和生活的均衡。我们有各种不同的体制和环境的配置,包括总部工作环境是有托儿所、健身中心、医院、学校,让我们的员工没有后顾之忧,可以把工作全力以赴做好,但是家庭也可以兼顾到,这是我们公司最大的努力方向。
人才战略的布局也有长远的考虑,对于在学术教育方面做出很多的付出,包括对学术界除了各种软件的捐赠、培训的计划合作之外,我们在中国跟北大、清华、人民大学、厦门大学等等超过一百所高校做了合作,这对我们有很大的意义,一方面培养了自己需要招聘的人才,把校园人才提前延伸出去,培养了未来员工的人才,也帮客户培养了很多人才,举个例子,我有机会拜访一些重要客户的领导,有些客户说到,我在大学研究生论文就是由你们SAS完成的,对我们有深厚的情感。对于学术教育的投入是进入一个新时代还是值得我们企业去参考的,它是人才战略部署很长远很关键深远的影响。
最后分享一句话我们的CEO谈到,如果坚信员工可以改变世界,他们必将改变世界!当我们作为一个企业的领导团队,对我们的员工有这样的信念,而且把这样的热情传递给他们,一定可以激发出他们的潜能,做好对客户的服务,这是我们在人才战略发展上的非常关键的所遵循的宗旨,
数据分析咨询请扫描二维码
数据分析需要学习的内容非常广泛,涵盖了从理论知识到实际技能的多个方面。以下是数据分析所需学习的主要内容: 数学和统计学 ...
2024-11-24数据分析师需要具备一系列多方面的技能和能力,以应对复杂的数据分析任务和业务需求。以下是数据分析师所需的主要能力: 统计 ...
2024-11-24数据分析师需要学习的课程内容非常广泛,涵盖了从基础理论到实际应用的多个方面。以下是根据我搜索到的资料整理出的数据分析师需 ...
2024-11-24《Python数据分析极简入门》 第2节 6 Pandas合并连接 在pandas中,有多种方法可以合并和拼接数据。常见的方法包括append()、conc ...
2024-11-24《Python数据分析极简入门》 第2节 5 Pandas数学计算 importpandasaspdd=np.array([[81,&n ...
2024-11-23数据分析涉及多个方面的学习,包括理论知识和实践技能。以下是数据分析需要学习的主要方面: 基础知识: 数据分析的基本概念 ...
2024-11-22数据分析适合在多个单位工作,包括但不限于以下领域: 金融行业:金融行业对数据分析人才的需求非常大,数据分析师可以从事经 ...
2024-11-22数据分析是一种涉及从大量数据中提取有用信息和洞察力的过程。其工作内容主要包括以下几个方面: 数据收集与整理:数据分析师 ...
2024-11-22数据分析师需要掌握多种技能,以确保能够有效地处理和分析数据,并为业务决策提供支持。以下是数据分析师需要掌握的主要技能: ...
2024-11-22数据开发和数据分析是两个密切相关但又有所区别的领域。以下是它们的主要区别: 定义和目标: 数据开发:数据开发涉及数据的 ...
2024-11-22数据架构师是负责设计和管理企业数据架构的关键角色,其职责涵盖了多个方面,包括数据治理、数据模型设计、数据仓库构建、数据安 ...
2024-11-22数据分析师需要具备一系列技能,以确保能够有效地处理、分析和解释数据,从而支持决策制定。以下是数据分析师所需的关键技能: ...
2024-11-22数据分析师需要具备一系列技能,以确保能够有效地处理、分析和解释数据,从而支持决策制定。以下是数据分析师所需的关键技能: ...
2024-11-22数据分析师需要具备一系列的技能和能力,以确保能够有效地处理、分析和解释数据,从而支持业务决策。以下是数据分析师所需的主要 ...
2024-11-22需求持续增长 - 未来数据分析师需求将持续上升,企业对数据驱动决策的依赖加深。 - 预测到2025年,中国将需要高达220万的数据人 ...
2024-11-22《Python数据分析极简入门》 第2节 4 Pandas条件查询 在pandas中,可以使用条件筛选来选择满足特定条件的数据 importpanda ...
2024-11-22数据分析师的工作内容涉及多个方面,主要包括数据的收集、整理、分析和可视化,以支持商业决策和问题解决。以下是数据分析师的一 ...
2024-11-21数据分析师必须掌握的技能可以从多个方面进行归纳和总结。以下是数据分析师需要具备的主要技能: 统计学基础:数据分析师需要 ...
2024-11-21数据分析入门的难易程度因人而异,总体来看,入门并不算特别困难,但需要一定的学习和实践积累。 入门难度:数据分析入门相对 ...
2024-11-21数据分析是一项通过收集、整理和解释数据来发现有用信息的过程,它在现代社会中具有广泛的应用和重要性。数据分析能够帮助人们更 ...
2024-11-21