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另一方面，无论是用传统的 HR 流程，或是用 Big Data 去预测，都必须要考量人才是动态的，会进步，也会有个性、情绪。因此如何取得潜力与性格的指标资料，并且预测出适合企业文化与 DNA 的人才，也非常重要。
潜力与能力的差别、个性的考量 以下是我读完之后的一些感想： 结论 资料源的根本改变 当企业们开始使用 Big Data 去优化人事，将会造成「普遍符合多数企业人才范本」的少数菁英供不应求，因而价格大升。这时预算较少的新创（来自：湖北教育网 o m）企业必须要能够像 Auckland A’s 一样去找出多数企业所没注意到的「非主流」资料，因此能用更合理的价格取得适合他们的人才。而就像魔球的后续一样，这场战争将会永无止境，因为企业间会彷效，而创新者必须要不断找突破口。 2014-2-24 17:25:13 来源： itwriter 传统的 HR 流程，可供雇主判断的资料来源非常有限，除了履历表、面试纪录，以及 Reference Checks 之外，我们必须只能仰赖直觉去做判断，因此误判的机率也不低。一旦误判，雇用不适合的人才，不但会造成企业的损失，也造成人才自身的困扰。在 Internet + Mobile + Social 的时代，由于可以参考的资料量大增，如果能够拿来运用（来自：湖北教育考试网 u-hb.co m），提昇判断的准确度，对人才市场的双方都是利多。 但从另一方面来看，演算法事实上只是人脑决策程序的自动化，而传统的 HR 流程本就是经营者用自己的大脑，在有限的资料来源下，去预测每个人才适配性。换成用机器去处理，本质上是一样的。如果这样的决策方式，能够让每个人才适得其所，并且得到更合理的工作报酬，事实上，可能是更美好、更有效率的社会。
创业 CEO：人事也将进入 Big Data 时代
在每周一次的「创业 CEO」系列，我们讨论一个创业者如何教会自己成为一位伟大的 CEO，因为历史上最伟大的创业公司，往往都是由这样的人在领导。 预测模型要准确，仰赖的是好模型的建立。如何从企业内外找出理想的人才范本，如何从他们产生的资料中去筛出高预测性的指标，如何持续校正这些模型，都将是会来企业人事工作的考验。 非主流资料的取得 另一方面，用（来自：湖北招生网）演算法去把人分「优劣」，至少短期内会是一件相当挑战社会价值观的事情。当然这里的优劣是主观的，从某单一企业的观点去预测人才的适配性，而不是在评判个人的绝对优劣。不过社会大众短期内恐怕无法明辨这件事的本质，因此对于这样的发展会产生反抗动能。
The Atlantic 近期刊出了一篇 They’re Watching You at Work，详细纪录了目前业界运用 Big Data 去提昇人事效率与精准度，统称为「People Analytics」的各种教育考试网）">（来自：湖北教育考试网）方法。我鼓励所有 CEO 花 30 分钟的时间把它详细读过一次，我保证会给你非常多的启发。 结论就是，无论我们愿不愿意，因为企业竞争，HR 往 Big Data 演进是必然的趋势。在这过程中，每个创业 CEO 必须要充分理解并且领先去运用这个工具，才能为自己争取到好的 Leverage 与竞争优势。 社会的价值观
既然我们已经在用 Big Data 在分析、预测并且影响消费者的行为，没道理它不能被运用在分析、预测并且影响其他人类的其他行为。以企业的角度去看，除了消费者之外，在知识经济时代，另一群同样关键的人，就是我们赖以产生价值的人才。 Big Data HR = People Analytics 模型的建立 (责任编辑：admin) |
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