预测分析正在慢慢地取代投资，犯罪斗争和人力资源等领域的经验和直觉。超过一半的人力资源部门在日常工作中使用某种类型的大数据驱动工具。大数据日益流行的原因还在于其更灵活的工作方式和云计算解决方案的可负担性。
解决人力资源方面的挑战
虽然很受欢迎，但大数据只是一种具有很多种功能的工具，如果根本问题是明确定义的，就很有用。在人力资源方面，主要的挑战涉及候选人筛选、保留、评估和减少不良招聘。好消息是，算法至少可以为这些步骤提供帮助，如果不完全执行这些步骤的话。
人力资源中最耗时的部分是过滤。深度学习和自然语言处理可以根据简历内容选择有希望的候选人。那些提供相关关键词并具备所需资格的人首先被选中，但那些根据他们的选择而适合于团队的人也有机会。情绪分析可以表明候选人是更自信的个性还是好斗的个性。
大数据还可以显示候选人的来源(学校、竞争者等)，并根据他们的技能水平、培训所需的预计时间，以及对公司的奉献获得最佳候选人。留住员工可以根据工作描述、工资、参与团队工作，以及其他预测因素来分析他们是否有离职的意愿。建立数学模型是评估人力资源的一种客观方式，因为员工不怀疑个人管理偏差，因而更容易被员工接受。
在招聘和离职面谈过程中收集有关问题和答案的数据有助于企业建立相关调查的数据库，并消除那些与雇员后期绩效不相关的主题。智商测试这个传统的验证工具将逐渐被抛弃。
设置正确的度量标准
如今对于员工队伍来说，真正的问题是关键绩效指标是否仍然有效?在以往，企业环境受到虚荣指标的影响，年度报告看起来很好，但为企业带来的价值不大，例如中等管理人员接受大学教育的比例。
数据应该提供可操作的见解，在企业仪表板上应有的地方唯一的度量标准是那些显示进展的指标。
保持一个度量标准的简单测试是：“可以将其连接到可衡量的产出或投资回报率(ROI)?”即使在软技能的情况下，正确的度量标准也会通过增加客户保留率或改善客户关系而通过测试。
分析的力量
将数字作为各种决策的依据而不是依靠直觉和习惯是使用分析与传统人力资源的主要优势。现在基于云的工具提供了获取信息的机会，人力资源经理可以采取更具战略性的方法来解决问题。
因为全职员工的工资和福利对企业来说意味着更多的成本，所以企业有足够的动力来保护对员工的投资。这就是企业进行漫长而严格的面试的动机。大数据可以提供关于员工行为、表现率甚至情绪变化的实时信息。这是尽可能接近他们的思想，并了解他们是否打算保持目前的工作，执行的动机，或者他们是否在考虑退出的策略和措施。
创建一个统一的系统
拥有这样的解决方案似乎是压倒性的投资。然而，大数据咨询机构itransition公司强调使用“数据湖”解决方案的优势，如果费用是一个问题，并且由于各种合规性规定，创建新系统被认为太昂贵或不可行。
与数据仓库的不同之处在于，数据湖更像是一个集中式单元，一个在不同地点存储的信息中心，而不一定是结构化的，而数据仓库需要一个表格式的信息排列。数据湖可以轻松扩展和升级，并可以添加在现有的原有系统之上。
管理数据以获得新的见解
这些工具可以评估当前的情况，但也可以建立与员工水平、预期的工作机会和未来雇员必备技能集有关的预测。人力资源部最迫切的问题之一是找到优秀员工来填补IT和数据科学职位。这些都是具有高需求的高技能专家，而且目前缺少这样的雇员。
目前正在开发的另一个方向，甚至被一些人认为是有争议的是传感器和物联网的领域。在工作场所安装这些设备得到一些更加重视安全的行业领域的支持，特别是在石油平台，矿山和生产工厂等高风险环境中。然而，一些员工可以认为这是侵犯他们隐私的简单的管理方法。人力资源部门的作用是向潜在的候选人通报这些做法，将只雇用对此可以接受的人才。其收集的数据也有助于提高工作质量。
是到改变的时候了吗?
如果企业目前没有为人力资源管理使用大数据解决方案，尽管LinkedIn也算是一个，但现在是时候开始考虑如何利用已经在文件，应用程序，电子邮件中进行访问的数据，甚至采访记录。而那些正在学习基础知识的人来说，则组织数据的6步指南是启动数据项目的好地方。请记住，分析的质量和算法输出的相关性永远不会超过训练数据。处理个人数据的安全性和依从性是最优先考虑的事情，应该在启动程序之前就位。
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