企业力求以数据为导向，促进运营并在不同部门之间取得更好的成果。人力资源部门是那些能够从大数据中获益最多的部门之利用 Web 数据在组织中实现数据驱动的人力资源分析一。
然而，任何人力资源专业人士都面临着利用人力资源数据实现实际业务影响的挑战，而不仅仅是用数据驱动文字。因此，在这里，我们将讨论如何 谎言数据 利用网络数据和人力资源数据分析来实施对您的组织产生影响的程序。
什么是数据驱动的人力资源？
数据驱动型人力资源利用信息来支持其行动。这些包括人才寻找和保留、人力资源数据丰富、人才分析和人才映射。人力资源分析使公司能利用 Web 数据在组织中实现数据驱动的人力资源分析够设定明确的目标，并通过避免被动决策为未来做好准备。
收集和分析人力资源数据成为一个持续的 您还必须包含捐赠者向平台打赏 过程，而不是临时做法。这反过来又使数据驱动的人力资源战略与公司的整体目标相一致。
转向数据驱动人力资源模式的 7 个步骤
组织收集员工数据是为了完成基本的利用 Web 数据在组织中实现数据驱动的人力资源分析人力资源任务，例如联系员工、记录工作时间 和跟踪绩效。然而，创建数据驱动的人力资源模型需要做的不止这些。
要切换到数据驱动的人力资源模型，您的人力资源部门需要：
- 使用数据进行人力资源决策
- 评估数据驱动决策的结果，并使用人力资源指标跟踪您的进度
- 分析性能数据以确定影响结果的趋势和因素
- 持续监控员工敬业度水平和人力资源激励员工计划的绩效
- 使用内部和外部人力资源数据进行招聘流程和招聘决策
- 在所有部门推广全方位数据驱动文化
- 使用预测分析来预测未来的招聘需求并确定潜在的最佳员工
采取这七个步骤将在您的组 全部 100 织中建立一个数据驱动的模型。然而，有效的人才管理需要持续的努力。因此，请不断分析您的模型，研究趋势并进行改进。