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MBA职场:大数据能助你人才招聘吗?

作者:Belinda 发布时间:2015-05-18

今天企业的竞争,是真正的人才竞争。很多在中国的跨国企业和民营企业遇到的人才竞争是巨大的,而他们的主要竞争对手则是国企和政府、事业部门。拿跨国企业为例,他们就在人才招聘和管理上面临6大挑战。第一是业务在不断创新,业务的发展速度不断加快,人才招聘和管理如何能和业务的发展保持同步。第二是对于跨国公司而言,已经把增长的关注点聚焦到了中国,中国面临着业务和人才的双重压力。第三是随着网络的普及,工作场所开始虚拟化,工作已经是无边界和跨国界的。第四则是对专业化的要求增加,希望员工更加专注,从总也诞生了相当多的新职业。第五是由于企业发展的新模式,对于管理的挑战集中表现在领导力上,如何才能在人才招聘中体现领导力。第六,自然是创新部分领域,人才招聘的创新挑战。


  面对这些挑战,也许解决之道之一就是人才招聘的创新。今天大数据和社交媒体是大家广泛提及的内容,这些也在影响和改变着人们的生活方式。在第十届招聘与任用年会上,德勤中国就分享了他们尝试这些新技术对人才招聘方式的创新。他们希望借此突破以往地“为坑找萝卜”的模式,转向如何为“萝卜安排更好的坑”。

企业招聘的渠道很多,但是大家公认成功率最高,效果最佳的是内部员工推荐。一些企业要求招聘内部员工推荐的比例达到30%以上,高的甚至达到50%。其实,德勤在利用大数据招聘的尝试,目的在于更好地激发内部员工推荐热情。在德勤的大数据人才招聘的方法中,他们的逻辑是通过员工“画像”,找到高绩效员工的特点。同时,在企业内部寻找到这些高绩效员工。通过层级传递和数据挖掘找到这些高绩效员工社交圈中可能的候选人,并将企业的信息传递给他们,实现品牌推广和优秀人才的锁定。


  “画像”高绩效人才


  德勤在对企业的高绩效人才进行“画像”,他们会思考一些问题,比如究竟什么特征的人才真正能够做到高绩效;应该进行怎样的工作分派;什么样的人给什么样的工作才会更有激情;如何带领这些高绩效的人;什么样的候选人才最适合自己的企业等等。通过这些定义找到真正能反应这些的数据表现。在这个数据的收集和整理中,HR部门不仅需要自己的原始数据,合作伙伴相关的数据,还需要其他业务部门的配合,比如薪酬等。这些数据是多种多样的,员工和业务部门的需求也是多种多样的,建立HR部门的数据体系是一个长期的系统工程。这些数据不只是代表历史,还需要对于人才的动态信息有实时的把握,如此,才能做到数据分析带来的人才决策信息,可以支撑业务的不断发展和创新。比如,德勤通过LinkedIn了解和积累企业的行业影响力和竞争力的数据。现在德勤的1万名员工中有4000人在LinkedIn上。通过LinkedIn提供的报告,德勤可以知道有哪些人在关注他们企业,德勤流失的员工都去了哪些企业等。


  在大数据时代,因果关系不再重要,突出是关联关系。很多时候行为和结果没有必然联系,但是通过有质量的数据分析,是可以找到关联性联系的。同时,社会化媒体的出现,也带来了更多关联性数据的产生,这些关联性数据也不再局限于结构化数据,而是非结构化数据的大量出现。王文佶从对大数据的认识,以及自身在人才招聘上的经验,总结对于找到合适人才需要四个维度的数据,才能做出很好的决策,一个是简历数据,一个是员工入职一年的绩效数据,一个是员工工作时间的利用和生产率,一个就是员工在社会圈里都做什么。这些数据也使奠定了高绩效员工画像的基础。


  创新招聘方式


  利用大数据的技术,以及在人才管理方面的经验。德勤制定了一个超级粉丝计划,即利用员工自己的关系网络激励他们产生更多的内容和数据。


  德勤在内部发布了一个平台,希望通过这个平台在内部1万名员工中找出最热爱,也最能帮助HR贡献内容的超级粉丝,同时希望通过员工的社会圈影响力,帮助德勤挖掘和吸引优秀人才。在这个平台上,德勤利用人才雷达技术帮助他们搜索员工的朋友圈,当然员工社交圈的搜索是需要在员工授权公司可以使用自己的社交媒体的基础上进行的。王文佶希望这个平台不仅是企业内部的社交平台,更重要的角色是任务众包平台。而这个平台的三个特点就是层级传递(众包)、大数据授权和大数据引擎、所有数据的集合分析。


  为了激活这个平台,德勤已经在平台上发布了多个任务,比如德勤最美舞者等。德勤希望收到任务的员工可以将这个任务层层传递出去。利用公司的人才雷达也帮助员工在自己的社交圈内搜索可能完成这个任务的人,并进行推荐。从理论上而言,这样的关联性传递产生的效果是可观的,也是最富成效的。因为精准的雷达搜索,避免了垃圾信息的骚扰,保证了传递的有效性。但是几次活动下来,员工授权认可的程度并不如起初的想象。目前注册这个平台的员工有2000多人,但实际激活的员工只有几百人。其实这也是大数据在发展中不能回避的问题,就是员工隐私保护问题。


  其实,大数据和社交媒体都是新兴的技术和应用模式,对于他们的理解和应用需要时间和过程。当然在其中,我们依然有许多不能回避的问题。是否大数据真的能用于人才招聘,以及应用的范围是什么?我们会拭目以待。

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