HR的大数据思维 用大数据优化人力成本+人力资源管理大数据+人力资源大数据应用实践 HR人

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出版社: 机械工业出版社
ISBN:9787115477378
商品编码:26691317783

具体描述

 

HR的大数据思维 用大数据优化人力成本

HR大数据实践 COE需要的大数据思维 大数据时代下人力资源企业人力绩效薪酬团队建设工作思维提升书籍

[美] 吉恩·皮斯(Gene Pease) 著;赵磊,任艺 译

 

定价 59元

出版社: 人民邮电出版社 ISBN:9787115477378版次:1商品编码:12323687包装:平装丛书名: 人力资源管理创新丛书 开本:小16开出版时间:2018-02-01用纸:胶版纸页数:201正文语种:中文

企业之间的竞争是人才的竞争,人才竞争的本质是人力资源体制与机制的竞争。能否充分发挥人才的作用与价值是成功企业与普通企业之间的根本区别,所以如何从人力资源视角提升组织能力是企业高层领导、管理者尤其是人力资源经理的共同目标。

为了帮助人力资源部门加强数据分析职能,帮助广大的 HR 培养大数据思维,吉恩 · 皮斯先生提出了一个操作框架,该框架从简单的调查工具逐渐向精准的分析测量模型转化。同时,他还用实践案例展示了如何应用该框架。 

现实中,很多企业都做过类似工作写实、工作日志、数据报表整理等各种信息收集工作,但是绝大部分企业都没有成功地把这些数据利用起来。仅仅是简单地搜集、罗列数据,这并不能给企业带来任何绩效改善,本书针对如何将散乱的数据收集并组织起来、转化为有效信息的方案,提供了实用的建议、真实的案例。

内容简介

大数据时代,HR 的大数据思维以及大数据应用技能明显弱于其他从业者,德勤的调查数据显示,只有 14% 的人力资源部门拥有数据分析职能 ;与之相比,77% 的运营部门拥有数据分析职能。本书作者是全球 20 大数据分析公司创始人、HR大数据分析专家。在书中,他分析了为什么 HR 需要大数据思维 , 人力资源大数据的分析应用现状,我们如何进行数据分析,如何利用数据分析的结果优化人力资本、改善组织的商业表现。 

同时,为了说明大数据思维对 HR 从业者的重要性,书中列举了联盟计算机公司、太阳微系统公司、英国国家电网公司等企业关于大数据与培训、大数据与员工保留、大数据与领导力开发、大数据与绩效管理等的真实案例。

 

 

吉恩·皮斯是Vestrics公司的创始人兼CEO。Vestrics公司是一家帮助全球企业测量并预测人力资本决策的商业影响的软件公司。在超过25年的CEO生涯中,皮斯在募集资本、发展业务和建立战略伙伴关系上都积累了丰富的经验,并取得了广泛的成功。在他的领导下, Vestrics公司获得了布兰登·霍尔集团(2014年科技和学习卓 越奖), 《首 席信息官评论杂志》(CIOReview Magazine)(20家有发展潜力的数据分析公司之一), 贝新联合公司 (2012 年度贝新学习领导奖),《首 席学习官杂志》(CLO Magazine)(2009,2010,2011 三年度的实践学习奖),顾能公司(2009和2011年的人力资本管理的成熟曲线中的人力资源决策支持的“增长级供应商”称号, 以及2008年的年度* 佳供应商), 以及ROI研究所(2011年度首位接纳者,提高利润率的* 具创意方式)的认可。皮斯在南加州大学(University of Southern California)获得了创业和风险管理方向的工商管理硕士学位。他还拥有辛辛那提大学(University of Cincinnati)的建筑学学士学位

目录

 

 

章 人力资本量化分析的时代已经来临 / 1 

会做数据分析的企业更有竞争优势 / 3 

所有人都在这么做 / 4 

为个性化的人才管理提供支撑 / 5 

用更少的人完成更多的事情 / 6 

各方皆可获利 / 6 

处于世代交替中的劳动力 / 7 

我们面对的员工是什么样的 / 8 

企业如何回应Z 世代 / 11 

企业如何让婴儿潮一代发挥余热 / 13 

企业如何管理X 世代 / 15 

企业如何管理跨世代人才 / 15 

第二章 为什么HR 需要大数据思维 / 17 

人力资源规划 / 19 

人力资源优化 / 20 

大数据分析能给你带来什么 / 22 

美国富国银行如何使用宏观经济数据 / 24 

如何用非结构化数据降低离职率 / 26 

第三章 人力资源大数据分析现状 / 29 

人力资源大数据分析的先行者 / 32 

成功的阻碍因素和关键推动因素 / 38 

第四章 从数据到行动 / 43 

人力资源大数据分析的连续提升过程 / 45 

采取行动 / 51 

设计人力资源大数据分析项目 / 56 

实施人力资源大数据分析项目 / 57 

人力资源大数据分析项目的难点 / 59 

第五章 大数据谜题 / 63 

仪表盘带来的“死亡” / 65 

我们需要做什么 / 68 

多来源的大数据能帮你做出更准确的决策 / 70 

把大数据变成小数据 / 71 

大数据分析涉及的伦理道德 / 73 

被数据分析颠覆的选人“真理” / 74 

管理艺术与数据分析手段相结合 / 76 

大数据是昙花一现还是大势所趋 / 77 

第六章 人才投资的未来 / 79 

大数据分析的新工具和新技术 / 83 

人才获取和管理 / 84 

定制化学习 / 86 

未来的劳动力 / 89 

第七章 关于人力资源大数据分析项目的调查报告 / 91 

调查对象说明 / 93 

调查目的和综述 / 96 

人力资源大数据分析项目的组织和运作 / 97 

选择项目类型 / 101 

人力资源大数据分析项目的成熟度、成败因素及好处 / 110 

调查小结 / 116 

第八章 大数据与人才开发 / 117 

引言 / 119 

了解人力资本分析 / 121 

人力资源大数据分析的连续提升过程 / 123 

如何开始人力资源大数据分析 / 126 

人力资源大数据分析项目的成功者 / 132 

第九章 大数据与培训 / 137 

案例一 联盟计算机服务中心(ACS)接线员离职率项目分析 / 139 

案例二 克莱斯勒公司(Chrysler LLC)销售顾问培训项目分析 / 145 

案例三 克莱斯勒学院(Chrysler Academy)销售经理培训项目分析 / 150 

案例四 美国合众银行(US Bank)支行行长培训项目分析 / 153 

案例五 太阳微系统公司(Sun Microsystems)新主管培训项目分析 / 157 

第十章 大数据与领导力开发 / 163 

案例一 英国国家电网公司(National Grid)领导力开发项目分析 / 165 

案例二 康尼格拉食品公司(ConAgra Foods)领导力开发项目分析 / 170 

第十一章 大数据与HR 其他职能 / 177 

案例一 太阳微系统公司的导师制项目分析 / 179 

案例二 太阳微系统公司学习交流平台(SLX)分析 / 183 

案例三 美国威富集团(VF Corporation)绩效管理项目分析 / 191 

附 录 中外专家谈HR 的大数据思维 / 197

 

 

基本信息

图书名称:

 人力资源大数据应用实践 

作 者:

 王爱敏 

定价:

 49.00

ISBN号:

 9787302484639

出版社:

 清华大学出版社

开本:

 16

装帧:

 平装

出版日期:

 2017-9-1

印刷日期:

 2017-9-1

编辑推荐

本书将大数据分析与预测技术和人力资源管理这两个相距甚远的学科有机地结合在一起,从理论、方法、路径、场景和应用案例等方面详细而系统地介绍了大数据分析在人力资源领域的应用,非常值得人力资源研究人员和从业者研读、思考与借鉴。

内容介绍

本书从人力资源管理的战略转型谈起,使大家进一步理解和把握人力资源发展的趋势,进而提出什么是人力资源大数据,如何在海量数据中挖掘出有用的数据,如何将大数据、人工智能与企业人力资源管理实践有机结合,如何在企业内部建立人力资源大数据分析模型和分析平台,如何形成企业人力资源报表体系和指标体系,从科学到实践、从理念到案例,深入浅出地给出了详尽的答案。为eHR、HRD、HRVP及企业CEO等高管进行人力资源大数据分析提供模型、技术方法及可借鉴的典型应用场景,为数据分析师进入人力资源领域提供了人力资源前沿理论及实践,为所有人力资源管理者及爱好者提供了崭新的理念、可操作性的技术方法及典型案例。

作者介绍

王通讯:国务院突出贡献专家、中国人才学主要奠基人,原国家人力资源和社会保障部中国人事科学研究院原院长,中国人才研究会副会长,北京华橙科技有限公司专家顾问。 

王爱敏:博士、教授、硕士生导师,中国人事科学研究院博士后,北京城市学院人力资源管理教研室主任,北京华橙科技有限公司合伙人,华夏基石咨询集团高级咨询师,“王通讯人才工作室”专家组成员,国家人力资源和社会保障部全国人才流动中心“青年才俊人才寻访计划”就业创业指导和职业生涯规划专家团成员。著有多部人力资源相关研究专著及研究论文,并具有丰富的人力资源领域咨询经验。 

王崇良:百度人力资源系统与运营共享平台(即人力资源大数据平台)高级经理,eHR协会联合创始人。十多年信息化建设实战经验,在人力资源数据化、移动化、智能化等方面有研究与实践。 

黄秋钧:中海纪元数字技术发展股份有限公司数据科学家,北京华橙科技有限公司顾问,“王通讯人才工作室”专家组成员,弗吉尼亚大学北京赛艇俱乐部队长。对于大数据技术和人工智能在政务、人力资源和金融等领域的应用有着丰富的实战经验。在《物理评论》《光明日报》等刊物发表论文和文章。近年来专注于机器学习商业应用的研发。 

目录

章 人力资源大数据 1 

 

节 人力资源管理战略转型 2 

 

一、组织变革与HR四角色模型 2 

 

二、从HR四角色模型到HR+三支柱 6 

 

三、AI时代与人力资源管理 11 

 

四、循证式人力资源管理变革 14 

 

五、生态组织与人力资源管理 20 

 

第二节 人力资源大数据特点及竞争优势 28 

 

一、大数据是什么 28 

 

二、大数据思维与决策 36 

 

三、大数据分析与竞争优势 44 

 

四、人力资源大数据及其典型应用 53 

 

五、大数据与人才 60 

 

第二章 大数据挖掘渠道及技术方法 63 

 

节 大数据的取得与整理 64 

 

一、数据收集 64 

 

二、数据存储 66 

三、数据计算 69 

四、大数据与云计算 73 

第二节大数据与人工智能 74 

一、人工智能简史 74 

二、机器学习:AI 的瑞士军刀 79 

三、探索与取舍:完美的算法在哪里 83 

四、人工智能的未来 94 

第三节大数据分析技术与应用 102 

一、数据挖掘 102 

二、数据可视化 108 

三、大数据应用的未来与优势 113 

 

第三章人力资源大数据分析及应用场景 117 

 

节人力资源大数据分析模型 118 

一、人力资源大数据分析价值 118 

二、人力资源大数据分析模型 123 

三、人力资源大数据分析路径 126 

四、人力资源大数据指标体系 133 

五、人力资源大数据分析的组织环境 142 

第二节人力资源大数据应用场景 144 

一、应用场景之——选(招聘场景) 144 

二、应用场景之——用(职业发展、敏捷绩效场景) 147 

三、应用场景之——育(培育场景) 151 

四、应用场景之——留(离职场景) 152 

五、应用场景小结 156 

 

第四章人力资源大数据平台建设 159 

 

节人力资源管理信息智能化发展 160 

一、智能分析,对标决策 160 

二、对接集成,系统一体化 161 

三、基于人力资源信息系统的数据应用 163 

四、人力资源信息化的建设及启示 169 

第二节人力资源大数据业务模型 171 

第三节人力资源大数据平台建设分析 172 

一、系统层 173 

二、数据层 173 

三、分析层 174 

四、展示层 175 

五、实施步骤参考 176 

 

 

第五章人力资源大数据应用案例 177 

 

节百度的人力资源大数据平台 178 

一、百度人力资源大数据发展阶段 178 

二、“才报”支持的4 个角色 180 

三、“才报”系统的数据挖掘与分析 181 

第二节人才雷达在招聘服务中的应用 187 

一、人才雷达社交体系 187 

二、人才雷达成功关键 188 

第三节谷歌的大数据人才管理 190 

一、谷歌用数据重新定义HR 191 

二、谷歌的10 大员工管理模式 192 

第四节腾讯HR 的大数据实践 195 

一、HR 的大数据功能 195 

二、典型项目案例 197 

三、腾讯HR 大数据的启示 197 

第五节猎聘薪酬大数据实践 198 

一、猎聘为什么要做薪酬数据库 198 

二、为何说猎聘的薪酬数据库与众不同 199 

三、如何保证薪酬数据的准确性 200 

四、定制化薪酬调研又是什么 202 

 

第六节 2 号人事部的大数据应用实践 203 

一、人力资源管理数据应用阶段 204 

二、人力资源管理SaaS 平台2 号人事部实践 206 

三、企业用工风险的警示和解决 209 

 

第六章 AI在人力资源领域的应用趋势 211 

参考文献 217 

后记 221 

在线试读部分章节

一章 人力资源大数据 

 

尔玛、飞利浦、西门子等企业纷纷按其建议对人力资源管理体系进行重新设计, 

并实现了商业价值的巨大攀升。在中国,以华为、联想、美的、万科为代表的一 

些知名企业也开始实践人力资源的重构和转型。 

 

国内企业已经并正在印证着18年前戴维.尤里奇教授提出的六大挑战:全 

球化的挑战、持续竞争力的挑战、增长的挑战、变革的挑战、技术的挑战和人才 

的挑战。面对未来的竞争,HR在企业成功跨越这些挑战的过程中发挥着关键的 

作用,每个挑战都充分说明了HR的重要性。 

 

1. 全球化的特征是什么? 

 

全球化的竞争不仅仅是在国内市场开发产品,并运送到新市场,而是通过复 

杂的全球化网络运作,甚至包括以某地为技术中心覆盖全球,将产品、人员、信 

息在全球快速流动以满足当地需求。全球化趋势引发了新市场、新产品、新心态、 

新能力和对企业的新思考。要达到有效的全球化竞争,企业必须具备全球化思维, 

着力于培育全球市场竞争力。人力资源竞争力无疑是提升市场竞争力直接有效 

的方式,因而,需要重新对全球团队进行组织设计,建立全球化的组织能力。全 

球各地的人才、创意和信息必须能无缝地流动和沟通,这样才能比较快速创造出 

更好的新产品和服务。建立全球共享心智中心,招募、培养和激励那些具备全球 

视角的员工。 

 

2. HR的重心如何转移? 

 

如何建立和运行客户响应能力是组织面对未来竞争的一个恒定不变的课题。 

创新、快速决策、成为行业的价格或价值领导者、有效连接供应商与分销商并为 

客户建立价值链是客户响应能力的特征。将HR的工作重心从原来的内部活动转 

向供应商与客户的价值链是组织面对未来竞争的必然。因为,员工的态度和客户 

的态度之间有高度相关性。长期以来,HR从业者及研究者习惯于强调组织内部 

的HR工作,很少关注建立和运行客户响应能力。现在,要求HR的工作重心由 

组织内部转向组织所处的价值链。比如,在基于价值链的员工奖励计划中,可以 

让供应商和客户成为组织经济价值的评估人和分配者。因而,所有HR工作必须 

依据客户标准重新严格定义。 

 

 

 

3. 怎样提升盈利能力? 

不能盈利的企业是不负责任的企业,必将很快消亡。盈利能力始终是企业重 

要的经营课题。企业盈利的途径主要是两个:一是降低成本;二是增加营收。过 

去10 年,大多数企业都致力于降低成本来提升盈利能力,通过裁员、扁平化、整合、 

再造工程、质量管理等工作,利用少的资源做更多的事情,通过提高效率、改 

进流程、降低成本等方式提升企业的盈利能力。 

 

德怀特·格尔茨等人访谈了180 位美国CEO,发现有94% 的人致力于增加 

营收,而且至今仍把营收作为主要的经营目标。增加营收和HR 有关吗?首先 

看增加营收的几条途径。,充分利用客户资源创造营收增长,努力吸引现有 

客户多购买其产品。通用电气公司组成了“无边界销售团队”,这些团队成员来 

自于通用电气不同的经营单元,合作交叉销售通用电气的产品。善用客户资源增 

加营收必须建立流程、培训人员,以快速响应客户的需要,员工必须全心服务于 

客户。第二,增加营收的途径是发挥企业的核心能力,跨部门的产品团队需要确 

定他们的核心能力,将核心能力转化成新产品。这两个途径,无论哪个,都需要 

重新思考组织及HR 工具,才能通过组织运营实现增长目标。追求利润增长的直 

线经理与HR 人员必须找出设计和运行组织的新方案。 

 

4. 如何定义组织能力? 

组织能力是企业竞争力的DNA,是企业竞争对手的能力所在。组织能 

力包括硬能力,诸如开拓新市场的技术等;也包括软能力,如快速行动的能力等。 

对于软能力,有研究表明其体现在四个方面:一是建立组织信心的能力,让组 

织内外人员相信管理者言行一致,并维护他们的声誉;二是消除组织边界的能 

力,让信息与观点能够跨越组织层级边界、部门边界和外部边界,顺畅流动; 

三是培养组织变革的能力,以及促进组织持续创新的灵活性和敏捷度;四是持 

续学习和自我突破的能力。企业经营者有责任识别和培养这些能力以提高公司 

竞争力。a 

 

HR 必须首先框定出哪些组织是必备的能力,然后针对性地设计工作内容。 

 

a (美)戴维.尤里奇. 人力资源转型——为组织创造价值和达成成果. 李祖滨,孙晓平,译. 北京: 

电子工业出版社.2015:10. 

 

 

5. 怎样利用信息与技术? 

 

如今的技术创新速度日新月异。互联网、人工智能等为企业创造了全新的环 

境。直线经理和HR有责任重新定义工作,必须思考如何让技术成为工作中不可 

或缺的内容,让技术成为生产力。 

 

6. 如何保障智力资本? 

 

在持续变化、全球化、高度依赖技术的企业环境中,吸引、保留人才成为 

主要的竞争之一。要保障组织智力资本,一是需要领导力提升与领导梯队建设, 

同时做到所有的想法和信息在公司内部分享。有一些大型公司正在尝试利用技术, 

比如互联网与大数据建立知识网络,让雇员能够快速获取并分享信息。后,还 

需要改变企业的评价方法,传统的评价方法主要看重以利润为核心的经济资本, 

现在,需要增加对智力资本的评价。HR人员未来的挑战之一是如何寻找并使用 

这类评价方法。 

 

商品基本信息,请以下列介绍为准

商品名称:      人力资源管理大数据:改变你吸引、猎取、培养和留住人才的方式:改

作者:      (美)吉恩·保罗·艾森(Jean Paul Isson),杰西S.哈里奥特(Jesse S.Harriott) 著;胡明,邱黎源,徐建军 译

市场价:      68元

ISBN号:      9787111564119

出版社:      机械工业出版社

商品类型:      图书

 

  其他参考信息(以实物为准)

  随书附赠:书签1张

  装帧:精装      开本:16开      语种:中文

  出版时间:2017-04-01      版次:1      页数:323

  印刷时间:2017-04-01      印次:1      字数:297千字

 

   内容简介

《人力资源管理大数据》通过运用数据分析为企业有效管理人才库描绘了美好蓝图。作为优选靠前的人力资源企业——美国巨兽公司(Monster Worldwide)负责预测分析和商业智能的优选副总裁,作者在书中分享了许多深具操作性的方法,帮助我们挖掘、招募、吸引、保留、提升和管理公司亟需的很好人才。该书将数据分析应用于招聘流程的每个阶段,应用于人力资源规划和管理周期的整个过程,让我们从一个独特的视角领略到了将数据分析此入人力资源管理所带来的实战效果。

 

如果您已经被各种各样的员工数据所淹没,为何不对这些数据进行挖掘利用,从而提升企业价值和增强全体员工能力呢?此书为现实工作中的人力分析提供了一个工具性框架,并以来自美国、加拿大、欧洲、亚洲和大洋洲的许多极具开创性的生动案例作为支撑。

 

 

   目录

●对本书评价

●推荐序

●前言

●致谢

●关于作者

●第1章人力分析的时代背景

●人力分析的优点

●工作的世界改变了

●数字技术对劳动力市场的影响

●员工任期和员工忠诚度不断下降

●千禧一代的影响

●劳动力经济的全球化

●雇主必须保持对人才的吸引力

●人才竞争加剧

●人力资源面临巨大压力

●劳动力市场的技能缺口

●人才的竞争优势

●人力资源演变成人才管理

●付诸实践

●参考文献

●......

 

   作者简介

吉恩·保罗·艾森,美国巨兽公司负责预测分析和商业智能的优选副总裁。他是一名世界范围内的大数据分析和不错业务分析专家和布道者,拥有超过22年的经验和《不错商业分析:从数据中创造商业价值》的共同作者。

 

杰西S.哈里奥特,Constant Contact公司的首席分析官,也曾是巨兽公司的首席知识官。20多年来,杰西一直带领专业分析师从事商业应用。

………………………………


《智能人资:数据驱动的组织效能升级》 在瞬息万变的商业环境中,人力资源部门正面临前所未有的挑战与机遇。如何从传统的行政支持角色,蜕变为驱动企业增长的核心引擎?《智能人资:数据驱动的组织效能升级》将为您揭示答案。这本书并非单纯罗列技术名词或枯燥的算法原理,而是聚焦于如何运用现代数据分析思维,将人力资源管理提升到一个全新的战略高度。我们将一同探索,如何借助数据洞察,更精准地理解人才,更高效地配置资源,最终实现组织整体效能的最大化。 本书开篇,我们将深入剖析“大数据思维”在人力资源领域的根本价值。这不仅仅是收集和分析海量数据,更是一种全新的认知模式——从经验驱动转向数据驱动。我们将探讨,为什么仅仅依靠直觉和过往经验来做出招聘、培训、绩效评估和薪酬决策,已经难以适应日益复杂的商业需求。数据思维的核心在于,它能够帮助我们识别隐藏在表象之下的深层联系,量化那些曾经模糊不清的因素,从而做出更具前瞻性和科学性的判断。我们会引导读者思考,如何打破部门间的数据孤岛,建立统一的数据视图,为全面的人力资源分析奠定基础。 在“人才画像与精准招聘”部分,我们将聚焦于如何利用大数据技术,构建更加精细化的人才画像。传统的简历筛选和面试评估,往往存在主观性强、效率低下等问题。本书将详细介绍如何通过分析多维度的数据源,包括候选人的在线行为、过往项目经验、技术栈匹配度、甚至公开的社交媒体信息(在符合隐私法规的前提下),来构建更全面、更准确的候选人画像。我们将探讨如何运用预测模型,识别高潜质人才,预测其在企业中的成功概率,并优化招聘渠道的投放策略,以最低的成本吸引最合适的人才。本书还会深入讲解如何设计和分析招聘过程中的各项数据指标,如申请转化率、面试邀约率、Offer接受率、招聘周期、招聘成本等,并通过数据分析找出招聘流程中的瓶颈,持续优化招聘效率和质量。 “员工敬业度与绩效驱动”是本书的另一核心章节。我们深知,员工的敬业度与绩效是企业成功的关键。然而,如何有效地衡量和提升敬业度,一直以来都是人力资源管理的难题。本书将介绍如何利用员工调研数据、日常工作反馈、考勤数据、甚至内部沟通平台的活跃度等非传统数据,来构建员工敬业度监测体系。我们将探讨如何识别导致敬业度下降的关键因素,并据此提出具有针对性的干预措施。在绩效管理方面,本书将引导读者思考,如何超越传统的KPI考核,利用更丰富的数据维度,如项目贡献度、跨部门协作效率、创新性成果等,来更全面、更公平地评估员工绩效。我们将介绍如何建立实时绩效反馈机制,并利用数据分析来识别绩效优秀者和待改进者,并为其提供个性化的发展支持。 “学习发展与人才保留”章节,将深入探讨如何利用数据来优化员工的学习与发展路径,并有效提升人才保留率。传统的培训模式往往缺乏针对性,难以满足员工的个性化需求。本书将介绍如何通过分析员工的学习行为、技能差距、职业发展意愿等数据,来设计和推荐更具个性化的学习内容和发展机会。我们将探讨如何评估培训项目的ROI,并根据数据反馈不断优化培训体系。在人才保留方面,本书将重点介绍如何利用离职预测模型,识别可能流失的高价值人才,并采取 proactive 的挽留措施。我们将深入分析导致员工离职的关键因素,如薪酬福利、职业发展机会、工作环境、管理风格等,并提供基于数据的改进建议。 “薪酬福利与组织成本优化”是人力资源管理中至关重要的环节,也是数据分析能够发挥巨大价值的领域。本书将详细阐述如何利用市场薪酬数据、内部薪酬结构、员工绩效表现、以及职位稀缺度等多元化数据,来设计更具竞争力的薪酬福利体系。我们将探讨如何通过数据分析来平衡内部公平性与外部市场竞争力,并优化薪酬结构,使其与企业战略和绩效目标紧密挂钩。此外,本书还将深入研究如何通过精细化的人力成本分析,识别并优化不必要的成本支出。我们将学习如何构建人力成本模型,预测不同业务场景下的人力成本,并探索通过流程优化、技术赋能等方式,实现人力成本的科学管理与控制,从而提升组织的整体盈利能力。 在“组织健康度与文化建设”方面,本书将带您了解如何运用数据来评估和提升组织的健康度,并塑造积极的企业文化。我们将探讨如何通过分析员工反馈、离职访谈、内部沟通内容(在合规前提下)等数据,来识别组织中存在的“亚健康”信号,例如沟通不畅、协作困难、管理僵化等问题。本书将介绍如何利用数据来监测企业文化的演变,识别文化中的积极因素与潜在风险,并提供基于数据洞察的文化建设策略。我们将学习如何通过数据分析来衡量领导力的有效性,识别优秀的管理者,并推动其影响力在组织中扩散。 本书的最后,我们将回归到“数据驱动的HR战略转型”。这并非一个简单的技术升级,而是一场深刻的思维变革和组织再造。我们将总结如何将前述各方面的数据应用融会贯通,形成一个完整的、端到端的数据驱动的人力资源管理体系。本书将强调,HR部门需要建立一支具备数据分析能力和商业洞察力的人才队伍,并与IT部门、业务部门建立紧密的协作关系。我们还将探讨如何利用数据来支持人力资源部门在企业战略制定中的话语权,以及如何通过数据故事来有效地与高层管理者沟通,推动组织变革。 《智能人资:数据驱动的组织效能升级》并非一本提供“万能公式”的书,而是希望成为您在转型道路上的“思维教练”和“实践指南”。我们鼓励读者在阅读过程中,结合自身企业的具体情况,主动思考,勇于实践。通过本书的学习,您将不再仅仅是一名人力资源管理者,更将成为一名具备前瞻性视野、数据分析能力和战略思维的“组织效能赋能者”,引领企业在人才驱动的时代中,实现可持续的增长与发展。

用户评价

评分

这本书的名字听起来就很有吸引力,作为一名HR,每天都在和各种数据打交道,但总感觉没有一个系统性的框架来指导我如何真正地从数据中挖掘价值,尤其是在优化人力成本和提升管理效率方面。我一直很想找到一本能够真正帮我理清思路,提供实操性建议的书。我关注的重点是,这本书是否能提供一些具体的案例,比如如何通过分析招聘数据来降低招聘成本,或者如何利用员工绩效数据来优化薪酬结构,而不是泛泛而谈一些理论。我还特别想知道,书中对于“大数据思维”的阐述是否能够落地,能不能帮助我理解哪些数据是真正重要的,应该如何去收集、清洗和分析。毕竟,HR领域的数据种类繁多,从考勤、薪酬、培训到离职率等等,如何才能将这些零散的信息整合成有价值的洞察,是我一直在探索的难题。这本书如果能在这方面有所突破,提供一些量化的方法论,那对我来说将是巨大的帮助,让我能够更有底气地在工作中应用大数据。

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作为一名资深HR,我对“大数据”这个词既熟悉又有点敬畏。在日常工作中,我们确实会接触到各种数据,但很多时候只是停留在报表和图表的层面,很难从中提炼出更深层次的含义,更不用说将其转化为优化人力成本的 actionable insights 了。我希望这本书能够深入浅出地讲解大数据在HR领域的应用,特别是如何真正地“优化人力成本”,这一点对我来说至关重要。我更倾向于看到书中提供一些具体的分析模型和工具,能够指导我如何去量化人力资源的投入产出比,如何在招聘、培训、绩效等各个环节找到降本增效的点。例如,书中能否提供一些案例,说明如何通过预测性分析来降低员工流失率,或者如何利用数据来优化培训资源的配置,从而提升整体ROI?如果这本书能给我一些切实可行的指导,让我能够将大数据真正地融入到人力资源管理的各个方面,而不仅仅是停留在概念层面,那将是非常有价值的。

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我对这本书最大的期待在于它能否真正打破“纸上谈兵”的局面,提供一些具有实际操作价值的“大数据思维”和“应用实践”。在HR领域,我们经常面临各种各样的问题,比如如何科学地评估招聘效果、如何精准地进行人才盘点、如何有效地进行员工发展规划等等,这些都需要大量的数据支撑和科学的分析方法。我希望这本书能够教会我如何去构建一套适合企业自身情况的大数据分析框架,如何去整合、清洗和利用来自不同系统的数据,并将分析结果转化为实际的管理决策。如果书中能够提供一些具体的工具、模型或者操作指南,能够指导我一步步地进行大数据分析,从而优化人力成本、提升管理效率,那这本书的价值将是巨大的,能帮助我成为一名更具数据驱动力的HR。

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从我多年的HR从业经验来看,我们一直面临着如何平衡成本与效率的挑战。人力成本一直是企业运营中的一大块支出,如何在保证业务发展的同时,有效地控制和优化人力成本,是所有HR工作的核心议题之一。我特别期待这本书能够提供一些创新性的方法和思路,不仅仅是简单的成本核算,而是能够通过大数据分析,找到那些隐藏在人力资源管理中的“隐形成本”,并给出切实可行的解决方案。例如,如何利用大数据来预测劳动力市场的变化,从而在人才招聘上占据主动?如何通过数据分析来识别那些影响员工敬业度和留存率的关键因素,并针对性地进行改进?书中对于“HR人”这个定位的设定,也让我觉得这本书会更贴近我们的实际工作需求,能提供一些我们真正能够理解和运用起来的方法。

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我是一名初入HR行业的新人,对于“大数据”这个概念还有些模糊。我常常听到前辈们提到要用数据说话,但具体怎么做,怎么才能从海量的数据中找出对我们HR工作有帮助的洞察,我还是不太清楚。这本书如果能从基础讲起,用更通俗易懂的语言来解释大数据思维,并且结合一些实际的HR场景来举例,那对我来说再好不过了。我尤其关注书中在“人力资源管理大数据”和“人力资源大数据应用实践”这两个方面的阐述。比如,如何利用大数据来更好地理解员工的需求和行为,从而制定更人性化的管理政策?如何通过数据分析来识别潜在的组织风险,并提前采取措施?对于一个新手HR来说,能够获得一套系统性的学习框架,并且能够接触到一些真实的案例,学习如何将大数据应用到日常工作中,这对我未来的职业发展将会产生深远的影响。

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