如何通过 HR 分析有效地使用数据驱动的 HR 决策
我们很高兴能在 7 月 19 日以及 7 月 20 日至 28 日期间亲自带回 Transform 2022。加入人工智能和数据领域的领导者，进行深入讨论和令人兴奋的交流机会。立即注册！
2020 年和 2021 年已促使世界各地的组织重新考虑其人力资源战略。虽然 2020 年人力资源专业人员正在努力应对由 COVID 引起的工作政策和远程运营管理改革，但 2021 年估计有 4700 万人离职，这考验了人力资源团队在大辞职期间寻找新资源的同时利用现有资源的能力.
在这个极端过渡时期，人力资源职能已经发展为依赖数据和分析，从对员工和组织的洞察到关于如何始终解决人力资源困境的数据。在整个 HR 流程中，人们也越来越依赖技术和基于 AI 的自动化将数据转化为有价值的见解。
根据财富商业洞察，全球人力资源技术市场预计将从 2021 年的 240 亿美元增长到 2028 年的 360 亿美元，企业应优先投资人工智能 (AI) 以优化业务流程并降低成本。 .此外，美世的一份报告发现，全球 88% 的企业使用某种形式的人工智能，例如智能聊天机器人、候选人参与系统、推荐引擎等。
越来越依赖数据驱动的洞察力可归因于需要有效地做出既考虑员工幸福感又考虑业务增长的人力资源决策。然而，要成功使用数据驱动的人力资源决策，公司需要了解将数据和分析转化为有价值的见解的过程中的基本步骤。以下是其中一些关键注意事项。
事件转型 2022
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在这里注册 人力资源数据类型当今的数字世界中有大量的数据和数据源，做出明智的数据驱动决策的第一步是了解与 HR 相关的数据类型。
人力资源专业人员同时处理结构化和非结构化数据。结构化数据是可以转换为类似电子表格的程序并易于分析或计算的信息。例如，员工姓名、年龄、技能类型和数字、性别和种族都归类为结构化数据。
非结构化数据是指以最原始形式存储的信息。这些数据通常由文本文档组成。例如，员工绩效...
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