『壹』 為什麼人力資源也要運用大數據

企業的人力資源管理過程中有很多方面其實是要進行數據分析的主要表現在：
1、人工成本數據，包括勞動分配率、勞動報酬率、人均人工成本、人工成本占總成本比；
2、效率數據：百元人工成本增加值、百元人工成本銷售收入；
3、薪酬結構數據：動浮比、高中基層人均收入對比、級差、檔差；
4、招聘配置數據：招聘周期、招聘周期內到崗率、招聘費用控制、職能後勤人員占總人數比、管理人員占總人數比；
5、培訓發展數據：人均培訓課時（費用）、管理人員人均培訓課時（費用）、後備梯隊配置比；
6、勞動關系數據：勞務糾紛發生次數、社保公積金覆蓋率、勞動合同簽訂率、勞務糾紛相關費用占總人工成本比。

在互聯網時代，人力資源管理越來越系統和高效，藉助互聯網技術，各種人力資源大數據沉澱下來，通過分析大數據，為企業未來人力資源規劃提供了寶貴的依據，也使得企業更好的運用人力資本為企業創造價值，從而引領市場。

『貳』 大數據在人力資源管理中有哪些應用

在我們的職場中，比如財務的一些數據，顯而易見，但是可能大多數企業老闆認為人力資源管理誰都可以做，但答案是否定的，我們在一些工作中對工作的技術性要求還是蠻強的，比如人力資源數據方面要用到比如：
一、比如成本：1. 招聘的人均成本（獵頭成本、渠道成本、推薦成本、管理成本、差 旅費、 專項活動成本等；薪酬人均成本、福利人均成本、勞務費佔比、薪酬占收入比 例等。
二、時間方面：1.招聘周期、招聘人員的時間（篩選簡歷、面試）等
三、招聘數量方面：1.外部招聘數量、內部招聘數量、學歷構成、女性比例、不同渠道招 聘到 崗數、候選人才庫；2.外部招聘數量、內部招聘數量、學歷構成、女性比例、不同渠道招 聘到崗數、候選人才庫
四、質量方面：1. 錄用接受率、渠道招聘率、試用期成功率、一年的保留率等
五、時間方面：到薪時間、調薪時間、延發時間、福利到位時間等
六、薪酬管理方面：福利種類、投訴率、延發工資的頻次、員工薪酬滿意度等薪酬市場定位、變動薪酬與績效的關聯、內部薪酬公平等。
如若人資六大模塊都能做到有數據可尋真不是一件容易的事，這些都體現了大數據的應用。

職能/業務人員配比=職能員工人數/業務部門人數 人均創收=收入/全體正式員工
人均創利=利潤/全體正式員工
人工效益（按收入）=收入/人工成本 人工效益（按利潤）=利潤/人工成本
一年以上員工保留率=（一年以上員工-一年以上離職人員）/一年以上員工數量 員工產能=服務客戶人數/員工人數
HR費用佔比=HR費用/收入

『叄』 過兩年招聘大數據人才有對囗專業了：大數據管理與應用、大數據科學與技術、信息管理與應用等

主要是因為現在就業市場上對於大數據人才的需求越來越多了，而真正的有能力專的大數據人屬才又屈指可數，大多都是半路出家，所以為了滿足就業市場的需求有些學校才開設了大數據相關的專業，希望通過系統的專業的培訓向社會輸送大數據人才。

『肆』 我們公司需要招聘大數據分析人才，定位為高端人才，這些人才需要主修過什麼專業並且主修過哪些課程

大數據分析的話，肯定以計算機科學與技術專業，軟體專業，數學，統計專業為主。
至於課程的話，對於演算法的要求比較高吧，計算機的一些知識肯定要了解。其次就是對於業務的理解和邏輯能力。

『伍』 有什麼好方法能整合全國所有招聘網站和各省市地區人力資源部門的所有信息，獲得全國人力資源行業大數據，

你的想法不錯 但招聘資源是各大招聘網站的業務核心 可能代價太大

『陸』 HR真的有必要運用大數據來進行招聘嗎

大數據可以很好的幫助HR篩選，但是進一步的工作就需要自己了，可以減少一些任務。

『柒』 大數據該如何走進人力資源管理

這是一個層級視角的問題。你所提出的人力資源管理是什麼層面的？行業的？地區的？企業的？視角不同，大數據應用不同。
大數據可以實際數據的分析和整合，從行業角度出發，以人員招聘為例，可以把人力資源的需要和供給作為買賣雙方，大數據可以分析需求企業和求職人員的匹配，給雙方提供交流意向，這就類似現在淘寶的大數據功能（當你瀏覽過秋褲後，淘寶數據平台根據你的瀏覽記錄，會在界面中提供更多的秋褲選擇）。
以上僅是以招聘模塊為例講解大數據，其實在培訓、薪酬、績效等方面也可以大量運用大數據，如行業薪酬調查、區域收入調查、離職人員分析等等

『捌』 如何將大數據與hr工作更好地結合

1.制定有效的人力資源管理規劃。大數據時代面對快速變化的環境和企業戰略，企業人力資源部門應該提高洞察力，制定與企業戰略一致的人力資源戰略和規劃，為企業發展提供良好的內部人了資本保證。
2.更新工作分析。大數據時代將改變企業的用人需求，由曾經的重視員工經驗改變為重視員工數據處理能力。大數據時代需要進行理性的分析與判斷，而不是倚重於經驗的判斷，這樣的時代背景下，要求企業中每個員工都需具備一定數據處理能力，善於利用系統和數據，轉變工作方式，提高針對性和效率。
3.完善企業招聘。招聘過程的最根本訴求是解決企業職位與候選人之間匹配的問題，而大數據技術恰恰能更高效精準的完成這個匹配過程。大數據時代人們獲取信息渠道更多，僱主與雇員之間信息溝通的渠道更多，信息將更加透明化。對企業而言，傳統的招聘個人信息都是候選人自己編輯形成的文字，如今大數據技術可以實現從社交網路上來查詢並深入挖掘候選人的信息，讓企業更清晰的了解候選人的情況，使候選人與職位更好地匹配。
4.調整員工培訓。隨著大數據時代的到來，企業不僅要向員工普及大數據知識，還應該持續不斷培養和加強員工整合數據、挖掘數據價值、制定行動計劃的能力，增強對未來業務的洞察力和執行力。採用麥塔培訓系統加強數據處理能力、信息系統使用能力的培訓及數據敏感訓練。
5. 加強人才測評。利用大數據技術對人才測評中的一些問題如人才績效考核、人才選拔以及分類進行研究，改進不成熟的地方。大數據技術能從一些大型的人力資源資料庫中找到隱藏在其中的信息，幫助決策人員找到數據間潛在的聯系，從而有效地進行人才測評。

『玖』 我們公司需要全國人力資源行業的大數據，有沒有人能提供技術實現原理或者做這方面解決方案的公司啊

需要利用數據採集技術來採集各地人力資源部門的信息，匯總到總的站點，這樣就省的來版回人工遷移的權成本，畢竟，這個數據相當的大，耗時也非常長。

101 異構數據採集的原理是通過獲取軟體系統的底層數據交換和網路流量包，進行包流量分析和使用模擬技術採集到應用數據，並且輸出結構化數據。
目前已經針對很多軟體進行了原始數據包的匹配，積累了大量的案例和行業經驗，對原始數據的抽取和識別匹配過程中做了一個封裝，能很好地採集到這些指定數據，這個過程是准確的、完整的、實時的。