大数据遇上 HR

有关大数据的话题我们看不少了——无论是海量的数据规模，用大数据来做 “破案” 利器。但今天讲的这个话题则真人让人切实摸到和体会到大数据带来的影响了：大数据招聘。

更正确的说法应该是 “劳动力科学”（Workforce Science），将海量的数据应用在人力资源管理上。说白了，就是 “大数据遇上 HR”。企业当然是非常欢迎这样的转变，因为可以提高他们招聘的效率和准确度（要知道，很多企业的招聘录用准则，原来都是靠 “感觉” 的）。

真实例子：全球客服的呼叫中心 Transcom，由于公司的人员流动率过高，在 2012 年下半年使用大数据进行员工行为分析。在分析 “诚实” 这一品质时，员工会被问到，是否能够进行简单的快捷键操作，如复制粘贴。如果答案是肯定的，他们将会被要求在键盘上进行实际操作。

结果，负责收集和分析数据的 Evolv 公司发现，哪些在 “诚实” 方面得分高的员工，稳定性会比其他员工高 20%-30%。因此，Transcom 改变了招聘的策略，优先雇佣这些有着同类型 “特质” 的员工，这让他们雇佣员工的数量下降 20%，因为团队的稳定性更高，也节省了培训新员工的成本（新员工培训成本约为 1500 美元/人）。

大型企业是不想放过大数据招聘这一块蛋糕的。去年，IBM 还用 13 亿美元收购了 Kenexa，一个线上的招聘培训服务机构，它的问卷调查每年能够覆盖 4000 万的工作申请者和管理者。纽约时报分享了其中一个细节，IBM 发现，一个成功销售员的特质并不在于他的外向内向性格，而在于自我鼓励的强度，也就是被拒绝后继续坚持的品质。而其他公司，如甲骨文，SAP 也正在跟进大数据招聘这个领域的服务。

除了大型企业，不少创业团队也在从事这个领域的服务。如上文提到的 Evolv，还有硅谷的创业团队 Knack，都是为企业提供招聘，培训和人才数据分析的大数据服务。

至于员工本身，其实在 “大数据招聘” 中处于弱势。因为说到底，这样的数据收集很分析都是 “单向” 交流，企业判断是否要录用个人时，所收集的信息不一定会对个人给出反馈。因此，其实你并不知道，究竟企业收集了你什么样的信息，也不知道这些数据在招聘环节之后的用途。分析与监视之间界限也非常模糊。

题图来自：Flickr