你可能已經聽膩「大數據（Big Data）」這個詞了。你可能會想，像亞馬遜（Amazon）這樣的網絡巨擘和在線影片商奈飛（Netflix）這種公司，就是率先使用數據來推薦產品或電影的創(chuàng)新者，但其實你只在乎一個問題的答案：對一般員工來說，大數據的意義是什么？一般的公司行號又能從中提取出什么有用的價值呢？
好消息是，大數據已在一些非我們所預期的領域、以我們未料想到的方式，有了創(chuàng)新的貢獻，特別是在人力資源領域，就是如此。企業(yè)正運用勞動力分析法，分析他們員工的數據，以回答一些關鍵的問題：為什么某一個業(yè)務員的業(yè)績，就是比其他同事好？學習計劃對公司產生了什么影響？新進員工需要多久的時間，生產力才會上軌道？為什么某些領導人會成功、其他人卻一敗涂地？
黑崗能源公司（Black Hills Corp.）就是這樣的一家公司。這個有130年歷史的能源企業(yè)集團，在一次并購案后，員工數量變雙倍，多達兩千人。他們面臨跟其他能源公司一樣的諸多挑戰(zhàn)，這些挑戰(zhàn)讓人才危機浮現了出來。這些挑戰(zhàn)包括逐漸年邁的勞工、對專業(yè)化技術的渴求，而讓員工能完全勝任，所費時間又過長。事實上，預測顯示，五年之內，這家公司會失去的員工，年資共計有8063年。
為防止大規(guī)模的人才流失災難，黑崗公司用勞動力分析法計算每年有多少員工會退休、需求哪一類型的人才代替他們，還有這些人才最有可能從何而來。后來，黑崗召開勞動力計劃高層會議，他們擬定89個行動方案并依重要性排出順序，以解決潛在的人力短缺問題。
至于其他的企業(yè)，一次人力資源轉型的一個關鍵要素，就是更有效地運用人力數據，這樣的轉型，目的是為了加強人力資源部門做為真正之企業(yè)助力的角色。約翰．布德魯（John Boudreau）和瑞文．杰蘇薩桑（Ravin Jesuthasan）在他們2012年的著作《轉型的人力資源》（Transformative HR）里，詳細描述了美價金融公司（Ameriprise Financial）的案例研究，這家公司是美國運通（American Express）于2005年分拆出來的金融服務機構。
當這家新創(chuàng)建的公司，開始進行一系列如到職培訓、教育培訓和績效評估等的人力資源工作項目時，這些服務的質量被員工評為「劣等」。除此之外，對于該如何分配人力資源工作的時間，來處理最重大的人事議題，美價金融也沒有做規(guī)劃。
為了讓人力資源部門更能發(fā)揮效用，美價金融開始整并員工與金融資料，讓針對人才的投資更能符合企業(yè)所需要的效果，且更積極地發(fā)展過去用來預測人力替換率、數據導向的分析技巧、降低新進員工離職比率，并管理工作表現持續(xù)低落的員工。在人力資源的角色從「聽命行事」轉為「重要企業(yè)貢獻者」的情況下，員工的評價也壓倒性地變成正面。
這所有的一切，都可追溯至諾貝爾物理學獎得主默里．蓋爾曼（Murray Gell-Mann）有先見之明的觀察，1970年代時，他在接受哈佛大學教授霍華德．加德納（Howard Gardner）訪問時就曾預測，對21世紀的企業(yè)來說，最有價值的特性，就是綜合信息（synthesizing information）的能力。綜合的技巧對企業(yè)領導人來說尤為關鍵，因為他們需要下的決定，都涉及到復雜的長期遠景，而那些決定一旦拍板定案，影響層面都是非同小可。
然而，因為企業(yè)領導人能獲得的信息來源比大部份的人都多，這也帶來了信息超載的風險。傳統上呈現數據數據的方式，又讓情況更加復雜：包含了數百個數值的大量圖表，并無法把人才矩陣（talent metrics）的數據，跟企業(yè)應執(zhí)行之政策的的優(yōu)先級和決定連結在一起。
因此，在急切地想要運用大數據時，組織應考慮該如何提供給管理階層較好的數據數據，以讓它們在較高的層次上被有效利用，并讓關鍵洞見的統合更快速?？偫ǘ裕愕姆治霰仨殻?/p>
1、有關聯性。人力資源分析師應把數據數據應用在和企業(yè)有關的議題上（由上而下的途徑），而不是用大而無當的數據，進行由下而上的探索。
2、有效。數據的質量很重要，領導人也應有足夠的專業(yè)判斷力，分辨人才矩陣的可信度。
3、有吸引力。我每年都和數百位的人力資源部門主管接觸，發(fā)現他們的分析最常見的其中一個目標，是用數據數據說個好故事。人力資源師不是把原始數據報告出來、然后預期聽的人能抓到正確的信息就夠了。分析師必須要懂他們的聽眾，打造相關的故事情節(jié)，然后用把重要事實串連起來的方式為報告做總結。
4、有改變的驅策力。最后，行動采取分析（actionable analytics）要能夠改變領導人的行為。借助于人才數據，領導人必須有能力改變自己的思考，并做出更好、更快的決定。
勞動力分析在運用上仍有很多的阻礙：根據SHL在二月所公布的《全球評估趨勢報告》（global assessment report）數據顯示，僅有不到一半的全球企業(yè)，會在下人事決定時使用客觀的數據數據，且只有不到20%，對他們現有之數據管理系統管理人事數據的能力感到滿意。不過，有行動采取分析的輔助，領導人與管理階層就有相當多的機會，運用人才資料來降低人事成本、找出獲益來源、降低風險和執(zhí)行企業(yè)戰(zhàn)略。正如可口可樂集團（Coca-Cola Enterprises）人力資源信息系統（HRIS）副總裁戴維．克拉姆利（David Crumley）所說：「這正是真正讓人興奮的部份」