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數據除了能證明HR的績效表現，更重要的是，基于大數據的洞察，能夠支持科學的人才管理決策。雖然“大數據”概念的風行讓很多人蠢蠢欲動，但多數人并不知道大數據在人才管理領域如何做才能發揮價值。所以在實操層面，很多中國企業依然感到迷茫而無從下手：

迷茫1：什么樣的大數據對企業人力資源管理才有價值？

——無法追根溯源的數據，就失去了洞察的價值

一直以來，人力資源部都是按照職能板塊進行組織設計的，然而這樣做也產生了弊端，很多HR部門內部缺乏有效的協同，難以發揮整合的價值。同時，單個員工的人才數據無法有效整合，分別存在不同的信息孤島，嚴重影響了對一個人或團隊綜合評估和發展的可能性。

所以，我們需要打通這些壁壘，讓圍繞每一個人才的所有數據都得到整合。如果企業人才的選、用、育、留的數據相互割裂，將導致無法一體化追蹤和管理關鍵人才的尷尬難題。

即便你使用了軟件，但如果你運用的軟件并非全流程一體化的，就無法從招聘測評一體化到績效、到繼任等全業務流程有效聯動，也就意味著招聘的數據無法對接員工成長的數據，也無法對接人才晉升繼任的數據，那我們就無法知道人才在企業中的變化和問題癥結所在。所以，被割裂的數據，就失去了洞察的價值。

迷茫2：如何判斷數據分析的結果是好還是壞？

——沒有行業數據的參考，決策難有方向

如果企業只擁有自身的數據，就只能對比自己的數據波動，只能回答“我是否比過往做得更好”的問題，而無法解答“我到底在行業中處于什么位置”。沒有了后者，就無法制定企業的人才戰略方向。所以，要依靠大數據分析來驅動戰略決策，就需要同時擁有自身數據、行業數據和標桿數據。

舉一個例子簡單說明這三種數據是如何幫助企業確定目標并不斷優化行為決策的：一家中國IT企業，希望在國內找到一批有行業經驗的銷售經理。企業通過行業數據了解中國市場上IT銷售經理級別的人才從哪里來、到哪里去、普遍的留存期等，同時將企業過往的銷售經理從被測評、招聘而進入公司到離開公司這整個過程的相關數據與同行業、同地區、同職位的最佳實踐數據對標，找到了可優化的環節（如優化招聘渠道、加速招聘決策周期、優化繼任標準等）和可量化的優化目標，進而幫助企業更精準地找到了所需的人才。

迷茫3：如何使用才能發揮大數據的最大價值？

——不僅僅是統計和分析，預測才是大數據的最高紅利

統計是對現有業務數據的單純匯總，進而展示公司的業務正在發生什么（What is happening?）；分析則是進一步幫我們探索這些事情發生背后的原因（Why it is happening?）；而大數據不只是統計，也不僅僅是洞察業務問題所在，其最大的紅利在于進行科學的預測（What is going to happen?），以便幫助企業根據預判做出更恰當的應對策略。

關于大數據預測的應用，有很多擁有海量數據的企業已經做了很多出色的嘗試，Google就利用人們的搜索記錄預測了某地流感爆發的趨勢；Amazon利用用戶的購買和瀏覽歷史數據進行有針對性的書籍購薦，從而有效提升了銷量；Farecast利用過去十年所有的航線機票價格打折數據，來預測用戶購買機票的時機是否合適……人力資源管理領域也如此，例如使用人才管理軟件的用戶就能通過行業數據和自身全流程的人才數據的挖掘，來預測員工離職率等，這些都是“已來的未來”！

大數據和以往的HR咨詢產品完全不同，與其說大數據給HR帶來的是一種工具上的提升，不如說是一場思維上的變革。在這場變革中，HR既要脫離已有的框架和工具，用更全面的視角看到以往從未關注到的變量，又要從心理學、組織行為學、管理學的層面更深入地把握個體和組織，觀察到真正的問題，觸及更深刻的本質，提出更科學的假設，更要對技術和數學有深刻的洞察，了解技術和數據可以幫助我們實現什么目的。