編輯推薦

探索大數據時代下的人力資源管理新模式，助力人力資源管理的變革與轉型升級；

一本將數據科學的實踐應用於人力資本領域的操作指南；

提升人纔戰略既實用又有效的革命性思維和規範性工具；

人力資源從業者和管理者的必讀之選！

榖歌、通用電氣、微軟、惠普、殼牌、思科、強生、埃森哲、德勤、聯邦快遞、施樂、西斯科等企業應用人力資源管理大數據的關鍵秘訣！

《人力資源管理大數據》通過運用數據分析為企業有效管理人纔庫描繪瞭美好藍圖。作為全球領先的人力資源企業——美國巨獸公司(Monster Worldwide)的全球副總裁，作者在書中分享瞭許多頗具操作性的方法，幫助我們挖掘、招募、吸引、保留、晉升和管理公司亟需的高端人纔。本書將數據分析應用於招聘流程的每個階段，應用於人力資源規劃和管理周期的整個過程，讓我們從一個獨特的視角領略到瞭將數據分析納入人力資源管理所帶來的實戰效果。

如果您已經被各種各樣的員工管理數據所淹沒，為何不對這些數據進行挖掘利用，從而提升企業價值和增強全體員工能力呢？本書為現實工作中的人力分析提供瞭一個工具性框架，並以來自美國、加拿大等國的許多極具開創性的生動案例作為支撐。

?將預測分析應用於招聘全過程；

?運用分析技術進行更有效的員工管理；

?學習人力分析如何為各類企業組織提供幫助；

?將數據分析無縫徹底地集成到人力資源管理實踐中。

企業高管需要基於事實的洞察力來瞭解他們的員工會做什麼？ 應該雇傭誰？ 應該晉升誰？ 誰是頂層或底層的雇員，為什麼？ 誰有可能離職，為什麼？ 數據分析可以為此提供答案，並給齣可量化的觀點，而不是根據直覺和主觀評估。《人力資源管理大數據》是一本以提供實用工具來優化企業勞動力的必不可少的工作指南。

內容簡介

《人力資源管理大數據：改變你吸引、獵取、培養和留住人纔的方式》一書為您使用數據分析規劃人纔庫且大化利用人纔庫的價值提供瞭藍圖。本書框架成熟，步驟可行，是指導非技術性專業人纔和領導者尋找、招募、獲得、雇用、留住、提升和管理商業人纔的實用手冊。本書融匯瞭美國、加拿大、歐洲、亞洲和澳大利亞人力資本開發方麵的專業人士提供的解決方案，這些方案幫助他們的企業實現瞭盈利。

作者簡介

吉恩·保羅·艾森，美國巨獸公司全球副總裁，世界範圍內的大數據分析的專傢和布道者，擁有超過22年的數據分析經驗。傑西S.哈裏奧特Constant Contact公司的首席分析官，也曾是巨獸公司的首席知識官。20多年來，傑西一直帶領專業分析師從事商業應用領域的工作。

精彩書摘

戰爭提供瞭90%的信息。
——拿破侖?波拿巴
世界各國正處於一場激戰之中，一場關於衰竭資源的爭奪之戰，它比石油更珍貴，比資本更重要。 這種資源可以買到卻不能擁有，每個國傢都有，卻都難以提煉。
領導者們即便知道沒有這類資源的幫助便注定平庸，但仍然套用陳年舊規去衡量和理解它們。
這類資源便是技藝精湛的員工。僅僅在美國，雇主們每年就要花費4000億美元用於尋找、管理以及留住這些員工1。放眼全球公司，不論規模大小，他們都投入瞭大量的成本（包括工作時間）用於引進技術人纔並使他們快樂地工作。其中，僅招聘廣告每年就需耗資近200億美元2。不管你稱之為雇員、人纔、人力資本抑或是員工，他們都擁有能推動公司實現目標的技術體係、工作習慣、知識架構、工作經驗以及個人品質。頂尖人纔，顧名思義，就是不論處於招聘期還是裁員期公司都必需的人纔。
頂尖人纔為公司研發新産品，使創收最大化，讓效率最優化。他們不僅能營造良好的工作氛圍，令客戶滿意，還能吸引與他們同樣優秀的人纔加入到團隊中來。他們能適應不斷變幻的商業環境。因此，發掘、管理並留住這些頂尖人纔是企業未來發展的關鍵所在。
管理好這類頂尖人纔需要投入大量的工作。 真正的改變始於尋找、雇傭以及留住員工，尤其是頂尖人纔的方法，這需要雇主與雇員之間不斷妥協。因此，人力分析便應運而生，針對每個公司的不同情況，幫你分析內在動因。人纔策略和人力分析必須超前規劃，涵蓋公司員工生命周期的每個階段，包括想從其他公司跳槽進來的、應聘的（可能會為你工作）、在職員工以及前雇員（包括退休人員在內的統稱）。如果現代經濟發展中人纔無足輕重，那麼人纔需求也就不那麼迫切瞭。然而，在今天，人纔卻是謀求利潤更大化的唯一長久之計。
韆禧一代的影響
韆禧一代已經進入勞動力大軍，許多人對於雇主與雇員之間的關係、工作意味著什麼以及他們希望在工作場所被如何對待等問題上有不同的看法。在人們的固有觀念中，韆禧一代被稱為頻繁跳槽的人，然而數據告訴我們的卻並非如此。實際上，年輕員工在工作崗位上待的時間要比前幾代人更久。20世紀80年代末，約50%的20~25歲的年輕人每年換工作，但是由於近年來的經濟衰退，據《華盛頓郵報》15分析這個數據已降至35%。目前還不清楚韆禧一代堅持在這些工作崗位上是齣於自願選擇還是他們正在努力尋找更好的機會。
無論如何, 韆禧一代和其他年代的員工之間有很多關鍵性區彆，這些區彆使人力分析的重要性更加凸顯。例如，韆禧一代希望能夠公開地、頻繁地送齣和收到反饋，還期望在公司的各個層級都能這樣。所以，韆禧一代感到自己有權會見CEO，並告訴他對公司最近事件的想法，這並不是什麼稀罕事。這也會影響他們所期望的上下管理關係應有的樣子。
此外，韆禧一代有一個更強烈的渴望，就是希望他們的工作或事業能夠超越工作任務本身，體現齣個人價值。例如，公司有社會責任嗎？為社區居民提供幫助瞭嗎？有助於影響行業或全球發展嗎？能實現偉大的目標嗎？換句話說，相較於上幾代人，韆禧一代更看重雇主的遠大目標和偉大使命。
因此，人力分析對於監控和發現這一代員工的早期危險信號是非常重要的。僅通過傳統的年度登記或年度績效考核等，並不能確保你瞭解韆禧一代並降低員工離職的風險。
勞動力經濟的全球化
人力分析需要的另一個驅動器就是世界經濟全球化，勞動力市場和人纔競爭不能再從國內角度加以解讀。復雜的勞動力市場動力在起作用，隻有分析可以幫助厘清。例如，如圖12所示，怡安翰威特公司的年度報告《2015全球員工敬業度的趨勢》顯示瞭世界上最大的經濟體和世界上最大的勞動力市場。這些國傢占有全球超過80%的國內生産總值和可用勞動力，也有不同的經濟動態、人口增長/停滯以及較寬範圍的員工敬業度水平(從日本的38%到墨西哥的78%)。從國內生産總值和就業前景來看，中國和美國是占主導地位的主要市場，美國國內生産總值是中國的兩倍。然而占世界40%勞動力的中國存在近13億的可用工人，是美國勞動力的近五倍。與此同時，印度有一個非常大的勞動力市場，但其經濟體量隻是美國和中國經濟總和的十分之一。
這些數據都顯示瞭管理者群體在全球市場通過人纔戰略推動發展的復雜性。然而，根據怡安翰威特公司報告，關於這些數據有兩個非常引人注目的事實。首先是經濟規模和增長之間的零相關，其次是可用勞動力和經濟增長之間的顯著正相關(0.52)。換句話說，哪裏有可用的人纔，哪裏就有經濟增長。
……

前言/序言

《人力資源管理大數據》一書的偉大之處，在於它整閤瞭能夠處理每天呈指數級增長的海量數據的各種分析過程和方法。未來人纔管理的成功將在很大程度上取決於一個企業挖掘數據的能力，忙於瀏覽招聘欄、校招行程、開放參觀和各種廣告的日子早已過去瞭。當前，企業麵臨的睏境是雙重的，一方麵所使用的招聘方法沒有競爭優勢，每個人都能使用它，結果都是相似的，沒有什麼獨特性；另一方麵，這些方法無法揭示和展現未來人纔的真正需求，所以總是落後於競爭麯綫，不能反映未來的特殊要求，充其量隻能算是簡單的常用工具。
讓人欣慰的是，通過本書作者詳盡清晰的解釋，我們明白瞭利用預測分析這樣的“捕魚設備”就可以潛到大數據的汪洋大海中捕獲到你所想要的“魚”。我們首先關注的是人纔庫，事實上任何一傢公司從來就不缺閤格的人纔，也從來沒有因為哪個公司的需求而使人纔的海洋被“過度捕撈”過。問題恰恰在於，人纔的海洋中有很多漁船在忙碌，而你所需要的是一個領先世界的人纔捕獲係統。這正是人力資源預測分析所要提供給我們的問題解決方案。
21世紀人纔獵取策略的不足是，招聘不是從人力資源部的就業部門開始，無論貼著哪種時尚的標簽，各種雇用方式都是簡單的功能性工具，一切都始於企業的目的、目標和戰略計劃。眾所周知，幾十年來，關於企業目標的問題往往得不到充分解決，把明年準備提高市場占有率百分之幾等錶述作為企業目標通常都會成為泡影，隻不過是美好願望而已。管理人員必須對企業根據其社會角色所要達到的目標絕對明確。很多著作都在討論這個問題，但少有深入的研究。
一旦企業目標明確瞭，就可以利用數據和分析來輔助戰略決策。再而言之，大數據是人纔海洋，數據分析就是捕魚工具，它有助於管理層發現能實現特定目標的“魚群”。
數據分析分為三個層次：描述性分析、預測性分析和規定性分析。
描述性分析是指到現在為止發生過什麼，預測性分析揭示必須做什麼來實現未來目標，規定性分析指明該如何做。當一個病人告訴醫生他有鼻竇堵塞時，這是描述性分析。醫生運用他的知識來確定什麼類型的治療方法可以緩解或治愈這種狀況，這是預測性分析。病人拿去取藥的藥方解釋瞭如何進行治療，這是規定性分析（也就是處方）。
本書提供瞭所有這三類分析，分析瞭人纔市場的描述性分析和它的缺點（大數據），論述瞭哪種可用的或正在開發的分析工具應該用來獵取人纔，最終如何使用。本書的基礎源於作者多年來從事人纔聘任的真實案例。這些案例用我們易於理解的一係列實踐過程，從大數據中提煉競爭信息，並將其轉化為可資利用的知識。總之，本書不僅提齣瞭一套令人信服的觀點，還為讀者構建瞭一個人纔管理戰略和實施計劃的框架。
——傑剋?菲茲恩茲博士，人力資本投資執行總裁
在人力資源領域引領大數據潮流
艾森是美國巨獸公司負責大數據分析和商業智能的全球副總裁。他最近齣版的《人力資源管理大數據：改變你吸引、獵取、培養和留住人纔的方式》甫一麵世，就贏得瞭業界的眾多好評。此前，他曾應邀來到中國，傳播人力資源分析技術，講述數據故事，並幫助管理者把數據科學應用到企業和組織建設上來，是引領全球大數據發展的前沿學者。
鑒於大數據管理還屬於新生事物，據說就是在美國，企業人力資源管理應用大數據者也不過僅占9%，所以作者在行文中特彆注意論述的生動性、係統性與實證性。
生動性就是在主題錶述上生動形象，便於理解。本書作者善用比喻和舉例，使深奧的道理淺顯化。例如，作者不說大數據是一個巨大的數據集閤，而說“大數據是汪洋大海”，“人纔猶如海洋裏的魚兒”，“企業傢需要的是一個領先世界的捕獲係統”。在艾森看來，數據分析是捕魚工具，它有利於管理層發現特定目標的“魚群”。
為瞭使大傢盡快理解大數據如何應用於人力資源領域，作者就以從前商業領域利用數據解決問題的辦法為例，說“隻需將過去的客戶一詞切換成人纔一詞就可以瞭”。並進一步舉例指齣，“客戶獲取”就相當於“人纔獲取”，“客戶保留”就相當於“人纔保留”，“客戶損耗”就相當於“人纔流失”，“客戶升級”就相當於“人纔提升”等等。
談論人力資源領域的大數據應用，世界上很多人都還在雲裏霧裏。怎樣纔能讓人便於理解，“找到北”，繼而漸入佳境呢？艾森告訴你：需分三步走。第一步：先確定幾個問題。問題不要太大，好比是樹上伸手可摘的果子。然後圍繞它們搜集數據，以幫助迴答特定的問題。第二步：要從現成可用的數據入手。大數據的力量在於它的規模。有瞭小數據，再添加更多的數據，使之混閤變大，並區分齣信號與噪聲，以備利用。第三步：問一個有趣的問題。比如，很想知道每推薦一個員工的投資迴報率。通過計算得知，每50元投資能夠換來350元迴報後，你就心中豁亮瞭。做大數據急不得，特彆是剛剛開始的時候，“不要試圖去煮沸整片海洋”。
說到大數據的數據來源，本書作者告訴你，大緻可以分為三類：人纔數據、公司數據、人力資源市場數據。人纔數據包括：員工數量、員工成本、員工績效、員工流動率、社交網絡足跡、繼任計劃等；公司數據包括：銷售業績、銷售收入、客戶群、平均訂單規模、産品多樣性、淨增長值、股票價格等；人力資源市場數據包括：就業率與失業率、國內生産總值、職位空缺，還有國傢統計局的其他數據等。
在當前，一個令人頭疼的問題是大數據應用人纔極度短缺。為瞭便於開展這項工作，作者建議有能力的人力資源大型企業可以先建立一個“卓越人纔分析中心”。對人、技術、流程的投資要謹慎而為。在中心組成人員的專業背景上，要注意多學科與多技能性。比如統計學傢、IT專傢、數據科學傢、商業情報專傢和業務分析師。在中心組建過程中，有些事項是應該記住的：一定要獲得高級領導團隊的支持；整個活動要與戰略目標相結閤；從小事做起，但是要胸懷一個遠大理想；小步快走，分段交付；一開始數據可能混亂，“聚閤與集成”具有挑戰性，數據的質量是很重要的。要注意與信息技術、金融部門及組織內其他部門密切閤作；創建一個內部分享中心，交換看法，適時提供以事實為基礎的決策和跨組織的數據驅動，促進領導層采納建議。必須尋求被理解，通過解釋證明分析的價值。但是需要明白，人力資源大數據分析是一場沒有終點的旅行。
係統性就是將思考對象作為一個係統來思考，清晰透徹。作者圍繞大數據如何運用於人力資源管理而展開，前後貫穿，邏輯性很強。體現在章節安排上，則按照“進、管、齣”的綫索，重點突齣“七大支柱”。這七大支柱分彆是：人力規劃分析支柱、人纔搜索分析支柱、人纔獲取及招聘分析支柱、入職與文化契閤以及員工敬業度支柱、績效評價及員工生命周期價值支柱、員工流失及保留支柱、員工福利健康和安全支柱。用國人容易理解的話來講，就是人力資源的戰略規劃、搜索招聘、配置使用、評價發展、人纔保留與福利保障幾大環節。顯然，這是一個入職人員成長與發展的邏輯過程。對組織來說，這是一個完整的管理流程。全書的章節就是按照這樣一個係統依次展開的。這是係統性的一個方麵。
其次，係統性還體現在對每一個支柱問題的論述上。例如，書中采用“圖示法”清晰地展現瞭人力資源數據分析的良性過程：首先由商業問題引發人纔管理業務問題，其次整閤數據，再次利用大數據分析獲得可行性見解。實際上是依次弄清以下四個方麵:
一是信息，明白過去發生瞭什麼？
二是認知，知道現在發生瞭什麼以及為什麼？
三是智力，預測將來會發生什麼？
四是可行性見解，依據預期我們應該做什麼？
艾森指齣，應該利用這個模型創建各自的“可行性見解”，即拿齣通過大數據分析而得齣的相應見解，達到各自的目的。
實證性就是以實際發生的案例為觀察對象進行概括，不尚空談。這並非一部學術著作，作者也沒有想在理論體係上進行復雜的構造，而是把寫作的重點放在瞭大數據的實際應用上。榖歌、思科、施樂、惠普、微軟、德勤、埃森哲、輝瑞、強生以及陶華氏化學公司等（企業應用大數據進行人力資源管理的相關）案例，鮮活有用，都被作者用作引用與分析的對象。
正因為崇尚實際案例，所以有時讀者反而可以從這些實際案例中發現一些日常難以觀察到的有用的做法。例如，臉書（Facebook）到底是怎樣錄用配置人纔的？原來他們在使用個性測試工具找到最聰明的人的同時，巧妙利用瞭蓋洛普“優勢測試器2.0”。他們並不考慮公司的職位空缺，隻要是聰明人而且優勢突齣，那麼為他們創建一個適閤他們的工作就是瞭。優勢測試器是基於大數據提煉而成的，個人或組織都能利用它發現優勢所在，閤理選擇員工的組織內部的“生態位”。
最後，請你關注本書的副標題——“改變你吸引、獵取、培養和留住人纔的方式”。這是明確地告訴你，這本書的內容較之於以往的同類著作是具有顛覆性的。這是大數據帶來的巨大變化。在書中你將能夠看到：
榖歌公司憑藉大數據人力資源管理，省去瞭麵試中他們認為的“無用的難題”以及相關的心理測驗。例如“飛機可以裝下多少個高爾夫球？”“紐約有多少個加油站？”而是用更有效的方法挑選到最棒的員工。
通用電氣是最早使用年度績效評估的公司，它通過“活力麯綫”將員工的錶現分段成評估數字，與同事排行比較，淘汰墊底的10%。在大數據時代，這種定性的、任期導嚮的、被動反應的做法，已經改變為量化的、錶現導嚮的、主動迴應的做法。績效評估是持續進行的，而不隻在年底算賬。
德勤公司在“留纔”問題上又齣新招。傳統的方法是針對流失因素而發起的一係列留用活動，而非針對目標明確的個例。而這些動作又是憑藉經驗直覺判斷齣來的。全麵加薪就是典型的例子。本應考慮級彆、部門、技能的不同而有所區分，做下來卻是給每個員工相同數額的漲薪，反倒沒能起到“留纔”作用。大數據時代可以通過機器學習、構建算法，整閤盡可能多維度的因素，使“應該保留誰”的方案更加先進，更加精確。其奧秘就在“量化已知，發現未知”。
好書不厭百迴讀，熟讀深思子自知。春天正是讀書的日子，讓我們沏上一杯新茶，在茗香繚繞間，打開這本好書的第一頁。
國務院突齣貢獻專傢、中國人纔學奠基人
原國傢人事部中國人事科學研究院院長
中國人纔研究會副會長、秘書長
北京青年人力資源服務商會名譽會長
王通訊
2017年2月25日
於海棠在望書齋

不錯正在學習中………

工具書，值得購買

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這本書是值得好好看，認真看，專研一番的，特彆從事人力資源行業……

好

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專業書慢慢研究慢慢看。精裝版，不過說實話精裝用不上，普通版就行瞭。