掌握数据思维应用，提升决策力与创新能力

数据思维应用：数字化转型的关键

在当今快速发展的数字经济时代，企业面临着前所未有的挑战与机遇。数字化转型已成为企业生存和发展的必要条件。为了在竞争中立于不败之地，企业必须掌握数据思维，并将其有效应用于各个业务环节。本文将结合培训课程内容，深入探讨数据思维的应用及其在数字化转型中的重要性。

王明哲：《HR数智化转型实战》

【课程收益】掌握1套思维框架，将所有数字化转型技术串联起来理解人工智能的2大底层原理和5大底层套路了解目前人力资源领域的数字化实战案例，以及背后的经验与教训认识到贵司所在的数字化转型阶段，并收获相关的建议和忠告手把手带你用“6步落地法”，找到最合适部门/个人的突破口【课程特色】够专业，内容前沿且正确；讲俗话，将复杂技术具象清晰有趣化；重互动，巧妙设计提升参与感；能落地，反复验证的方法及真实案例。【课程对象】公司各级人力资源岗。【课程时间】1天（6小时/天，时长可定制）【课程大纲】一、数字化的顶层思维1、数字化概念导入从十四五规划看数字经济数字经济的核心：数字化转型和数据要素数字化转型：数字化是业务和IT的深入融合概念导入小互动：如果你在跟心仪的女神约会…2、数字化顶层思维框架精益思维：梳理业务，发现数字化入手点编程思维：掌握计算机的语言，提升数字化项目成功率数据思维：让数据产生价值，展望数字化转型的终局案例：精益趣解-“一个强迫症和控制狂的发病史”，从“月晕”中掌握数据思维。小互动：在指路问路中掌握编程思维3、我们应该关注哪些数字化技术基础设施：解除计算机的能力封印数据应用：搬金砖VS挖金矿案例：谷歌云计算，华为5G，某外贸公司营收预测4、数字化转型有哪三个必经阶段Digitization：无纸化Digitalization：高效化Digital transformation：无人化每个阶段的关键技术以及数字化的决胜技术案例：人员绩效智能评估系统5、数字化转型的两大核心半场信息化：固化流程/信息流转/数据积累人工智能：找准价值“点”/匹配“针”对性技术案例：从顶尖运动员看企业数字化转型之路二、智能化的底层原理1、人工智能的2大底层原理逻辑固化：师傅“教”徒弟知识抽取：师傅“带”徒弟案例：预测男生是否会受女生欢迎2、人工智能的6大底层套路X-Ypairs：知识抽取Y→X：生成万物X1-X2 pairs：推荐匹配X only：聚类算法Y only：超越人类Dot & Line：知识图谱人工智能发展的终点案例：百度智能客服，谷歌药物预测系统，淘宝推荐系统，清华数字虚拟人，谷歌核聚变控制系统，美军自动驾驶战机3、人工智能的6步落地法价值驱动 or 数据驱动机器学习 ≠ 江湖算命数据模型 VS 机理模型大数据  ∪ 深度学习行业专家 || 客观事实行政可行 ≈  最大门槛案例：产线良品率提升，大型工程机械故障预测，工业智能无损检测，自动驾驶系统，AI量化交易-年化收益率1000%三、HR数智化技术的应用现状1、HR数智化总体规律HR1.0-最简单的核心逻辑HR2.0-流程迁移至线上HR3.0-深入痛点场景HR4.0-解放人类回归价值2、基于痛点的HR数智化技术绩效管理数智化实战招聘数智化之战Core-HR数智化实战劳动力管理数智化实战学习管理数智化实战薪酬管理数智化实战3、数智化供应商盘点四代技术的典型供应商外国供应商盘点国内供应商盘点案例：BOSS直聘职位/人才推荐系统，MIT人工智能面试系统测试，IBM员工绩效自动评估项目，谷歌人才智能部署系统，微软流程自动化提升25%效率并减少30%错误，雇员工作压力智能检测系统，IBM员工离职率预测等四、HR数智化技术的未来发展和挑战1、数智化对HR来说是“革新”还是“革命”AI充分发展后的社会是什么样的人类永远不会交给AI做的事情AI永远只能是人类的“助手”2、HR数智化技术面临的挑战缺少既懂业务逻辑又懂AI知识的交叉人才马太效应可能会再次灵验数智化很难“抄作业”2、HR数智化带来的机遇从简单重复劳动中解放解封你未曾意识到的“资源”解封你未曾意识到的“力量”后疫情时代HR如何妙用技术提升企业绩效案例：工商银行HR数字化系统解决方案，甲骨文HR数字化系统解决方案，富士相机HR数字化系统解决方案等

王明哲 培训咨询

一、数字化的顶层思维

数字化转型并不仅仅是技术上的升级，更是企业战略层面的重大变革。在这一过程中，数字化的顶层思维显得尤为重要。通过对数字化概念的深入理解，企业可以更好地把握数字经济的发展脉络。

• 数字经济的核心：数字化转型与数据要素的结合。
• 业务与IT的融合：数字化不仅是信息技术的应用，更是业务流程的重构。

在培训中，通过小互动的形式，参与者会了解到数字化转型的复杂性就如同约会时的沟通一般，需要技巧与策略。只有深入思考，才能找到数字化转型的切入点。

二、数字化顶层思维框架

数字化顶层思维框架包括精益思维、编程思维和数据思维。这三种思维模式为企业在数字化转型过程中提供了重要的指导。

• 精益思维：通过梳理业务流程，发现数字化的入手点，提升效率。
• 编程思维：掌握计算机语言，降低数字化项目失败的风险。
• 数据思维：聚焦数据的价值，推动数字化转型的深入发展。

例如，通过精益思维，企业可以识别出流程中的瓶颈，并通过数字化手段进行优化，从而提升整体运营效率。

三、数字化转型的必经阶段

数字化转型通常经历三个阶段：Digitization、Digitalization 和 Digital Transformation。

• Digitization：实现无纸化办公，数字化基础设施的搭建。
• Digitalization：通过数字技术提高业务效率，简化操作流程。
• Digital Transformation：实现业务的无人化运营，全面提升企业智能化水平。

每个阶段都有其关键技术和应用案例，例如，人员绩效智能评估系统的实施便是数字化转型过程中的重要一步。

四、人工智能的底层原理

在数字化转型中，人工智能的应用是不可或缺的。人工智能的两大底层原理为企业提供了强有力的支持。

• 逻辑固化：通过师傅“教”徒弟的方式，提升知识的传递与应用效率。
• 知识抽取：通过师傅“带”徒弟的方式，实现知识的深度挖掘。

例如，在预测男生是否受女生欢迎的案例中，人工智能通过分析大量数据，找出影响因素，进而进行有效预测。这种能力的提升，使得企业在市场竞争中能够更具优势。

五、人工智能的六大底层套路

人工智能的六大底层套路为企业提供了多样化的解决方案，企业可以根据自身需求灵活运用。

• X-Y pairs：知识抽取。
• Y→X：生成万物，创造新的业务模式。
• X1-X2 pairs：推荐匹配，提升用户体验。
• X only：聚类算法，进行市场细分。
• Y only：超越人类，辅助决策。
• Dot & Line：知识图谱，构建企业的知识体系。

通过这些套路，企业可以在数据分析、市场预测等方面取得显著成效。例如，谷歌的药物预测系统和淘宝的推荐系统均是成功运用人工智能的案例。

六、HR数智化技术的应用现状

在数字化转型中，人力资源管理的数智化应用逐渐成为企业关注的焦点。HR数智化的发展经历了几个阶段，从最初的HR1.0到如今的HR4.0，企业在数字化转型过程中积累了丰富的经验。

• HR1.0：核心逻辑最简单，主要集中在基础数据的管理。
• HR2.0：流程迁移至线上，提高效率。
• HR3.0：深入痛点场景，关注员工体验。
• HR4.0：解放人类，回归工作价值。

在绩效管理、招聘、学习管理等方面，企业通过数智化技术提升了管理效率。例如，IBM的员工绩效自动评估项目和谷歌的智能部署系统都取得了显著成效。

七、HR数智化技术的未来发展和挑战

尽管HR数智化技术为企业带来了诸多好处，但在发展的过程中也面临一系列挑战。例如，缺乏既懂业务逻辑又懂AI知识的交叉人才，使得技术的应用效果大打折扣。

然而，HR数智化也带来了诸多机遇。通过技术的运用，企业能够从简单重复的劳动中解放出来，挖掘潜在的资源与力量。在后疫情时代，灵活运用技术提升企业绩效，将是HR专业人士需要重点关注的方向。

结论

数字化转型是企业未来发展的必然趋势，而数据思维的应用则是实现这一转型的关键。通过掌握顶层思维框架、理解人工智能底层原理以及积极应用HR数智化技术，企业可以在数字化浪潮中立于不败之地。只有不断适应变化，探索创新，才能在数字经济时代取得更大的成功。

随着技术的不断发展，企业必须始终保持对数据与技术的敏感度，积极探索数据思维的应用场景，从而推动数字化转型的深入发展。通过在实践中不断学习与调整，企业将能够在未来的市场竞争中取得更大的优势。