数据思维应用：提升决策能力与业务创新的利器

数据思维应用：推动人力资源数字化转型的关键

在信息化迅速发展的今天，数据已成为企业最重要的资产之一。随着数字经济的兴起，企业面临着数字化转型的巨大压力和机遇。如何在这一过程中有效应用数据思维，已经成为人力资源管理领域亟待解决的问题。本篇文章将探讨数据思维的应用，结合培训课程内容，深入分析数字化转型的各个方面。

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

数字化的顶层思维

数字化转型不仅仅是技术的更新换代，更是思维方式的彻底变革。数字化的顶层思维框架可以帮助企业梳理出清晰的数字化转型路径。

• 数字化概念导入: 从国家政策层面看，数字经济已成为未来发展的核心驱动力。企业在进行数字化转型时，必须理解数字经济的内涵，并从中寻找切入点。
• 精益思维: 通过精益思维的方法，企业可以有效梳理业务流程，识别出数字化的切入点，从而提升运营效率。
• 编程思维: 掌握计算机语言，能够提升数字化项目的成功率，使得团队在面对复杂技术时，能够从容应对。
• 数据思维: 数据思维强调让数据产生价值，企业应学会如何挖掘数据背后的潜在信息，以推动决策。

数字化转型的必经阶段

数字化转型并非一蹴而就，而是经历三个必经的阶段：Digitization（无纸化）、Digitalization（高效化）、Digital Transformation（无人化）。每个阶段都有其关键技术和目标，企业需要根据自身情况进行相应的调整和优化。

• Digitization: 主要是将传统的纸质信息转化为数字信息，这一过程是数字化转型的基础。
• Digitalization: 通过高效化的流程实现资源的优化配置，提高工作效率。
• Digital Transformation: 逐步实现无人化管理，利用人工智能等前沿技术来提升业务的智能化水平。

智能化的底层原理

随着人工智能技术的发展，企业在数字化转型过程中，必须掌握智能化的底层原理和核心套路。

• 逻辑固化与知识抽取: 企业可以通过师徒关系的方式，将复杂知识进行固化，形成系统化的知识架构。
• 推荐匹配与聚类算法: 利用人工智能算法进行数据分析，实现精准推荐和高效匹配。
• 知识图谱的构建: 通过构建知识图谱，将信息进行有效整合，从而为决策提供支持。

HR数智化技术的应用现状

在HR领域，数智化技术的应用已经逐渐成为一种趋势。从最初的HR1.0到现在的HR4.0，企业在各个层面都在进行数字化改革。

• HR1.0: 这一阶段的核心逻辑相对简单，主要集中在信息的收集和管理上。
• HR2.0: 随着流程的在线迁移，HR的工作效率得到了显著提升。
• HR3.0: 进入这一阶段后，HR开始深入挖掘痛点场景，利用数据分析进行精准管理。
• HR4.0: 这一阶段的目标是解放人类，将更多的精力投入到创造价值的工作中。

在具体应用中，HR数智化技术涵盖了绩效管理、招聘、劳动力管理、学习管理和薪酬管理等多个方面。通过数据分析，企业可以实现更加高效和科学的人力资源管理。

HR数智化技术的未来发展与挑战

尽管HR数智化技术带来了许多机遇，但也面临着诸多挑战。对于HR来说，数智化既是“革新”，也是“革命”。

• 人才缺口: 当前市场上缺乏既懂业务逻辑又懂AI知识的交叉人才，成为HR数智化的主要瓶颈。
• 马太效应: 随着数智化的深入发展，资源和机会可能会更加向大型企业倾斜，导致小型企业面临更大压力。
• 抄作业的困难: 各企业在数字化转型过程中，无法简单模仿他人的成功案例，必须结合自身实际情况进行创新。

然而，HR数智化技术也带来了极大的机遇。通过技术的应用，企业可以从简单重复的劳动中解放出来，挖掘尚未意识到的“资源”和“力量”。后疫情时代，HR如何利用技术提升企业绩效，将是企业面临的新挑战。

总结

数据思维的应用是推动人力资源数字化转型的重要驱动力。通过掌握数字化的顶层思维、智能化的底层原理以及HR数智化技术的现状与未来，企业能够更好地应对数字化转型带来的挑战与机遇。在这一过程中，企业不仅要增强自身的技术能力，还需培养具备数据思维的人才，确保数字化转型的成功落地。

在未来，随着数据技术的不断进步，数据思维将更加深入人心，企业的人力资源管理也将朝着更高效、更智能的方向发展。通过不断探索和实践，企业可以在数字化浪潮中立于不败之地。