数据思维应用：提升决策效率的关键策略

数据思维应用：数字化转型与人力资源管理的未来

在当今快速发展的数字经济时代，数据思维的应用已成为企业成功转型的关键。随着人工智能和数字化技术的不断进步，企业在进行数字化转型时，不仅需要掌握新技术，更需要理解这些技术背后的逻辑和思维框架。本文将围绕“数据思维应用”这一主题，结合人力资源管理领域的实际案例，深入探讨数字化转型的过程和方法，帮助企业在数字经济中立于不败之地。

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

数字化转型并非一蹴而就，而是一个系统性的工程。在这一过程中，顶层思维的构建至关重要。数字化的概念可以从国家的“十四五规划”中看出其重要性，而数字经济的核心则在于数字化转型和数据要素的整合。数字化转型意味着业务与IT的深度融合，企业需要通过数字化手段来提高效率和创造价值。

• 精益思维：通过梳理业务，发现数字化的切入点。
• 编程思维：掌握计算机语言，提高数字化项目的成功率。
• 数据思维：让数据能够产生价值，展望数字化转型的终局。

例如，在一个企业中，借助精益思维来重新设计业务流程，通过数据分析找出瓶颈，从而实现高效化的数字化转型。这样的思维框架可以帮助企业更清晰地认识到自身的数字化转型阶段，并制定相应的战略。

数字化转型的必经阶段

在数字化转型过程中，企业通常会经历三个必经阶段：

• Digitization（数字化）：无纸化的初步阶段，主要通过技术手段减少纸质文档的使用。
• Digitalization（高效化）：通过数字技术提升效率，实现业务流程的优化。
• Digital transformation（无人化）：最终实现业务的自动化和智能化。

在每一个阶段中，企业都需要关注关键技术的应用。例如，在Digitization阶段，企业可以通过云计算和大数据技术来实现信息的高效存储和管理；而在Digital transformation阶段，人工智能技术的应用则能够帮助企业实现无人化的运营模式。

人工智能的底层原理

人工智能作为数字化转型的重要组成部分，其底层原理的理解对于企业的成功转型至关重要。人工智能的两大底层原理包括逻辑固化和知识抽取。逻辑固化是指通过对大量数据的分析，将知识固化为规则，以便于后续的决策支持；而知识抽取则是从复杂的数据中提取出有价值的信息，以指导企业的运营。

在人工智能的应用中，企业可以利用机器学习和数据模型来提高决策的准确性。例如，某企业通过构建机器学习模型，预测顾客的购买行为，从而调整市场策略，提高销售额。这样的应用不仅提升了企业的运营效率，也为数据思维的实践提供了有力的支持。

HR数智化技术的应用现状

在数字化转型的过程中，人力资源管理领域也在积极拥抱数字化技术。HR数智化的总体规律可以分为几个阶段：

• HR1.0：最简单的核心逻辑，主要依靠传统的人工管理模式。
• HR2.0：流程逐步迁移至线上，开始使用电子化工具。
• HR3.0：深入痛点场景，通过数据分析实现精细化管理。
• HR4.0：解放人类，回归价值，利用人工智能技术提升人力资源的战略价值。

在这一过程中，企业可以借助各种数智化技术，如绩效管理、招聘管理和薪酬管理等，来提升人力资源的管理效率。例如，某公司利用AI面试系统来筛选候选人，大大提高了招聘效率，同时降低了人力成本。

HR数智化技术的未来发展和挑战

随着数字化技术的不断发展，HR数智化技术也面临着新的机遇与挑战。未来的HR部门需要不断适应变化，灵活运用新技术来提升企业的绩效。

但是，在这个过程中，HR数智化面临的挑战也不容忽视。首先，缺乏既懂业务逻辑又懂AI知识的交叉人才可能会限制技术的应用。其次，马太效应可能会再次显现，导致一些企业在技术应用上处于劣势。此外，数智化技术的“抄作业”现象也会影响企业的创新能力。

尽管如此，HR数智化带来的机遇是显而易见的。通过数字化技术的应用，企业可以从简单重复的劳动中解放出来，挖掘潜在的资源与力量。这种转变将有助于HR部门更好地支持企业的战略目标，并为企业创造更大的价值。

总结

数据思维的应用在数字化转型的过程中扮演着至关重要的角色。通过掌握数字化顶层思维、了解人工智能的底层原理，以及积极运用HR数智化技术，企业能够更好地应对数字经济时代带来的挑战与机遇。无论是提升运营效率，还是优化人力资源管理，数据思维的实践都将为企业的可持续发展提供坚实的基础。

在未来的发展中，企业需要不断探索和实践，通过数据思维的应用实现数字化转型的成功。仅有掌握先进技术是不够的，企业更需要培养以数据为中心的文化，推动全员参与，形成共同的数字化转型合力。这样，才能在激烈的市场竞争中，脱颖而出，赢得未来。